빅 데이터에 대한 자세한 내용을 보려면 AdminTome 온라인 교육에서 현재 이용 가능한 무료 빅 데이터 소개를 확인하십시오. 이 수치를 살펴보면 빅 데이터라는 이름이 부여된 이유를 쉽게 이해할 수 있으며 스토리지 및 처리와 관련된 문제를 상상할 수 있습니다. 빅 데이터 속도는 비즈니스 프로세스, 애플리케이션 로그, 네트워크 및 소셜 미디어 사이트, 센서, 모바일 장치 등과 같은 소스에서 데이터가 유입되는 속도를 다룹니다. 데이터의 흐름은 방대하고 연속적입니다. 배운 교훈: 데이터 사일로와 품질은 곰입니다. Bechtel은 대용량 데이터를 분석할 수 있지만 비즈니스 전반에 걸쳐 있는 데이터의 품질을 개선해야 합니다. “우리는 스스로를 혼란에 빠뜨리고 데이터 사일로를 어떻게 작동하고 브리지하는지 살펴보았습니다.” 빅 데이터는 테라바이트 에서 엑사바이트까지 고려할 수 있는 크고 복잡한 데이터 집합을 위해 제공됩니다. 이 거대하고 복잡한 데이터 세트는 RDBMS와 같은 일반적인 기존 데이터 관리 응용 프로그램에서 조작할 수 없습니다. 여기서 빅 데이터는 이러한 대규모 데이터 집합을 관리하는 데 사용되었습니다. 빅 데이터는 요구 사항과 요구 사항에 따라 비구조화, 구조화 및 반구조화 된 데이터 세트에 적용 할 수 있습니다. 빅 데이터는 주로 구조화되지 않은 데이터 집합에 초점을 맞추고 있는 반면, 요즘 빅 데이터 분석은 미디어, 교육, 의료, 제조, 다양한 정부 및 비정부 부문과 같은 다양한 분야에 적용되었으며 복잡한 분석, 실시간 사기 관리, 교통 관리, 고객 중심의 분석 등을 제공합니다. (ii) 다양성 – 빅 데이터의 다음 측면은 다양성입니다.

이러한 도구 중 하나인 Databricks는 아파치 스파크를 통해 스트리밍 데이터를 캡처합니다. Shell은 이 도구를 사용하여 기계 부품을 구매할 시기, 보관 기간 및 재고 품목을 배치할 위치를 더 잘 계획합니다. 빅 데이터 분석 예제는 아래에 제공되는 몇 가지 예 중에서 다양한 보고서를 생성하는 데 사용됩니다: 이 견적은 MGM의 기업 슬롯 분석 사상 최초이사인 Lon O`Donnell의 것입니다. “빅 데이터로 대규모 카지노 베팅”이라는 제목의 기사는 MGM이 데이터 분석 도구를 사용하여 성과를 측정하고 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리는 방법에 대해 확장합니다. 카지노의 관점에서 잠시 비즈니스에 대해 생각해 보십시오. 카지노는 고객과 흥미로운 관계를 맺고 있습니다. 물론, 장기적으로, 그들은 당신이 이길 것보다 더 많은 돈을 잃고 싶어 – 그렇지 않으면, 그들은 이익을 만들 수 없습니다. 그러나, 한 번의 방문에서 많은 돈을 잃는다면, 당신은 당신이 완전히 가는 것을 멈추는 그런 나쁜 경험을 할 수 있습니다 … 이는 카지노에 대한 나쁜. 반대로, 그들은 또한 당신이 “큰 히트”상황을 피하고 싶어, 그 그들에게 많은 돈을 비용으로.

반구조화 된 데이터는 데이터의 두 형태를 모두 포함 할 수 있습니다. 반구조화 된 데이터를 형태로 구조화 된 것으로 볼 수 있지만 실제로는 관계형 DBMS의 테이블 정의와 같이 정의되지 않습니다. 반구조화 된 데이터의 예는 XML 파일에 표현 된 데이터입니다. 참여해주셔서 감사합니다. 빅 데이터에 대한 보다 심층적인 이해는 빅 데이터 및 Hadoop 과정을 참조하십시오.

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