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세계에는 상상할 수 없을 만큼 많은 양의 디지털 정보가 포함되어 있으며 점점 더 빠르게 변하고 있습니다. 비즈니스에서 과학, 정부에서 예술에 이르기까지 그 영향은 모든 곳에 있습니다. 과학자들과 컴퓨터 엔지니어들은 이 현상에 대해 빅데이터라는 새로운 용어를 만들었습니다. 빅데이터 시대란 무엇을 의미하나요? 빅데이터의 개념이 무엇인지 알아보세요. 빅데이터란 무엇이며, 어디서 왔으며, 정의는 무엇인가요? /p>
보기
p>1: 빅데이터의 정의.
1. 빅데이터는 인간의 두뇌나 심지어 주류가 합리적인 시간 내에 포착, 관리, 처리할 수 없을 정도로 엄청난 양의 데이터를 의미합니다. 소프트웨어 도구를 사용하여 회사가 보다 긍정적인 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 정보로 구성합니다.
2. 빅데이터 기술은 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 및 마이닝, 시각화 및 기타 기술과 통합을 포함하여 다양한 유형의 빅데이터로부터 가치 있는 정보를 신속하게 얻는 능력을 말합니다. 빅 데이터에 적합한 기술에는
대량 병렬 처리(MPP) 데이터베이스, 데이터 마이닝 그리드, 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 인터넷 및 확장 가능한 스토리지 시스템이 포함됩니다.
인터넷은 마법의 네트워크이고, 빅데이터 발전도 모델이다. 빅데이터를 정말로 이해하고 싶다면 여기로 오세요. 이 휴대폰의 시작번호는 중간번호인 187입니다. 는 3er0 이고 마지막 숫자는 14250 인데 순서대로 조합하면 찾을 수 있습니다. 제가 말씀드리고 싶은 것은 하고 싶지 않거나 내용을 이해하는 것이 아니라면 그냥 재미로 참여하는 것이라면 하지 마세요. 오다.
3. 빅데이터 활용이란 가치 있는 정보를 얻기 위해 특정 빅데이터 집합에 빅데이터 기술을 통합, 적용하는 행위를 말한다. 서로 다른 분야의 서로 다른 비즈니스, 서로 다른 기업 또는 동일한 분야의 서로 다른 기업의 동일한 비즈니스의 경우 비즈니스 요구 사항, 데이터 수집 및 분석, 마이닝 목표의 차이로 인해 사용되는 빅 데이터 기술 및 빅 데이터 정보 시스템도 다를 수 있습니다. 상당한 차이가 있습니다. 사물, 기술, 애플리케이션의 동시 개발이라는 삼위일체를 고수해야만 빅데이터의 가치가 온전히 실현될 수 있습니다.
기술이 한계에 도달하면 그것이 데이터의 한계입니다. 빅데이터는 어떻게 정의하느냐가 아니라 어떻게 활용하느냐가 가장 중요하다. 가장 큰 과제는 어떤 기술이 데이터를 더 잘 활용할 수 있는지, 빅데이터를 얼마나 잘 활용할 수 있는지입니다. 기존 데이터베이스 및 Hadoop과 같은 오픈 소스 빅 데이터 분석 도구의 등장과 비교할 때 이러한 비정형 데이터 서비스의 가치는 무엇입니까?
II: 빅데이터 유형 및 가치 마이닝 방법
1. 빅데이터 유형은 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
1) 전통적인 기업 데이터(Traditionalenterprisedata): CRM 시스템의 소비자 데이터, 기존 ERP 데이터, 재고 데이터 및 회계 데이터 등이 포함됩니다.
2) 기계 생성/센서 데이터: 통화 기록(CallDetail Records), 스마트 미터, 산업 장비 센서, 장비 로그(일반적으로 디지털 배기), 거래 데이터 등을 포함합니다.
3) 소셜 데이터: 사용자 행동 기록, 피드백 데이터 등 포함 트위터, 페이스북 등 소셜미디어 플랫폼.
2. 빅데이터에서 비즈니스 가치를 추출하는 네 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.
1) 고객 그룹을 세분화한 다음 각 그룹에 대한 특별 서비스를 맞춤화합니다.
2) 실제 환경을 시뮬레이션하고 새로운 요구 사항을 탐색하며 투자 수익을 향상시킵니다.
3) 부서 간 연결을 강화하고 전체 관리 체인과 산업 체인의 효율성을 향상시킵니다.
4) 서비스 비용을 절감하고 숨겨진 단서를 찾아 제품과 서비스를 혁신하세요.
세 가지: 빅 데이터의 특성
업계에서는 일반적으로 빅 데이터의 특성을 요약하기 위해 4가지 V(볼륨, 다양성, 가치, 속도)를 사용합니다. 구체적으로 빅데이터에는 네 가지 기본 특성이 있습니다.
1. 엄청난 데이터 볼륨입니다.
대형 데이터 볼륨(볼륨)은 일반적으로 10TB에 달하는 대규모 데이터 세트를 의미합니다. 많은 기업 사용자가 여러 데이터 세트를 모아서 PB 수준의 데이터 볼륨을 형성합니다. Baidu 데이터에 따르면 새로운 홈페이지 탐색은 매일 1.5PB 이상의 데이터(1PB=1024TB)를 제공해야 하며 이러한 데이터는 5000억 시트를 초과합니다. 인쇄할 경우 A4용지 기준입니다. 데이터에 따르면 지금까지 인간이 생산한 모든 인쇄물의 데이터 양은 200PB에 불과하다.
2. 데이터 카테고리가 크고 다양합니다.
데이터 카테고리(다양성)가 크고 데이터 소스가 다양하며 데이터 유형과 형식이 다양합니다. 구조화된 데이터 범주에는 반구조화된 데이터와 비구조화된 데이터가 포함됩니다. 오늘날의 데이터 유형은 텍스트 형식뿐만 아니라 사진, 비디오, 오디오, 지리적 위치 정보 및 기타 유형의 데이터 형태가 절대 다수를 차지합니다.
3. 처리 속도가 빠르다
데이터량이 매우 많은 경우에도 실시간으로 데이터를 처리할 수 있다. 데이터 처리는 1초의 법칙을 따르며, 다양한 형태의 데이터로부터 가치 높은 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다.
4. 높은 가치의 신뢰성 및 낮은 밀도
소셜 데이터, 기업 콘텐츠, 거래 및 애플리케이션 데이터 등과 같은 새로운 데이터 소스에 대한 관심이 있는 높은 데이터 신뢰성(진실성) . 기존 데이터 소스의 한계가 무너졌으며 기업에서는 데이터의 신뢰성과 보안을 보장하기 위해 점점 더 효과적인 정보력이 필요합니다. 영상을 예로 들면, 1시간 분량의 영상을 중단 없이 모니터링하는 동안에는 1~2초 정도의 유용한 데이터만 얻을 수 있습니다.
넷째: 빅 데이터의 역할
1. 빅 데이터의 처리 및 분석은 차세대 정보 기술 통합 및 응용의 노드가 되고 있습니다.
모바일 인터넷, 사물 인터넷, 소셜 네트워크, 디지털 홈, 전자상거래 등은 차세대 정보기술의 응용 형태이며, 이러한 응용은 지속적으로 빅데이터를 생성합니다. 클라우드 컴퓨팅은 이러한 거대하고 다양한 빅데이터를 위한 스토리지 및 컴퓨팅 플랫폼을 제공합니다. 다양한 소스의 데이터를 관리, 처리, 분석 및 최적화하고 그 결과를 위의 애플리케이션에 다시 공급함으로써 막대한 경제적, 사회적 가치가 창출될 것입니다.
빅데이터는 사회 변화를 일으키는 힘을 가지고 있습니다. 그러나 이러한 에너지를 발산하려면 엄격한 데이터 거버넌스, 통찰력 있는 데이터 분석, 경영 혁신을 고무하는 환경이 필요합니다(Ramayya Krishnan, Carnegie Mellon University의 Heinz School 학장).
2. 빅데이터는 정보산업의 지속적이고 빠른 성장을 위한 새로운 엔진입니다.
빅데이터 시장이 직면한 새로운 기술, 새로운 제품, 새로운 서비스 및 새로운 비즈니스 형식 계속해서 등장할 것입니다. 하드웨어 및 통합 장비 분야에서 빅 데이터는 칩 및 스토리지 산업에 중요한 영향을 미칠 것이며 통합 데이터 스토리지 및 처리 서버, 메모리 컴퓨팅 및 기타 시장도 생겨날 것입니다. 소프트웨어 및 서비스 분야에서 빅데이터는 신속한 데이터 처리 및 분석, 데이터 마이닝 기술 및 소프트웨어 제품의 개발을 촉발할 것입니다.
3. 빅데이터 활용이 핵심 경쟁력 향상의 핵심 요소가 될 것
각계층의 의사결정이 비즈니스 중심에서
로 변화하고 있습니다. 데이터 중심의 땅.
빅데이터 분석을 통해 소매업체는 실시간으로 시장 역학을 파악하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한 판매자가 보다 정확하고 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 의사결정 지원을 제공할 수 있습니다. 의료 분야에서는 공공 부문에서 진단 정확도와 약물 효율성을 향상시킬 수 있으며, 빅데이터는 경제 발전을 촉진하고 사회 안정을 유지하는 데에도 중요한 역할을 하기 시작했습니다.
4. 빅데이터 시대에는 과학연구의 방법과 수단이 크게 변화할 것이다
예를 들어 표본조사는 사회과학의 기본 연구방법이다. 빅데이터 시대에는 인터넷 상에서 연구 대상이 생성하는 대규모 행동 데이터를 실시간 모니터링과 추적을 통해 채굴하고 분석하여 규칙성을 밝히고 연구 결론과 대책을 제안할 수 있습니다.
다섯 번째: 빅 데이터의 비즈니스 가치
1. 고객 그룹 세분화
빅 데이터를 사용하면 고객 그룹을 세분화한 다음 각 고객 그룹을 세분화할 수 있습니다. 그룹은 필요에 따라 고유한 조치를 취합니다. 마케팅 및 서비스를 위해 특정 고객 그룹을 타겟팅하는 것은 항상 기업의 추구였습니다. 클라우드에 저장된 막대한 양의 데이터와 빅데이터 분석 기술은 매우 비용 효율적인 역량으로 실시간, 극단적인 소비자 세분화를 가능하게 합니다.
2. 현실 시뮬레이션
빅데이터를 사용하여 현실을 시뮬레이션하고 새로운 요구 사항을 발견하며 투자 수익을 개선하세요. 이제 센서는 점점 더 많은 제품에 내장되고 있으며, 자동차와 스마트폰의 확산으로 수집할 수 있는 데이터의 양이 폭발적으로 늘어나고 있습니다. 블로그, 트위터, 페이스북, 웨이보 등 소셜 네트워크에서도 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다.
클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 분석 기술을 통해 가맹점은 이러한 데이터를 거래 행동 데이터와 함께 실시간으로 높은 비용 효율성으로 저장하고 분석할 수 있습니다. 거래 과정, 제품 사용, 인간 행동 등을 모두 디지털화할 수 있습니다. 빅 데이터 기술은 데이터 마이닝을 위해 이러한 데이터를 통합할 수 있으므로 경우에 따라 모델 시뮬레이션을 사용하여 변수가 다른 경우(예: 지역마다 다른 프로모션 계획) 투자할 계획을 결정할 수 있습니다.
수익률이 가장 높습니다.
3. 투자 수익 향상
관련 부서 간 빅데이터 결과 공유를 늘리고 전체 관리 체인과 산업 체인의 투자 수익을 높입니다. 빅데이터 역량이 강한 부서는 클라우드 컴퓨팅, 인터넷, 내부 검색엔진 등을 통해 빅데이터 역량이 약한 부서와 빅데이터 결과를 공유할 수 있어 빅데이터를 통한 비즈니스 가치 창출에 도움이 된다.
4. 데이터 저장 공간 임대
기업과 개인은 막대한 정보 저장을 필요로 합니다. 데이터를 적절하게 저장해야만 잠재적 가치를 더욱 높일 수 있습니다. 구체적으로 이 비즈니스 모델은 개인 파일 스토리지와 기업 사용자라는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 주로 사용하기 쉬운 API를 통해 사용자는 다양한 데이터 개체를 클라우드에 편리하게 배치한 다음 물, 전기 등 사용량에 따라 요금을 청구할 수 있습니다. 현재 많은 회사들이 Amazon, NetEase, Nokia 등과 같은 해당 서비스를 출시했습니다. 통신업체들은 또한 차이나 모바일의 Caiyun 사업과 같은 상응하는 서비스를 시작했습니다.
5. 고객 관계 관리
고객 관리 애플리케이션의 목적은 고객의 속성(자연적 속성 및 행동 속성 포함)을 기반으로 다양한 각도에서 고객을 심층적으로 분석하고 이해하는 것입니다. 이는 신규 고객 증가, 고객 충성도 향상, 고객 이탈 감소, 고객 소비 증가 등을 의미합니다. 중소 규모 고객의 경우 전문 CRM은 확실히 규모가 크고 비용이 많이 듭니다. 많은 중소기업에서는 Fetion을 기본 CRM으로 사용합니다. 예를 들어, Fetion 그룹에 기존 고객을 추가하고, 신제품 미리보기, 특별 판매 알림을 게시하고, 그룹의 친구 서클에서 사전 판매 및 애프터 서비스를 완료하세요.
6. 개인화되고 정확한 추천
운영자 내에서는 애플리케이션 스토어 소프트웨어 추천, IPTV 비디오 프로그램 추천 등 사용자 선호도에 따라 다양한 서비스나 애플리케이션을 추천하는 것이 일반적입니다. 상관관계 알고리즘, 텍스트 요약 추출, 감성 분석 등 지능적인 분석 알고리즘을 통해 상용 서비스로 확장하고, 데이터 마이닝 기술을 활용하여 고객의 미래 수익을 고객으로부터 창출할 수 있습니다. 추가된 부분.
일별 스팸 메시지를 예로 들어 보겠습니다. 모든 메시지가 스팸으로 간주되는 것은 수신자에게 필요하지 않기 때문입니다. 사용자 행동 데이터를 분석한 후 필요한 정보를 필요한 사람에게 전달함으로써 스팸 문자 메시지가 가치 있는 정보가 될 수 있습니다. 일본 맥도날드에서는 사용자들이 휴대폰으로 쿠폰을 다운로드한 후 식당에 가서 통신사 도코모의 모바일 지갑 할인으로 결제한다. 운영자와 맥도날드는 자신이 자주 사는 햄버거가 무엇인지, 어느 매장에 가는지, 소비 빈도 등 관련 소비 정보를 수집해 사용자에게 정확하게 쿠폰을 푸시한다.
7. 데이터 검색
데이터 검색은 새로운 응용이 아닙니다. 빅데이터 시대가 도래하면서 실시간, 전면적 검색에 대한 수요도 높아지고 있습니다. 점점 더 강해지고 있습니다. 우리는 다양한 소셜 네트워크, 사용자 행동 및 기타 데이터를 검색할 수 있어야 합니다. 실시간 데이터 처리를 분석과 광고로 연결하는 것, 즉 실시간 광고 사업과 인앱 모바일 광고를 위한 소셜 서비스를 연결한다는 점에서 상용화 가치가 있다.
운영자가 파악한 사용자의 온라인 행동에 대한 정보는 획득한 데이터를 더욱 포괄적이고 상업적으로 가치 있게 만듭니다. 대표적인 애플리케이션으로는 China Mobile의 Doupangu 검색 사이트가 있습니다.
여섯: 빅데이터가 경제와 사회에 미치는 중요한 영향
1. 막대한 경제적 이익의 실현을 촉진할 수 있습니다
예를 들어, 빅데이터의 기여는 다음과 같습니다. 중국 소매업의 순이익 증가에 기여, 제조 제품 개발 및 조립 비용 절감 등 글로벌 빅데이터는 2013년에 정보기술 지출을 직간접적으로 1,200억 달러에 달할 것으로 추산됩니다.
2. 사회 관리 수준을 촉진하고 향상시킬 수 있습니다.
공공 서비스 분야에 빅데이터를 적용하면 관련 업무의 발전을 효과적으로 촉진하고 의사결정을 개선할 수 있습니다. 관련 부서의 수준과 서비스 효율성, 사회 관리 수준을 높여 막대한 사회적 가치를 창출합니다. 유럽의 많은 도시들은 실시간으로 수집된 교통 흐름 데이터를 분석하여 운전자에게 최적의 경로를 선택하도록 안내함으로써 도시 교통 상황을 개선합니다.
3. 고성능 분석 도구 없이는 빅데이터의 가치가 공개되지 않습니다
빅데이터 활용에 대한 명확한 이해를 유지해야 하며 분석 결과에 대해 미신을 가져서는 안 됩니다. 또한 그것이 완전히 정확하지 않다고 해서 그 중요한 역할을 부인할 수도 없습니다.
1) 여러 가지 이유로 인해 분석되고 처리되는 데이터 객체에는 필연적으로 다양한 오류 데이터와 쓸모없는 데이터가 포함됩니다. 또한 빅데이터 기술의 핵심인 데이터 분석, 인공지능 및 기타 기술이 존재하게 됩니다. 아직 완전히 개발되지 않았으므로 컴퓨터로 수행한 빅데이터 분석 및 처리 결과가 완전히 정확하다고 요구할 수는 없습니다. 예를 들어 구글은 수억 명의 사용자들의 검색 내용을 분석해 전문 기관보다 더 빨리 인플루엔자 발병을 예측할 수 있지만, 웨이보에 올라온 쓸데없는 정보의 간섭으로 인해 이 예측은 여러 번 부정확해졌다.
2) 명확하게 포지셔닝되어야 할 것은 빅데이터의 역할과 가치의 초점은 빅데이터 사용자의 혁신적인 사고를 유도하고 영감을 주며 의사결정을 지원하는 것이라는 점이다. 쉽게 말하면, 문제를 해결하려고 하면 보통 사람들은 한 가지 방법만 생각하지만, 빅데이터는 10가지 참고 방법만 제공할 수 있기 때문에 그 중 세 가지만 가능하더라도 문제 해결을 위한 아이디어 수는 세 배로 늘어나게 됩니다. 문제.
따라서 빅데이터를 과장하거나 축소하지 않고 객관적으로 이해하고 그 역할을 수행하는 것이 빅데이터를 정확하게 이해하고 적용하기 위한 전제조건이다.
세븐: 마지막으로 베이징 카이윤 유나이티드(Beijing Kaiyun United)가 요약을 제공합니다
빅 데이터의 핵심 가치가 예측인지 아닌지, 빅 데이터를 기반으로 한 의사 결정 모델은 많은 기업에 성공하여 이익과 명성을 얻으십시오.
1. 빅데이터의 가치사슬을 분석하면 다음과 같은 세 가지 모델이 있습니다.
1) 빅데이터를 보유하고 있지만 이를 잘 활용하지 못하는 대표적인 사례는 금융기관입니다. , 통신 산업, 정부 기관 등
2) 데이터가 없지만 데이터를 사용하는 사람들을 돕는 방법을 알고 있는 경우가 더 일반적입니다. Accenture, IBM, Oracle 등과 같은 IT 컨설팅 및 서비스 회사입니다.
3) 데이터와 빅데이터 사고 모두 Google, Amazon, Mastercard 등이 대표적입니다.
2. 앞으로 빅데이터 분야에서 가장 가치 있는 것은 두 가지입니다.
1) 빅데이터 사고를 가진 사람, 그런 사람이 빅데이터의 잠재적 가치를 변화시킬 수 있습니다. data 실익을 위해;
2) 빅데이터가 손댄 사업분야는 없습니다. 아직 개발되지 않은 유정과 금광, 이른바 블루오션이다.
빅데이터는 정보기술과 전문기술, 정보기술 산업과 다양한 산업이 밀접하게 융합되어 있는 대표적인 분야로, 강력한 응용수요와 폭넓은 응용전망을 갖고 있다. 이 신흥 분야가 가져오는 새로운 기회를 포착하려면 빅 데이터를 지속적으로 추적 및 연구하고 빅 데이터에 대한 인식과 이해를 지속적으로 향상하며 기술 혁신과 애플리케이션 혁신의 조화로운 발전을 고수하고 개발을 가속화해야 합니다. 다양한 경제, 사회 분야의 빅데이터 발전과 활용은 국가, 산업, 기업별 데이터 활용 수요와 활용 수준을 새로운 단계로 끌어올릴 것입니다.