ビッグデータ、ビッグデータ、それは何ですか？どのくらいのデータビッグデータと呼ばれているのですか？私たちへのデータの豊かなモーメント解析、データのビジネスを分析していないと述べてきたが、長くは続かないだろうが、データの種類、それがビッグデータで、どのようなデータをそれの最大のでしょうか？
あなたが大規模なデータとの接触を持っていた場合、あなたは、どのようなデータがビッグにビッグデータを呼び出すことができます正確にどのようにビッグデータを知りません。さて、ポート、企業や個人末端との間に収集されたデータによれば、データのレベルの多数が異なります。
学習のビッグデータの開発は難易度の特定の学位を持って、最初のJava SE、EEは、約3ヶ月かかります学習、一般的にはJava言語の基礎を、学ばなければならないゼロベースのエントリ;その後、主にHadoopを学ぶために、ビッグデータ学習技術システムを入力し、スパーク、嵐など、
どのようなビッグデータが考慮されている正確にどのようにビッグデータ
ビッグデータ？
どのくらいのデータビッグデータと呼ばれているのですか？
多くの人々が大規模なデータに接触しない、明確に知ることは困難ですどのくらいの唯一のビッグデータを呼び出すことができるデータの量。さて、ポート、企業や個人末端との間に収集されたデータによれば、データのレベルの多数が異なります。
ビッグデータ学習交換基を構築する自分を推薦する必要があり、この場合には、まだ：251 956 502あなたが学習している場合、グループは、ビッグデータの科学の発展、ビッグデータである、あなたは小さなシリーズへの参加を歓迎しており、当社は随時、すべてのパーティのソフトウェア開発されています最新のビッグデータのコピーを含む、乾燥（唯一のビッグデータ関連のソフトウェア開発を）共有し、高度なデータが開発コースに歓迎高度の私自身の並べ替えを進めたし、参加するビッグデータの小さなパートナーを掘り下げたいです。
エンド・エンタープライズ・レベル（B側）はほぼ百万のデータは、ビッグデータを呼び出すことができ、個人的なエンド（C末端）は、大規模なデータレベルの数千万に到達します。コレクションチャネルがない特定の要件、PC側では、携帯端末や伝統的なチャネルが有効なデータのこの大きさを達成するために集中することができ、フォームデータサービスをすることができます。あなたが見ることができるように、非常に興味深い。2Bおよび2C、2桁の大きなデータの2つのタイプの違い。
いくつかの中小企業、唯一の1000から10000が、収集と分析した後、だけでなく、ターゲットとの和までこのグループの原則からのデータのサイズは、ユーザーはまた、分析、取得またはサービス作業の一定程度の企業を案内することができ、これはビッグデータではなく、一般的なデータマイニング。
今年初めに50中年男と果物を販売する主要ストリート・ベンダーは、彼がビッグデータを理解していないが、彼は果物を収集するために、その手になったと言ってその例わずか数日×××シェアは、：彼は何を知っていますどのくらいの雨次に、フルーツの甘さはどのくらいになり、どこの消費者は、この甘い果物を食べるしたいと思います。販売は最後の137店舗、年間売上高470万ドルを売却しました。
これは本当に小さなデータマイニングではなく、データ分析です。このビッグデータ分析から生まれたものの、大規模なデータ指向ではなく、分析方法より広範な知識データベースを用いて、データの質量の詳細です。同社のデータソースのデータのほとんどは巨大で、その収集と分析は、個人に限定されないが、非常に、非常に広いターゲットグループに展開されます。
チェーンビッグデータは次のようにありますか？
私は、インタビューにあった産業チェーンの上流と下流の関係上、企業のビッグデータに基づいて、3つのカテゴリーに分割することを提案しました。
ビッグデータ・アクイジション・カンパニー
いわゆる内部の二つの方法で分割することができ、「データの検索」：
プロセスの正常な動作自体は、データ・ソースの多数を生成することができます。
通信事業者、金融機関、データソースへのアクセスとの連携による。
ビッグデータ分析会社
同社のこのタイプは、基本的にはモデルの独自のセットを持っているが、統計モデル、アルゴリズム、など深学習などのメカニズムの同じ数からデータベースモデルのほとんど。また、米国に本拠を置くIBM、Clouderaのはそうでアプリケーション指向の分析モジュールを開発し、。
ビッグデータマーケティング会社
データは、データの単一の販売販売しますが、されていないが、そのような精密マーケティングなどのデータの完全なソリューション、上のように。
どのようにこれら3社のコラボレーションで、ビッグデータの役割？最も容易に理解することは今や私たちの生活の広告で友人のマイクロチャネル円上に置かれています。
各ユーザへの広告は、ユーザーの正確な分析が行われているテンセント。マイクロ手紙の中で習慣を収集することにより、人々の後、その後、いくつかのターゲット広告を生成するために、広告主にユーザーの購買力、消費者の習慣、精密なマーケティングソリューションの形成を分析します。
例えば、ランコムの広告は、広告の高級車は、卒業生にプッシュされることはありません、男性ユーザーに昇格することはありません。全体のマイクロチャネルの広告システムは、大規模なデータモデルの分析に使用されている、一般的なフィードバックは、広告のテンセントの広告転化率は網易、シーナと他のプラットフォームでは、それはテンセントの大規模なデータ・ベースから恩恵を受けている、役立ったよりも務めた、ありました。
企業のビッグデータの投資価値
ビッグデータの投資価値を理解するには？
ビッグデータは、多くの人にその商業的価値が明らかな、今では火災ですが、本当に光栄に、ではありません。
ビッグデータのビジネス価値に実現するには、最初の要件は、大規模なデータの順にデータを達成することです。だから、現在では、最も有利なBAT内のデータ量は3です。PCの時代では、データ内のBaiduの利点は、非常に強いですが、モバイル時代に、テンセントとアリはゴーサインを達成します。
テンセントデータ作成、携帯端末90の量を得るためにマイクロチャンネル、QQ、;アリはそのリソース消費データを使用して、より多くの直角度。だから、中小企業、新興企業のために、現金の商業的価値に焦点を当てたことは、どのようになると、自分の小さい規模独自のビジネスより良いサービスのために他人の大規模なデータ・リソースを使用して。これは、判断や採掘する根深い必要です。
したがって、投資判断の際に、会社に関連するデータではなく、有効なデータのみ、高精度の蓄積されたデータを蓄積することができない、彼の継続的な開発の過程で、より重要なの既存事業の発展を見て、達成データのリアルタイム更新。このような企業は、より良い競争への障壁を構築することができます。
たとえば、今、プロジェクトの事業が運営されるなどtalkingdataオーロラ、我々はプロジェクト復星国際有限公司兄弟を見て非常に重要なポイントとして、開発者向けサービスの分野では、単一の開発者のためのサービスを提供しているのですか？私は自分自身に、サービスしていました有効なデータの蓄積、長期的な障壁の形成？
図2（b）は、大きな業界のデータ侵害であります
私は非常に困難である新興企業が、C末端に大量のデータ（C-端末ユーザの千万あるいは十億）を達成したい、独占である大規模なデータ収集のためのBAT前に述べました。現時点では、毎月のアプリのドルの国内本物の十億のみ15、アプリはBAT *** 10である前に、マイクロ手紙、QQ、淘宝網、UCブラウザなどの制御された速度、です。バイパスBAT場合は、その上の膨大なデータを、比較的伝統的な電気通信、金融、のC末端を持っています。
高く、難易度のC末端から開始するには、企業のビッグデータ分野に投資したい場合は、参照してください。だから、私はあなたがビッグデータ業界のレイアウトをしたい場合は、図2（b）のフィールドがキーだと思う：片手2B開発後期に、BATがまだ形成されていない独占、2番目、開発のしきい値が比較的高い;第三に、データの量を要求します少ないあなたがビッグデータ分野に投資したい場合は、メイン領域2Bフィールドに注意を払うので、大規模なデータサービスを分析することができ10万レベルに達しました。
フィールドで2B、3つのカテゴリーがあります。
最初のカテゴリは、B2B取引プラットフォームであり、現在の傾向、基本的には業界のための電子商取引の取引プラットフォームの垂直磁場、コアコンピタンスは、買い手と売り手の間の情報の非対称性を破るために不透明です。だから、同社のこの地域の重要な点は、レコードの取引量が、すべての有効なデータではありません。この地域では、我々は、プロジェクトの「見つかった」シリーズのように様々なその後、主に取引先との取引プラットフォーム上で中小企業にサービスを提供する、ホイミンネットワークを投資し、というように。
第2のカテゴリーは、今ベースのSaaSのエンタープライズサービスの非常に火災である。このようなように顧客管理CRM、HRMヒトプレートとして。彼らは、ユーザーライセンスを取得し、大規模なサービス事業を通じてビジネスユーザーの数、および企業の従業員データを蓄積するために、前提のデータのセキュリティを確保します。例えば、唯一のネットワーク管理など。
アプリ内でクラウドストレージ、統計的操作データプッシュやインスタント通信、第三のカテゴリーは、開発者へのサービスのためのものです。
これらのプロジェクトのビジネスモデルは、大規模なデータを効率的に蓄積することができますので、復星国際有限公司兄弟は、主2B、2Bの3種類の中から、このプロジェクトに投資します。なぜなら、フィールドでのビジネスサービスの2B、最良かつ最も効果的なビッグデータを見つけるために - ビジネス・サービスの分野および2Bについても懸念ビッグデータ復星国際有限公司が理由です。
図2（b）今後の業界の投資対象
私たちはこの業界の未来を予測した場合、私は次のビューを持っています。
ビッグデータは、ビジネスの豊富なソースを持っている業界で最もホット内の投資対象になります。
ビッグデータ業界、違いアルゴリズムの分析では、実用的な違いによる分析結果の精度は93ポイントと95ポイントの差です。データソースによる品質の差は、60点、90点異なっています。特に、大規模かつ絶えず更新されたデータでは、アルゴリズムが正確かどうかを確認し、ビッグデータの分析結果に効果的な方法を最適化することができます。
先に最も緊急需要側データのプロジェクトをバインド、あなたは勝ちます。
現時点では、ビッグデータの顧客の分野における基本的に金融セクターはそうで最も、銀行、保険会社が支払うことを喜んでいます。彼らは、ユーザー多面的な分析とサービスをしたいので、購入意思が非常に強いです。次の層は、そのようなので、上の新しいアメリカンとして、支払うことを喜んコンバージョン率を向上させ、より正確なユーザーを獲得するためには、新興のインターネット企業ですが、また。次のステップは、消費財業界に遷移することができる行くことにしました。
ビッグデータのそれらの機会に基づいて、
インテリジェントハードウェアおよび人工知能はまだ長い収穫です
ビッグデータとインテリジェントなハードウェアの組み合わせのモデルは、実際には、現在、それは非常に困難である、主な理由は、それがビッグデータのオーダーです。現在、スマートハードウェアの出荷台数は、はるかに規模の大量注文に必要なデータのマッチングからです。現時点では、最大の出荷台数は、ブレスレットをキビ、第二には、360の子供ガードです。オーダーの数十万人に、多くの場合、数十万人の残りのインテリジェントハードウェアの出荷台数は、良いです。これは、何百万人もの大規模なデータを、それはまた違いである億回とC末端が必要です。
人工知能の分野は比較的優れている、など日本リットルなどの状況があります。海外グーグル、アマゾンで、ソフトバンクは、投資対象の数に投資してきましたが、それでもプロジェクトの分野における概念のいくつかは、すぐに可能商用サービスではありません。Googleの無人車両を含め、でも安全運転走行距離の万マイルを蓄積することができましたが、まだいくつかのアプリケーション・プロセスがあります。少なくとも5年待たなければならないことがあり、小さな天使の数、早期の金融機関、投資を開始するフィールドについて楽観されているが、その開花期間もあります。
したがって、この分野への投資は、より多くの希望が今そこにある、特定の忍耐を持っているように、音声認識、AR / VR、無人機との意味を含め名誉のフィールド、。
SaaS型プロジェクト火災のどのような？
実際には、多くの人は違い、なぜそれが業界の台頭に基づいてビッグデータであるが何であるかを最終的にSaaSモデルと従来のソフトウェア・サービスを理解していませんか？
SaaSの、伝統的なソフトウェアサービス、違いの多くの真ん中。最も基本的な違いは、彼らの全体のアーキテクチャが異なることである：SaaSのは、パブリック・クラウド上に構築され、標準化されたサービス・モジュール、データはまた、パブリッククラウドのSaaSプラットフォーム上に保存されています。サービスは、基本的にはLANの伝統的なソフトウェア展開です。このアーキテクチャの違いは、他のすべての相違点を決めました。
例えば、SaaSのクラウド内のアーキテクチャ、および標準化、普遍主義に付着するので、そのため、実装プロセスは非常に高速です。少なくとも、オンサイト建設作業の実施前に、ユーザーがスピードアップするために対応し得る、はるかに少ないです。従来のモデルでは、SaaSモデルは、短い時間では困難ではありません十何千もの顧客の、何千もを蓄積することができる顧客の数百人の合計に長い時間がかかることがあります。
別の例として、異なる、従来のソフトウェアは、手数料の実装に年間コストの更新、専門のカスタムサービス料、手数料などのトラブルシューティングをプリペイドモデルを持っています。全体的に言えば、高コスト、複雑な支払い、唯一の消費から、多くの場合、大企業だけ。SaaS手は導入の初期コスト、およびシステム・アーキテクチャを減らすために、複数のユーザーにサービスを提供することができます。これは、基本的には、月額利用料や年会費を閉じるわずか数百枚ヶ月、多くの中小企業、サービスを楽しむことができますされ、充電モードです。
Q＆リンク
Q：AIの仕事の小さな、散乱データ、SaaS型の投資に参加？
：私は唯一の方法は散乱、現在小さなおそらく株式クラウドファンディングを通じて、投資のこの領域に参加したいと思います。これらのプロジェクトの参入障壁は、このようなプロジェクト最高のプロのクラウドファンディングプラットフォームを通じて散乱、小さなキャストするために、決めました。
具体的には、いくつかの理由のために：
高しきい値プロジェクト。私たちは、友人の自分のサークルを通じて、小さな、散乱連絡先のプロジェクトになる傾向がありますが、プロジェクトの起業家のこのタイプは、基本的に専門家は、我々は散乱、小さな手の届かないところにあります。
このプロジェクトに専門的な音を作るために、困難散乱小さな創設者のためにこのようなプロジェクトの高い専門的な経験の要件、。そして、プロのクラウドファンディング・プラットフォームは、あなたを与えるために、中小投資家を促進するためのプロジェクトの前に、私はプロジェクトのバックグラウンドチェックを行ってきました。小型の実現のために、保護を達成するために投資を散乱。
すべてのすべては、高い参入障壁とプロジェクト産業のこのタイプは、高いプロの要件は、小規模に投資したい、散乱責任このクラウドファンディングプラットフォーム天使をオフに取得する必要があります
Q：誰もが、我々はインターネットの時代になりましたと言う、あなたは私たちが今、情報化時代のデータであることを強調しました。これを理解するには？
：私たちは、ビッグデータ、ビッグデータの時代に既にある、インターネット、モバイルインターネットは、競合しないが、それはインターネットで、モバイルインターネットの特に出現、ビッグデータが大幅に効率的な収集を向上させることができるように、非常に大きいデータモバイルインターネットの時代には、一緒に手をつないでようになりました。
それは将来の道、そして、あなたがビッグデータ技術を勉強したい場合は、それを知っている、ビッグデータを呼び出すことができますどのくらいのデータ、ビッグデータは何アップしている、我々はデータを分析する方法を知って、あなたは未来を把握することができます！