일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 몽고디비
- WebGL
- 인공지능
- Deep learning
- Machine Learning
- 빅데이타
- 확률
- 김양재 목사님
- R
- 빅 데이터
- probability
- 딥러닝
- Big Data
- Statistics
- 데이터 과학
- 통계
- node.js
- 김양재 목사
- 우리들교회
- 주일설교
- nodeJS
- MongoDB
- No SQL
- 빅 데이타
- openCV
- Artificial Intelligence
- 김양재
- c++
- 빅데이터
- data science
Archives
- Today
- Total
목록유동데이터 (1)
Scientific Computing & Data Science
[Data Science] 빅데이터에 있어 기업들은 왜 유동데이터를 원하는가
빅데이터의 현재 상태에 신속하게 반응하려면 유동 데이터가 필요하다. 신용카드 거래를 완료하거나 이메일을 보내려면, 데이터가 어느 한 위치에서 다른 위치로 전송되어야 한다. 데이터가 데이터 센터나 클라우드의 데이터베이스에 저장되어 있다면 그 데이터는 유동성이 없다. 반면, 데이터가 하나의 위치에서 다른 위치로 전송될 때 이 데이터는 유동적이다.비즈니스 인사이트를 얻기 위해 거의 실시간에 가깝게 방대한 양의 데이터를 처리해야 하는 기업들은 데이터가 계속적으로 흐르고 있는 동안에도 데이터를 정비하고 있을 가능성이 높다. 유동 데이터와 방대한 양의 데이터는 손에 손을 잡고 있다. 연속적인 스트림의 방대한 양의 데이터에 대한 많은 실세계 예시들이 현재 사용되고 있다:센서들은 고도로 민간한 의료 장비와 연결되어 성..
Data Science/Posts
2014. 3. 22. 15:23