Interpretación de Big Data Seis vínculos clave en el procesamiento de información
Interpretación de big data: seis vínculos clave en el procesamiento de información
Big data se puede dividir en recopilación de datos, limpieza de datos, almacenamiento y gestión de datos, análisis de datos y visualización de datos según el enlaces de procesamiento de información. quimización y aplicación industrial. En cada eslabón diferentes empresas han comenzado a tomar posiciones aquí.
1. Recopilación de datos: Las empresas de TI tradicionales como Google y CISCO ya han comenzado a implementar trabajos de recopilación de datos. En China, empresas como Taobao, Tencent y Baidu han recopilado y almacenado una gran cantidad de datos sobre los hábitos y el comportamiento de consumo de los usuarios. Deloitte predice que en el futuro habrá más empresas de recopilación de datos profesionales que diseñen específicamente sistemas de recopilación de datos industriales en función de las necesidades específicas de diversas industrias.
2. Limpieza de datos: después de recopilar una gran cantidad de datos complejos y desordenados, cómo filtrar los datos útiles, completar el trabajo de limpieza de datos y pasarlos al siguiente enlace. de mano de obra en la industria del big data. Los vínculos se perfeccionan constantemente y las exigencias son cada vez mayores. Además de las empresas de TI establecidas como Intel, las empresas de procesamiento de datos profesionales como Teradata e Informatica han mostrado una mayor vitalidad. En China también han comenzado a surgir fabricantes similares como Huaao Data. Deloitte predice que en el futuro habrá un gran número de empresas que se centrarán en la limpieza de datos.
3. Almacenamiento y gestión de datos: El almacenamiento y la gestión de datos son dos subdivisiones del procesamiento de datos. La relación entre estos dos segmentos es extremadamente estrecha. El método de gestión de datos determina el formato de almacenamiento de los datos y la forma en que se almacenan limita la profundidad y amplitud del análisis de datos. Debido a la correlación extremadamente alta, suele ser más eficaz que un fabricante coordine el diseño de estos dos segmentos. Desde la perspectiva de la ocupación de proveedores, los proveedores de almacenamiento de datos establecidos como IBM y Oracle tienen ventajas obvias. Han llevado a cabo una expansión profunda correspondiente además de su negocio de almacenamiento original y ocuparon fácilmente una gran participación de mercado. Nuevas empresas como Apache Software Foundation han utilizado estrategias de código abierto para reunir experiencia en la industria y convertirse en líderes en el desarrollo de big data.
4. Análisis de datos: Las empresas tradicionales de procesamiento de datos SAS y SPSS tienen ventajas obvias en el análisis de datos. Sin embargo, las empresas de análisis de datos basadas en la infraestructura de software de código abierto Hadoop han experimentado un crecimiento explosivo en los últimos años. Por ejemplo, Cloudera, fundada en 2008, ayuda a las empresas a gestionar y analizar datos basados en productos Hadoop de código abierto. Debido a que puede ayudar a los clientes a completar sus necesidades de análisis de datos personalizados, Cloudera tiene una gran cantidad de usuarios corporativos conocidos como Expedia y JPMorgan Chase. En solo cinco años, su valor de mercado ha alcanzado los 700 millones de dólares.
5. Interpretación de datos: restaurar los resultados del análisis de big data a problemas específicos de la industria. Empresas de análisis de datos como SAP y SAS han agregado conocimiento de la industria a sus negocios existentes para convertirse en líderes en este segmento de competencia. Al mismo tiempo, también han comenzado a florecer empresas profesionales de restauración de datos como wibidata, que surgieron gracias al desarrollo del big data.
6. Visualización de datos: En este enlace, el big data realmente comienza a ayudar a la práctica de gestión. A través del análisis y visualización de datos se cuantifican y aplican a la industria las conclusiones que se pueden derivar del big data. Este vínculo requiere que los profesionales de la industria utilicen inferencias proporcionadas por big data y las combinen con las prácticas específicas de la industria para formular planes que realmente puedan cambiar el status quo de la industria.
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