큰 데이터는 모두가 필요합니다.

Absrtact: 아마 당신은 필요 하지 않습니다 큰 데이터 2012 년의 큰 데이터 개발에, 하지만이 문서, 데이터 분석 회사 모두가 큰 데이터를 필요로 하는 브루노 Aziza의 SiSense 부사장의 저자. 큰 데이터는 어디에 나 있습니다. 소셜 미디어 신생에서

어쩌면 당신은 큰 데이터를 필요 하지 않습니다.

2012 "빅 데이터" 개발 데이터 분석 회사 모두가 큰 데이터를 필요로 하는 브루노 Aziza의 SiSense 부사장, 종이의 저자 하지만 풀 스윙에서 이다.

"빅 데이터" 어디에 나 이다입니다. 소셜 미디어 신생 뉴욕에서 센트럴 파크에서 모든 회사 큰 데이터 분석 배포 될 것으로 보인다.

가트너, 선도적인 데이터 분석, 데이터 포인트 증명 될 것: 최근 보고서 표시 큰 데이터의 글로벌 2012 드라이브 것 이다 그것은 지출의 $28 십억 조, 최대에서 $230 십억 조 2016. 230 십억 달러 거의 연례 총 국내 생산의 포르투갈입니다.

그러나, 큰 데이터 기술 솔루션을 배포 하는 큰 가격을 지불 해야 합니다. 대부분의 회사 필요가 없습니다 너무 많은 그것 예산도 그들이 감당할 수 있는 데이터 과학자 또는 데이터 분석 팀.

대용량 데이터 서비스를 제공 하는 모든 규모의 기업에 서비스를 제공 하 고 싶다면, 인식 하 고 해결 하는 몇 가지 문제가 있다.

큰 데이터는 너무 비 싸!

당신은 아마 큰 데이터를 사용 하는 그 화려한 경우의 들었어요: 페이 스 북 저장 사용자 데이터의 약 100 TB 매일; NASA는 하루 데이터의 약 24 TB 처리합니다. 이러한 수치는 참으로 인상적입니다.

그래서이 데이터의 처리의 비용 무엇입니까? 아마존의 redshift 가격에 따르면 NASA 45 일 데이터 스토리지 서비스에 대 한 이상 1 백만 달러를 지불할 필요가.

최근 조사에 따르면 대부분 기업에서 cio 들은 그들의 예산을 큰 데이터 배포를 용납할 수 없는 말. 데이터 저장 및 처리의 비용을 작은 회사 큰 데이터 차단 되 고 하는 것을 막기 위해 다른 솔루션을 찾는 우리 필요 너무 높습니다.

큰 데이터의 핵심은 "큰."

현재, 세계에서 가장 큰 기술 회사는 PB 규모 데이터 처리 해야 합니다. 그러나, SAP 연구 기업의 95% 일반적으로 데이터의 40 TB에만 0.5 TB를 사용 하는 건의 한다.

페이스 북과 NASA의 예외, 아니라 정상입니다. 사실은은 데이터 처리는 큰 회사에 대 한 특허 이다.입니다. 만약 당신이 미국 회사의 크기를 보면, 대부분의 데이터 문제를 해결 하는 필요만 20 ~ 500 직원과 50000 이상의 회사는 찾을 수 있습니다. 그래서 큰 데이터 시장에서 큰 수요 이지만 큰 재산 50 회사에서 재산 500000에서. 왜 우리만 예외의 소수에 집중 하 고 회사는 대부분의 데이터 처리 요구 하지만 포춘 50도 PB 규모를 무시?

가끔 궁금해 우리 (속도, 볼륨, 다양성) 큰 데이터를 설명 하기 위해 큰 데이터. 보통 사람들이 사용 3V의 정의 변경 하는 경우 발생 하는 것 그리고 우리가 그것을 넣어 뿐만 수 다른 방법: "빅 데이터는 주관적 상태 그것은 회사의 인프라에 데이터 처리 요구 사항을 충족 하지 않는 때 일어나는 설명 합니다. "

이 정의 정말 매력적인 하지 않을 수 있습니다 하지만 그것은 확실히 오늘날의 현실에 가까이 있을 것입니다.