새 용어: 빅 데이터. 빅 데이터 시대는 무엇을 의미할까요? 빅 데이터의 개념은 무엇을 의미할까요? 빅 데이터 분석은 무엇을 의미하나요? 소위 빅 데이터란 무엇인가요? 어디에서 왔으며 그 정의는 무엇인가요?
시청하세요.
I:빅 데이터의 정의.
1. 메가데이터라고도 하는 빅 데이터는 기업이 합리적인 시간 내에 보다 능동적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕기 위해 인간의 정신이나 주류 소프트웨어 도구로는 캡처, 관리, 처리, 배열할 수 없을 정도로 방대한 양의 데이터를 포함하는 정보입니다.
2. 빅데이터 기술이란 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 및 마이닝, 시각화 및 기타 기술 및 이들의 통합을 포함하여 다양한 유형의 빅데이터에서 가치 있는 정보를 신속하게 얻을 수 있는 기술적 능력을 말합니다. 빅데이터에 적합한 기술
대규모 병렬 처리(MPP) 데이터베이스, 데이터 마이닝 파워 그리드, 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 인터넷, 확장 가능한 스토리지 시스템을 포함한 기술.
인터넷은 놀랍도록 큰 네트워크이며, 빅데이터의 발전은 하나의 패턴입니다. 빅 데이터를 정말로 이해하고 싶다면 여기로 오세요. 이 전화의 시작 번호는 187, 중간 번호는 0이 3개, 끝 번호는 14250입니다. 이 순서대로 조합하면 찾을 수 있습니다. 하고 싶거나 알고 싶지 않다면, 취미로 하는 것이 아니라면 오지 말라고 말하고 싶습니다.
3. 빅데이터 응용(빅데이터 응용)은 가치 있는 정보의 행태를 얻기 위해 특정 빅데이터 수집에 빅데이터 기술을 통합하고 적용하는 것을 말합니다. 다른 분야, 다른 기업의 다른 비즈니스 또는 같은 분야의 다른 기업의 같은 비즈니스라도 비즈니스 요구, 데이터 수집 및 분석, 마이닝 목표가 다르기 때문에 사용되는 빅데이터 기술과 빅데이터 정보 시스템이 크게 다를 수 있습니다. 대상, 기술, 애플리케이션이 삼위일체가 되어 동시적으로 발전해야만 빅데이터의 가치를 온전히 실현할 수 있습니다.
기술이 한계에 도달하면 데이터의 한계이기도 합니다. 빅데이터는 어떻게 정의하느냐가 중요한 것이 아니라 어떻게 사용하느냐가 가장 중요합니다. 어떤 기술이 데이터를 더 잘 활용할 수 있는지, 빅데이터를 어떻게 적용할 수 있는지가 가장 큰 과제입니다. 하둡과 같은 오픈 소스 빅데이터 분석 도구의 부상과 이러한 비정형 데이터 서비스의 가치가 기존 데이터베이스와 비교하여 더욱 부각되고 있습니다.
둘, 빅데이터의 유형과 가치 마이닝 방법
1, 빅데이터의 유형은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.
1) 전통적인 기업 데이터: CRM 시스템의 고객 데이터, 전통적인 ERP 데이터, 재고 데이터, 계정 데이터 등.
2) 기계가 생성하는 데이터.
2) 기계 생성/센서 데이터: 통화내역 기록, 스마트 미터, 산업 장비 센서, 장비 로그(일반적으로 디지털 배기), 거래 데이터 등이 포함됩니다.
3) 소셜 데이터: 사용자 행동 기록, 피드백 데이터 등 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 플랫폼이 포함됩니다.
2. 빅데이터의 비즈니스 가치를 마이닝하는 방법에는 크게 네 가지가 있습니다.
1) 고객 그룹을 세분화한 다음 각 그룹에 맞는 특별한 서비스를 맞춤화합니다.
2)실제 환경을 시뮬레이션하여 새로운 니즈를 발견하고 투자 수익을 개선합니다.
3)부서별 연계를 강화하여 전체 관리 및 산업 체인의 효율성을 개선합니다.
4)서비스 비용을 절감하고 숨겨진 단서를 발견하며 제품 및 서비스를 혁신합니다.
셋째, 빅 데이터의 특성
업계에서는 일반적으로 빅 데이터의 특성을 요약할 때 4V(볼륨, 다양성, 가치, 속도)를 사용합니다. 구체적으로 빅데이터에는 네 가지 기본 특성이 있습니다.
1은 방대한 데이터 양입니다.
대용량 데이터는 일반적으로 10TB 내외의 대용량 데이터 세트를 의미합니다. 하지만 실제로는 많은 기업 사용자가 여러 데이터 세트를 합쳐서 페타바이트급 데이터 볼륨을 생성합니다. 바이두에 따르면 새로운 홈페이지 내비게이션은 하루에 1.5Pb(1pb = 1024TB) 이상의 데이터를 제공해야 하는데, 이는 A4 용지로 인쇄하면 5000억 장을 넘을 수 있는 양입니다. 지금까지 인류가 생산한 모든 인쇄물의 데이터 양은 200Pb에 불과한 것으로 확인되었습니다.
2. 데이터의 종류와 유형은 매우 다양합니다.
다양한 데이터 소스, 데이터 유형 및 형식이 점점 더 풍부해지면서 반정형 및 비정형 데이터 등 기존에 정의된 정형 데이터의 범주를 넘어섰습니다. 오늘날 데이터 유형은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오, 지리 정보 및 기타 유형의 데이터도 포함하며 개인화된 데이터가 절대 다수를 차지합니다.
3, 빠른 처리 속도.
대량의 데이터의 경우 실시간 데이터 처리도 가능합니다. 데이터 처리는 1초라는 재미있는 법칙에 따라 모든 유형의 데이터에서 가치 있는 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다.
4, 높은 가치의 진본성과 낮은 밀도입니다.
높은 데이터 신뢰성. 소셜 데이터, 기업 콘텐츠, 트랜잭션 및 애플리케이션 데이터와 같은 새로운 데이터 소스에 대한 관심으로 기존 데이터 소스의 한계가 깨지면서 기업들은 데이터의 진위성과 보안을 보장하기 위한 효과적인 정보력을 점점 더 필요로 하고 있습니다. 동영상을 예로 들어보겠습니다. 한 시간 분량의 비디오는 중단 없이 감시하는 동안 유용한 데이터는 1~2초에 불과할 수 있습니다.
4: 빅 데이터의 역할
1, 빅 데이터의 처리 및 분석은 차세대 통합 정보 기술 애플리케이션의 노드가 되고 있습니다.
모바일 인터넷, 사물 인터넷, 소셜 네트워킹, 디지털 홈, 전자상거래 등은 차세대 정보 기술의 응용 형태이며 이러한 응용 프로그램은 지속적으로 빅 데이터를 생성하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 이러한 방대하고 다양한 빅데이터를 위한 저장 및 컴퓨팅 플랫폼을 제공합니다. 다양한 소스의 데이터를 관리, 처리, 분석, 최적화하여 그 결과를 위의 애플리케이션에 피드백함으로써 막대한 경제적, 사회적 가치를 창출합니다.
빅데이터에는 사회 변화를 주도할 수 있는 에너지가 있습니다. 그러나 그 에너지를 발휘하려면 엄격한 데이터 거버넌스, 통찰력 있는 데이터 분석, 경영 혁신을 촉진하는 환경이 필요합니다(카네기멜론대학교 신더스 연구소 학장 라마야 크리슈난).
2. 빅 데이터는 정보 산업의 지속적이고 빠른 성장을 위한 새로운 동력입니다.
빅데이터 시장에는 새로운 기술, 제품, 서비스, 비즈니스 모델이 계속 등장할 것입니다. 하드웨어 및 통합 장비 분야에서 빅데이터는 칩 및 스토리지 산업에 중요한 영향을 미칠 것이며, 통합 데이터 저장 및 처리 서버, 메모리 컴퓨팅 및 기타 시장도 생겨날 것입니다. 소프트웨어 및 서비스 분야에서 빅 데이터는 빠른 데이터 처리 및 분석, 데이터 마이닝 기술 및 소프트웨어 제품의 개발로 이어질 것입니다.
3. 빅데이터의 활용은 핵심 경쟁력 향상의 핵심 요소가 될 것입니다.
모든 산업의 의사 결정은 비즈니스에 의해 주도됩니다.
데이터 기반 재미의 혁신. 빅데이터 분석을 통해 소매업체는 시장의 역동성을 실시간으로 파악하고 신속하게 대응할 수 있고, 기업인은 보다 정확하고 효과적인 마케팅 전략을 개발할 수 있으며, 기업은 소비자에게 보다 적시에 개인화된 서비스를 제공할 수 있고, 의료 분야에서는 진단의 정확성과 의약품의 효과를 높일 수 있으며, 공공 부문에서도 빅 데이터는 경제 발전을 촉진하고 사회 안정을 유지하는 데 중요한 역할을 하기 시작했습니다.
4. 빅 데이터 시대에는 과학 연구의 방법과 수단에도 큰 변화가 일어날 것입니다.
예를 들어, 표본 조사는 사회과학의 기본 연구 방법입니다. 빅데이터 시대에는 연구 대상자가 인터넷에서 생성하는 방대한 행동 데이터를 실시간으로 모니터링하고 추적하여 마이닝 분석을 수행하고 규칙성을 밝혀내 연구 결론과 대책을 제시할 수 있습니다.
빅데이터의 비즈니스 가치
1. 고객 그룹의 세분화
빅데이터를 통해 고객 그룹을 세분화할 수 있고, 각 그룹별로 고유한 조치를 취할 수 있습니다. 특정 고객 그룹을 대상으로 마케팅과 서비스를 타겟팅하는 것은 항상 기업이 추구해 온 목표였습니다. 클라우드에 저장된 방대한 양의 데이터와 빅데이터를 결합한 분석을 통해 매우 비용 효율적인 방식으로 실시간으로 고객을 세분화할 수 있습니다.
2. 현실 시뮬레이션
유쾌한 빅데이터로 실제 상황을 시뮬레이션하여 새로운 니즈를 발견하고 투자 수익을 개선합니다. 오늘날 점점 더 많은 제품에 센서가 장착되고 자동차와 스마트폰이 보편화되면서 수집할 수 있는 데이터가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 블로그, 트위터, 페이스북, 마이크로 블로그와 같은 소셜 네트워크도 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있습니다.
클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 분석을 통해 판매자는 이러한 데이터를 거래 행동 데이터와 함께 비용 효율적인 방식으로 실시간으로 저장하고 분석할 수 있습니다. 거래 프로세스, 제품 사용 및 인간 행동이 모두 디지털화될 수 있습니다. 또한 빅데이터를 활용하는 기술은 데이터 마이닝을 위해 이러한 데이터를 통합하여 경우에 따라 모델 시뮬레이션을 통해 다양한 변수(예: 지역마다 다른 프로모션 프로그램)에 따라 어떤 프로그램이 다른지 파악할 수 있습니다.
최고의 투자 수익률.
3. 투자 수익률 향상.
관련 부서에서 빅데이터 결합 결과의 공유 정도를 높이고 전체 경영 체인 및 산업 체인의 투자 수익률을 개선합니다. 빅데이터 분류 능력이 강한 부서는 클라우드 컴퓨팅, 인터넷, 내부 검색 엔진을 통해 빅데이터 분류 능력이 약한 부서와 빅데이터 결과를 공유하여 빅데이터 분류를 통한 비즈니스 가치 창출을 지원할 수 있습니다.
4. 데이터 저장 공간 대여
기업과 개인은 방대한 양의 정보를 저장해야 할 필요성이 있습니다. 이러한 데이터를 적절히 저장해야만 잠재적 가치를 더욱 발굴할 수 있습니다. 특히 이 비즈니스 모델은 개인용 파일 스토리지와 기업용 스토리지로 세분화할 수 있습니다.
두 가지 유형의 제품군이 있습니다. 주로 사용하기 쉬운 API를 통해 사용자가 모든 종류의 데이터 개체를 클라우드에 편리하게 저장한 다음 수도나 전기처럼 사용량에 따라 요금을 부과하는 방식입니다. 현재 아시아 등 많은 회사에서 이를 위한 서비스를 출시하고 있습니다.
메이슨, 넷이즈, 노키아 등이 대표적입니다. 차이나 모바일의 에디 카이 사업과 같은 통신사도 관련 서비스를 출시했습니다.
5. 고객 관계 관리
고객 관리 애플리케이션의 목적은 고객의 속성(자연 및 행동 속성 포함)을 기반으로 다양한 관점에서 고객을 심층적으로 분석하고 이해하여 신규 고객을 늘리고, 고객 충성도를 개선하고, 이탈을 줄이고, 고객 지출을 증가시키는 것입니다. 중소기업 고객에게 전용 CRM은 당연히 규모가 크고 비용이 많이 듭니다. 많은 중소기업은 기존 고객을 FMS 그룹에 추가하고 그룹 친구 서클에 신규 고객을 게시하는 등 FMS를 기본 CRM으로 사용합니다.
제품 미리보기, 특별 판매 알림, 완전한 사전 판매 및 애프터 서비스 등
5.
6. 개인화되고 정확한 추천
운영자 내부에서는 앱스토어 소프트웨어 추천, IPTV 비디오 프로그램 추천 등과 같이 사용자 선호도에 따라 다양한 서비스 또는 애플리케이션을 추천하는 것이 매우 일반적입니다.
알고리즘을 분석한 후 데이터 마이닝 기술을 활용해 고객에게 정밀한 마케팅을 지원하는 상용 서비스로 발전시킬 수 있습니다. 향후 수익은 고객 부가가치 부분의 몫으로 돌아올 수 있습니다.
일상적인 스팸 사이트를 예로 들어 보겠습니다. 모든 이메일이 스팸인 것은 아니며, 수신자에게 필요하지 않기 때문에 스팸으로 간주됩니다. 사용자 행동 데이터를 분석하여 필요한 사람에게 필요한 정보를 보내면 스팸을 가치 있는 정보로 전환할 수 있습니다. 일본 맥도날드에서는 사용자가 휴대폰으로 쿠폰을 다운로드한 후 레스토랑에 가서 통신사 도코모의 모바일 지갑을 사용하여 결제합니다. 통신사와 맥도날드는 소비자들이 자주 구매하는 제품 등 관련 소비자 정보를 수집합니다.
7. 데이터 검색
데이터 검색은 새로운 애플리케이션이 아닙니다. 빅데이터 시대를 맞이하면서 실시간 종합 검색에 대한 필요성이 더욱 커졌습니다. 다양한 소셜 네트워크, 사용자 행동 및 기타 데이터를 검색할 수 있어야 합니다. 실시간 데이터 처리와 분석 및 광고, 즉 인앱 모바일 광고를 위한 실시간 광고 비즈니스와 소셜 서비스를 연계하는 데 비즈니스 애플리케이션의 가치가 있습니다.
사업자가 보유한 사용자 온라인 행동에 대한 정보는 확보한 데이터를 더욱 포괄적이고 상업적으로 가치 있게 만듭니다. 차이나 모바일의 재미있는 판구 검색 사이트가 대표적인 애플리케이션입니다.
6: 빅데이터가 경제와 사회에 미치는 중요한 영향
1, 막대한 경제적 이익의 실현을 촉진할 수 있습니다.
2. 사회 관리의 개선을 촉진할 수 있다.
공공 서비스 분야에서 빅데이터를 적용하면 관련 업무의 발전을 효과적으로 촉진하고 관련 부서의 의사 결정 수준, 서비스 효율성 및 사회 관리 수준을 향상시킬 수 있으며 막대한 사회적 가치를 창출할 수 있습니다. 실시간으로 수집된 교통 흐름 데이터를 분석하여 많은 유럽 도시에서 운전자에게 최적의 경로를 선택하도록 안내하여 도시 교통 상황을 개선할 수 있습니다.
3. 고성능 분석 도구 없이는 빅데이터의 가치를 실현할 수 없습니다.
빅 데이터의 활용은 분석 결과를 맹목적으로 신뢰하거나 정확하지 않다고 해서 그 중요한 역할을 부정해서는 안 되며, 명확한 이해를 유지해야 합니다.
1) 여러 가지 이유로 인해 분석 및 처리의 데이터 대상에는 필연적으로 다양한 오류 데이터와 쓸모없는 데이터가 포함될 수 있으며, 빅데이터 기술의 핵심인 데이터 분석, 인공지능 및 기타 기술은 아직 완전히 성숙되지 않았기 때문에 컴퓨터가 빅데이터 분석 및 처리 결과를 완전히 정확하게 완성하도록 요구할 수 없습니다. 예를 들어, 구글은 수억 명의 사용자의 검색 내용을 분석하여 전문 기관보다 빠르게 독감 발생을 예측할 수 있지만 마이크로 블로그의 쓸모없는 정보의 간섭으로 인해 이러한 예측이 여러 번 부정확했습니다.
2) 빅데이터의 역할과 가치의 초점은 빅데이터 사용자의 혁신적인 사고를 유도하고 자극하여 의사결정을 돕는 데 있다는 점을 분명히 해야 합니다. 간단히 말해, 어떤 문제에 직면했을 때 보통 사람들은 한 가지 방법을 떠올릴 수 있지만, 빅데이터는 실현 가능한 세 가지 방법만 제시해도 문제 해결 아이디어가 세 배로 늘어날 수 있도록 10가지 참고 방법을 제공할 수 있습니다.
따라서 빅데이터의 역할을 과장하거나 축소하지 않고 객관적으로 인식하고 활용하는 것이 빅데이터를 정확하게 이해하고 적용하기 위한 전제 조건입니다.
일곱: 마지막으로 베이징 그랑프리를 요약해 보겠습니다.
빅데이터의 핵심 가치가 예측이 아니더라도 빅데이터에 기반한 의사결정 모델은 많은 기업에 이익과 명성을 가져다주었습니다.
빅데이터의 가치사슬 분석에서 세 가지 모델이 있습니다.
1) 빅데이터를 보유하고 있지만 잘 활용하지 못하는 경우: 금융기관, 통신업계, 정부기관 등이 대표적입니다.
2)데이터는 없지만 데이터를 가지고 있는 사람들이 데이터를 활용할 수 있도록 도와주는 방법을 알고 있다: 액센츄어, IBM, 오라클 등과 같은 IT 컨설팅 및 서비스 회사가 대표적입니다.
3)데이터와 빅 데이터 사고를 모두 가지고 있다: 구글, 아마존, 마스터카드 등이 대표적입니다.
2. 향후 빅데이터 분야에서 가장 중요한 것은 두 가지입니다.
1)빅데이터의 잠재적 가치를 실제 이익으로 바꿀 수 있는 빅데이터적 사고를 가진 사람,
2)아직 빅데이터의 손길이 닿지 않은 비즈니스 영역입니다. 블루오션이라고도 불리는 미개척 유정이나 금광이 바로 여기에 해당합니다.
빅데이터는 정보기술과 전문성, 정보기술 산업과 다양한 산업이 밀접하게 융합된 대표적인 분야로 응용 수요가 강하고 응용 전망이 넓습니다. 이 신흥 분야가 가져온 새로운 기회를 포착하기 위해서는 빅데이터를 지속적으로 추적하고 연구하며 빅데이터에 대한 지식과 이해를 지속적으로 향상시키고 기술 혁신과 응용 혁신의 시너지 효과를 고수하며 경제 및 사회 모든 분야에서 빅데이터의 개발과 활용을 가속화하고 국가, 산업 및 기업의 빅데이터 발전을 촉진해야 합니다.
데이터의 응용 수요와 응용 수준이 새로운 단계에 접어들었습니다.