중소기업에는 어떤 유형의 데이터 서비스가 필요합니까?

빅 데이터 시대의 맥락에서 데이터 서비스는 점차 많은 중소기업에 진입할 것이며, 데이터 서비스는 큰 관점에서 다음과 같이 나눌 수 있습니다.

첫째, 데이터 수집 서비스. 데이터 수집 서비스는 대용량 데이터 응용 프로그램의 기초이므로 데이터 수집은 매우 중요한 데이터 서비스입니다. 데이터 수집 채널은 일반적으로 사물인터넷 시스템, 웹 시스템 및 기존 정보 시스템으로 나뉩니다. 많은 중소기업에게 웹 시스템을 통해 데이터를 수집하는 것은 보편적인 선택이다. 현재 전체 웹 시스템의 데이터 수집은 업계, 인구, 소비 등 여러 차원에서 수행될 수 있으며, 데이터 수집의 품질은 후속 대용량 데이터 응용 프로그램의 효과를 결정합니다.

둘째: 데이터 통합 ​​및 통합 서비스. 데이터 수집 서비스의 일반적인 문제는 데이터 구조가 일정하지 않은 문제입니다. 같은 유형의 데이터라도 데이터 소스마다 데이터 구조가 다른 경우가 많습니다. 이러한 데이터 유형을 통합하여 일관된 형식을 생성하면 후속 데이터 처리 프로세스가 간소화되고 데이터 활용 가치가 향상되며 개발자가 프로그램을 도킹할 수 있도록 하는 것이 중요한 부분입니다.

셋째: 데이터 분석 서비스. 데이터 분석 서비스는 데이터 서비스의 핵심 내용 중 하나로, 데이터 분석을 통해 데이터 가치를 구현하여 다양한 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 데이터 분석 서비스는 Hadoop, Spark, TensorFlow 등을 포함한 대규모 데이터 플랫폼과 결합되는 경우가 많습니다. 데이터 분석 방법은 일반적으로 통계 및 기계 학습 방법을 사용하며, 데이터 분석은 일반적으로 알고리즘에 대한 요구 사항이 높습니다.

넷째, 데이터 관리 서비스. 고부가가치 데이터의 경우 효과적인 데이터 관리를 통해 향후 데이터 분석을 위한 기반을 마련해야 합니다. 데이터 관리에는 데이터 검색 및 데이터 분석의 효율성을 높이기 위한 통합 관리 모델이 있어야 합니다. 일반적으로 데이터 관리에는 경량 및 보안 문제도 포함됩니다.

현재 시장에서 데이터 서비스를 제공할 수 있는 기술 회사는 여전히 많기 때문에 많은 중소기업은 자신의 비즈니스 특성에 따라 자신에게 적합한 데이터 서비스 유형을 선택해야 합니다.