인터넷에 대 한 몇 가지: 대용량 데이터의 미디어 속성을 부족 합니까?

일반적으로 큰 데이터 기술, 거기는 의심의 여지가 4V, 뿐 아니라 구조적, 비구조적 데이터 처리, 데이터 마이닝 및 고성능 병렬 컴퓨팅의 큰 데이터 정의.

하지만 그것은 큰 데이터 응용 프로그램에 관해서 라면, 그것은 일반적으로 보인다, 왜? 때문에 우리는 모든 "포인트"의 일부 응용 프로그램에 대 한 생각 각 응용 프로그램의 경우의 수 중 하나는 모든 표시 더 독립적, 사업에 특정 지점에 속한다?

만약 우리가 큰 넣을 수 없습니다 큰 클래스, 또는 심지어는 업계의 세그먼트 데이터 응용 프로그램 추상화 수 그리고 우리는 더 이상 혼란 스 러 워 방황 하 고, 우리는 더 이상 혼란의 비즈니스 모델에!

특성의 요약

큰 데이터 응용 방법을 (를 포함 하 여 전통적인 응용 프로그램)는 다음과 같습니다.

1. 데이터 통계 결과 또는 의사 결정에 수준, 보고, 관련 부서 또는 대 중에 게 보고;

2. 데이터 아이콘 표시, 다차원 통계, 데이터 마이닝 쇼, 그리고 의사 결정 단계로 보고, 관련 부서 또는 공용 보기; 문의 결론을 포함 하 여

3. 데이터 마이닝 결론, 비즈니스 언어를 봐야;으로 간주 하는 사람들에 게 권장 변환

4. 데이터 통계 또는 광업, 변환 알람, 지능형 신호;

5. 사용자 검색, 검색 키워드 + 사용자 정보 마이닝, 줄 검색 결과;

6. 통합된 학교는 위의 2 이상의 방법으로 결합합니다.

살펴 봅시다 응용 프로그램 시나리오에 요약:

1. 데이터 소유 대기업 또는 단위 토론, 의사 결정; 데이터 또는 차트, 데이터에 따라 보면

2. 회사의 브랜드나 마케팅;의 요구에 대 한 공개 플랫폼에 유리한 데이터를 공개

3. 인터넷 플랫폼 및 검색-팬-추천, 팬; 같은 지능형 응용 프로그램의 사용자 상호 작용

4. 사용자 관리, 알림, 악의적인 사용자가 풀 블랙, 등.

5. it 시스템 내부 알람, 알림;

6. 자동 응답 절차 및 사용자 간단한 질문 교환;

7. 정확한 예보 (협력 회사를 포함 한) 전체 산업 체인 결정 혜택 강화 예측에 따르면 산업 체인의 각 링크의.

위의 결론에서 대용량 데이터의 두 가지 가장 분명 한 특성은:

1. it 기업;의 내부 사용에 일반적인 IT 시스템에 숨겨진 기술 특성

2. 미디어 속성, 데이터, 보급, 지도, 보조 판매, 브랜드, 홍보, 등.

미디어 속성을 사용 하는 방법

기술적 재능, 드라이브에 큰 데이터의 응용 프로그램 대부분 it에 집중 IT 기술 특성에서 회사의 성격 별로 문제 되지 않습니다. 하지만 미디어 속성에 대 한 속담에도 있듯이 큰 문제가 된다면, "엉덩이 결정 머리", 경우에는 일, 다음에 약간의 노력, 미디어 속성에서 자연 완료를 큰 데이터 기술 플랫폼도 할 노력 하는 경우.

인터넷 타고 난 미디어 특성, 인터넷 기업, 더 많은 이유를 방문 하는 큰 데이터에서에서 왜 있다. 그러나, 제한, 모든 후, 큰 데이터 분석가 뿐만 아니라 대용량 데이터 제품, 작업에 대 한 수요를, 재산의 넓이의 미디어의 이해 충분 하지 않습니다.

(만약 당신이 오류, 전문가를 참조 하십시오) 미디어의 몇 가지 특성이 있다:

1. 매체, 즉, 당신이 원하는 보급, 대용량 데이터, 분석 과정의 결론을 확산; 콘텐츠 수 있습니다.

2. 미디어, 즉, 있다 통신 플랫폼, 전통적인 신문, 잡지, 나중에 라디오, 텔레비전, 그리고 현재 인터넷, 모바일 인터넷;

3. 통신, 즉 적시성, 진위, 지도, 그리고 지금은 뉴 미디어, 통신의 두 번의 상호 작용

미디어 모드:

1. 전문 미디어 플랫폼 확산, 박쥐 미디어 제품, 소셜 네트워킹 사이트, 뉴스 사이트, 등.

2. 미디어에서 공식 웹사이트 또는 정부 거래 플랫폼, 미디어, 등에서 개인을 포함 하 여.

3. 광고는 플랫폼에 상관 없이 위치 만큼 일정 한 양의 트래픽 수 있습니다 광고, 구매 또는 방법, 사이 통신의 교환을 통해 유동성;의 흐름

4. 확산, 제 3 자 미디어 작업 회사 요청, afore 언급 의미 프록시 배포를 사용 하 여

일반적인 뉴스 보급 및 대용량 데이터 보급 차이:

1. 일반적인 뉴스 콘텐츠 컬렉션을 통해 편집, 미디어, 큰 데이터는 전통적인 콘텐츠를 통해 + 대용량 데이터 통계 및 광업, 대용량 데이터 통계 및 마이닝 비용은 훨씬 높을 수 있습니다, 데이터 소스 비용 (데이터 저장 또는 구매 데이터 인터페이스), 데이터 마이닝 인간의 비용 (전통적인 미디어 인간 비용 보다는 더 높은);

2. 일반적인 뉴스는 큰 데이터는 계산을 통해 필요할 수 있는 그룹에 전송 하는 동안 경험을 통해 타겟된 그룹에 전파 됩니다. 필요할 수 있는 그룹 효과 반드시 없다는 방향 그룹 효과. 만약 타겟된 그룹의 사람들이 충분 한 매력적인 제품 및 프로 모션, 그들은 즉시 변환할 수 잠재적으로 까다로운 인구,이 관점에서이 시간에, 큰 데이터 때문에 매체 가난한 경우에, 그것은 "부정적인" 적용 될 가능성이 당신이 그리 워 하는 사람들이 필요; 변환할 수 있기 때문에

3. 일반적인 뉴스 개인 정보 보호 위험, 강한, 그것은 사용자 우려 이어질 가능성이 큰 데이터 보급 사용은 "추적", 효과가 매우 크다.

결론

1. 높은 값 사용자 및 데이터 액세스가 그냥 데이터 마이닝 기술 보다 더 중요 한, 그렇지 않으면 비용이 너무 높습니다.

2. 미디어의 사용은 암소는 기술 플랫폼 보다 더 중요 한, 그렇지 않으면 상대 정확도 절대적인 수량;

3. 사용자 경험 계산 보다 더 정확 하다, 그렇지 않으면 사람들은 사용, 어떤 정밀에 대 한 이야기를 무서 워.