큰 데이터에 마이크로소프트의 세 가지 보기

큰 데이터의 도구는 우리에 게 매우 두려워 보인다. 인프라의 비용 이외에 그것은 다양 한 소스의 다양 한에서 구조화 되지 않은 정보에서에서 실용적인 아이디어를 찾을 수 있는 과학자를 고용.

하지만 어쩌면 큰 데이터 당신이 생각 하는 만큼 무서운 되지 않습니다. 마이크로소프트에 따르면, 그것은 봉사 기업 BI (비즈니스 인텔리전스) 도구를 활용 하 여 큰 데이터 기업 자체를 준비.

예를 들어 회사는 최근 2013 Excel 데이터 탐색기, 셀프 서비스 bi 플러그는 더 나은 일상 업무 직원 (뿐 아니라 데이터 과학자)의 미리 보기 버전을 발표 쉽게 다양 한 Hadoop, 큰 데이터 플랫폼 같은 소스 데이터에서 값을 찾을 수 그들을 위해.

마이크로소프트는 또한 최근 출시를의 SQL Server 2012 병렬 데이터 웨어하우스 (PDW), 하 둡의 통합을 위한 대규모 병렬 처리 데이터 웨어하우스 장치를 발표 했다.

이것은 우리에 게 큰 데이터에 대 한 혼란을: 그들은 무엇입니까? 어떻게 Microsoft 사용 됩니다?

첫 번째 포인트: 마이크로소프트의 SQL 서버 제너럴 매니저 쓴, 그의 최근 블로그 그것은 기업에 대 한 하드의 it 인프라 및 확장성의 피할 수 없는 딜레마 때문에 대용량 데이터를 지원 하기 위해 스택.

조직의 서버를 필요로 하지 않을 수도 다른 하드웨어 랙에 필요한 대용량 데이터에 대 한 솔루션. "대신, 저렴 한 솔루션 제공 해야 저장 하 고 당신은 스토리지 및 컴퓨팅 파워를 지불 하기 때문에 모든 선행 인프라의 비용을 제거 하는 동안 많은 양의 데이터를 처리 하는 능력" 켈리는 말했다. "

우리는 마이크로 소프트의 Windows Azure 서비스 hdinsight이이 설명에 맞는 놀입니다. 그러나 켈리의 의견은 여전히 비교 하 고 다른 공급 업체 로부터 큰 데이터 솔루션을 원하는 기업에 대 한 유용.

마이크로 소프트의 두 번째 보기는 데이터 과학자의 어렴 풋 한 부족: 회사 석사, 큰, 자격이 된 데이터를 찾을 수 없습니다와 소셜 미디어 콘텐츠 및 기계 센서 데이터 등의 정보 구조화 되지 않은 소스에서 전향적 통찰력을 찾을.

"비록 대부분의 조직은 지금 그들은 그들의 비즈니스를 개선 하기 위해 데이터에서 귀중 한 통찰력을 그들을 돕기 위해 필요한 직원 업계 더 많은 데이터 과학자, 필요," 켈리는 말했다. "

즉, 큰 데이터 도구 및 응용 프로그램 충분 한 오늘 있다. 마이크로소프트의 요구는 보통 소위 데이터 이동의 민주화 기반. Excel 데이터 브라우저 플러그인 등 인기 있는 도구 (Excel 추가 기능에) BI 분석 직접 (비즈니스 인텔리전스) 그것의 도움 없이 최종 사용자가 사용.

세 번째 포인트: 큰 데이터는 모두 기회와 도전.

좋아,이 말도, 마케팅 같은 소리 수 있습니다 하지만 그것은 실제로 약간 진짜. 큰 데이터 플랫폼을 달성 큰 문제 고 중요 한 기회입니다. 하지만 전 후자 추구에서 당신을 막지 못하게.

데이브 캠벨, 마이크로 소프트, 기술 연구원은 말했다: "나 자주 물어 자신 어디에 큰 데이터의 최종 값 이며 어떻게 그것을 입력 해야 합니다." 내 마음속에서이 두 가지 핵심 포인트는 시간 통찰력 및 액세스할 수 있는 데이터에 대 한 수익의 비율 보다 더 아무것도 없습니다. 이 두 가지 핵심 포인트는, 정보 생산의 과정을 도움이. "

캠벨의 정보 생산 다른 한 도메인에서 데이터를 전송 하는 과정 이라고 말한다. 좋은 정보 도구 사용 기업 시간의 짧은 기간에 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다. 큰 데이터 도구를 추가 더 광범위 한 구조화 및 구조화 되지 않은 데이터 찾아보기를 해야 합니다. "이러한 도구를 사용 하면 유효성 검사 단계를 매우 신속 하 게 직관적인 단계에서 이동," 라고 말합니다. "

(책임 편집기: 유산의 좋은)