빅 데이터 시대의 도래에 Teradata Baoliming: 환영

새로운 채널 및 소셜 네트워크, 모바일 컴퓨팅 및 센서와 같은 기술의 출현으로 새로운 데이터의 많은 등장 했습니다. 기존의 기술 PB (1024 테라바이트) 수준에서 데이터의 엄청난 금액에 대처 하기 위해 노력 하고있다 그리고 우리 데이터에서 지 수 성장의 시대에 살고 있습니다. 우리는 다양 한 데이터의 시대를 입력 했습니다. 어떻게 우리가 같은 큰 데이터 구조와 구조화 되지 않은 정보 세 거래 합니까? "빅 데이터 시대의 출현은 의심의 여지가," 그는 말했다, 그는 Teradata, Stephen Brobst Baoliming, 최고 기술 책임자를 인터뷰 했다. 이러한 새로운 데이터 패턴을 사용할 수 있는 기업만 지속 가능 하 고 중요 한 경쟁 우위를 구축할 수 있습니다. "

대규모 데이터 얼굴 혼란 teradata 솔루션

그들은 깨진, 조각난, 로컬 데이터를 일반적으로 같은 일부 데이터의 요약을 만들 이며 과정 요약, 세부, 많이 잃게 그들은 무엇을 보고 전체 데이터를 잘 이해 하지 않기 때문에 사람들은 엄청난 숫자에 대 한 혼란 그리고 세부 사항에 숨겨진 되 고 귀중 한 정보를 많이. Teradata 고객 데이터의 각 원자 또는 분자의 구성 되어 이해를 깊이, 예를 들어 데이터의 세부 정보를 이해 하는 사용자를 도울 수 있다. 이러한 목표를 달성 하기 위해 강력한 확장성을가지고 해야 합니다. 사용자가 전체 큰 데이터 혼란을 잠금을 해제할 수 있도록이 확장성 데이터, 데이터의 세부 사항에 깊이의 지역 정보를 제거 하는 사용자를 도울 수 있다.

데이터 분석에서 Teradata의 데이터베이스 구조 데이터 분석에 주로 사용 된다. Teradata 획득 제 3-파티 도구, Teradata 구조적된 데이터를 구조화 되지 않은 데이터 변환 및 다음 사용 하 여 Teradata 솔루션, 또는 제품, 그에 따라 그들을 분석 하 수 있습니다. 애 스 터 데이터 인수 후 우리가 여기, 저장 된 정보 들의 구조를 실제로 직접 할 수 있는 그리고 비정형된 데이터 분석에 직접.

만약 당신이 나 한 테 물어 만약 내가 애 스 터 통해 구조화 되지 않은 데이터 분석의 문제를 해결 했습니다 내 대답은 우리는 특정 문제를 완전히 해결할 수 없을 것입니다. 그것은 단지 지금은 그 작품은 애 스 터 데이터 인수 후 쉽게 되었다입니다.

데이터 보안 장엄한 Teradata 데이터 보호 장점

개인 정보 보호의 문제에 Teradata의 최고 기술 책임자, Stephen Brobst Baoliming, 그것은 제공할 수 있다는 특정 수준에서 사용자 개인 정보 보호와 같은 일부 데이터를 암호화 하거나 단순히 이해, 문의 또는 데이터에 액세스할 데이터를 알고 있어야 하는 사람을 함으로써 믿으십시오 예를 들어, 의사 결정을 내리는 데 필요한 사람들이는 그냥 개인 정보 보호의 수준 이다. 그러나 더 중요 한 것은, 사람들은 지금 그들의 데이터에 대해 매우 걱정된 또는 정보를 다른 사람에 의해 볼 것입니다와 Teradata 데이터 마이닝 소프트웨어는 이러한 문제를 해결 하기 위해 수. 데이터 마이닝 소프트웨어, 실제로 사용자의 데이터를 참조 또는 정보 특정 사람, 하지만 소프트웨어. 소프트웨어는 데이터를 처리 하 고 어떤 종류의 데이터를 사용 해야 하는 사람 또는 어떤 목적을 결정 하는 데 사용 됩니다.

개인적으로, 나는 또한 소비자 데이터, 그리고 내가 더 유용 하 고 흥미로운 광고를 받으면, 난 아직도 기꺼이 그것을 받을 광고 메일을 함께 알고 있지만. 그래서, 소비자로 서 나는 아직도이 유용한 정보 데이터를 받아들일 수 있습니다. 또한, 기분이, 소비자로 서 나 또한 몇 가지 결정을 내릴 권리, 어떤 데이터 및 정보, 아니라 어떤 유형의 데이터 나 정보를 사용 하 고 싶습니다. 그래서 소비자가 실제로 그것, 이상의 몇 가지 제어를 가질 수 있습니다 그리고 그들은 또한 최고의 데이터에 맞는 자신의 이익을 결정할 수 있습니다.

국회 의원 또는 많은 국가에서 정부 생성 하거나 개인 정보를 보호 하는 법을 제정 하 여 사용자의 정보를 보호 하고자 합니다. 하지만이 의원, 해당 데이터의 분석은 매우 몰랐다. 최종 결과 궁극적으로 바람직하지 않은 결과 생성 하는 개인 정보 보호 법률을 있을 수 있습니다. 예를 들어 일부 국가에서는 일부 사용자에 게 전화 통화 기록만 유지 될 수 있는 최대 90 일 동안 그리고 같은 콜 로그 결제 용도로 사용할 수 있습니다. 이 통신 사업자의 데이터 유지 제한, 통신 제품의 사용자 또는 소비자의 요구에 맞게 잘 설계 될 수 있습니다 하지만 또한 가격에서 크게 제한 되어, 하 고 따라서 시장 경쟁에 영향을 미칠.

그래서이 예제는 사용자의 개인 정보를 보호 하기 위해 입법의 원래 의도 하지만 데이터의 지식의 그의 부족으로 인해 분석, 궁극적으로 제한할 수 있습니다 사용자의 정보 및 데이터의 실제 사용. 통신 사업자, 그들은 그들의 전화 통신의 기록을 보관 하 고 싶다면는 또한 정보 및 데이터를 사용 하 여 권한이 없는 사람이에서 레코드 또는 정보 및 데이터를 보호 합니다. 물론, 이러한 과정에서 암호화 된 소프트웨어 또는 기타 데이터 보호 방법을 사용 해야 합니다. 우리가 사용 하는 아주 잘 Protegrity, 회사 그리고 그들은 우수한 암호화 기능 및 기술, 그래서 우리는 Teradata 본사의 제품 및 우리는 그것을 보고 우리의 사용자에 대 한 보호를 제공 하는 솔루션에 그들의 암호화 기술을 포함.

Teradata는 매우 고급 암호화 기술, 사실 모든 디자인은 암호화 되므로 데이터베이스 암호화에서 이외에 우리는 완전히 병렬 내부 데이터베이스 암호화 기능, 즉, 형태에서 등. 보안 관점에서 모든 데이터 암호화, 저장, 고 저장. 일부 시스템 입력, 그들은이 데이터를 이해할 수 및 데이터를 암호화 해야 하는 경우에 고객의 선택, 가장 좋은 방법은 고객에 의해 암호화 될 것입니다.

데이터 백업 및 복구 Teradata 멀티 시스템 관리

그리고 데이터 백업 및 재해 복구, 일정 한 양의 데이터 각 지점에는 열쇠는 창조의 시작 부분에서 데이터를 중앙 집중화 하는 혜택은 그 데이터는 더 이상 섬 같은 존재 이지만 집중 함께, 그래서 당신은 데이터의 단일 소스. 당신은 데이터 통합 기술을 사용 하 여 또는 기술 및 Teradata 회사에서 제공 하는 솔루션을 사용 하 여 이러한 데이터의 각 세부 사항에 아래로 드릴 수 있습니다. 그래서 이러한 데이터의 집중, 후이 단일 오류 지점을 때 실패의 단일 지점은 필요한 재해 복구 하는 기능도 가능 하다. 우리는 종종 여러 시스템 관리의 능력을 사용 하지만 또한 다양 한 부하 용량을 제공할 수 있습니다. 경우는 시스템, 허리케인, 지진 같은 자연 재해의 결과로 중단, 그것은 자동으로 해당 데이터 처리 및 분석 기능에 대 한 다른 시스템에 전송 됩니다.

이러한 중요 한 작업, 또는 회사는이 방식을 사용 하 여 데이터 관리를 수행 하는 많은 조직이 있다. 월마트-마트, 등 E-bay에서 & t와 세계 은행. 또한, 중국 지금 완료 또는 다양 한 주요 작업의 구현에 고객의 많은 있다, 그들은이 방식으로 사용 될 것입니다.

그리고 또한 우리의 재해 복구 시스템은 실제로 듀얼 액티브 시스템, 또는 듀얼 동적 시스템을 강조 하 고 싶습니다. 다른 제품과 달리 Teradata 제품, 재해 복구, 보통 것에서에서 다른 사람 두 집합이 시스템만 대기 된 재해 인 경우에 그것은 해야 이러한 시스템 시작 됩니다 즉 수 있습니다. 하지만 우리의 차이 우리 둘 다 활성 상태로, 즉, 우리가 매우 좋은 부하는 두 시스템 간의 분산를 달성할 수 있는 동적 상태에서 작업 하는 시스템의 두 세트는. 둘 다 이러한 시스템의 효과적으로, 따라서 효율성의 매우 높은 비용을 데 려 최선을 다하고 있습니다. 그리고 다른 회사의 제품 시스템의 집합에 대해서만 이동, 그리고 다른 시스템 수동 상태에서 또는 되었습니다 적극적으로 작품,이 이번에는 해당 비용이 매우 높습니다.

컨버전스와 대용량 데이터 시대에 기술의 동향

사람들에 게 더 많은 가치를 가져올 수 있다, 비즈니스 인텔리전스 분석의 가장 중요 한 가치 더 나은 컨트롤 데이터를 이러한 지식 노동자는 이다. 우리가 앞서 언급 했 듯이, 우리는 지식 노동자 그들의 데이터를 잘 제어할 수 있고 데이터의 분석을 제어 매우 압축 된, 구름 처럼 환경의 제공 합니다. 예를 들어와 같은 Teradata 회사 데이터 시각화 기술을 제공 하 고, 직원의 지식을 만들 수 있습니다, IT 직원 개입을 필요 하지 않습니다, 그것은 수 그들의 해당 데이터 분석 및 처리.

난 새로운 기술 또는 획기적인 기술이 필수적입니다. 그래서 우리는 혁신적인 새로운 기술을 제공 하기 때문에 애 스 터 데이터 회사 구입. 결국 오래 된 기술에 포위를 형성 하 고 마지막으로 병합 우리는 시간이 지남에, 오래 되 고 새로운 기술 사이의 공생 관계는 하지만 결국 새로운 기술, 하나로 병합 됩니다 및 기술 진화, 시간이 좀 걸릴 것입니다 믿습니다.

다음 나는 생각의 기술 추세의 미래에 대 한 4 점, 첫 번째 1th, 그냥 기자 회견 사이트 또한 언급 한 포인트 우리 센서 유비 쿼터 스, 있을 것 이다 볼 것 이다 것 들, 인터넷의 지속적인 개발 또한 우리가 데이터의 엄청난 금액을 가져, 우리가 분석을 수행.

2, 우리는 많은 대규모, 달성 하 고 싶은 데이터베이스 입력 분석 규모의. 우리 그냥 복사본의 데이터를 SAS와 Teradata 간의 협력을 지금 처럼 데이터베이스에 분석 기능을 더 할 수 없어, 우리 뿐만 아니라 우리의 협력 Informix, SAS의 데이터 마이닝 기능을 우리의 데이터베이스에 통합할 수 있습니다. 데이터베이스에는 데이터 통합 기능을 통합 합니다.

3, 유비 쿼터 스 또는 유비쿼터스 비즈니스 인텔리전스. 비즈니스 인텔리전스 개발 소비자 정보로 미래에, 그래서 두 단어 "정보" 고 키 두 요소를 미래에 있을 "분석" 라고 한다. 모바일 단말기의 지속적인 대중화와 함께 우리가 볼 더 그리고 더 많은 정보 및 분석 기능, 최종 사용자가 모바일 단말기를 통해 달성 될 것입니다. 그래서 모바일 터미널은 또한 미래에 대 한 매우 중요 합니다.

4, 이러한 파격적 데이터 분석, 소셜 미디어, 비디오, 등 일부 음성 관련 데이터를 분석할 필요는 없습니다 전통적으로 하지만 그들은 또한 분석 하는 데이터.

CIO의 조언에 투자 하기 위하여 적절 한 투자의 일부 즉, 아니라 분석 하 고 전통적인 데이터 처리 해야 하지만 지금은 몇 가지 노력으로 구조화 되지 않은 데이터를 분석 하는 데 필요한. 따라서, 그들은 재검토 해야 하 고 해당 전략 및 고려 사항에 위치.

큰 데이터 화의 추세는 소셜 미디어에 의해 생성 된 사용자 감정의 일부를 캡처하는 데이 시점에서 우리는 소셜 미디어의 전체 네트워크 매우 명확 하 게 이해 하 고 인식 소셜 미디어 네트워크의 관련 데이터를 사용자의 감정, 그릴 만큼 가까운 분석에 대 한 정보 추출 수 있습니다. 이해 하 고. 이 이번에 분석 분석 뿐 아니라 소셜 미디어에 사용자에 대 한 자연 언어 처리 및 그들의 행동 또는 우리 애 스 터 데이터 회사를 인수 하는 이유는 일부 해당 활동의 처리를 포함 합니다. 이 회사의 기술은 우리 구조화 되지 않은 데이터 처리 및 구조화 되지 않은 데이터에 대 한 좋은 분석을 실시 수 있습니다.

(책임 편집기: 루 광)