큰 데이터 사람들이 어디?

대용량 데이터 시대가 왔다, 많은 회사를 사용 하 여 큰 데이터는 사업을 추진 하지만 어디서부터 시작 해야할지 하지 마십시오. 그들은 큰 데이터 및 비즈니스의 조합에서 돌파구를 찾을 수 없습니다. 그리고 몇 가지 큰 데이터 응용 프로그램 실제 전투 엔터프라이즈에서 응용 프로그램 프로세스에 어렵습니다: 큰 데이터 비즈니스, 수집 하 고 대규모 데이터 분석 능력이 하지 결합 되지 않을 수 있습니다, 연산자 부족 큰 데이터를 적용 하는 힘, 데이터 소스 사용 하기 어렵습니다.

기업에는 그들의 자신의 특성을 결합 하 고 점차적으로 큰 데이터 응용 프로그램을 홍보 해야 합니다. 플랫폼 배포 없이 중소-중소 기업에 대 한 정부, 소셜 네트워크 플랫폼 및 다른 제 3 자 데이터, 기능 및 데이터 컬렉션 기능을 짧은 시간에 많은 비즈니스 모델을 계산할 수 있는 대규모 데이터와 복잡 한 모델에 대 한 의존도 감소 전체 데이터를 분석 하에 사용할 수 있습니다. 유효성을 검사 하 고 실질적인 피드백을 통해 효과적인 모델을 선택 합니다. 업계는 많은 데이터 및 간단한 모델은 데이터 및 복잡 한 모델의 일부 보다 더 효과적인 입증 했다.

데이터 수집 기능, 기업에 대 한 인터넷 리소스를 충분히 활용 하 고 제품 및 서비스를 사용 하 여 사용자 과정 사용자 동작 데이터를 수집 수 있습니다 그들은. 포털 사이트, Exchange 레코드, 고객 서비스 데이터는 사용자 데이터의 소스 될 수 있다, 기업 온라인 통찰력, O2O 마케팅 링크 및 리소스 통합, 오프 라인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 다중 소스 데이터 엔터프라이즈 대용량 데이터 적용 여부를 결정 하는 중요 한 기능입니다.

이미 큰 데이터 배포 기능을가지고 있는 기업에 대 한 미래 건설 고 데이터 웨어하우스 집중, 통합, 분석 데이터 및 정보, 데이터, 반구조적 및 구조화 되지 않은 데이터의 많은 수를 사용 하 여 엔터프라이즈 정보 역량, 광업의 큰 데이터 값을 통해 Hadoop 플랫폼을 통해 배포 될 수 있습니다.

미래에, 큰 데이터 응용 프로그램은 기업 공급 사슬, 생산, 물류, 재고, 웹 사이트 및 저장소 작업에 완벽 하 게 마케팅 카테고리 넘어 갈 것입니다 그리고 다른 링크, Hadoop 됩니다 실험에서 생산, 대형 데이터 재능 부족 한 재능을 될 것입니다.

2013 대용량 데이터 및 분석 담당자 설문 조사는 대부분의 기업은 재교육, 채용 및 인재 격차를 채우기 위해 아웃소싱의 결합을 계획 했다.

HP는 코스 모듈 및 인증 시험의 mpp 기반 HP 수직 분석 플랫폼 주위를 발표 했다. 3 일 이상의 기간에 대 한 전세계 HP Expertone 교실에서의 입문 과정을 배우게 됩니다.

모임 및 그것의 경쟁자, Cloudera 및 Hortonworks, 다양 한 교육 과정을 제공합니다. 여기에서 반발할, 그들은 일반적으로 제공 2 3, 동영상 학습 모임의 그리고 클러스터 관리, 하이브 및 돼지 실습, mapreduce 훈련, 및 hbase 프로그래밍의 기초를 포함 하는 그들의 온라인 및 교실 주제.

이 훈련 프로그램은 트레이너는 유능한 시스템 관리자와 개발자가 신속 하 게 새로운 기술을 배울 수 있는 가정에 전제로.

또한 온라인 교육, 전국 인민 대표 의회 경제 포럼, 51CTO 등의 선택, 큰 데이터 네트워크 과정을 제공 하는 PPV 클래스. 온라인 교육의 장점은 시간에 의해 제한 되지 않는다 지역, 완료 평가 및 교육 효과, 동안 하지만 다양 한 콘텐츠 유형의 몇 가지 문제가 아직 있지만 사용자의 독립적인 학습 강조 수 맞춤된 교육, 훈련 방법, 미래에 온라인 교육의 한계 비용 개발을 위한 광범위 한 공간이 됩니다.

밖으로 보낸 후 "어디 큰 숫자는," 혼란 스 러 워, 당신의 필요 및 당신의 훈련의 크기 식별 그 후 발견 적합 한 훈련 시설, 그리고 어쩌면 당신의 문제가 해결 될 것입니다.