이 글은 더 높은 차원에서, 아마도 우리가' 도' 라고 부르는 차원에서, 큰 데이터가 어떻게 기업에 가치를 창출할 수 있는지를 논의하는 것이다. 참고할 만한 많은 관점과 심사숙고할 가치가 있다. 이 문장 더 많은 것은 한 방향, 상대적으로' 가상' 에 대한 묘사이다. 만약 당신이 일정 기간 동안 큰 데이터 작업을 한 적이 있거나 데이터 분석과 관련된 일을 한 적이 있다면, 당신이 이 문장 에 대해 어느 정도 체득을 가지고 있다고 믿습니다.
그러나 큰 데이터 가치의 실현과 진정한' 착지' 는 결코 쉬운 일이 아니다. 한 회사가 어떻게 큰 데이터를 가치있게 만드는지는 결코 구호가 아니다. 확실히 기업의 각 방면의 지원이 필요하다. 초기에는 대규모 데이터 관련 개발자, 데이터 분석가, 다양한 기계 등 기술에 많은 자원을 투입해야 했습니다.
데이터 기반 구축은 가장 기본적인 업무일 뿐이다. 데이터가 기업에 상업적 가치를 부여하고, 데이터의 기초를 장식으로 삼지 못하게 하려면 회사의' 문화' 지원이 필요하다. 그렇지 않으면 방금 벽에 붙인 구호가 된다.
"데이터를 말하게하십시오! 데이터에 따라 행동하라! "
"모든 의사 결정에는 데이터 지원이 필요합니다! 클릭합니다
데이터가 가치를 창출하려면 기업의 "문화" 가 필요하며, 데이터가 기업의 "영혼" 에 스며들어야 하며, 이는 기업의 많은 사람들이 일하는 방식, 프로세스, 습관, 사고의 변화를 수반할 것이다. 이것은 종종 "고통" 입니다. 이 문장 좀 봐!
첫째, 빅 데이터는 실제로 기업을 자기 중심적에서 고객 중심으로 전환시킵니다.
기업은 고객을 위해 태어났으며, 목적은 주주를 위해 이윤을 내는 것이다. 고객을 잘 서비스해야 이익을 낼 수 있다. 하지만 과거에는 많은 기업들이 고객 중심의 업무를 수행할 수 없었습니다. 고객에 해당하는 정보의 양이 적고 발굴이 부족해서 시스템이 지원하지 않았기 때문입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 오늘날의 보험 산업은 전형적인 예입니다. 큰 데이터의 운용은 기업의 경영 대상을 고객의 대략적인 귀납 (정제귀납이라고 하는' 고객군') 에서 살아 있는 고객으로 되돌려 경영을 목표로 하고, 고객에 대한 서비스를 개선하고, 투자 효율을 높일 수 있다.
둘째, 빅데이터는 기업의 전통적인 관리 방식을 어느 정도 뒤엎을 것이다.
현대 기업의 관리 모델은 군대의 모방에서 비롯되며, 층층의 조직과 엄격한 프로세스에 의존하며, 층층의 정보 수집 및 수렴에 의존하여 올바른 결정을 내리고, 조직 내 의사 결정의 전달과 분해 및 프로세스의 표준화를 통해 의사 결정의 집행을 보장합니다. 모든 경영 활동에 품질 보증이 있어 어느 정도 위험을 피한다. 이것은 한때 유용하고 서투른 방법이었다. 빅 데이터 시대에 우리는 기업의 관리 모델을 재구성할 수 있다. 대용량 데이터의 분석 및 마이닝을 통해 지속적으로 확장되는 조직 및 복잡한 프로세스에 의존하지 않고도 많은 비즈니스가 자율적으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 모두들 큰 데이터를 바탕으로 결정을 내리고, 모두 정해진 규칙에 의지하여 결정을 내린다. CEO 결정과 일선 인사 결정에는 큰 차이가 없다. 그렇다면 기업들은 이렇게 많은 수준의 조직과 복잡한 절차가 필요한가?
셋째, 빅 데이터의 또 다른 중요한 역할은 비즈니스 논리를 변경하여 다른 각도에서 직접 대답할 수 있는 가능성을 제공하는 것입니다.
오늘날 사람들의 사고나 기업의 결정은 사실상 주도적인 역할을 하는 논리적 힘이다. 우리는 조사하고, 데이터를 수집하고, 총결하고, 결국 자신의 추론과 의사결정의견을 형성한다. 이것은 관찰, 사고, 추리, 결정의 상업 논리 과정이다. 사람과 조직의 논리 형성에는 많은 학습, 훈련, 실천이 필요하며 비용은 매우 크다.
그러나 이것이 유일한 방법입니까? 큰 데이터는 우리에게 다른 선택권을 주는데, 바로 데이터의 힘을 이용하여 직접 답을 얻는 것이다. 예를 들어, 우리가 수학을 공부할 때, 젊었을 때 1999 년의 곱셈표를 배웠고, 기하학을 배웠고, 대학에서 미적분을 배웠고, 어려운 문제에 직면했다. 우리는 다년간의 학습 경험을 이용하여 그것을 해결하려고 노력하지만, 우리에게는 또 다른 방법이 있다. 우리는 직접 인터넷을 검색해서 이 문제가 있는지 확인할 수 있다. 만약 있다면, 직접 답안을 베끼면 된다. 많은 사람들이 이것이 * * * 와 사기라고 비판할 것이다.
그런데 우리는 왜 공부해야 합니까? 나는 문제를 해결하기 위해서라고 생각했다. 만약 내가 언제든지 답을 찾을 수 있다면, 나는 가장 수월한 방식으로 가장 좋은 답을 찾을 수 있을 것이다. 이런 찾기는 밝은 길이 될 수 없을까? 다른 말로 하자면, 그것이 무엇인지 얻기 위해서, 우리는 왜 그런지 이해할 필요가 없다. 우리는 논리의 힘을 부정하는 것은 아니지만, 적어도 우리에게는 의지할 수 있는 새로운 위대한 힘이 있다. 이것이 바로 미래의 큰 데이터의 힘이다.
넷째, 큰 데이터를 통해 우리는 새로운 비즈니스 기회를 발견하고 새로운 비즈니스 모델을 재구성하는 새로운 시각을 가질 수 있습니다.
우리는 지금 세계를 보고 있다. 예를 들면 집안의 식품 부패를 분석하는 것은 주로 우리의 눈과 우리의 경험에 달려 있지만, 만약 우리가 현미경을 가지고 있다면, 우리는 단번에 나쁜 세균을 볼 수 있다면, 분석은 완전히 다르다. 빅 데이터는 새로운 관점에서 새로운 비즈니스 기회를 발견하고 비즈니스 모델을 재구성 할 수있는 현미경입니다. Dell 의 제품 설계는 다를 수 있습니다. 고객의 습관과 선호도를 한눈에 알 수 있는 많은 것들이 있습니다. Dell 의 디자인은 고객의 내면에 쉽게 부딪힐 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 우리의 마케팅도 완전히 다르다. 우리는 고객이 무엇을 좋아하는지, 무엇을 싫어하는지, 더욱 표적이 되는 것을 알고 있다. 특히 현미경과 광각 렌즈는 더 새로운 시야를 갖게 될 것이다. 이 광각 렌즈는 업계를 초월하는 데이터 흐름으로, 과거에 볼 수 없었던 것을 우리에게 보여 준다. 예를 들어, 앞서 언급한 자동차 사건은 운전은 운전이고, 보험은 보험입니다. 이것은 관련이 없습니다. 하지만 우리가 운전한 큰 데이터를 보험회사에 전달하면, 전체 보험회사의 업무 모델은 완전히 바뀌고 완전히 재구성될 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언)
동사 (verb 의 약어) 데이터 개발이 IT 자체의 기술 아키텍처에 미치는 혁명적인 영향
마지막으로, 큰 데이터의 발전이 IT 자체의 기술 아키텍처에 미치는 혁명적인 영향에 대해 이야기하고 싶습니다. 빅 데이터는 IT 시스템을 기반으로 합니다. 우리 현대 기업의 IT 시스템은 기본적으로 IOE(IBM 소형 폼 팩터, Oracle 데이터베이스, EMC 스토리지) +Cisco 모델을 기반으로 합니다. 이 모델은 설정된 모델에서 특정 양의 데이터를 가진 비즈니스 프로세스를 해결하는 데 적합한 세로 확장 아키텍처입니다. 하지만 빅 데이터 시대에는 곧 비용, 기술, 비즈니스 모델의 문제에 직면하게 될 것입니다. 빅 데이터에 대한 IT 수요는 기존 공급업체 아키텍처의 기술 최고치를 빠르게 초과할 것이며, 대용량 데이터의 증가는 이로 인해 현재 업계에서 제기된 IOE 화 추세에 따라 수직 확장 아키텍처+독점 소프트웨어 대신 스케일 아웃 아키텍처+오픈 소스 소프트웨어를 사용하고 있습니다. 본질적으로 빅 데이터 비즈니스 모델이 가져온 것입니다. 즉, 빅 데이터가 IT 업계의 새로운 아키텍처 변화를 주도한다는 뜻입니다. IOE 트렌드에서 이른바 국가 안보 요인이 완전히 부차적이다.
그래서 미국인들은 큰 데이터가 큰 유전, 큰 탄광처럼 끊임없이 큰 부를 발굴할 수 있는 자원이라고 말한다. 그리고 일반 자원과는 달리, 그것은 재생가능하고, 파면할수록 값어치가 있다. 이것은 자연의 법칙에 어긋난다. 기업도 그렇고, 산업도 그렇고, 국가도 그렇고, 사람도 마찬가지다. 누가 이런 것을 좋아하지 않습니까? 따라서 빅 데이터가 이렇게 환영받는 것은 완전히 일리가 있다.
변쇼가 당신을 위해 공유하는' 도' 의 관점에서 대기업에 대한 빅데이터의 가치를 논의한 것입니다. 더 많은 정보는 전 세계 아이비리그가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다.