통신의 미래 가치는 무엇 인가? 큰 데이터!

"빙하 시대", 모든 통신 사업자와 통신의 2012 년 후에 전통적인 통신 시장 성장 작은, 새로운 시장 기회와 성장 공간을 찾고 있다이 MWC의 중요 한 명제는 장비 운영 실현. 4 G, 사물의 인터넷 클라우드 컴퓨팅 전체 통신 산업은 높은 기대, 놓이고 캐리어 통신 산업의 미래 발전에 뒤에 이러한 기술 개념에는 실제로 포함 된 모바일 광대역 인터넷, 클라우드 컴퓨팅을 큰 데이터의 중간에.

이 전시회, 에릭슨, 세계 최대 규모의 통신 장비 제조 업체, 다시 한번 강조 하 고 그것의 이전 "사이버 사회"의 개념의 통신, 미래 개발 품을 것 이다 하 고 "네트워크 사회에서" 개념을 뒤에, 에릭슨 설명 합니다 사람과 장비 상호 연결 될 수 있습니다, 모든 데이터 값은 완전히 탭된 사회 될 수 있습니다.

미스터 베스트 베리, 사장 겸 CEO의 에릭슨, 피닉스 기술 대화에서 말했다는 현재 경제 양식에 영향을, 더 어려운, 2012 년에 전체 통신 업계 하지만 그것은 수 예견 될 발전과 함께 네트워크 사회, 전체 산업 거 대 한 시장 공간 얻게 될 것 이다, 비록 대규모 성장의 시대 오고 있다.

"및 이전에서 비즈니스 변환에서 주로 대규모 성장만 음성, SMS 통신 큰 데이터, 큰 교류 및 기타 서비스 비즈니스 요구를." 그는 깊이에 모바일 상호의 개발, 그것은 생태 변화 모든 생 및 새로운 비즈니스 모델 혁신에 이어질 것입니다 말했다. 미스터 베스트 베리 말한다 "사이버 사회" 비전에 많은 산업 더 효율적이 될 것입니다, 비즈니스, 비즈니스, 일상 업무와 생활 변경 됩니다. 이것은 전통적인 통신 사업자 및 통신 장비 공급자에 대 한 거 대 한 사업 기회 이다.

에릭슨 SAP, 볼 보와 다른 제조 업체 전략적 제휴에 도달 탐험 시스템 통신을 연구 하 고 새로운 비즈니스 가치를 찾이 되었습니다 이해 된다. 또한, 에릭슨의 연구 부서 사용자 행동에 사업자의 데이터 마이닝 요구의 미래 호스팅 기대 큰 데이터의 전향적 연구를 시작 했다.

사실, 뿐만 아니라 통신, 차이나 유니콤, 프랑스 텔레콤, 카, 버라이존 등에 대 한 새로운 기회를 보고 에릭슨 같은 통신 사업자, 통신의 미래 강조도 되는 큰 데이터.

중국 유니콤 일반 관리자 yimin 대화 피닉스 기술, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 다른 서비스에서 새로운 시장 공간과 성장 포인트의 운영 될 것입니다. Yimin에 따르면 차이나 유니콤 큰 데이터 사업에 노력 하 고 현재 클라우드 데이터 운영 센터를 설치 했다, 점차적으로 큰 데이터 비즈니스 작업을 수행 하려고 하는 부서에 의존 하는 계획.

사실, 큰 데이터의 도착 후 기업 대규모 정보 저장소의 수요를 직면할 것 이다, 문제를 해결 하기 위해 그것의 긴급 한 필요 데이터 저장 용량을 개선 하기 위해 데이터의 적절 한 스토리지만, 그것은 더 잠재적인 가치, 탐구 하 고 새로운 비즈니스 기회와 연산자를 제공 하는 데이터 저장 용량을 향상 시킬 수 있기 때문에.

같은 시간에 스스로 통신 사업자 비즈니스 모델 혁신을 달성 하기 위하여는, 상용화 핵심 역량을 형성 하는 서비스로 사용자 행동 분석, 행동 이해, 고객 깊이 통찰력의 행동 예측, 데이터 캡슐화에 그래서 따라 데이터 자원의 매우 풍부한 자연 장점이 있다.

프랑스 텔레콤, 예를 들어, 프랑스에서 가장 큰 통신 연산자 이며 프랑스 텔레콤 구축 해 왔다 그것은 프랑스 텔레콤 대용량 데이터의 잠재적인 가치를 활용할 하려고 시작 했다 프랑스의 공공 서비스의 많은 시스템. 프랑스 텔레콤, 예, 내장 하고있다 하루 5 백만 레코드를 생성 하는 프로젝트를 모니터링 하는 프랑스 고속도로 데이터 고속도로에 여행 하는 차량에 대 한 정확 하 고 시기 적절 한 정보를 제공 하기 위해 이러한 레코드를 분석도 patency 속도 효과적으로 개선.

큰 데이터 맥킨 지 주장, 소비자 수요 뿐만 아니라 미래의 생산성 성장 및 혁신의 대상 있을 것입니다. 기업에서 얻을 수 있는 특정 정보, 멀티미디어, 소셜 미디어, 사물의 인터넷 기업 미래에 얻을 수 있는 정보 증가 크게 성장과 어떤 산업의 리더는 이미 본 전례가 없는 잠재력과 큰 데이터의 중요성.

(책임 편집기: Schpeppen)