데이터 서비스: 메타 시장

데이터 시각화: Tableau

큰 데이터 분석: ParAccel

비즈니스 인텔리전스 분야: QlikTech

데이터 과학: Kaggle

전자 상거래 데이터: TellApart

소셜 미디어 데이터: DataSift

1, 빅 데이터 (대용량 데이터라고도 함) 는 대규모, 고성장, 다양한 정보 자산을 의미하며, 더 강력한 의사 결정, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 위해 새로운 처리 모델이 필요합니다. 빅 데이터' 의 개념은 빅토르 마이어 셰엔버그와 케네스 쿡예 (Kenneth Cookeye) 가' 빅데이터 시대 (The Age of Big Data)' 라는 책에서 제기한 것으로, 모든 자료가 분석과 처리에 사용된다는 의미다.

2. 빅데이터 기술의 전략적 의의는 방대한 데이터 정보를 파악하는 것이 아니라, 이러한 의미 있는 데이터를 전문화하는 데 있다. 즉, 큰 데이터를 하나의 산업에 비유한다면, 이 업계의 수익성의 관건은 데이터의' 처리 능력' 을 높이고' 처리' 를 통해 데이터의' 부가 가치' 를 실현하는 것이다.

3. 기술적 관점에서 볼 때 큰 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 관계는 동전의 앞면과 뒷면처럼 불가분의 관계입니다. 큰 데이터는 단일 컴퓨터에서 처리할 수 없으며 분산 아키텍처를 사용해야 합니다. 대량 데이터의 분산 데이터 마이닝이 특징이지만 클라우드 컴퓨팅의 분산 처리, 분산 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 가상화 기술에 의존해야 합니다.