빅 데이터 시대에 미스터 시: 환영

만약 귀하의 사이트 사이트는 제품 서비스의 여러 네트워크 단말기에 멀티미디어의 형태로 이러한 서비스를 실행 하는 경우 활성 사용자의 수백만의 수만 있다 만약 당신이 또는 클라우드 쪽으로 이동 하려고 하려고 컴퓨팅 및 WEB2.0 아키텍처, 축 하, 당신이 무의식적으로 전구 또는 큰 데이터 나이의 피해자가 있기 때문에.

위키백과 정의 따르면 오늘날의 인터넷 업계에서 소위 "빅 데이터" 현상에 참조: 네트워크 회사의 나날 가동 생성 및 사용자 네트워크 동작 데이터 "성장 어려운 컨트롤을 기존 데이터베이스 관리 도구를 사용 하는, 어려움, 데이터의 수집에 있는 너무 빨리 축적 저장, 검색, 공유, 분석 및 시각화. "이러한 데이터의 볼륨은 너무 크고 그것이 얼마나 많은 g와 t 우리가 알고 있는, 하지만 P 점에서 오히려 측정 되지 않습니다 (1000 t), E (1 백만 t) 또는 Z (1 십억 t), 큰 데이터 이라고."

물리학, 생물학, 환경 생태학, 자동 제어 및 과학 및 군사, 통신, 금융 및 기타 산업의 다른 분야에서 현상 산업은 최근 몇 년 동안에서 등장 하는 인터넷에서 몇 시간 동안 주변 되었습니다 큰 데이터 점차적으로 눈에 띄는 되었습니다. 이것은 세 가지 기본적인 이유를 표시 될 수 있습니다. 첫째, 네트워크 사용자의 급속 한 성장 및 사용자 평균 네트워크 사용 시간 연속 확장, 이것은 크게, 둘째, 네트워크 서비스 단일 텍스트 형식에서 이미지, 음성 및 이미지 멀티미디어 형태, 바탕 화면, 태블릿 컴퓨터, 데이터의 큰 증가; 3, 터미널 과거 하나의 바탕 화면에서 네트워크의 결과로 증가 사용자 네트워크 동작 데이터 도 서 및 정기 간행물 독자, 휴대 전화 및 텔레비전 및 다른 터미널 크게 콘텐츠 및 네트워크 서비스의 범위를 확대, 크게 향상 사용자의 인터넷에 대 한 의존도 크게 데이터의 양을 증가.

큰 데이터의 출현 네트워크 업계에 기회와 도전을 제공합니다. 잠재적인 기회를 볼, 사용자 그룹의 정확한 파악 및 재단의 개별 네트워크 행동 패턴을 제공 하는 네트워크 회사에 대 한 데이터의 증가에서 경우 완벽 하 게 활용 하 고, 탐색할 수 있습니다 맞춤, 개별화 하 고, 정확 하 고 지능형 광고 강요 및 서비스 프로 모션 서비스 새로운 비즈니스 모델을 여러 번 만들거나 심지어 수십 번 시간 기존 광고와 제품 프로 모션 형식 보다 더 많은 비용. 같은 시간, 회사 수 있습니다 또한 대규모 데이터의 이해를 통해 더 찾고 네트워크 그리고 증가 사용자 끈 적 거 림, 새로운 제품 및 서비스의 개발, 방법 및 방법의 운영 비용을 절감 하는 가장 좋은. 현실적인 도전, 그것은 다음 세 가지 측면에 초점을 맞추고.

첫째, 큰 데이터 네트워크 회사의 능력을 전략적 결정을 도전 한다. 데이터 볼륨의 급격 한 증가 뿐만 아니라 인터넷 기업에 대 한 대역폭 및 스토리지, 뿐만 아니라 딜레마 등 인프라에 대 한 지출 증가 요구 한다. 활동 하지 않음, 채택 원래 타조 정책 준수, 미래 개발을 위한 기회를 잃을 수 있습니다 그것은, 업계, 조만간 업계에서에서 경쟁의 손실 멸망 하 게 될 것 이다 또는 회사의 기존 제품 및 운영에 필요한 시간, 대용량 데이터 시대의 도착에 적응 하도록 전환 하는 경우 다운스트림;에 살고 웹 사이트 아키텍처, 일반화, 표준화 및 비즈니스 모델의 혁신, 제품의 모듈화의 재건 등 등등. 네트워크 회사의 대부분, 그것은 기존 사업을 유지, 안정성과 성능의 성장을 유지 하 고 투자와 빠른 변환 증가 하는 딜레마.

둘째, 큰 데이터 네트워크 회사의 기술 개발 및 데이터 처리 능력을 도전 한다. 큰 데이터 및 잠재적인 비즈니스 가치의 출현 뿐만 아니라 전문된 데이터베이스 기술 및 전용된 데이터 스토리지 장비를 사용 하 여 네트워크 회사를 필요로 하지만 전문된 데이터 분석 방법 및 사용 시스템도 필요 합니다. 현재, 일반적인 데이터 마이닝 방법 및 일반적인 비즈니스 데이터베이스는 대용량 데이터의 도전을 만날 수 없습니다. 또한, 네트워크 회사는 상한 전문가, 아니라 평균 프로그래머와 데이터베이스 엔지니어, 하지만 또한 물리학자, 생태학, 수학 및 통계, 소셜 네트워킹 과학자, 사회 행동 심리학자의 많은 필요합니다. 대량 데이터의 분석 일반 데이터 및 모델의 수준에만 국한 하지 수 있지만 또한 이론적 사고와 전반적인 파악의 포괄적이 고 깊은 능력.

셋째, 큰 데이터 조직 및 네트워크 회사의 운영 능력을 도전 한다. 일반적으로 전문된 데이터 관리 및 분석 전문가, 대형 네트워크 회사, 데이터 관리와 분석 부서는 분산, 수동, 보조 상태는 지도자 보다는 오히려 회사의 용 꼬리는 중간 규모의 네트워크 회사 필요가 없습니다. 대용량 데이터 시대에 데이터 분석의 기본 단위는 동적, 실시간 네트워크 행동 패턴 및 그룹 행동 패턴을 표현 하는이 기초에, 조각난된 정적 통계 분석 과거에는 단일 제품, 서비스 및 채널에 따라 보다 개인의 종합, 완료를 찾고 개별 사용자입니다. 따라서, 대용량 데이터의 전반적인 이해는 네트워크 회사 제품 개발, 작업 설정, 기초의 비즈니스 모델 이며 시작 지점, 용 꼬리 보다는 오히려 지도자. 이 기존의 기업 구조, 조직 시스템, 자원 할당 및 권력 구조, 구조 조정 필요 있도록 회사의 전반적인 업스트림 위치에서 데이터 관리 및 분석 부서. 개편의 성공의 특징 중 하나는 CEO, COO, CFO, CTO, 등 회사의 핵심 의사 결정을 형성 하기 위하여 함께 회사를 최고 데이터 책임자 (최고 데이터 책임자, CDO), 설정의 위치입니다.

큰 데이터 전체 WEB2.0 혁명의 중요 한 부분이 며 최고의 회사에서 세계의 네트워크 산업, 같은 구글, 페이 스 북, 애플 고 아마존, 이미 첫 번째 장소에서. 그렇지 않으면, 전구, 누가 어떤 회사, 잡을 수 있는 중국 네트워크 업계만 피해자의 역할을 재생할 수 있습니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)