1‎ > ‎c‎ > ‎

v

Предприятие
  • После $ 25B IPO, США облачной инфраструктуры Игроки Лучший обратить внимание на Alibaba

    После $ 25B IPO, США облачной инфраструктуры Игроки Лучший обратить внимание на Alibaba

  • Traxpay привлек $ 15M, команды с MasterCard Быть PayPal Из мире B2B

    Traxpay привлек $ 15M, команды с MasterCard Быть PayPal Из мире B2B

  • Окна предпросмотра 9 никогда может не Touch Down До октября

    Окна предпросмотра 9 никогда может не Touch Down До октября

  • Просмотр более ...

Если Вы Think Big Big Data теперь, просто ждать,

Добавлено 10 августа 2014 Рон Миллер (ron_miller)
  • Еще
    • Добавить в Flipboard Magazine.
    • представить Reddit
Следующий сюжет

Прощаясь с Windows 8

Мы слышали много о силе Больших Данных за последние пару лет. Шумиха говорит, что, как мы собрать больше данных, мы сможем получить лучшие ответы на бизнес-задач, но уровни данных мы видели до сих пор могли меркнут по сравнению с тем, что происходит, когда мы начинаем добавлять датчики для мира. Когда все от реактивных двигателей для безалкогольных напитков торговых автоматов в автомобильных сидений есть датчики в них, мы увидим взрыв данных, подобного которому мы никогда не видели прежде, и все остальное, что пришли раньше покажутся, хорошо, мало.

И последствия такого мира с каждым устройством, передающим в данных к базе данных, ожидая трудно себе представить в этой точке.

Как Наташа Ломас отметил в своей недавней статье TechCrunch, датчиков и чувствительность, одним из результатов может быть, что, вместо того чтобы использовать устройства сознательно измерить свою деятельность в мире, возможно, датчики могли поднять нашу деятельность и измерить его, как мы движемся по миру и взаимодействовать с различными датчиками -без имеющие конкретное устройство, посвященный ей.

"Мир вокруг нас получает способность воспринимать нас, а не носимых датчиков, пытаясь выяснить, что происходит в нашей среде, принимая непрерывную меру из нас", пишет Ломас.

И в определенной степени мы находимся в очень ранних стадиях, увидев это произойдет. Когда она на самом деле начинает взлет, хотя, Питер Левин, партнер венчурной компании Andreessen Horowitz видит добавление распространенных данных датчиков в качестве события индустрии изменяющего. "Подумайте о том, что происходит, когда Интернет вещей становится все более распространенным. Конечных устройств в триллионы будут отправлять информацию обратно в вычислитель ... Мы, как предприятия и люди хотят делать то с этим в реальном времени. "

И именно, что в режиме реального времени элемент, что сегодняшние реляционные базы данных, похоже, бороться с. Как Левин отметил, если мы говорим о реактивном двигателе или системы контроля доступа, мы не можем позволить себе ждать 3 или 4 часа, чтобы обработать эти данные. Мы должны быть в состоянии получить ответы в режиме реального времени.

Я писал об одной компании, пытаясь обработать огромные участки данных, которые называются Adatao, получивших $ 13M в финансировании на прошлой неделе во главе с компанией Левина. На самом деле, писать в блоге компании о финансировании Adatao, Левин сказал следующее о постоянно растущей объема данных:

"Обещание большой данных открыла эпоху интеллекта данных. От машинных данных для мыслительных потоков человека, мы сейчас собирают больше данных каждый день, так много, что 90% данных в современном мире была создана в последние два года. На самом деле, каждый день, мы создаем 2,5 триллиона байт данных - по некоторым оценкам, это одна новая Google каждые четыре дня, а скорость только увеличивается ... ", пишет Левин.

С тех рода номера, нам нужно более совершенные инструменты для обработки данных. Одна компания, которая признает эту проблему является GE, которая строит огромный класса оборудования промышленного как реактивных двигателей, железнодорожных локомотивов, трубопроводов и электрических сетей и она хочет инструмента эти огромные промышленные устройства и лучше использовать данные, которые они порождают, чтобы сделать операции работают более эффективно .

Чтобы дать вам чувство, как рано мы находимся в процессе, Билл Рух, вице-президент по глобальной программного обеспечения центра в GE, говорит оценки промышленность предложить не будет 17В, связанные промышленные активы в месте к 2025 году его оценкам сегодня, что только 10 процентов эти устройства оснащены датчиками, и большинство из тех не хватает интеллекта они надеются иметь в будущем, просто о том, когда что-то пошло очень неправильно.

GE работает с Pivotal, чтобы лучше понять эту проблему. (Стоит отметить, что GE владеет 10 процентами акций дополнительного дохода EMC / VMware). Эти две компании работают вместе, чтобы построить то, что они называют в "озеро данных." Это более гибкий подход к большим наборам данных, чем хранилище данных, которые они указывают, был разработан десять лет назад с ERP и CRM данных в памяти. Количество данных сегодня настолько больше, что она требует гораздо более гибкую архитектуру для размещения его.

Один из первых областей, где GE тестирует эту технологию в своей реактивного двигателя дивизии, где он оценивает каждый двигатель может генерировать 1 Тб данных данных из одного полета. Умножьте это на многих рейсов в день и вы видите монументальные объемы данных только из одного производственного аппарата.

Рух утверждает, что с помощью озеро данных программное обеспечение сокращает время они могут начать работать с данными от нескольких дней до минут. Сколько это улучшить процесс? По GE, они сократился на хранилища данных подход, который взял 30 дней, чтобы глотать, структура, интегрировать и обрабатывать и опустил его до 20 минут с подходом озера данных. Да, вы прочитали правильно, 20 минут.

Если это правда, и они утверждают, что это, что это замечательный уровень усиления эффективности и один, который принимает во внимание огромное количество данных, они должны иметь дело с от всего их реактивного двигателя бизнеса.

Но Рух говорит, они не остановились на этом. Они не хотели, чтобы просто иметь имеющиеся данные быстро ради доказательства это может быть сделано. Они хотели сделать что-то с этими данными, и использовать его, чтобы лучше понять, как двигатель работает, и, возможно, даже предсказать сбои часть, прежде чем они случилось.

С этой целью они объединили его с технологией они разработали с консалтинговой фирмой Accenture, чтобы построить инструмент под названием Taleris, который они утверждают, может на самом деле точно предсказать часть неудачу. Беда была в том, что им необходимо серьезное количество данных для платформы прогнозирования делать свою работу. Озеро данных разработана с Pivotal дает им это.

Zebra Technologies является другая компания много думал об этом. Это люди, которые заказывают Motorola Ручные Решения еще в апреле для 3.45B. Они видят большой связь между тем, Zebra делает в штрих, квитанции, киоска и RFID принтера бизнеса, карманного бизнеса сканирования они купили от Motorola и будущем они видят датчиков на складе.

Фил Gerskovich, старший вице-президент New Growth платформ на Zebra Technologies говорит, что его компания очень думая о том, как датчики будут играть в склад, и он видит это с участием одной из трех вещей:

  • Что это такое?
  • Где Он?
  • Что такое его состояние?

И он говорит, что эти вопросы могут применять ли вы говорите о сотрудниках, фруктов или синие джинсы. При всей технологии мы имеем сегодня, он говорит, что это все еще трудно для многих операций крупных складских ответить на эти вопросы, и он считает, датчики изменит. С этой целью его компания уже разработала облачную базу программного обеспечения под названием затариться, которые он описывает в качестве платформы для подключения и управления миллионы устройств и их подключения к корпоративным приложениям, которые затем могут сделать использование потока информации, поступающей от датчики в зависимости от того, способ имеет смысл в контексте этой конкретной программы.

В качестве еще одного примера того, как это может работать, когда я был в Mobile World Congress прошлой зимой, SAP продемонстрировала смарт торговый автомат для меня. Машина не только узнали, кто я и создал удивительный уровень социального взаимодействия между машиной и человеком, он также передает информацию о себе обратно на склад, где люди могли увидеть, если он бежал из продукта, или если он показывал признаки необходимости обслуживание в ближайшее время. Эта система была разработана таким образом, что SAP заявил, что это может приоритеты вызовов на обслуживание по местоположению, так что машина, требующих внимания на стадионе, где произошло событие, что вечером позвонили связи перед некоторой случайной офисного здания.

Такие компании, как Adatao и проектов, как это происходит внутри крупных компаний, таких как GE, Zebra и SAP являются доказательства концепции прямо сейчас, но со временем эти типы компаний и проектов может оказать глубокое влияние на то, как мы обрабатываем и иметь дело с большими данными. Часть парадокса больших данных является то, что чем больше данных мы имеем, тем больше подавляющее это может быть, но она часто принимает большое количество данных, чтобы дать вам наилучшие результаты.

Хорошей новостью является то есть компании, пытающиеся решить эти проблемы сегодня перед большинство датчиков на месте и неизбежное большой натиск данные поступают, потому что время, чтобы понять это все из сегодня, не после того как они там передачи данных.

IMAGE ПО Flickr USER США Департамент сельского хозяйства в рамках CC BY 2.0 ЛИЦЕНЗИИ
  • представить Reddit
Реклама
    Реклама

    TechCrunch Daily

    Последние заголовки доставлен Вам в день

    Похожие видео

    • Один Lap с Робом Coneybeer Воспроизвести видео

      Один Lap с Робом Coneybeer

      2:47
    • Отличался Офис Evernote автора | TC Предоставляются Воспроизвести видео

      Отличался Офис Evernote автора | TC Предоставляются

    • Alibaba является крупнейшим Американский IPO тех Воспроизвести видео

      Alibaba является крупнейшим Американский IPO тех

    Более Похожие видео
    • Предприятие
    • Популярные Сообщений

      #auto

      Subpages (1): j
      Comments