연구 결과 대부분의 기업 들은 실명과 큰 데이터 항목에 투자

읽기/쓰기, 유명 블로그 사이트, 그 동안 큰 데이터는 지금까지 해 고 되 고, 분야에 투자 하는 회사의 대부분 아직 필요가 합리적인 수익을 얻을 경우에 그들은 반환 본적 말하는 오늘, 분석 출판. 기사는 다음과 같이 읽는다:

투자 진행으로 큰 데이터 지금 크게 시장 기대 아래 수행 됩니다. 미디어, 많은 회사는 완전히 이해 되지 그들은 시장에 뛰어들 다 전에 큰 데이터의 값을 발굴 하는 방법. 최신 분석 대부분 기업의 파생 큰 데이터에서 훨씬 적은 가치를 보다 그들이 기대 하는, 그리고 심지어 투자는 복구할 수 없습니다.

큰 데이터에 투자 하는 모든 달러는 몇 센트를 가져옵니다.

그래서 어떻게 낮은 그 회사에 대 한 혜택은? 연구에 따르면 Wikibon, 혜택을 받을 그들은 매우 낮은, 하지만 오히려 낮은 되지 않습니다.

Wikibon 연구 발견 큰 데이터 투자자의 46%는 거의 그들의 투자 프로젝트를 유지 하기 위해 관리도 2%, 모든 투자 드레인 실패 했다.

그러나, 이것은 큰 데이터 현혹, 실패는 운명을 말하는 것이 아니다. 이 경우 아니다.

Wikibon 지적, Hadoop 등 대용량 데이터 기술에 투자 하는 경우 그 회사에 대 한 큰 데이터 프로젝트의 실패의 가장 큰 원인 중 하나 구체적이 고 측정 가능한 상용 응용의 부족 이다. 프로젝트에 뭔가 큰 데이터를 듣고, 그들은 그것을 직접 돈을 투자 하 고 그들은 정말 그들이 무엇을 찾고 있어 모르겠어요. 시장 조사 기관인 가트너 분석을 통해 동일한 결론에 왔다.

Hadoop, 하지만 데이터를 잃었다.

많은 기업에 대 한 큰 데이터는 어떤 임원, hadoop에서 그것은 "자동된 디지털 매 립 지"를 호출 하는 업계. "빅 데이터는 큰, 하지만 데이터가 없는" Giulian 사이먼 줄리앙의 공학 및 기술 Criteo의 부사장 말했다. "

우리는 데이터를 저장 하지만 우리가 왜 우리가 그들 필요로 하 고 우리가 수집 하는 마지막 데이터 전체 데이터베이스에서 일부 애매 한, 귀에 거슬리는 신호 된다. 유명한 통계 Nettershire (네이트 실버) 말했다:

"세계에 있는 정보의 양을 하루 2.5 조 바이트의 비율로 증가 하는 경우 유용한 메시지 수 안됩니다 빨리," 고 말했다. 대부분의 추가 정보는 스팸 메일, 그리고 그들은 유용한 정보 보다 더 빠르게 성장. 너무 많은 가설의 유효성을 검사 하는, 너무 많은 정보는 쓸모 없는, 상대적으로 안정적인 객관적인 진리입니다. "

즉, 더 많은 데이터를 추가 큰 데이터의 문제는 해결 되지 않습니다. 일반적으로, 그것은 문제의 원인 그리고 왜 많은 회사 큰 데이터 투자에서 중요 한 가치를 파생할 수 없습니다 가장 중요 한 이유 중 하나입니다.

큰 데이터의 성공 이란 무엇입니까?

Wikibon의 연구에 따르면 가장 큰 데이터 프로젝트는 일반적으로 IT 산업에 의해 시작이 아니라 비즈니스, 마케팅, 등 전략적 솔루션 보다는 큰 데이터 프로젝트에 초점을 맞추고 있다 대부분 작은 응용 프로그램의 라인에 의해 구동. "그들은 그들의 사내 전문 지식을 충분히 활용 하 고 그들은 그들의 기존 리소스와 함께 할 수 있는 잘 알고 있습니다." "

이러한 프로젝트는 일반적으로 처음에 작은 고 초기 결과 달성 한 후에 확장 될 것 이다.

큰 데이터 프로젝트에 맹목적으로 투자를 방지 하는 당신이 동일한 작업을 수행 하는 것이 좋습니다. 모든 최고의 빅 데이터 기술 오픈 소스 이기 때문에, 시도 하 고 당신이 진짜 돈을 투자 하기 전에 당신을 위해 잘 작동 하는 큰 데이터 기술 찾을 수 있습니다.