큰 데이터 산업의 응용 방법에는

이것은 이해 하기 쉽게 하는 큰 데이터 및 클라우드 컴퓨팅 기술, 중국을 휩쓸고 있는 것 보다 너무 큰 데이터 예측 월드컵, 큰 데이터 해석 쇼 방문 우리의 비전에 나타났습니다. 이것은 정확 하 게 데이터의 증가 금액 때문에 데이터의 가치 되지 않았습니다 사실 사용 데이터 값 25 배 배 증가 점점 더 많은, 의해 2020, 기회의 많은 것입니다 될 끊임없이 파고, 특히 일부 전통적인 산업 사용자 사업 개발 및 혁신에 대 한 더 사용 될 것입니다.

Yonghua, 중국 연구 차장, IDC 팬

큰 데이터 기술, 응용 프로그램 및 서비스의 새로운 트렌드

큰 데이터의 초기 년, 2013 년을 통해 간 하 고 2014 년까지 점차 상륙 해 들어갔습니다. 2014 큰 데이터의 추가 개발, IDC 중국 수석 연구 관리자 팬 Yonghua 또한 지적 기술, 응용 프로그램 및 서비스 관점에서의 새로운 트렌드.

기술: Hadoop 기술적으로 적용, 더 있을 것입니다 하지만 그것은 완전히 대체할 수 전통적인 데이터베이스 기술 두 가지 시나리오의 응용 프로그램은 매우 다양 하기 때문에 동시 사용의 형성, 개인 착용 할 수 있는 장치, 스마트 그리드 등 외 등 대용량 데이터의 빠른 개발을 위한 핵심 드라이버가 될 것 들의 인터넷 데이터 보안 및 개인 정보 관리 기술 지능형 교통에 의해 도전 될 수 있다; 데이터 시각화 기술을 빠르게 진화 하 고 더 많은 신생 떠오르고 있다.

응용 프로그램: 고객 중심 큰 데이터 응용 프로그램에 집중할 것 이다 방향, 360도 보기; 스마트 도시 및 큰 데이터 필연적으로 결합 될 것 이다 하지, 같은 데이터 공유 하는 것은 똑 똑 도시의 기초 때문에, 큰 데이터를 기반으로 위험 제어 응용 프로그램 사용자가 위험을 예측 하 고 사전에; 그들을 방지 도움이 될 것입니다. 위치 기반 정보 서비스는 더 많은 맞춤된 서비스와 고객을 제공 합니다.

서비스: 많은 외국 정부 공공 및 부서에 더 많은 도움을 제공 하기 위해 개방형 데이터 플랫폼 구현 하지만 이것 또한이 중요 한 도전 분야의 관심 장벽을 열어; 제 데이터 거래 플랫폼 더 사용할 수 있을 것입니다 고 플랫폼 여러 원본의 데이터를 기반으로 서비스를 제공할 수 있습니다.

"Hadoop 큰 데이터에서 자주 언급 하는 기술 이며 구현 및 구조화 되지 않은 처리의 이점의 저렴 한 비용 때문에 더 일부 시나리오에 적용 됩니다." "팬 Yonghua는 또한 기업이 그들의 자신의 데이터 성격에 따라 선택할 필요가 순수 구조화 된 데이터의 처리 및 실시간 거래 응용 프로그램, 약한 이므로 Hadoop의 약점을 가리킵니다."

중국에 있는 많은 기업의 내부 데이터는 주로 구조적된 데이터, 외부 데이터를 주로 구조화 되지 않은 데이터를 외부 데이터 분석을 할 수 있으므로 기업 분석에 대 한 Hadoop 이외의 기술을 사용할 수 있도록 내부 데이터를 사용 하는 동안.

산업 혁신을 촉진 하는 큰 데이터

정부 레벨의 활성 구현와 함께 위의 세 가지 측면에서 변경 외에 큰 데이터는 또한 실제 산업 사용자에 게 점점 더 분명 한 과제를 제공 합니다. 인터넷 기업 자주 팬 Yonghua 큰 데이터 비즈니스 혁신에 대 한 기준으로 하 고 또한 전통 산업 또한 큰 데이터 응용 프로그램에 점점 더 많은 관심을 지불 하는 그래서 전통적인 산업에 어떤 압력을 가져 전통적인 산업에 확장 하기 시작 했다.

큰 데이터를 적용 하는 업계는 또한 그것의 유전자에 의해 결정 되는 인터넷 산업 반드시. 인터넷 기업 사용 하고있다 큰 데이터 혁신 하 고 그들의 비즈니스를 최적화 하는 데이터 박쥐의 높은 기술 강도 특히 그들, 그들에 게 사용할 수 있기 때문에.

전통 산업은 금융, 통신, 정부, 교통 및 의료 서비스에 집중할 것 이다. 통신 기업의 대용량 데이터는 서비스를 하기 전에 시스템에 의해 제한 됩니다 하지만 업그레이드 후 사업자에 게 더 많은 비즈니스 혁신을 가져올 수 있는 작업의 분석 시스템에서 주로 구현 됩니다. 그리고 연산자 또한 파운드 그들 사용자에 게 개인 맞춤된 서비스 제공을 돕기 위해 정보를 제공 하는 전통적인 산업 사용자와 함께 작동 하도록 하고있다.

팬 Yonghua 말했다 Hadoop 관점에서 통신 회사 수 있습니다 수집 하 고 분석 하는 사용자의 온라인 기록, 일일 데이터 업데이트 때문에 볼륨이 너무 큰, 전통적인 기술이이 볼륨의 데이터를 수집 하기 어려운, 이러한 목표를 달성 하기 위해 Hadoop을 사용 하는 연산자 이지만이 아직 초기 단계에 미래는 다른 수준과 해당 조합을 할 큰 데이터도 있을 것입니다.

그리고 일부 금융 산업 사용자 사용 소셜 미디어 정보 분석을 제공 하는 금융 서비스의 지역 특성을 다른 지역에 근거 할 수 있다 그래서 재무 관리에 대 한 사용자의 수요의 다른 지구를 이해할 수 있는. "은행 대용량 데이터 기술에 의해 데이터를 살아 나 기에 몇 가지 역사적 데이터를 변환할 수 있지만 현재 주로 쿼리 지향 이며 미래의 추가 개발 필요." 팬 용 말했다.

이외에 산업 사용자가 큰 데이터의 적극적인 사용, 사실, 서비스 아웃소싱 기업의 변화를 주도, 인간의 아웃소싱에 대 한 전통적인 수요 약화 해, 그리고 또한 메시지가 서비스 아웃소싱 기업도 맞춤된 솔루션을 제공 하는 기업에 대 한 비즈니스 모델 변화를 추구 하는 새로운 기술에 더 많은 국내에 아웃소싱에서 왔다 이것은 또한 큰 데이터의 그림입니다.