데이터 마이닝: 기업은 대규모 데이터 마이닝 기술을 활용하여 데이터에 숨겨진 규칙과 관계를 파악할 수 있습니다. 이러한 규칙과 관계는 기업이 시장 추세와 고객 요구를 더 잘 이해하고 향후 시장 추세를 예측하는 데 도움이 됩니다.
시각화 분석: 기업은 큰 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터를 분석할 수 있으며, 기업이 데이터의 의미를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
예측 분석: 기업은 빅 데이터 예측 분석 기술을 이용하여 미래의 시장 추세와 수요를 예측할 수 있습니다. 이것은 기업이 미래의 경영 전략을 더 잘 계획하는 데 도움이 될 것이다.
의사 결정 지원 시스템: 기업은 대용량 데이터 의사 결정 지원 시스템을 활용하여 의사 결정자가 데이터를 더 잘 활용하여 의사 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있습니다. 이 시스템은 의사 결정자가 데이터를 더 잘 이해하고 의사 결정에 도움이 되는 조언을 제공할 수 있도록 도와줍니다.
이러한 방법에는 대량의 데이터 지원, 데이터 정리, 처리 및 모델링, 데이터 마이닝, 기계 학습, 데이터 시각화 등 다양한 기술 지원이 필요합니다.
기업은 큰 데이터를 활용하여 의사 결정을 내릴 때 비즈니스 시나리오와 요구 사항을 결합하여 이러한 방법을 선택적으로 사용하고 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하는 것이 중요합니다.
또한 기업은 큰 데이터를 사용하여 의사 결정을 내릴 때 다음 사항에 유의해야 합니다.
데이터 보안: 기업은 데이터의 보안과 프라이버시를 보장해야 합니다.
데이터 거버넌스: 기업은 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 데이터 거버넌스 체계를 구축해야 합니다.
인재 양성: 기업은 빅데이터 인재를 양성하고 직원의 데이터 분석 능력을 높여야 한다.
데이터와 비즈니스의 통합: 기업은 큰 데이터와 비즈니스를 융합하여 큰 데이터를 기업 의사 결정의 중요한 근거로 삼아야 합니다.