소개

"경쟁에서 이기기위한 데이터 중심의 비즈니스"와 "21 세기의 오일은 데이터"와 같은 단어를보기 시작했습니다 이 단어의 일반적인 주제는 "사용" "데이터"를 사용하는 것이지만이 메커니즘을 얼마나 구체적으로 상상할 수 있습니까? 데이터 활용이라는 용어는 대부분의 사람들이 "어떻게 든 이해하지만 특정 산업에 대한 이야기입니다"또는 "마케팅 중심의 유행어입니까?"

"사용" "데이터"

데이터 사용에 대한 두 가지 주요 접근법이 있습니다 전통적인 "목표 달성"접근 방식이며 "데이터 중심"접근 방식입니다 "목표 달성"접근 방식은 모든 회사가 이미 구현 한 친숙한 접근법이며, 여기에는 목표를 정리하고, 요구 사항을 엄격하게 정의하고, 데이터를 수집하며, 요구 사항에 최적화 된 축적 및 분석을위한 시스템 도입이 포함됩니다 DWH (데이터웨어 하우스)는 일반적인 시스템입니다
반면에, "데이터 중심"은 기술의 진화를 통해 이용할 수있는 새로운 접근법입니다 "데이터 중심"접근 방식은 데이터에서 얻은 통찰력에서 조치를 취하는 것입니다 "목표 달성 유형"접근 방식은 "목표 달성 유형"접근 방식을 사용하여 요구 사항에 필요하지 않았거나 IoT 데이터와 같은 간단하지만 많은 양의 원시 데이터를 사용하여 통찰력을 얻기 위해 자료로 사용합니다 데이터 중심의 데이터 사용자는 축적 된 방대한 양의 원시 데이터에서 필요한 데이터를 자유롭게 선택한 다음 형성 후 통계 분석을 수행합니다 분석에서 파생 된 예측은 실제 기업 활동에 직접 반영됩니다 그런 다음 활동의 결과를 측정하고 새로운 데이터로 측정합니다 예를 들어, 웹 서비스 회사는 서비스 개선을 돕기 위해 사용자 마우스 클릭 및 페이지 지속 시간과 같은 막대한 양의 데이터를 기록합니다 차량의 상태 및 작동 상태를 확인하는 센서 및 GPS 장치가 장착 된 건축 기계의 다른 예가 있으며, 각 차량의 데이터는 통신 위성 또는 휴대 전화 라인을 통해 서버에서 자동으로 전송 및 축적되어 유지 보수에 사용할 수 있습니다
"데이터 중심"접근법을 통해 실현되는 사회의 경우, 데이터 중심 사회의 성격에 관한 경제, 무역 및 산업부가 발표 한 보고서가 유용 할 수 있습니다 다음은 CPS (사이버 물리 시스템)라는 용어입니다 이 시스템은 다양한 데이터를 수집하고 해당 데이터를 분석하고 현실 세계에 공급하는주기가 큰 사회적 가치를 창출하는 사회의 모든 영역에서 구현된다고합니다

그림 1 : CPS에 의해 전체 사회가 변형되는 "데이터 중심 사회"

전시 업체 : 정보 및 경제 소위원회 임시 편집 (경제 무역 및 산업부)
http : //wwwmetigojp/shingikai/sankoshin/shomu_ryutsu/joho_keizai/pdf/report01_02_00pdf

Data Lake는 다양한 던파 카지노를 저장하기위한 장소입니다

"데이터 중심"을 실현하기위한 전제로서 분석가는 다양한 데이터 및 많은 양의 데이터에 자유롭게 액세스해야합니다 이것이 무엇을 달성 할 것인가? 답은 데이터를 축적하는 Data Lake라는 플랫폼을 설정하는 것입니다 비교적 명확한 값으로 구조화 된 데이터를 축적하는 DWH와 달리 Data Lake는 구조화되지 않은 이미지 및 로그 데이터, 장기 센서 데이터, 사용자 작동 데이터 등을 구조화 된 데이터 외에도 저장할 수있는 큰 파일 스토리지입니다 사전에 사용 된 데이터 세트 수가 제한된 Data Lake와 DWH의 주요 차이점은 데이터 사용자가 분석 할 데이터를 자유롭게 선택할 수있는 환경을 제공한다는 것입니다 그것은 강과 같은 다양한 데이터 소스에서 흘러 나오는 데이터의 이미지입니다

던파 카지노 레이크 환경 구성

Data Lake 환경 구성은 4 가지 구성 요소로 광범위하게 나눌 수 있습니다

• 던파 카지노를 생성하는 던파 카지노 소스
• 던파 카지노를 저장하는 던파 카지노 레이크
• 던파 카지노를 형성하는 ETL 도구
• DWH 던파 카지노 분석

그림 2 던파 카지노 레이크 환경에 필요한 구성 요소

던파 카지노 소스는 로깅 던파 카지노 및 센서의 측정에 해당합니다 여기서 생성 된 던파 카지노는 임의의 처리가 아니며 원시 던파 카지노가 바람직합니다 원시 던파 카지노를 분석 할 때의 형성 프로세스는 아래에 설명 된 ETL 도구를 사용하여 수행됩니다
Data Lake는 원시 던파 카지노를 저장합니다 일반적으로 폴더 등이있는 객체 저장으로 구성됩니다 물론 와일드 맵에 던파 카지노를 저장하면 던파 카지노 레이크도 쓰레기로 가득 찬 늪이됩니다 이를 방지하기 위해 폴더를 분할하는 방법, 파일 내용에 대한 메타 정보 및 파일 이름 지정 규칙과 같은 특정 규칙이 필요합니다
ETL 도구는 분석에 사용할 원시 던파 카지노를 선택하고 원시 던파 카지노를 DWH에서 사용 가능한 양식으로 형성하고 마지막으로 DWH에 삽입합니다 던파 카지노 사용자는 ETL 도구를 사용하여 원시 던파 카지노를 선택하여 요구에 맞는 다음 DWH에 삽입 할 수 있습니다 던파 카지노 사용자는 ETL 도구 화면을 통해 던파 카지노 호수를 처리하므로 작동 가능성이 중요합니다 예를 들어, 던파 카지노 사용자는 던파 카지노 레이크의 던파 카지노 유형 인덱스를 쉽게 검색하고 처리를 위해 작은 스크립트를 작성해야합니다
DWH는 SQL과 같은 검색 공식을 사용하여 검색 할 수있는 거대한 던파 카지노베이스입니다 대규모 던파 카지노 세트를 등록 할 수있는 스토리지, 분산 처리에서 많은 양의 던파 카지노를 신속하게 처리 할 수있는 처리 용량 및 합리적인 가격으로 이용할 필요가 있습니다
이러한 종류의 던파 카지노 레이크 환경에서는 하드웨어를 구매하고 온-프레미스를 구축하는 대신 클라우드 서비스를 사용하여 구축하는 것이 좋습니다 던파 카지노 호수의 기능은 스토리지에 저장된 던파 카지노의 양이 증가하지만 감소하지 않기 때문입니다 클라우드 서비스에는 기능의 스케일링이 포함되어 있으므로 소규모 던파 카지노를 시작하고 던파 카지노량이 증가함에 따라 스케일링 할 수 있습니다 회사의 Google 클라우드 플랫폼 (이하 GCP ™라고 함)은 Google에서 제공하는 퍼블릭 클라우드 서비스이지만 던파 카지노 레이크 환경 구축에 이상적이므로 소개합니다 자원이 제한되어 있어도 GCP는 보안 및 확장 성이 높은 인프라에서 빠른 응용 프로그램 개발 및 저렴한 비용 운영을 달성 할 수 있습니다 여기에서 GCP 서비스 중 하나 인 BigQuery ™를 소개합니다
BigQuery is

• SQL과 같은 검색 공식을 사용하여 검색 할 수 있습니다
• 분산 처리는 일반 던파 카지노베이스가 처리 할 수없는 스케일 던파 카지노를 빠르게 검색 할 수 있습니다
• 스캔 한 던파 카지노의 총량에 대해 수집
• 자동 스케일이며 인프라를 알지 못하고 사용할 수 있습니다

와 같은 기능이 있습니다 사용자가 높은 평가를받습니다

그림 3 GCP를 사용한 던파 카지노 레이크 구성의 예

인간의 지혜 활용

간단히 말해서, 던파 카지노 중심 관리는 회사 내에서 다양한 던파 카지노를 사용하고, CPS를 사용하여 분석하고, 개선주기를 실행하여 생산성 개선에 대한 긍정적 인 피드백을 통해 많은 돈을 벌 수 있습니다 전제 조건으로, 우리는 많은 양의 던파 카지노를 던파 카지노 호수에 저장하고 던파 카지노를 자유롭게 추출 할 수있는 환경이 필요하며, 지금까지 이러한 각 요소를 클라우드 인프라를 통해 실현할 수 있다고 설명했습니다

추출 된 던파 카지노를 사용하려면 어떻게해야합니까?
구체적으로, 던파 카지노 분석을 전문으로하는 던파 카지노 과학자와 비즈니스 지식을 가진 사람들과 협력함으로써, 우리는 방대한 양의 던파 카지노에서 유용한 정보 조합을 ​​찾고 인과 관계 모델을 찾습니다 그리고 그들은 실제 사업에 그것을 반영하기 위해 그것을 체계화 할 것입니다
여기서 인과 관계를 찾는 것이 중요하지만, 다양한 회사가 다양한 통계 분석 기술을 데이터에 적용하는 응용 프로그램을 제공하지만 "설명 변수"라고하는 이벤트를 변경하는 주요 인과 관계를 안정적으로 설명하는 것은 불가능합니다 상관 관계가 있다는 사실은 데이터가 서로 연결되어 있다는 사실에 의해 설명 될 수 있지만, 이것이 반드시 인과 관계가 있음을 의미하지는 않습니다 예를 들어, 상점에서 방문 당 방문 횟수와 구매 금액을 그래프로 표시했을 때 더 많은 방문이 많을수록 더 많이 방문할수록 더 많이 방문할수록 더 많이 방문 할 수 있습니다 이 경우 방문 횟수와 구매량간에 상관 관계가 있습니다 그러나 단순히 방문 횟수를 늘리는 것은 구매량을 증가시키는 인과 관계라고 단순히 말할 수 있습니까? 매력적인 제품의 수를 탁월하고 증가시켜 구매 금액이 증가했을 가능성이 있으며 인과 관계는 없습니다
올바른 인과 관계를 어떻게 찾습니까? 실제로, 인과 관계는 인간의 경험과 지혜를 사용하여 실제 환경에서 설명 변수를 사용하여 인과 관계의 가설을 테스트하고 던파 카지노의 변화를 확인함으로써 식별됩니다 Data Lake는 다양한 던파 카지노를 사용하여 시행 착오와 시스템화 후 개선에 유용합니다

이것에서 볼 수 있듯이 던파 카지노는 던파 카지노 바퀴와 인간의 지혜와 함께만 활용할 수 있으며 던파 카지노 중심 관리를 실현할 수 있습니다 먼저 GCP로 작은 던파 카지노 호수를 시작하고 던파 카지노와 인간의 지혜가 교차하는 가능성을 시험해 보겠습니다

참조

2017 년 일본의 던파 카지노 중심 사회를위한 금융 개발

사이버 물리적 시스템 (사이버 물리 시스템)이 사회의 모든 영역에서 구현되고 큰 사회적 가치를 창출하는 사회

Data Lake 란 무엇입니까? Gartner는 회사를 소개하고 사용하기위한 핵심 요점을 설명합니다
https : //wwwsbbitjp/article/cont1/32365

던파 카지노 중심 (던파 카지노 중심) 유형 : 지능 시대의 중요한 의사 결정