급증 하는 큰 데이터 뒤에 찬 생각

큰 데이터 급증, 인기 있는 IT 산업

그것은 새로운 개념, 용어, 새로운 기술 산업 부족 적 있다, 빨리, 치열, dizzying의 출시 업데이트.

후 클라우드 컴퓨팅, 소셜 네트워킹, 큰 데이터 이제 불에 다시 급증, 그리고 2012 정보 기술 분야에서 가장 세련 된 단어를 것으로 보인다.

오라클, SAP, IBM, 마이크로소프트 및 다른 트롤 하는 새로운 금광 찾기 처럼 큰 데이터, 큰 데이터 개념, 특히 SAP의 하나의 다 방향 홍보를 발굴 하기 시작 하 고 오라클의 exalytics 어렵다, "머리 뜨거운 수프."에 대 한 싸움 그리고 많은 작은 중소-중소 제조 업체 또한 따라 대용량 데이터 시장 공유 하 군중 속에서 수프의 한 잔.

큰 데이터는 무엇입니까? IDC 정의 큰 데이터 의미 더 높은 주파수, 대용량, 다른 구조와 유형의 데이터에서 값을 인수에 효율적으로 설계, 설명 하 고 방대한 양의 정보 폭발의 시대에 생성 된 데이터를 정의 하는 데 사용 되는 기술과 아키텍처의 새로운 세대 하 고 이름에 따라 관련 기술 개발 및 혁신.

큰 데이터의 급격 한 상승에 비해, 전 비즈니스 인텔리전스 분석은 잘 알려진 BI 개발자는 당황과 상황의 손실을 충당 하기 어렵고 심지어 모서리에 퇴각을 강제. 최근 몇 년 동안, 큰 데이터 BI (비즈니스 인텔리전스 분석 시스템)에 큰 영향을 가져왔다 고 개발 속도 크게 드래그 했습니다. 그것은 대담 하 게 향후 10 년간 큰 데이터의 비즈니스 인텔리전스 분석 관리 정보 개발 이어질 것입니다 예상 하고있다.

다양 한 전문 보고서, 분석, 우리는 큰 데이터 특성의 3 개의 종류를 제공 볼 수 있습니다: 볼륨 (데이터 볼륨), 속도 (처리 속도), 다양성 (데이터 형식). 볼륨 데이터의 큰 금액을 말합니다 많은 기업 수십의 하루 데이터 볼륨으로 직면 되어, 지금은 수백 TB (조 바이트, 1 TB = 1024 기가바이트) 증가, 그리고 데이터의 총 금액의 PB (페타 바이트) 수준에 도달, 그러한 데이터 볼륨 전통적인 데이터베이스; 처리 하기 어려운 했다 엔터프라이즈 데이터를 다양 한 응용 프로그램의 증가 속도 속도, 데이터 처리 및 분석, 다양 한 다양성을 의미 하는 동안 유지 하는 것이 더 빠른 데이터 확산은 같은 성과 소셜 네트워킹, 전통적인 엔터프라이즈 응용 프로그램, 및 더 빠른 보다 더 빨리 데이터 성장 속도 증가 했다 요즘 인터넷은 출력 데이터에 지속적으로 동시에 읽기 정보 막: 사진을 업로드, 업로드 동영상, 머리 microblogging, 다른 한편으로, 그것을 모든 구석에 서, 다양 한 센서, 생활의 작품 곳곳에 모니터 또한 지속적으로 다양 한 기계 정보 생산, 점점 더 복잡 하 고 다양 한 데이터 형식이 되고있다. 이 큰 데이터 기술에 대 한 강한 수요를 양산 하고있다.

제품 소개의 주류 제조 업체의 숫자에서 우리가 할 수 있는 큰 데이터와 bi의 주요 차이점은 전통적인 거래와 비교 하는 찾을 데이터 웨어하우스 시스템을 기반으로, 그것은 더 많은 데이터와 BI에 근거 하 여 비 조직 데이터 처리를 수행할 수 있습니다 및 대용량 데이터 분석 뿐만 아니라 구조화 된 기록 데이터에 초점을 맞추고 있지만 또한 웹, 선호 소셜 네트워크, RFID 센서 및 더 나은 분석, 전체에 대 한 기타 구조화 되지 않은 대용량 데이터 양방향, 큰 데이터에 비해 완벽 한 큰 업그레이드는 하 고 있다. 페이스 북과 트위터, 직면 하는 큰 데이터 폭발, 대규모 정보 문제를 해결 하 고 약간의 성공을 달성 하 둡과 NoSQL 같은 새로운 기술을 사용 하 여 시작 하는 등 인터넷 기업.

큰 데이터를 bi 존재?

따라서, 점점 더 급한 대형 데이터 처리를 해결 하는 방법을 엔터프라이즈 관리 정보 및 현대화에 대 한 피할 수 없는 요구가 되고있다. 하지만 얼마나 많은 활동은 국가의 큰 데이터 필드?으로 제조 업체의 일부는 될 거 야 진짜로 강력 하 고 유용한 큰 데이터는?

응원 소리 어떤 전문가 내부 표시 신중, 심지어는 비판의 부족입니다. 일부 전문가, 뿐만 아니라 세미나, 및 큰 데이터 영역을 입력 하려면 그들의 야망을 선언 하는 다양 한 회사의 많은 수, 실제 진행 되었습니다 어려운 결과 볼 수 믿습니다. 많은 Cio는 큰 데이터 뒤에 업계의 가치는 금융에 집중 되어, 통신, 에너지, 증권, 담배 및 기타 슈퍼 대형, 독점 기업, 다른 산업 큰 데이터의 가치에 대해 얘기 하는, 기업에 큰 데이터를 사용 하지 않습니다 오픈 데이터 일부 기술의 사용을 쉽게 찾을 수 "금으로 믿으십시오 "。 현재, 중국에 있는 큰 데이터 응용 프로그램 같은 상태를 보여주는 것: 투자자는 액티브, 기술 및 서비스 공급자 열정, 디지털 미디어 높은-프로필, 그리고 응용 프로그램 기업 혼란된의 많은 수.

일부 전문가, 결과 큰 데이터 문제는 Bi 보다 더 이상, 같은 발생 하는 "짧은 1 킬로미터" 당황 믿습니다. 그것은 말했다 그 "큰 데이터 패키지 기존 구성표에는 상대적인 개념 이며 새로운 병의 오래 된 와인에서 처리 하지만 더 유행." "대량 데이터 나 응용 프로그램 데이터 하지 혁명을 일으켰다 기업 디지털 작업, MapReduce, Hadoop (두 프로그래밍 모델 큰 데이터 집합에 병렬 작업에 대 한) 전에 수, 기업 데이터, NoSQL의 병렬 계산을 쉽게 확장할 수 있습니다. 데이터의 출현만 하는 방법 더 많은 가능성을가지고, 거기에 없는 혁신적인 질적 도약.

큰 데이터 응용 프로그램 예제 데이터 분석 및 BI의 전통적인 감에서 서만 아직도 밖으로 데리고 하지만 독창적인 큰 데이터에 계정을 넣어 업계에서 일부 기업. 한 개발자는 그것의 큰 데이터 기술을 사용 하 여, 전자-상거래 웹사이트를 알 수 있다 "어디 사람들이 것 미친" 또는 "어떤 종류의 전화는 최고의 판매 하", 빅 데이터 분석의 결과. 전문가 반박, "같은 BI 분석 결과이 큰 데이터의 결과에서 다른 데이터 웨어하우스 시스템에 따라는?" 그것은 사실 일부 대형 데이터 응용 프로그램에서 새 값 채굴 하지만이 값은 부가 가치만, 아무 이유가 그것을 과장 하 고 상상 하기 아무 이유도. 큰 데이터는 단지 몇 가지 기회, 비즈니스 전략의 자이언츠의 더 하지만 기회. "CIO 샤먼에 전자 회사에 또한 믿는" 데이터 콘텐츠 및 일부 기업 사용 오픈 소스 커뮤니티를 통해 실제로 사용할 수 있으며 전통적인 열 데이터 큰 데이터를 잘 처리할 수 있습니다. 입 거품에 큰 들의 모든 종류에 참여 비행 회의 고 수에 대해 얘기 엔지니어 특정 연습, 놀이 더 실용적인 도구를 사용. "

예를 들어 EMC 빅 데이터를 승진 시키는 많은 변화에에서 없는 Greenplum 코어 제품 라인-아직도 Greenplum 데이터베이스 (데이터 웨어하우스), Greenplum HD (Hadoop 분석) 및 Greenplum DCA로 분했습니다 (데이터 컴퓨팅 장비), 후자는 기반으로 비용 효율적인 산업 표준 x86 서버 MPP (대규모 병렬 처리) 확장 가능한 아키텍처를 배포. 따라서, 더 새로운 고 의미 있는 것 들, 많은 홍보를 촉진 하는 리소스에 너무 많은 투자는 분명 하지 최종 고객을 방지 하기 위해 비용 효율적인 제조업체의 관점에 서는 구매 하지 않습니다. 실제로, 더 깊이 파고, 가치가 있는 거 대 한 성장의 구조화, 반 구조화 된 데이터에 값이 하지만 사람들이 새로운 방법 및 그들과 함께 한 번에 처리 하는 도구를 대체 해야 합니다 의미 하지는 않습니다. 마찬가지로 수요가 증가 성장, 더 점진적이 고 신중한 사업 변경 되어야 합니다.

어떤 눈 항 무엇 라벨, 무슨 어떤 드릴에 이점이 있다, 이것은 지금 상인의 트릭. 인기의 "큰 데이터", 얼굴 많은 전통적인 bi 제조 업체 도울 수 없어요 하지만 결국 "유혹", 있다 그의 머리를 변경, "빅 데이터" 재킷에 설정 된 느낌표 이다.

그것은 라고 할 수 있다는 현재 그것은 제조 업체 정신 점점 성급한, 빠른 성공, 정말 심각 하 게 고객의 요구를 연구, 심각 하 게 비즈니스 관리를 연구 하지만 아직도 단계를가 서 현금 인출도 대 개념에 있어. 오늘 내일 나는 EAI, 오늘 당신은 그리드 컴퓨팅, 당신은 bi, 내일, 구름에 올 것 이다에 서는 SOA 나와 서 큰 데이터 고, 개념 및 그들의 소프트웨어의 응용 프로그램을 무기를 던져 가이드 사용자를 설명 하기 위해 그들의 각각 기술 특성 하지만 적지 않은 끝에 그들의 소프트웨어 서비스는 무엇 기업 간단 하 고 실용적인 혜택을 줄 수 있는 좋은 일을 말할 수?는 최상의 가격/성능 비율? 대신 다양 한 개념 정의 고객 단위 황홀된, 압도. 진실의 조금이 참고 시간 선택, 이야기는 바로, 좋은 하지만 시스템의 제조 업체 정말 만족 하 게 고객 깊이.

다시 오셔서 큰 데이터와 bi를 말. 큰 데이터와 BI, 쌍둥이 사이 깊은 자연 연결, 자체 사무실 의사 결정은 팀웍과 조정, 특히 데이터 마이닝 및 데이터 분석 수준, 그리고 별로 차이의 종류 라고 할 수 있습니다. 동시에 전통적인 bi와 큰 데이터 사이의 관계 서로 관계의 배제에 대 한 대체 하지 않습니다, 그리고 그들은 왼쪽된 뇌와 오른쪽 뇌, 노동, 구조적된 정보, 구조화, 반 구조화 된 정보를 다루는 대규모 데이터를 다루는 전통적인 bi 부문 처럼, 그들은 상호 의존, 상호 보완적, 전체적, 완전 한 기업 정보 뇌의 형성으로 전부.

큰 데이터, 진보적이 고 미래 지향적, 혁신 거부 하실 수 없습니다, 그것은 긍정, 가치가 있지만 누군가가 제안 "빅 데이터, 현재 bi" 이론, 너무 임의의 극단적인 것 같다. 승리의 시대의 오늘날의 세분화에서 기능은 하지는 더 나은, 기능 중복, 증가 비용, 지식을 행동, 따라서 신화 중량 과도 한 투기의 개념에 너무 많이 하지만 본질, 기본 및 보조를 상실 했다. "빅 데이터 양방향 더 많은 가치와 비즈니스 친화적인 만들 것 입니다" Ritasallam, BI 가트너 리서치 애 널 리스트는 말했다. 우리는 항상 과거 데이터를 볼 필요가 그리고 큰 데이터가 있는 경우 당신은 그것을 해야한다. BI는 사라지지 않습니다, 그리고 대용량 데이터에 의해 강화 된다. 시간의 특정 기간에 큰 데이터 전통적인 BI 도구를 대체 하기 어렵다. "

그러나 오늘, 큰 데이터와 BI 소프트웨어 보다 서로 간의 지속적인 대립, 이해 되어야 한다, 아니다는 고객 단위, 소비자 정말 필요한 개념, 필요성은 논쟁의 찬 부 양론, 그들은 실제 응용 프로그램 소프트웨어, 효과적인 방법의 문제를 해결 하기 위해 필요 필요가 필요한 것은 단지 소프트웨어의 올바른 기능입니다.

하지만 응용 프로그램 기업에 대 한 그들은 신중 하 게 고려해 야 합니다, 결국에서 엔터프라이즈 기업에 얼마나 많은 부가 가치를 가져올 수 있게 큰 데이터 활용? 만들 수 있습니다이 부가 가치 기업 투자 더 나은 수확? 더 중요 한 것은, 큰 데이터를 사용 하 여 기업에 게 줄 수 있을 것입니다 여부 얻을 수 없는 값의 이전 및 ? 모든 이러한 응용 프로그램 기업에 의해 신중 하 게 고려 될 필요가 있다.

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