빅 데이터 분석 forex

외환 빅 데이터 분석.
Heiko Schmolke 저자 Anabel Ternès Ian Towers.
Zusammenfassung.
현대 인터넷 월드 와이드 웹, 오래 된 책을 읽고하는 사람 (남자). Innerhalb dieser zwanzig Jahre는 인터넷 검색 및 데이터베이스를 통해 데이터베이스를 검색합니다. 인터넷 모자를 쓰고 젊은 여자가 미소를 카메라의 초상화입니다. 아치와 기차역 정보 기술 센터 내부 및 외부 정보 센터는 정보를 제공합니다. 큰 데이터는 우주선 데이터 센터에서 사용 가능합니다.
Literaturverzeichnis.
저작권 정보.
저자 및 제휴사.
Heiko Schmolke 1 명의 저자 Anabel Ternès 2 Ian Towers 3 1. 베를린 독일 2. Institut für Nachhaltiges Management SRH Hochschule Berlin 베를린 독일 3. Institut für Nachhaltiges Managemen 베를린 국제 경영 대학원.
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전환 판.
&부; 2017 Springer International Publishing AG. 스프링거 자연의 일부입니다.

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Alpha 2017은 일반 사람들이 고품질의 자금에 접근 할 수있는 새로운 방법을 제공하고 모든 이해 관계자를위한 투자 프로세스를 간소화합니다.
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빅 데이터 분석 : 네 가지 기둥.
대규모 데이터 분석은 비즈니스 및 IT 전반에 걸친 광범위한 관리 및 운영 요구 사항을 해결하는 데 핵심 역할을합니다. 그러나 "빅 데이터 분석"이라는 레이블은 사람들이 자사의 유용성과 가치에 대해 혼란스럽게 만들고 비즈니스 가치를 창출하기 위해 어떻게 구현하는 것이 최선인지에 대해 다양한 방식으로 사용됩니다. 이러한 불확실성으로 인해 경쟁 우위를 확보하고 규정을 준수하며 위험을 관리하고 수익성을 개선하기 위해 큰 데이터를 활용하려는 조직에 문제가 발생합니다.
대규모 데이터 분석은 비즈니스 및 IT 전반에 걸친 광범위한 관리 및 운영 요구 사항을 해결하는 데 핵심 역할을합니다. 그러나 "빅 데이터 분석"이라는 레이블은 사람들이 자사의 유용성과 가치에 대해 혼란스럽게 만들고 비즈니스 가치를 창출하기 위해 어떻게 구현하는 것이 최선인지에 대해 다양한 방식으로 사용됩니다. 이러한 불확실성으로 인해 경쟁 우위를 확보하고 규정을 준수하며 위험을 관리하고 수익성을 개선하기 위해 큰 데이터를 활용하려는 조직에 문제가 발생합니다.
최근 저는 Robert Rosenberg 전 국장의 설계 데이터와 다른 데이터에 대한 유기적 인 아이디어에 부합하는 빅 데이터 분석에 대한 고차원적인 프레임 워크에 대해 논의했습니다. 이 두 번째 기사에서는 큰 데이터 분석 전략의 전체 론적 토론으로 가져와야하는 큰 데이터 분석 - 실용적인면을 구성하는 4 가지 특정 영역을 살펴봄으로써 그 그림을 완성합니다. 오늘날 이들은 종종 포인트 중심의 접근 방식을 나타내지 만 아키텍처가보다 통일 된 솔루션을 제공하기 위해 시장에 선 보이게되었습니다.
대용량 데이터 분석과 기존 분석 방식의 교차점 : 데이터 마이너와 데이터베이스 전문가가 수행하는 분석은보다 평평한 파일 지향 환경에서 작업하는 LOB (Line-of-Business) 직원이 제공하는 분석과 크게 다릅니다. 오늘날 인 메모리 시스템, 데이터베이스 내 분석 및 작업 부하 별 어플라이언스의 발전은 처리를 데이터 소스로 가져오고 조직이 분석을 더 많은 잠재 고객에게 제공 할 수있는 확장 가능한 아키텍처를 제공하지만 두 가지 유형 간 분할을 연결하는 방법 의 분석은 여전히 ​​중요한 질문입니다. 신기술의 상대적인 미숙함과 정보 전달을위한 관계형 데이터베이스의 지배력을 고려할 때, 모든 분석 자산이 핵심 데이터베이스 시스템과 어떻게 상호 작용하는지 검토하는 것이 중요합니다. 산업 규모에서 분석 작업을 수행하면서 현재의 고급 분석 방법은 데이터를 별도의 분석 환경으로 끌어 들이고 병렬 컴퓨팅의 발전을 활용하지 않기 때문에 무너집니다. 또한 조직에서는 기존의 기술 집합과 비즈니스 인텔리전스 도구, SQL, 스프레드 시트 및 시각적 분석과 같은 분석 액세스 패러다임을 큰 데이터 분석에 어떻게 적용 할 수 있는지 결정해야합니다. 최근의 큰 데이터 벤치 마크 조사에 따르면 기술 격차는 조직의 3/4 이상에서 장애로 인력을 배치하고 교육을 통해 분석 이니셔티브가 직면 한 가장 큰 문제입니다.
시각적 분석 및 데이터 탐색 : 데이터 시각화는 특히 큰 데이터 분석에서 중요한 주제입니다. 큰 데이터 분석의 대부분은 사람들이 스토리를 말하고 크고 다양한 데이터 세트에 컨텍스트를 부여 할 수 있도록 데이터의 패턴을 찾고이를 시각화하는 것입니다. 탐색 적 분석을 통해 가설을 개발 및 조사하고 데이터를 줄이며 근본 원인 분석을 수행하고 예측 분석을위한 모델링 방식을 제안 할 수 있습니다. 지금까지는 이러한 도구의 초점이 SQL 또는 플랫 파일 환경과 관련된 기술 통계에 있었지만 이제는 시각적 분석 벤더가 예측 기능을 시장에 도입하여 특히 비즈니스 사용자 수준에서 유용성을 높이고 있습니다. 이러한 기술적 시각 도구의 고유 한 단순성이 예측 분석을 정의하는 고유 한 복잡성과 충돌하기 때문에 이는 어려운 과제입니다. 또한 회사는 예측 모델의 출력에 시각화를 적용하려고합니다. 시각적 발견 플레이어는 예측 모델 출력을 직접 내보내려면 API를 개방하고 있습니다.
메모리 내 시스템의 확산과 함께 시각화의 새로운 도구와 기술을 통해 기업은 큰 데이터를 정렬하고 정확하게 이해할 수 있지만 이러한 도구가 어떻게 작동하는지, 큰 데이터 분석에 중요한 시각화 유형 및 현재의 빅 데이터 분석 아키텍처에 통합하는 것은 여전히 ​​핵심 질문이며 검색 기반 데이터 검색 접근 방식이 아키텍처 환경에 어떻게 적용되는지에 대한 문제입니다.
예측 분석 : 데이터를 시각적으로 탐색하여 모든 패턴, 특히 가장 복잡한 패턴을 표시 할 수는 없습니다. 거대한 데이터 세트를 이해하기 위해 데이터 마이닝 및 통계 기법은 데이터에서 패턴, 관계 및 예외를 찾아 개별 사례의 향후 결과를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 기업은 보안 위협 예측, 사기 발견 또는 특정 고객에 대한 제품 제공 대상 지정과 같은 용도로 유기적 데이터를 변형 및 분석 할 수있는 고급 분석 접근법 및 알고리즘 방식의 사용을 조사해야합니다.
상품 모델 (a. k.a. good-enough models)은 비즈니스 사용자가 모델링 프로세스를 추진할 수 있도록 해줍니다. 조직이 통계 분석가 데이터 과학자에 의한 기본적인 감독만으로 조직의 최전선에서 이러한 모델을 만들고 소비 할 수있는 방법은 조직이 조직의 조직에 분석을 가져 오도록 노력할 때 초점이되는 중요한 영역입니다. 모델링이 동적 소프트웨어 기반 접근 방식 인 경우 백엔드 시스템에서 증가하는로드가 또 다른 핵심 고려 사항입니다. 이러한 모델을 관리하고 추적하는 방법은 또 다른 고려 사항입니다. 예측 분석에 대한 우리의 연구에 따르면 모델 업데이트 빈도가 낮은 기업의 경우보다 자주 만족도가 높은 것으로 나타났습니다. 연구 결과에 따르면 조직의 절반 이상이 경쟁 우위와 매출 성장이 예측 분석이 배포되는 주된 이유입니다.
적시 및 실시간 분석 : 빅 데이터 분석과 적시 및 실시간 시스템의 교차점을 조사하고 참가자가 대규모 데이터 분석을 산업적 규모로 생산하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. 이 사용법은 대형 데이터 분석 작업을 시작하는 방법에 대해 오늘날 우리가 내린 결정을 안내합니다. 조직이해야 할 또 다른 선택은 모든 데이터를 캡처하여 저장하고 백엔드에서 분석하고, 즉시 처리하거나 두 가지 모두를 수행할지 여부입니다. 이러한 맥락에서 이벤트 처리 및 의사 결정 관리 기술은 가치있는 데이터 스트림을 검사하고 조직의 최전선에 정보를 즉시 전달할 수 있으므로 큰 데이터 분석의 큰 부분을 차지합니다. Hadoop과 같은 일괄 적으로 배치 된 대형 데이터 기술이 적시 소비에 대한 광범위한 그림에 어떻게 부합되는지는 여전히 해결되어야합니다. 궁극적으로 빅 데이터 분석의 여러 측면에서 볼 수 있듯이 토론에서는 유스 케이스와 시간 가치 (TTV) 방정식을 처리하는 방법을 중심으로해야합니다.
큰 데이터 전략에 착수 한 조직은 위의 네 가지 영역을 고려하지 않아도됩니다. 또한, 그들의 토론은 단지 기술적 인 접근법을 다룰 수는 없지만 사람, 프로세스 및 전체 정보 환경을 포함해야합니다. 종종 이러한 노력은 조직 프로세스에 대한 근본적인 재고와 현상 유지에 대한 의문을 요구합니다. 그래야만 기업들이 나무 숲을 볼 수 있습니다.