빅데이터 3분 연설 샘플

빅데이터 3분 스피치 샘플(1)

빅데이터, 대용량 데이터, 빅데이터라고도 불리는 빅데이터는 엄청난 양의 데이터가 수반되는 것을 말한다. 인터넷 업계에서 '빅데이터'란 인터넷 기업이 일상 업무에서 사용자 네트워크 행동 데이터를 생성하고 축적하는 현상을 말한다. 이러한 데이터의 규모는 너무 커서 G나 T로 측정할 수 없습니다.

Facebook

중국의 빅 데이터

빅 데이터의 특징:

특히 빅 데이터에는 네 가지 기본 특징이 있습니다.

첫째, 데이터의 양이 엄청납니다. Baidu 데이터에 따르면 새로운 홈페이지 탐색은 매일 1.5페타바이트(1PB = 1024TB) 이상의 데이터를 제공해야 하며, 이 데이터를 인쇄하면 A4 용지 5천억 개가 넘습니다. 데이터에 따르면 지금까지 인간이 생산한 모든 인쇄물의 데이터 양은 200PB에 불과하다.

이력을 추론하는 데 133일밖에 걸리지 않습니다

둘째, 데이터 유형이 다양합니다. 오늘날의 데이터 유형은 텍스트 형식뿐만 아니라 사진, 비디오, 오디오, 지리적 위치 정보 및 기타 유형의 데이터도 절대 다수를 차지합니다.

세 번째는 빠른 처리 속도입니다.

데이터 처리는 '1초의 법칙'을 따르며, 다양한 유형의 데이터로부터 가치 높은 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. 넷째, 가치밀도가 낮다. 영상을 예로 들면, 1시간 분량의 영상을 중단 없이 모니터링하는 동안 유용한 데이터는 1~2초에 불과할 수 있습니다.

유용한 데이터는 3,600분의 1이다. 빅데이터 시대를 맞이할 준비가 되셨나요?

빅데이터 시대가 온다

첫 번째 사람 '빅데이터'를 제안하다 세계적 컨설팅 기업인 맥킨지에 데이터 시대가 도래했다. 생산성 향상과 소비자 잉여의 물결이 도래했습니다. "

20XX에 들어서면서 빅데이터라는 용어가 점점 더 많이 언급되고 있으며, 사람들은 이를 통해 생성되는 정보를 설명하고 정의합니다. 정보 폭발 시대. 이와 관련된 기술 발전과 혁신에 대해 설명합니다. 뉴욕타임스와 월스트리트저널 칼럼 표지에 실렸고, 미국 백악관 뉴스에도 등장했으며, 국내 일부 인터넷 테마 강의실에도 등장했고, 예민한 기업들에서도 기사가 났다. Guojin Securities, Guotai Junan 및 Galaxy Securities의 투자 추천 보고서입니다.

2. 데이터는 급속히 확장되고 커지고 있으며 이는 기업의 미래 발전을 결정합니다. 많은 기업이 데이터의 폭발적인 증가로 인한 숨겨진 위험을 인식하지 못할 수도 있지만 시간이 지남에 따라 사람은 기업에 있어 데이터의 중요성에 대한 인식이 높아질 것입니다. 20XX년 2월 New York Times의 칼럼에 따르면, 비즈니스, 경제 등 다양한 분야에서 경험과 직관보다는 데이터와 분석을 기반으로 의사결정이 이루어지는 시대가 도래했습니다. 하버드 대학교 사회학 교수인 게리 킹(Gary King)은 "이것은 혁명입니다. 거대한 데이터 자원을 통해 다양한 분야에서 정량적 프로세스를 시작할 수 있게 되었습니다. 학계, 비즈니스, 정부 등 모든 분야에서 이 프로세스가 시작될 것입니다."라고 말했습니다.

빅데이터 적용 사례:

1. 의료 산업

캐나다 토론토의 한 병원에서는 미숙아를 대상으로 초당 3,000건 이상의 데이터 판독이 이루어집니다. 병원에서는 이러한 데이터 분석을 통해 어떤 조산아에게 문제가 있는지 미리 파악하고 조산아의 사망을 예방하기 위한 목표 조치를 취할 수 있습니다.

2. 에너지 산업의 스마트 그리드는 이제 소위 스마트 미터라고 불리는 유럽의 종말 수준에 도달했습니다. 독일에서는 태양 에너지 사용을 장려하기 위해 태양 에너지를 가정에 설치합니다. 전기를 판매하는 것 외에도 태양 에너지에 전력이 초과되면 다시 구입할 수도 있습니다. 전력망을 통해 5분 또는 10분마다 데이터가 수집되며, 수집된 데이터는 고객의 전력 소비 습관 등을 예측하여 향후 2~3개월 동안 전체 전력망에 필요한 전력량을 추론할 수 있습니다. 이 예측을 통해 발전사나 전력공급업체로부터 일정량의 전력을 구매할 수 있다. 전기는 선물과 비슷하기 때문에 미리 사면 더 저렴하지만 현장에서 사면 더 비쌉니다. 이 예측을 통과하면 조달 비용을 줄일 수 있습니다.

3. 통신 산업

통신 사업자는 수천만 건의 고객 데이터를 통해 다양한 사용자 행동과 동향을 분석하고 이를 필요한 기업에 판매할 수 있습니다. 이것이 바로 새로운 데이터 경제입니다. . China Mobile은 빅데이터 분석을 사용하여 기업의 모든 비즈니스 운영에 대한 표적 모니터링, 조기 경고 및 추적을 수행합니다. 시스템은 처음에 시장 변화를 자동으로 포착한 후 이를 지정된 담당자에게 가장 빠른 방법으로 전달하므로 최단 시간에 시장 상황을 학습할 수 있으며 자신의 경험과 결합하여 나이트를 시작할 수 있습니다. 모바일의 트래픽 패키지.

4. 소매 업계

소매 회사는 고객의 매장 내 이동 및 제품과의 상호 작용도 모니터링합니다.

그들은 이 데이터를 거래 기록과 결합하여 분석을 수행하여 판매할 상품, 상품 배치 방법, 판매 가격 조정 시기 등에 대한 조언을 제공합니다. 이 접근 방식을 통해 한 소매 회사는 동시에 재고를 17% 줄일 수 있었습니다. 시간 시장 점유율 유지를 전제로 고마진 PB 제품 비중을 높여왔다.

빅데이터 3분 스피치 샘플(2)

빅데이터에 대해 이야기하고 있으니 먼저 빅데이터의 정의를 이해해야 합니다. 빅데이터란 무엇인가? 우리 중 한 사람이 미래에 현재 전 세계의 총 컴퓨팅 능력보다 더 많은 컴퓨터 장비를 소유하고 있다고 상상해 보십시오. 한 사람이 생성하는 데이터의 양이 오늘날 전 세계의 총 데이터 양을 초과하고 심지어 귀하가 생성하는 정보의 양까지도 초과한다고 상상해 보십시오. 애완견이 현재 전 세계의 데이터 양을 초과한다면, 세상은 어떻게 될까요? 그렇다면 먼저 일부 공식 웹사이트에서 제시하는 빅데이터의 정의를 살펴보겠습니다.

비즈니스에 유용한 데이터를 추출합니다. 빅데이터 비즈니스에 대한 의도적인 정의: "빅데이터를 사용하여 경제 및 사회 문제를 해결합니다. 비즈니스의 부가가치를 높이거나 기업을 지원합니다." 빅데이터는 규모뿐만 아니라 데이터가 어떤 데이터로 구성되어 있는지도 나타냅니다. 구성, 빅데이터 활용 방법 등을 알려드립니다. 이는 현행 시스템과 다르다. 이와 같은 단어는 지금까지 판매된 데이터 인프라 관리 도구나, 지금까지 데이터를 처리하는 데 사용된 애플리케이션을 사용하여 엄청나게 어렵고 복잡한 데이터 세트를 처리하는 데 사용됩니다.

중국어 두 개를 더 살펴보겠습니다.

그렇다면 빅데이터란 정확히 무엇인가? 실제로는 많은 데이터입니다. 많은 정보를 데이터의 형태로 저장한 후, 쉽게 활용할 수 없을 정도로 데이터가 커질 때까지 축적합니다. 빅데이터는 마법이 아니다. 영화 '네버엔딩'이 던진 질문처럼, 인간은 보통 뇌의 20%만 사용한다. 나머지 80%의 뇌 잠재력이 자극된다면 세상은 기업, 산업 경영에 어떤 일이 일어날까? 일반적으로 데이터의 20% 미만(또는 그 이하)만 효과적으로 사용됩니다. 나머지 80%의 데이터의 가치가 자극되면 특히 새로운 무어의 법칙이 적용되면 세상에 무슨 일이 일어날까요? 대용량 데이터의 증가, 데이터의 폭발적인 증가, 그리고 데이터가 더욱 효과적으로 활용된다면 세상에 어떤 일이 일어날지 상상해 보세요.

그렇다면 빅데이터는 어떻게 형성되는 걸까요?

과거에는 거래 시스템과 비즈니스 시스템에서 생성된 데이터에 집중했는데, 이를 데이터 웨어하우스를 통해 분석하고 표시했습니다. 특히 구매 목록, 인터넷 검색 기록, 사진, 웨이보 등 다양한 개인 흐름 작업도 있지만 빅데이터 시대에는 이러한 대용량에 더 많은 관심이 집중됩니다. 사실 이전에는 시스템, 단말, 개인 등에서 빅데이터가 생성되었지만 활용되지는 않았으나 이제는 이 데이터에서 가치를 찾기 위해 분석해야 합니다. 이것이 빅데이터 형성의 이유이자 의의이다. 아무리 많은 데이터가 있어도 차단되거나 사용되지 않으면 아무런 가치가 없습니다. 중국 항공편은 매우 늦지만 미국 항공편은 훨씬 더 정시에 도착합니다. 그 중에서도 미국 항공 규제 기관의 모범 사례가 긍정적인 역할을 했습니다. 미국에서는 지난 1년간 각 항공사와 각 항공편의 지연율과 평균 지연 시간을 공개해 고객이 안심할 수 있도록 했다고 합니다. 항공권을 구매할 때 정시성향이 높은 항공편을 선택하는 것은 당연하며, 이로 인해 항공사는 시장수단을 통해 정시성 향상을 위해 노력하게 된다. 이 간단한 방법은 어떤 관리 수단(예: 중국 정부의 거시적 통제 수단)보다 더 직접적이고 효과적입니다.

먼저 이 인쇄된 교과서에 대해 이야기해 보겠습니다. 여기에는 두 가지 예가 나와 있습니다. 후쿠시마 원전과 편의점의 장점을 위해 빅데이터를 활용했다. 예를 들어, 슈퍼마켓에서는 많은 양의 물건을 구매해야 하는데, 구매하는 사람이 적어 일부 상품이 쌓여 있을 수 있으며, 상품이 줄어들더라도 판매가 불가능하여 손실이 발생할 수 있습니다. 그러면 편의점은 주변에 사는 사람들을 기준으로 선별적으로 상품을 구매하게 됩니다. 직장인 아파트 근처에서는 패스트푸드를 더 많이 사고, 노인이나 중장년층이 많은 곳에서는 생필품을 구입하세요. 후쿠시마 원전의 경우 원전의 모니터링 정보를 적시에 수집해 분석하면 문제가 있거나 유출될 가능성이 있다는 사실을 발견해 문제를 해결해 손실을 피할 수 있다. 이는 앞으로 발생할 수 있는 사고를 예측하여 효과적으로 예방할 수 있도록 하기 위함이다. 또 다른 예로, 천문학자들은 천체의 운동 궤적을 연구하고 더 많은 행성을 발견합니다. 이러한 데이터를 모아놓은 것이 빅데이터인데, 이러한 데이터를 분석하고 분류함으로써 미래에 특정 행성이 지구에 충돌할 수 있는지 계산하는 것이 가능하다. 그런 다음 이 파괴적인 타격을 제거하기 위해 몇 가지 필요한 조치를 취하십시오. 현재를 어떻게 인식하는가? 예를 들어 의학에서는 의료장비를 통해 세포를 관찰하고, 다른 검사를 토대로 세포가 암세포인지 여부를 추론한다. 판단의 근거가 데이터로 바뀌어 컴퓨터에 입력되고 일정한 학습 능력이 주어지면, 예를 들어 암세포가 주어지면 그 세포의 특징을 기억하게 되고, 시간이 지나면서 그의 정확도는 점점 더 높아질 것입니다. 정확하다. 의학적 효과도 더 빠르고 분명해질 것입니다. 그의 지원서에 대한 간략한 소개입니다. 나중에 Zhao Fei가 이 측면에 대해 더 깊이 있고 자세하게 이야기할 것입니다.

그렇다면 빅데이터가 우리에게 가져다주는 좋은 점은 무엇일까요? 아니요. 지금 바로 의학적 예를 들어보세요. 개발된 기계로 인해 암세포를 진단하는 근로자는 일자리를 잃을 수도 있다. 1980년대 공장의 점진적인 자동화처럼 노동자 실업은 심각할 것이다.

당신이 말이라면 산업 혁명을 좋아하지 않을 것입니다.

다음으로 현재 빅데이터가 직면하고 있는 문제, 즉 이러한 빅데이터를 어떻게 활용하여 사람들에게 봉사하고 우리에게 이익이 되는지에 대해 이야기해 보겠습니다. 예를 들어 LSST를 살펴보겠습니다. 여러 나라에서 개발한 광역천문망원경입니다. 현재 칠레의 한 산에 건설이 시작되어 20XX년에 발사되었습니다. 찰스 시모니(Charles Simonyi)와 빌 게이츠(Bill Gates)가 각각 2천만 달러와 10억 달러를 기부했습니다. LSST 프로그램에 미화 천 달러. LSST 프로그램은 여전히 ​​국립과학재단(National Science Foundation)으로부터 거의 4억 달러에 달하는 자금 지원을 모색하고 있습니다. . 3일마다 하루 종일 촬영할 수 있습니다. 20XX에는 32억 화소의 사진을 찍을 수 있는 슈퍼 디지털 카메라가 탑재된다. 이러한 사진을 표시하려면 1,500개의 고화질 TV 화면이 필요합니다. LSST의 카메라는 인간이 분석할 수 있는 이미지를 매년 200,000개 이상 촬영합니다. 이 데이터를 제대로 활용한다면 큰 자산이 되겠지만, 현재로서는 그다지 효과적인 솔루션이 없습니다. 분석할 인력도 그리 많지 않고, 직접 분석할 수 있는 장비도 없다. 따라서 이 데이터 더미는 쓸모없는 데이터이며 가치가 없습니다. 그래서 빅데이터는 엄청난 잠재력을 지닌 과학이다. 다음으로, TED 연설 영상을 함께 시청해 보세요.

발표자는 The Economist의 데이터 분석가이자 Wall Street Journal(아시아판)과 International Herald Tribune에서 근무한 Kenneth Cockyer입니다. 그는 외교협회(Council on Foreign Relations) 회원이자 CNN, BBC, NPR에서 정기적으로 비즈니스 및 기술 평론가로 활동하고 있습니다. 빅데이터에 대해 심도 있게 연구하고 있는 그가 빅데이터를 어떻게 평가하는지 들어보세요. 이 연설을 본 후 Zhao Fei를 초대하여 빅 데이터에 대한 더 깊은 이해를 가져오고 싶습니다.