큰 데이터 "금광" 볼륨 너무 큰 재해 발굴에 앉아 연산자

큰 데이터 파이프라인"연산자" 될 것입니다이 항목 주위 최근 날카로운 무기 국내 연산자 인물 토론 열정 이다. 이 논리는 논리 이론적인 돌파구로 내 생각, 그리고 자연의 손에 연산자의 큰 데이터 OTT, "이동 통신" 및 기타의 영향.

큰 데이터 사업자의 독점 개념, 그것은 전체 인터넷 업계의 공통 관심사가 되었습니다. 다음 골드, 골드는 무엇입니까의 손에 캐리어 콘텐츠를 발굴 하는 방법? 감히 발굴? 당신은 다른 사람 보다 더 팔 수 있다? 이것은 글로벌 사업자에 대 한 일반적인 주제입니다.

일본

개인 정보 보호 문제는 도코모 NTT에 대 한 두통.

어 르 신 기자는 NTT, 일본의 가장 큰 이동 통신 연산자, 2010 도코모 전에 대용량 데이터 사용에 대 한 계획을 시작 했다. 도코모 초점 뿐만 아니라 사용자가 자신의 나이, 성, 주소 및 기타 정보 뿐만 아니라 좋은 형태의 생산 수집, 사용자가 자세한 정보 사업 작성을 요구.

"가족에 있는 사람들의 수를 포함 하 여 같은 폼을 본 적이 있다, 교육, 커뮤니케이션, 등의 수준에 포함 될 것 이다." 그리고 그들의 장점은 국가 사용자의 데이터를 마스터 할 수 있을 것입니다 우리의 연산자 처럼 성 및 거 버 넌 스, 데이터 수집, 다른 방법으로의 통합을 본다. 도코모의 CRM 시스템 및 기술 자료 크게 향상 되었습니다, 그리고 거기에 그냥 비슷한 제품을 판매 하는 것에 대 한 불평은 사용자 같은 비즈니스 거래에 몇 가지 어리석은 상황. "

정보 무결성의 높은 수준에도 불구 하 고 일본 사회 중시 개인 정보 보호, 때문에 큰 데이터 작업에서 년간 도코모 여전히 비즈니스 또는 더 많은 두통의 개인 정보 보호 문제를 교차 하는 방법에 계획 단계에 머물 하지만. 타오는 도코모 큰 데이터 상용화의 미래에 대 한 3 단계 개발 했다 있다: 먼저, 데이터베이스의 설립 다음 유연한 메커니즘의 설립 그리고 마지막으로, 유연 하 고 현재 구현 첫 번째 단계에서.

유럽

연산자는 신중 하 게 지리 정보 서비스 오픈

독일에서 도이치 텔레콤과 보다폰, 주류 연산자 하고있다 비즈니스 모델을 향해 한 걸음 Fanghonggang 말했다 그들의 자신의 사업을 제공 하기 위해 큰 데이터를 사용 하 여. 주요 시도 군중 마스터 사용자 익명 위치 데이터의 일부 여행 규칙, 효과적으로 도킹 일부 LBS 응용 서비스를 제공 하는 데이터 마이닝 회사 및 다른 파트너에 게 오픈 API를 통해 이다. 카의 비즈니스 모델은 또한 오픈 숍 사이트 및 모바일 네트워크 데이터 프로 모션에 소매 고객에 대 한 참조를 제공 합니다 작년 출범 "스마트 발자국" 데이터 서비스의 비슷합니다.

"유럽 연산자는 때로는 전략적 의도 큰 데이터 Api를 열기에 대 한 주의." 예를 들어, OTT 기업의 경쟁 관계에 대 한 요금와 같은 시간 그리고 기업, 더 관대 한 정책 지원의 개시와 함께 그들의 협력에서 열기 데이터 수요가 높다. 즉, 연산자는 제 3 자에 게 직접 암호화 되지 않은 사용자 데이터를 제공할 것입니다. "Fanghonggang 말했다.

미국

적극적으로 "행상" 데이터 특정 기업에는 버라이존

버라이존, 미국 연산자에 의해 가장 적극적인 단계 중 하나 탄 명나라와 다른 사람을 놀라게 했다: 버라이존 사용자 데이터 정밀 marketinsights 라는 서비스를 통해 제 3 자에 게 직접 판매 하기 시작 했다. 탄 밍 A 상세한 비즈니스의 이해, 버라이존의 서비스는 주로 쇼핑 센터, 경기장 및 다른 특정 공공 장소, 제 3 자에 대 한 휴대 전화 사용자가 배경 정보 수집.

미국에서는, 야구 및 농구 경기는 관객이 모여, 가장 인기 있는 마케팅 경우 수퍼 보 울, NBA에서 버라이존 관객 들에 게 정확한 데이터 분석, 스폰서에 대 한 관객의 취향을 이해 하는 팀의 소스에서. 스포츠 대회에서 무작위로 티켓을 구매 하는 관객, 신원 정보 입력에 연결이 없다, 다른 방법을 통해 데이터 비용을 수집 하 높을 것 이다, 운영자의 큰 데이터가이 서비스에는 교체.

그것은 "금 광 석"의 가장 큰 금액을 찾아 어려운

IT 시대와 커뮤니케이션에서 전문가 연산자는 큰 데이터 자원의 그들의 이해에 어떤 인터넷 회사 보다 훨씬 더 완전 한 동의 합니다. "사용자의 특성, 전체 통신 소비 데이터, GPS 걷는 궤적, 로그인 사이트 환경 설정, 주파수 및 다른 연산자는 데이터, 그래서 완전 하 고 상세한 사용자 행동 데이터 단일 웹 사이트를 마스터 할 수 없습니다." Fanghonggang, 연산자의 "배관" 특성 때문에 파이프라인에서 모든 세부 사항을 운영자의 눈 탈출 마칩니다. 이 수준에서 연산자와 같은 큰 데이터에 비즈니스 적 이점이 큰 데이터의 손에 있는 금의 가장 큰 금액이 있다.

운영자의 손에 데이터의 양이 너무 크기 때문에, 귀중 한 정보 통합의 비용 높은 이기도 합니다. 다른 특성을 가진 가벼운 제품으로 "금광"을 이용 하는 방법을 글로벌 사업자의 주제가 이다.

"때문에 현재 큰 데이터 응용 프로그램 소매 수준, 더 복잡 한 기능에 머물 이유입니다 결국에서 데이터의 손에 연산자를 사용 하는 방법 또는 파트너의 가장 실질적인 요구에 따라 달라 집니다." 둘째, 복잡 한 요구 사항이 기술적으로 어렵거나 달성, 또는 너무 높은 비용. "그것은 기술적 한계에 관해서 라면, Fanghonggang 말한다 그는 개인적으로 큰 데이터 프로젝트에 대 한 연구를 실시 하 고 효과적인 데이터 추출 시간이 매우 높은 것으로 나타났습니다."

"바이 두 사용자가 같은 상대적으로 간단한 인터넷 데이터 수집 검색 키워드를 한 눈에 무대 바이." 하지만 데이터 통신 네트워크에는 물리 계층, 논리적 계층, 응용 프로그램 계층 및 기타 계층적 기능, 각 레이어 매핑 방법 문제가 발생, 데이터 논리 계층에 존재, 논리적 계층에서 응용 프로그램 계층, 그들을 해체 하는 데 필요한 데이터 분석 프로토콜 분석 된다. Fanghonggang 말했다 그가 데이터 수집의 한 시간 특정 영역의 작은 블록에 대해서만 컴퓨터에 결과 두 시간 동안 도망.

"오늘은 정보 홍수 때 비용은 매우 높다, 그리고 데이터 소스는 종종 다양 한 부서에 분산, 연산자 그래서 데이터 마이닝의 본질의 효과적인 깊이 수행 하기 위해 작업의 아니라면 매우 분명 수요의 파트너에서 많게 할 필요가 수요가 일치 비즈니스 가치를 가져올 수 있는 시대입니다. 사업 개발 지연 될 수 있습니다. "Fanghonggang는 설명 했다. 큰 데이터 기업, 카와 큰 데이터 단위를 설정 하는 버라이존의 개발을 방해 하는 내부 구조 문제를 방지 하려면 지난 1 년, 전통적인 시스템에서 별도 하나입니다 두 큰 데이터 기업의 상대적으로 빠른 성장 위한 이유의.

서울 특별시 Hongwen 위의 요인에 외국 사업자가 순전히 개인, 그리고 분명 한 초기 추적 하지만 어떤 획기적인 응용 프로그램 경우 비록 퉁 명 스럽게 따라: "엄밀히 말하면, 광산의 큰 데이터 상용화에 글로벌 사업자 얕은 수준 단계에서 이다." 개념은 현재 과열, 실제 작업은 좋은 또는 하지 데이터 소유자의 작전 능력에 따라 달라 집니다. "