방문 하는 큰 데이터 발생 BI를 밝히기 위해 두 가지 큰 과제를 변경 하려면

개발 및 정보 기술에의 응용, 지레 네트워크 사업 개발에 다양 한 산업에서 기업에 대 한 가장 직접적인 기회를 가져왔다. 또한 비즈니스 관련 데이터를 등 기업 금융 정보, 마케팅 데이터, 고객 정보를 포함할 수 있습니다의 많은 수를 생성 합니다.

이러한 데이터의 보존 사업 개발에 대 한 강력한 지원을 제공 합니까? 포춘 500 기업에서 관련 기관에 따르면 각 엔터프라이즈의 평균 고객 데이터의 마지막 7-10 년에 지켜질 것 이다 하 고 이러한 데이터는 완벽 하 게 활용 되지 자주. 동시에 이러한 데이터 여전히 실질적으로 성장 하고있다. 경제학자에 의해 최근 연구에 따르면 인간이 만든 EB 바이트 수에 대 한 데이터의 약 2005 년 그리고 2011 1800 EB 바이트에 도달. 마찬가지로, IDC, 시장 조사 회사, 디지털 콘텐츠 성장 18 개월 마다 두 배로 보여줄 것 이라고 말했다. 가트너 기업 데이터의 80%는 미래에 구조화 될 것 이다 데이터 원본 커버 모두 전통 및 비 전통적인 채널을 그를 예측.

큰 데이터를 직면 하는 두 가지 어려움

최근 몇 년 동안, 인터넷 및 정보 기술의 개발에서에서 글로벌 데이터의 볼륨 폭발적인 성장을 보여줍니다. 이동 통신, 무선 장치, 소셜 네트워크, 원격 협업, 그리고 많은 클라우드 기반 서비스는 데이터 증가의 주요 원인. 그것은 할 수 있다 데이터의 폭발적인 성장은 세계의 모든 분야에 관리 문제를 가져왔다.

예를 들어 통신 업계에서 데이터 레코드 관리, 금융 거래 데이터 및 고객 데이터 관리, 소매 산업 공급 체인 관리 및 제조 산업 비즈니스 성과 관리 등을 호출 합니다. 기업 사용자를 위한 대용량 데이터의 출현도 거의 자신의 책임 및 비용을 증가 시킵니다. 기업 시간의 긴 기간 동안 이러한 데이터의 가용성을 유지 하 고 데이터의이 거 대 한 볼륨의 저장소 요구 사항을 충족 해야 합니다. 이것은 기업 필요가 구입 하 고 필요한 하드웨어 장비를 유지 하 고 계속 모니터링 및 관리.

그래서 회사로 할 수 있는이 거 대 한 양의 데이터? 많은 기민한 매니저 알 았 데이터 기업에 대 한 진정한 장점은 수 라이벌 넘어 비즈니스 운영에 대 한 통찰력을 제공. 그러나 문제는 능력 및 데이터 처리의 속도. 데이터의 속도 데이터베이스에서 데이터 액세스 및 운영 지침에 필요한 시간에 영향을 미치는 물리적 장치의 한계에 의해 제한 됩니다. 즉, 복잡 한 계산 실시간으로 완료 되지 것입니다 및 몇 시간 또는 며칠이 지난 수 있습니다.

다른 한편으로, 연산의 속도 큰 데이터 개발에 대 한 유일한 주요 요구 사항은 아니다. 현재 큰 데이터는 유비 쿼터 스, 그리고 그것의 대부분 구조화 되지 않은 외부 데이터에서 온다. 기업 필요 찾을 그들을 도울 수 있는 도구를 얻을, 분석, 관리 및 정보 공유. 우리가 가트너 2011 기술 성숙 곡선 (과 대 주기)에서 보다시피, 큰 데이터 기술은 성숙 하 고는 "과열"단계에 상승 합니다. 기업 요구 빠른 데이터 액세스, 그들은 또한 신속 하 게 무엇을 할 수 있는이 데이터를 이해할 수 있을 싶어요. 이 엔터프라이즈 응용 프로그램, 실시간 데이터 분석 및 실시간 비즈니스 응답 큰 데이터의 두 가지 주요 과제를 포함 한다.

"실시간 데이터 분석" 과제 중 하나

약 15 년 전, 거기 없다 현재 비즈니스 인텔리전스 (BI), 하지만 그것은 "의사 결정 지원 합니다." 라는 그 당시 회사 실시간 데이터 분석을 얻기 위해 기업에 대 한 더 어려운 데이터 볼륨에 최근 폭발까지 그들의 데이터에서 유용한 비즈니스 개발 통찰력을 얻을 수 있다.

2012 다보스 9374.html "보고서의는 세계 경제 포럼"에서 이제 기업에서 애 널 리스트 되 고 싶어 그들은 필요 하 고 생산의 작업에 가능한 한 조금 참여할 수 있게 되 고 스스로 희망에서 보고서 적용 분석 솔루션을 개발할 수는 그것 부서. 그들은 그것에 대 한 그들의 생산성을 크게 속도가 느려집니다 느낀다. 그들은 또한 데이터를 시각화 합니다. 현재 기업 및 소비자는 전보다 더 있을 것으로 예상 데이터 관련 영상 보고, 차트, 그래프 및 핫스팟의 형태로 뿐만 아니라 더 높은 학위를 얻을 뿐만 아니라 환경 설정의 사용자 지정 양식을 디자인할 수 있기 때문에. "

그것은 매우 귀중 한 기업에 대 한 명확한 데이터 요소 및 분석 결과 볼 어렵지 않다. 그러나, 오늘날의 분석은 기업의 기존 데이터베이스에 제한 충분 하지 않아, 또한 데이터와 현재 사회 및 글로벌 관련성을 유지 하기 위해 필요. 즉, 기업 소셜 미디어, 지리적 위치, CRM 시스템, 정부에서 만든 공용 데이터, 휴대폰 정보, 및 기타 비-독점 소스에서 추가 분석을 위해 데이터를 얻이 필요가.

다른 한편으로, 실시간 분석, 현재 모바일 응용 잠재력은 그냥 표시, 시작 및 모바일 분석 예상 보다 더 광범위 한 될 것입니다. 예를 들어 광고 또는 다른 대상된으로 모바일 장치 사용자의 실시간 동작을 분석할 수 있습니다. 모바일 응용 프로그램 분석, 모바일 오피스 직원의 큰 번호와 회사에 데이터, 정보 및 지리적 위치를 포함할 수 있는 모바일 장치를 사용 하 여 분석 하 사용할 수 있습니다. 모바일 응용 프로그램 외에도 실시간 분석은 또한 무선 센서 네트워크도 네트워크 모니터링, 항공 교통, 철도에서 얻을 수 있습니다.

즉, 모든 기업의 목표는 새로운 아이디어를 찾기 위해 큰 데이터를 통해 실제 및 실시간 데이터 분석, 얻을 것입니다. 때문에 큰 데이터는 종종 역사 관리 데이터의 년, 조직 고 수 있습니다 의사 결정 개선, 가속 성능, 생산성 및 효율성을 증가.

(책임 편집기: 루 광)