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빅 데이터의 개념은 무엇입니까!
빅 데이터의 개념은 무엇입니까?
빅데이터 (Megadata), 즉 빅데이터 (Megadata) 는 대용량, 고성장, 다양한 정보 자산을 의미하며, 새로운 처리 모델이 있어야만 의사 결정, 통찰력, 프로세스 최적화 능력을 강화할 수 있습니다.
빅 데이터 개념의 특징
큰 데이터의 네 가지 "V" 또는 특징에는 네 가지 계층이 있습니다. 첫째, 엄청난 양의 데이터가 있습니다. 둘째, 데이터 유형이 많습니다. 셋째, 처리 속도가 빠르다. 넷째, 데이터를 합리적으로 사용하고 정확하게 분석하면 높은 가치 수익을 거둘 수 있다. 업계에서는 이를 볼륨 (대용량 데이터), 범주 (다양한 데이터 유형), 속도 (빠른 처리 속도) 및 가치 (낮은 가치 밀도) 의 네 가지 "v" 로 분류합니다.
빅 데이터 개념의 구조
첫 번째 수준은 이론이다. 이것은 인지의 필수 수단이자 광범위하게 인지되고 전파되는 기준선이다.
두 번째 수준은 기술이다. 이것은 큰 데이터의 가치를 반영하는 수단이자 진보의 초석이다.
세 번째 수준은 실천이고, 실천은 큰 데이터의 궁극적인 가치 구현이다.
빅 데이터 개념의 사용
빅 데이터는 빅 데이터 기술, 빅 데이터 엔지니어링, 빅 데이터 과학 및 빅 데이터 애플리케이션으로 나눌 수 있습니다. 현재 사람들이 가장 많이 이야기하는 것은 빅 데이터 기술과 빅 데이터 애플리케이션이다. 공학과 과학 문제는 중시되지 않았다.
인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷, 자동차 네트워킹, 휴대폰, 태블릿, PC 및 전 세계 다양한 센서가 데이터의 소스이거나 호스팅되는 방식입니다.
빅 데이터 개념에 대한 주요 기술 지원
HadoopMapReduce
Hadoop 은 대용량 데이터 플랫폼, 특히 텍스트, 소셜 미디어 구독 및 비디오와 같은 구조화되지 않은 데이터에 가장 많이 사용되는 기술이었습니다.
NoSQL 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스 자체에는 다양한 기술이 포함되어 있습니다. 일반적으로 인덱스, 스트리밍 미디어 및 트래픽 웹 서비스와 같은 관계형 데이터베이스 엔진의 한계에 대해 우려하고 있으며 NoSQL 은 분명히 더 효율적입니다.
기억분석
메모리 분석은 실제 시기와 고성능으로 빅 데이터 분석 시대의' 새로운 총애' 가 되었다.
종합설비
통합 장치는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스의 하드웨어와 소프트웨어를 통합하고, 쿼리 성능을 향상시키고, 스토리지 공간을 확장하고, 더 많은 분석 기능을 확보하여 기존 데이터 웨어하우스 시스템과 동일한 이점을 제공합니다.
빅 데이터 개념의 의미
1. 가치를 바꾸는 힘
향후 10 년 동안 중국이 큰 지혜를 가지고 있는지 여부를 결정하는 핵심 의미 기준 ('사상가') 은 국민 행복이다. 하나의 현재 민생상, 큰 데이터를 통해 일을 또렷하게 하고, 우리가 인간관계에서 하는 것이 이전보다 더 의미가 있는지 보자. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언) 두 번째는 생태학적으로 우리가 인간관계에서 이전보다 더 의미 있는 일을 했는지 알아보는 것이다. 결론적으로 10 년 전의 혼란시대에서 미래 10 년의 명확한 시대로 나아가자.
2. 경제를 바꾸는 힘
생산자는 가치가 있고 소비자는 가치의 의미이다. 의미 있는 물건이 있어야 가치가 있고, 소비자가 동의하지 않는 물건은 팔 수 없고, 가치를 실현할 수 없다. 소비자가 인정한 물건만 팔 수 있고, 가치는 실현될 수 있다. 빅데이터는 우리가 소비자의 근원에서 의미를 식별하여 생산자가 가치를 실현할 수 있도록 도와준다. 내수 활성화의 원칙이다.
3. 조직의 힘을 바꾸다
의미망 특징을 지닌 데이터 인프라와 데이터 자원이 발전함에 따라 조직 변화는 점점 더 불가피하게 되고 있다. 큰 데이터는 네트워크 구조가 조직화되지 않은 조직력을 창출하도록 유도할 것이다. 이러한 구조적 특징을 가장 먼저 반영하는 것은 RSS, 위키, 블로그 등과 같은 다양한 중앙화된 웹 2.0 애플리케이션입니다. 빅 데이터가 시대의 변화의 힘이 된 것은 의미를 좇아 지혜를 얻기 때문이다.
빅 데이터, 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 ... 새로운 단어는 신기술을 대표하며, 우리에게서 멀리 떨어져 있는 것처럼 보이지만 우리 생활에 스며들고 있다. 미래에는 투자, 교통, 의료, 학습, 생산 등 곳곳에 큰 데이터의 흔적이 있을 것이다.
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