빅토르 메이어-schonberger: 대용량 데이터의 의미를 다시 공부

빅토르 메이어-schonberger

빅토르 메이어-schonberger: 큰 데이터는 매우 큰 주제입니다. 큰 데이터는 매우 인기가 지금 그리고 모두 큰 데이터에 대 한 얘기입니다. 그것 같아 모두 전세계 큰 데이터 하 고, 분명히 우리는 지금 공부 하 고, 데이터 수집의 과정은 기본적으로 데이터와 관련 큰 매달 마다. 물론 우리가 지금 뭘 하는 작업에 큰 데이터.

믿습니다이 같은 보기는 근본적으로 결함이 고 논리를 알려줍니다. 우리는 데이터가 매우 크기 때문에이 말, 우리는 지금 큰 데이터에 관련 된, 그것은 모든 것은 매우 중요 한,이 보인다. 우리의 기계 및 서비스는, 특히 중소 기업, 회사, 시작에 대 한 짧은 기간에 매우 중요 한 그리고 우리 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/17812.html > 지속 가능성. 지속적인 개발의 미래에서 전자-상거래 녹기에 점차적으로 합니다.

큰 데이터는 가장 특별 한, 필요가 없습니다 걱정 하. 큰 데이터를, 특별 한 경우 해야 합니다 뭔가 다른 또는 더 나은, 우리가 그것을 하 고 하는 경우에 특히. 비즈니스 관점에서이 차이 우리가 찾을 데이터의 값에 반영 됩니다. 이것은 왜 우리가 다시 큰 데이터의 의미를 연구 하 고 여기 그것을 설명 해야 것이 좋습니다.

데이터는 항상 시장에 대 한 비즈니스의 기능은 매우 중요 한, 그것은 생산의 효율성을 달성 하기 위해 우리 있게 하 고 구매자를 찾기 위해 시장 거래, 제품 및 서비스의 일부를 얻을 수 있습니다. 하지만 데이터는 항상 2 수준으로 볼 수 또는 종속, 우리의 비즈니스의 바퀴를 회전 시키는 윤 활 유. 그것은 확실히 매우 중요 한 상업적인 관점에서이 현상이 끊임없이 변화 하 고 데이터 값의 주요 원천으로 변화 되었습니다. 리소스 자체 처럼 노동과 자본, 그리고 데이터 시대에 최고의 회사를 사용 하 여 데이터 보다 효율적으로 회사 실행 하. 빅 데이터 시대에 기업이 점차 920. html로 이동 합니다 "> 데이터 서비스, 직접 그들이 수집 하는 데이터에서 수익을 얻고 있다."

2 더 근본적인 변화 이다입니다. 지금까지, 우리 되었습니다 수집 하 고 주요 기업, 요금 처리에 대 한 데이터 등의 숫자에 대 한 데이터를 분석. 사용자의 데이터의 일부 제품을 분석할 수 있을 것입니다, 그리고 보험 데이터 위험 관리 위치 좋은 가격을 줄 수 있을 것입니다. 이러한 프로세스에 데이터 추가 생산 과정을 개선 하기 위한 것입니다. 이것은, 물론, 이해할 수, 그리고 데이터는 매우 강력.

일부 소매 회사에서 미국, 예를 들어 단지에 대 한 어떤 제품 판매, 그들은 판매 하 고 판매 하는 매장에서 재고를 통해 데이터를 사용할 수 있습니다. 그것은 또한 구매 및 판매 과정에서 전체 월마트-마트 데이터의 모든 관리를 달성 하기 위해 사용할 수 있습니다 그리고 월마트에서 선반을 임대 공급 업체에 대 한 더 좋을 것입니다. 이것은 월마트-마트 보다 효과적인 운영, 그리고 더 큰, 더 효율적이 고 월마트에 대 한 더 강력한. 월마트의 재고 데이터는 데이터 장기 재고 관리에 대 한 더 나은 수 있도록 그의 궁극적인 목표를 만날 수 있습니다. 큰 데이터의 시대에 우리 가장 중요 한 또는 실제 데이터의 주요 목적을 만족 시키기 위해 단지 아니다 하지만 우리는 데이터에서 파생 값 않습니다만 먼저 손을 사용 하지만은 빙산의 일각, 데이터의 전체 값의 작은 부분을 깨달을 것 이다. 큰 데이터의 시대에 우리는 그것의 잠재력에 존재 하는 데이터의 값과 향상 된 데이터의 사용은 추가 될 수 있습니다 실현. 데이터 그것은 매우 중요 합니다. 그것은 우리가 처음으로, 우리는 매우 비싼 와인 병을 던져 하는 방법으로 같은 멀리 던져 유감 일 것 이다. 많은 큰 데이터 회사는 지금 발견 하는 레벨 2 데이터의 성공, 및. 우리 소프트웨어 가격과 더 나은 데이터를 사용 하 여 com 분석 제품의 비용. 아마존 같은 회사 상호 작용 또는 무역에서 더 나은 혜택을 거래에 큰 데이터를 사용할 수 있습니다. Google은 수십억 달러의 3 십억에에서 사용 분석 데이터, 연구 데이터를 제공 하지만 세계에서 최고의 데이터 배달 시스템 구축 뿐 아니라. UPS 또한 차량 함 대 관리를 위한 60000 개 이상의 물류 차량 관리를 큰 데이터 사용 하. 전체 차량도로 조건에 이해를 동시에 이러한 소유자 좌회전, 오른쪽 설정 하는 경우를 이해 합니다. 그들의 수명 주기를 통하여 항공기 엔진의 성능을 이해 하 고 사전 유지 보수를 수행할 수 있어야 큰 데이터도 센서에 사용할 수 있습니다. 수리 및 교체 엔진 분해 하기 전에 만들 수 있습니다. 같은 시간에 더 나은 현재 비즈니스에서 점차적으로, 변경 뿐만 아니라 앞서 판매 예측을 동시에 판매 하는 엔진, 터빈 또는 비즈니스.

구글과 애플은 비즈니스 포인트를 관리 하 여 주고 그들의 스마트폰 특정 위치 지정 기능이 이렇게를 사용할 수 있습니다. 심지어 때 GPS 수 작동 하지를 얻을 수 있습니다. 미국에서 회사 실행의 수백, 수천 개인 비즈니스 신용 보고서, 그리고 그들은 또한 사람이 적절 한 시기에 먹어야 수 있게 되 고 만약 보고 데이터를 사용할 수 있습니다 궁극적으로 데이터를 예측에 관련 된 약물 규정 준수. 미국에서 소매 기업 여부, 여자의 클라이언트는 임신이 고 그들은 구매 하는 사용자의 습관을 관찰 하 여 자신을 위치는 예측할 수 있습니다.

우리는 당신은의 생각을 하지 않을 수도 있습니다 간접 데이터에서 매우 많은 양의 돈 얻을. 그들은 정말 한 번 사용 하는 큰 데이터를 얻은 후 몇 사람이 추가 분석을 실시 합니다. Google의 서비스 제공, 즉, 탈환 자세히 봐 보자. 몇 가지 작은 숫자로 다시 캡처 서비스를 볼 수 있습니다 하지만 우리 전세계 엔진의 서비스에 많은 키워드를 포함할 수 있습니다. 키워드의 분석을 통해 인지는 임베디드 인간 로봇 분석할 수 있습니다. 다시 캡처 서비스는 매우 귀중 한, 그는 정말 인간,이 데이터가 무엇을 나타내는 사용자 분석 수 있습니다 그것은? 당신은 수 있을 스캔 여러 책에서 Google의 책 스캐닝 기술 부분 이다. 수도 있습니다이 이렇게 수 봐 아주 좋은 무료 페이지 확인으로 갈 수은 다시, 임베디드. 사용의 10 초, 20 개 이상의 탈환 서비스를 수행할 수 있습니다. 이런 방식으로 우리가 하루에 매우 높은 효율을 얻을 수 있습니다. 당신이 시장에 그것을 설정 하는 경우 이러한 데이터 모호성 쿼리 약 250 백만 달러의 비용 수 있습니다, 그리고이 서비스를 통해 구글 수익의 1 십억 달러를 얻을 수 있습니다. 두 번 데이터의 개발을 통해 값을 얻을 수 있습니다. 그건 큰 데이터의 값 그리고 왜 큰 데이터, 만약 제대로, 우리가 가져올 수 있는 큰 가치 우리의 비즈니스에 대 한 큰 데이터의 가치를 이해 하는 경우에 특히. 감사합니다!

(책임 편집기: 유산의 좋은)