큰 데이터는 월드컵 때, 그것은 완벽 하지 않습니다, 하지만 그것은 놀라운.

이 4 시 아침에, 독일의 월드컵 결승전 브라질 모두 빅뱅을 했다. 브라질에 독일의 7:1 승리는 아름 다운, 그리고 브라질의 실패를 어렵다. 아마도 구글의 큰 데이터 예측도는 7:1 불균형을 예언 하지 않는다.

이 경우에, 조금 억지 세계를 정확 하 게 예측에 큰 데이터를 사용 하 여 토론 하는 것은 결국, 큰 데이터 예측 동향.

그러나 큰 데이터 오늘, 아직도 완벽 한 예측에서 거리는, 그것은 부인할 데이터에 대 한 믿음은 직감에 대 한 믿음 보다 더 안정적입니다. 이외에도이 "큰 점수" 오늘 아침 게임, 구글, 바이, 마이크로소프트, 월드컵의 초기 예측에 큰 데이터의 분석을 통해에, 동등 하 게 놀라운.

"성공" 월드컵 최고 16 예측?

Google의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 성공적으로 최고 16 월드컵 게임의 각각의 수 상자를 예측 했다. 그것은 Google의 사용의 실시간 데이터 스포츠 이해 회사 Opta 스포츠 데이터, 뿐만 아니라 BigQuery 엔지니어 요르단 Tigani 순위 시스템의 강도 개발 하지만 또한 고려해 관객 데이터 결과 예측 하기 위하여 홈 이점을 계산 열의의 정도. 또한, 세계 컵 8을 예측 하는 시스템을 사용 하는 구글, 결과 놀라울 정도로 정확한: 콜롬비아, 브라질 브라질 승리 확률 71%, 프랑스 독일의 프랑스 승리 확률 69%, 코스타리카에 네덜란드의, 네덜란드 승리 확률 68%, 벨기에 아르헨티나의, 아르헨티나 승 81%의 확률.

사실, 구글 예측에 대 한 완벽 한 예측을 확인 하는 유일한 회사와 바이, 마이크로소프트 빙 또한 예측, 만든 이며 클라우드 데이터 시스템에 대 한 포괄적인 분석을 기반으로 예측을 만드는 것입니다 우리 모두가 공통점이 있다.

큰 데이터 산업, 구글, 아마존, 알리, 바이, Tencent, 사용자 등록 및 정보, 운영의 큰 숫자 때문에 자연스럽 게 큰 데이터 회사 되었다. 다양 한 데이터의 레코드 무작위, 보일 수도 있지만 그들은 공개 이미지, 패턴, 연결, 및 동향, 비즈니스 성능을 향상 시킬 뿐만 아니라 인생을 바꿀 빛 컴퓨터의 속도 의해 분석 하면.

검색 엔진, 구글과 바이, 뿐만 아니라 검색 결과에 표시 되는 네트워크 연결을 저장 하지만 저장할 수도 사용자의 검색 키워드 동작을 정확 하 게 기록 하는 시간, 콘텐츠, 그리고 방식으로 사람들이 당신이 찾고 있는 무슨을 인식 하기 전에 당신의 의도 예측 그들의 검색을 수행 합니다.

시험 문제를 맞춰 방역 상황 큰 데이터는 무소불위?

지난해 봄 축제 기간 동안 바이 봄 축제, 올해의 Qingming에 51, 바이 주요 관광 명소, 도시의 흐름 예측을 할 사람의 인구 이동의 추세를 예측 하기 시작 했다, 2014 대학 입구 시험 구성 법안의 방향 예측 "히트" 질문의 국가 18 세트 그것은 바이 두의 "대학 입학 시험 예측" 또한 역사적인 수 색 데이터를 사용할 수 있습니다 이해 입학 점수, 전국 다양 한 대학의 응용 프로그램, 어려움, 다양 한 전문 후보자의 추세와 후보자의 지방에에서 관심이 있는 전문, 학교 등 예측 하기 지방 제어 라인의 다양 한 일괄 처리의 년. 로빈 리 바이두 CEO는 말했다, "데이터 마이닝은 큰 데이터 기술의 단지 기본 단계." 법률 및 큰 데이터를 통해 동향 분석, 뿐만 아니라 기계 자체에 대 한 생각을 수 있어야 합니다. "

이외에 그것은 사업 계획 질병 예측, 부동산 전망, 고용 예측, 재무 예측, 중국의 CDC 또한 전염병 시간 제어를 위한 대용량 데이터, 알 수 없는 질병의 특정 규모의 조기 식별을 사용 하 여 계획 합니다.

그러나, 현재 관점에서 큰 데이터 분석 및 예측 능력까지 완벽입니다. 몇 주 전에 돼지 독감 발발 2009 년, "구글 독감 트렌드", 미국에서 인플루엔자의 확산 예측 고 그 결과 심지어 특정 특정 지역 및 국가,이 고 그래서 적시 공중 보건 당국은 충격을 받았다. 그러나 2013 년에, 독감의 Google의 예측 했다 거의 많은 미국 센터의 결과로 질병 관리 과장.

산업 믿고 그의 "큰 데이터 정확한 분석 뿐만 아니라 데이터 자원의 확장에 따라 달라 집니다 하지만 또한 대용량 데이터 엔진의 개발에 따라." 미래 "그것은 이해 IBM 대형 데이터 산업 솔루션을 발표 했다, 큰 데이터를 공유 하는 인텔 신생 Cloudera hidoop 기반으로 시작 하지만" 큰 데이터 엔진.

전문가:

데이터 시너지 및 개인 정보 보호 문제 해결

구글, IBM, 오라클, SAP, 대용량 데이터 기술 혁신 분야에서 다른 기업, 기술적인 이점 및 사전 덕택으로 더 많은 외국 기업의 대용량 데이터 시장 경험. 그러나, 중국의 큰 데이터 업계의 개발 초기 단계에 아직도 이다. "모든 클릭, 터치, SMS, 마이크로-메일, 마이크로 블로깅, 운전, 비행기, 전화, 사진, 구입, 등 모든 생산 데이터... 데이터의 많은 매일 생산은, 비록 충분 한 힘을 표시 되지 않습니다. 네트워킹, 네트워킹, 일 차량 네트워크 모니터링, 네트워킹, 모니터링 등 부두 역 배 큰 데이터는 "디에서 애 널 리스트 했다,"는 교통 부서, 건강 부는 인플루엔자 법적 보고서 데이터, 국가 인플루엔자 같은 경우 센 티 넬 감시 및 병원 체 데이터를 모니터링, 공안 부는 거 대 한 비디오 감시 데이터 그러나 정부 부처는 거의 대규모 데이터 처리 및 마이닝 기술. "

인터넷 기업, 뿐만 아니라 월마트-마트, 차이나 모바일과 다른 전통적인 기업도 많은 수의 사용자 데이터를 사용 하 여 서로 데이터 금, 독립적으로, 모든 플랫폼 기업 있지만 데이터의 개인 소유 물이 심각 하 게 큰 데이터의 다양 한 응용 프로그램 및 개발의 통합 제한. "대용량 데이터 조정 달성할 수 있는 지능형 경로 계획, 용량 관리, 인플루엔자 예측, 예방 접종 지침, 보안 등등." "

빅 데이터 시대 라고, "큰 데이터 자체는 추세, 아니라 정밀도, 그리고 무한히 가까이 될 통계 결과, 그것은 정교한 전통적인 통계적 방법, 보다는 오히려 2의 대체와 함께 큰 데이터를 보완 하는 데 필요한." "

또한, 데이터의 개인 정보 보호 해결할 수 있다. Google에 무 겁 게 투자, 암 예측 프로그램에 참여 하는 암 환자의 4%만 부분 즉 그 최대 96% 환자 들의 임상 시험 데이터베이스 프로그램에 및 신체적 징후는 다른 의료 기관이 나 의사에 게 서 배울 어렵습니다.

콘텐츠의 일부 광저우 일보에서 발췌

(책임 편집기: 루 광)