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빅 데이터의 7 가지 핵심 가치

모바일 인터넷 시대의 빅 데이터 응용 가치

빅데이터가 발전함에 따라 기업들은 데이터 개발과 응용에 점점 더 많은 관심을 기울여 더 많은 시장 기회를 확보하고 있습니다. 한편, 큰 데이터는 엔터프라이즈 데이터의 정확성과 적시성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 기업의 거래 마찰 비용도 줄일 수 있습니다. 더 중요한 것은, 큰 데이터는 기업이 대량의 데이터를 분석하고, 시장의 기회를 더 발굴하고, 결국 기업의 제품 개발 시간을 단축하고, 기업의 비즈니스 모델, 제품 및 서비스에 대한 혁신을 향상시키며, 기업의 경영 의사 결정 수준을 크게 향상시키고, 기업 경영 위험을 줄일 수 있다는 것이다.

첫째, 빅데이터는 기업이 시장 기회를 발굴하고 세분화된 시장을 개척하는 데 도움이 된다.

빅 데이터는 기업이 대량의 데이터를 분석하여 시장 기회를 더 발굴하고 시장을 세분화한 다음 각 그룹에 대해 고유한 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 좋은 제품 개념과 아이디어를 얻으려면 소비자 관련 정보를 수집하고, 추세를 파악하고, 사람들이 앞으로 소비할 수 있는 제품 개념을 발굴하는 것이 관건이다. 소비자의 생활방식을 해체하고, 혁신적인 방식으로 소비자의 생활코드를 분석하여 소비자의 미래 생활방식에 맞는 제품 R&D 가 더 이상 문제가 되지 않도록 한다. 만약 당신이 소비자의 비밀번호를 이해한다면, 당신은 배후의 진정한 수요를 알게 될 것이다. 빅 데이터 분석은 새로운 고객 기반을 발견하고, 최고의 공급업체를 결정하고, 제품을 혁신하고, 판매 계절성을 이해하는 가장 좋은 방법입니다.

디지털 혁명의 맥락에서 기업 마케팅 인력에 대한 도전은 기업 제품이 필요한 사람을 찾는 방법, 서로 다른 시공간에서 그들의 수요를 찾는 방법에 이르기까지 다양합니다. 과거부터 이 부분과의 소통 정보, 소통 방식이 단일하거나 분산되어 형성된 것에서부터, 이 부분과의 즉각적인 소통, 즉각적인 대응, 즉각적인 수요 해결에 이르기까지, 제품과 소비자의 매매 관계 외에 더 깊은 파트너 간의 상호 신뢰, 공승, 신뢰 관계를 구축하는 방법에 이르기까지. (윌리엄 셰익스피어, 윈윈, 신뢰관계, 신뢰관계, 신뢰관계, 신뢰관계, 신뢰관계, 신뢰관계)

큰 데이터의 고밀도 분석은 엔터프라이즈 데이터의 정확성과 적시성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 빅데이터는 기업이 대량의 데이터를 분석하고, 시장 세분화의 기회를 더 발굴하고, 결국 기업의 제품 개발 시간을 단축하고, 비즈니스 모델, 제품 및 서비스에 대한 기업의 혁신을 향상시키며, 기업의 경영 의사 결정 수준을 크게 높일 수 있도록 도와준다. 따라서 큰 데이터는 기업이 새로운 시장 기회를 발굴하고 개척하는 데 도움이 됩니다. 기업이 목표 시장에 다양한 자원을 합리적으로 활용할 수 있도록 도와줍니다. 정확한 유통 전략 개발에 도움이됩니다. 시장 조정에 유리한 마케팅 전략은 기업 경영 위험을 크게 감소시킨다.

기업은 인터넷에서의 사용자 액세스 동작 선호도를 활용하여 각 사용자에 대한 "디지털 실루엣" 을 그려 비슷한 특징을 가진 사용자 커뮤니티에 정확한 서비스를 제공하고, 사용자 요구 사항을 충족하며, 각 고객에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 변화는 엔터프라이즈 제품과 최종 사용자 간의 통신 비용을 크게 낮출 것이다. 예를 들어, 한 항공사는 비행기를 타본 적이 없는 사람들에게 관심이 있다 (세분화 기준은 고객체험이다). 비행기를 타 본 적이 없는 사람은 비행을 두려워하는 사람, 비행에 무관심한 사람, 비행에 적극적인 태도를 가진 사람 (세분화 기준은 태도) 으로 세분화할 수 있다. 긍정적인 태도를 가진 사람들 중에는 소득이 높고 비행 능력이 있는 사람 (세분화 기준은 소득능력) 도 있다. 이에 따라 이 항공사는 비행에 적극적이지만 아직 비행하지 않은 고소득층 개발에 주력하고 있다. 이들에 대한 맞춤화와 정밀 마케팅을 통해 좋은 효과를 거두었다.

둘째, 빅 데이터는 의사 결정 능력을 향상시킵니다.

현재 비즈니스 관리자는 데이터보다는 개인적인 경험과 직관에 더 많이 의존하고 있습니다. 정보가 제한되어 있고, 취득비용이 높고, 디지털화되지 않는 시대에는 고위직에 있는 사람들이 의사결정을 하는 것은 나무랄 데 없지만, 빅 데이터 시대에는 반드시 데이터를 말하게 해야 한다.

대용량 데이터는 각 업계 사용자가 보다 정확한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 더 큰 비즈니스 가치를 실현할 수 있습니다. 탄생일로부터 의사결정의 관점에서 출발한다. 업종에 따라 업무마다 결과 데이터와 지원 관리 형식도 크게 다르지만 데이터 수집, 데이터 통합, 데이터 처리, 데이터 통합 애플리케이션, 데이터 서비스 및 보급, 데이터 처리의 생명선 프로세스 분석에서 모든 업종의 모델은 동일합니다.

이런 큰 데이터를 기반으로 한 의사결정은 양이 질적으로 변하는 것이 특징이다. 데이터가 광범위하게 발굴되면서 결정의 근거가 되는 정보의 무결성이 높아지고, 정보가 있는 이성적 결정이 급속히 팽창하고, 머리를 두드리는 맹목적인 결정이 급격히 위축되고 있다. 두 번째는 의사 결정의 기술적 함량과 지식 함량이 크게 향상되었다는 것이다. 클라우드 컴퓨팅의 출현으로 인류는 방대한 데이터에 잠기지 않고, 대량의 데이터를 효율적으로 통제하고, 가치 있는 의사 결정 정보를 생성할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 클라우드, 클라우드, 클라우드, 클라우드, 클라우드, 클라우드, 클라우드) 셋째, 빅 데이터 결정은 과거에 상상할 수 없었던 많은 주요 솔루션을 탄생시켰습니다. 예를 들어, 일부 약품의 효능과 부작용은 기술과 간단한 샘플을 통해 확인할 수 없으며, 엄청난 양의 의료 기록 데이터를 분석하는 데 수십 년이 걸릴 수 있습니다. 거시경제계량모델을 만들려면 모든 기업, 주민, 정부의 결정과 행동에 대한 방대한 데이터를 얻어야 감세 정책의 최적의 방안을 얻을 수 있다. 부패 방지 제창은 수천 년 동안 줄곧 해결되지 않았다. 최근 웨이보와 인육 수색을 통해 탐관은 빅데이터의 바다에 숨을 곳이 없었고, 사람들은 근치의 희망 등을 보았다.

서로 다른 업종의 업무와 관리 사이에 데이터 자원 시스템을 추가하고, 데이터 자원 시스템의 데이터 처리를 통해 오늘의 데이터와 과거 데이터를 연결하고, 현재의 데이터와 리더십, 기업의 관심 지표를 연결시켜 비즈니스 지향 데이터를 관리 지향 데이터로 변환하고, 리더십 결정을 보조하면, 실제로 데이터에서 지식으로의 전환을 실현할 수 있다. 이러한 데이터 자원 시스템은 관리 및 의사 결정에 매우 적합합니다.

거시적인 차원에서, 큰 데이터는 경제 의사결정 부서가 경제 동향을 더욱 예리하게 파악하고 과학적 경제정책을 제정하고 시행할 수 있게 해준다. 미시적인 수준에서 큰 데이터는 비즈니스 의사 결정의 수준과 효율성을 향상시키고 혁신을 촉진하며 기업과 산업에 가치를 제공할 수 있습니다.

셋째, 빅 데이터 혁신 기업 관리 모델, 관리 잠재력 발굴.

현재 얼마나 많은 기업들이 직원들에게 군인처럼 상사의 지시에 무조건 복종하도록 요구할 것인가? 당신은 부하 직원을 관리하고 대량의 중급 임원을 통해 정보를 전달할 책임이 있습니까? 아니면 직원들이 임금과 같은 정보에 대해 이야기하는 것을 금지합니까? 월스트리트 저널에 "아니요" 라는 문장 한 편이 있습니다. 이 모든 것은 이미 시대에 뒤떨어졌으며, 엄격한 통제, 내부 추측, 유언비어는 의심할 여지 없이 기업의 효율을 떨어뜨릴 것이다. 한 관리학자는 기업의 내부 관계를 비용과 소비의 중심에 비유한 적이 있다. 내부가 협력하기 어렵거나 관리 비용과 소비를 효과적으로 줄이기 어렵다면, 어떻게 오늘날의 급변하는 시장과 경쟁 환경에서 생존, 혁신, 발전을 기대할 수 있겠습니까?

생각해 봅시다. 쇼핑, 교육, 의료 모두 빅데이터와 모바일 네트워크 지원의 개인화가 필요할 때 혁신은 기업의 생명의 원천이 되었다. 직원들이 산업 시대의 규칙을 따르고 중앙 집중식 명령 관리 및 폐쇄 계층 구조 및 의사 결정 시스템을 강조하도록 요구하는 이유는 무엇입니까? 개인이 각종 센서를 착용하고 몸에서 각종 신호를 수집하여 자신의 건강 상태를 판단할 수 있을 때, 기업도 이러한 감지 시스템을 갖추어 자신의 건강 상태 변화를 실시간으로 판단할 필요가 있다.

오늘날의 정보화 시대에 기계의 성능은 칩과 뇌의 저장과 처리 능력, 프로그램의 효과에 더 많이 달려 있다. 따라서 관리는 시스템의 크기, 완전성, 협력, 사람, 또는 정신, 정보 흐름, 창의력의 사용, 직원 인격의 만족과 창의력의 자극에 초점을 맞추고 있습니다.

기업 관리의 핵심 요소 중 빅 데이터 기술은 이에 매우 부합한다. 관리의 핵심 요소 중 하나는 정보 수집 및 전달이고, 큰 데이터의 내포와 본질은 큰 데이터 내부 정보의 연관성과 발굴에 있어 새로운 지식을 발견하고 새로운 가치를 창출하는 데 있다. 양자는 이 특성에 매우 부합하며, 심지어 큰 데이터는 기업 관리의 또 다른 도구라고 할 수 있다. 어떤 기업에서든 정보는 부이기 때문에 기업 전략의 관점에서 볼 때 큰 데이터를 활용하고 보조 의사 결정의 잠재력을 충분히 발휘하여 기업 발전 전략에 더 잘 서비스할 수 있기 때문이다.

빅 데이터 시대에 데이터는 모든 업종에 침투하여 점차 기업의 전략적 자산이 되었다. 데이터 분석 및 마이닝은 기업이 재고 또는 물류, 제품 및 의사 결정 프로세스 개선, 고객 파악 및 유지 관리 향상, 비즈니스 프로세스의 모든 측면에서 중간 데이터 및 결과 데이터 마이닝을 통해 프로세스의 병목 현상을 파악하고 프로세스 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 핵심 요소를 찾아 프로세스를 최적화하고 서비스 수준을 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 관련 부서에서 큰 데이터 성과를 공유하면 전체 관리 체인과 산업 체인의 투자 수익률도 높일 수 있습니다.

넷째, 빅데이터는 비즈니스 모델을 변화시키고 제품과 서비스의 혁신을 촉진합니다.

빅 데이터 시대에는 데이터 가치 활용을 핵심으로 하는 새로운 비즈니스 모델이 끊임없이 등장하고 있습니다. 시장 기회를 포착하고 빅 데이터 비즈니스 모델 혁신을 신속하게 실현할 수 있는 기업은 IT 발전사에 새로운 전설을 쓸 것이다.

빅 데이터를 통해 기업은 새로운 제품과 서비스를 만들고, 기존 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 비즈니스 모델을 개발할 수 있습니다. IT 의 역사를 돌이켜 보면 IT 이념과 기술의 모든 변화에는 새로운 비즈니스 모델이 수반되는 것 같습니다. 예를 들어, 개인용 컴퓨터 시대에 Microsoft 는 운영 체제로 엄청난 부를 얻었습니다. 인터넷 시대에 구글은 인터넷 광고의 주도권을 잡았다. 모바일 인터넷 시대에 애플은 단말기 제품과 앱스토어 판매를 통해 막대한 이윤을 얻었다.

전국적으로, 예를 들어, 금융 비즈니스 모델의 경우, 알리 금융은 대규모 고객 신용 데이터와 행동 데이터를 기반으로 네트워크 데이터 모델과 신용 시스템을 구축, 전통적인 금융 모델을 부 러, 그래서 대출은 더 이상 담보와 보증이 필요 하지 않습니다, 그냥 데이터에 의존, 그래서 기업은 신속 하 게 필요한 자금을 얻을 수 있습니다. 알리 금융의 빅 데이터 애플리케이션 및 비즈니스 혁신은 전통적인 비즈니스 모델을 변화시키고 전통적인 은행 업계에 도전을 제기합니다.

또한 대규모 데이터 기술은 기업이 보유한 방대한 데이터 정보를 통합, 마이닝 및 분석하고 체계적인 데이터 시스템을 구축하여 자체 아키텍처 및 관리 메커니즘을 개선할 수 있도록 지원합니다. 동시에 소비자의 개인화에 대한 수요가 증가함에 따라 다양한 분야에서 빅데이터의 응용이 점차 드러나면서 대부분의 기업의 발전 경로와 비즈니스 모델을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 대용량 데이터는 유연한 제조 기술에 기반한 맞춤형 생산 경로를 보완하여 제조 기업의 업그레이드를 촉진할 수 있습니다. 대형 데이터 기술에 의지하여 현대 물류 체계를 세울 수 있으며, 효율성은 전통적인 물류 기업을 훨씬 능가한다. 빅데이터 기술을 이용하여 기업 신용을 다차원적으로 평가하고, 금융업계의 자금 활용도를 높이고, 기존 금융기업의 운영 모델을 바꿀 수 있다.

이전에는 중소기업이 국내 수출업자, 외국의 수입상, 도매상, 상가를 통해 상품을 외국에 팔아서 결국 사용자에게 도착해야 했다. 현재 대형 데이터 플랫폼을 통해 공장에서 사용자에게 직접 배송할 수 있으며 거래 비용은 과거의 10 분의 1 에 불과합니다. 유명 온라인 쇼핑 플랫폼인 타오바오를 예로 들다. 타오바오에는 매일 수만 건의 거래가 있다. 해당 거래 시간, 상품 가격 및 구매 수량도 기록됩니다. 더 중요한 것은 이 정보가 매매 쌍방의 나이, 성별, 주소, 취미 등 개인적 특성과 일치할 수 있다는 점이다. 일치하는 데이터를 사용하여 타오바오는 보다 최적화된 점포 순위와 사용자 추천을 할 수 있습니다. 상인들은 이전 판매 정보와 타오바오 지수에 따라 제품 공급, 생산 및 설계, 운영 활동의 비용과 수익을 시각화하여 위험을 크게 줄이고 더 많은 돈을 벌 수 있습니다. 동시에 더 많은 소비자들이 더 저렴한 가격으로 더 많은 마음에 드는 상품을 살 수 있다.

빅터는 2020 년에 빅데이터 시대가 정말 올 것이라고 예언했다. 당시 가장 많이 쓰이는 앱은 개인화생활에 필요한 앱, 특히 스마트폰 앱이었다.

다섯째, 큰 데이터는 모든 사람을 더욱 개인화시킵니다.

개인에게 큰 데이터는 개인에게 개인화된 의료 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 우리의 신체 기능은 휴대폰과 모바일 네트워크를 통해 모니터링될 수 있습니다. 감염이나 불편이 있으면 휴대폰을 통해 경보를 받을 수 있으며, 그러면 정보가 휴대폰 라이브러리와 도킹하거나 관련 전문가에게 문의하여 올바른 약 및 기타 치료를 받을 수 있습니다.

예전에 우리가 의사를 찾아갔는데, 의사는 우리의 현재 신체 상태만 판단할 수 있었다. 큰 데이터의 도움으로 미래의 진단과 치료는 한 환자가 축적한 역사적 데이터를 분석하고 유전자 변이, 특정 질병에 대한 감수성, 특수 약물에 대한 반응과 결합하여 개인화된 의료를 실현할 수 있다. 또한 환자가 질병 증상을 보이기 전에 조기 검진과 진단을 제공할 수 있다. 조기 발견과 치료는 폐암이 위생 시스템에 미치는 부담을 크게 줄일 수 있다. 조기 수술 비용은 후처리 비용의 절반이기 때문이다.

그리고 전통적인 교육 모델에서는 점수가 전부다. 한 반에 수십 명이 같은 교재를 사용하고, 수업에는 같은 선생님이 있고, 수업 후에 같은 숙제를 한다. 하지만 학생들은 매우 다릅니다. 이런 모드에서, 진정으로 적성에 따라 가르치는 것은 불가능하다.

만약 한 학생이 90 점을 받았다면, 이 점수는 단지 숫자일 뿐이다. 무엇을 대표할 수 있습니까? 90 점 뒤에는 가족 배경, 노력 정도, 학습 태도, 지능 수준 등이 있다. 90 점과 연결되어 데이터가 됩니다. 데이터 소스의 폭 때문에, 큰 데이터는 각 학생의 개인의 미시적 표현에 관심을 가질 수 있다. 예를 들어 그가 언제 독서를 시작했는지, 어떤 강의 방식이 가장 좋은지, 언제 어떤 과목을 가장 잘 배우는지, 다른 유형의 제목에 얼마나 머물렀는지. 물론, 이 수치들은 다른 개인들에게는 의미가 없고, 고도로 개인화된 표현 특징의 구현이다. 동시에, 이 데이터의 생성은 완전히 절차적입니다: 수업 과정, 숙제 상황, 교사-학생 상호 작용, 가장 중요한 것은, 이 데이터는 학생들이 전혀 모르는 상태에서 관찰하고 수집하는 것입니다. 특정 관찰 기술과 장비의 보조만 있으면 학생의 일상 학습과 생활에 영향을 주지 않기 때문에 수집도 매우 자연스럽고 현실적입니다.

빅데이터의 지원으로 교육은 탄력학제, 개인화상담, 지역사회 및 가정 학습, 모든 사람의 성공과 같은 다른 특징을 드러낼 것이다. 빅 데이터가 지원하는 교육은 모든 사람의 특성에 따라 모든 사람의 원래 학습 능력과 재능을 석방하는 것입니다.

게다가, 빅토르는 중국 정부가 데이터베이스를 더 보충할 것을 제안했다. 정부는 과거에 재정 보조금을 제공했지만, 지금은 데이터베이스를 제공하고 창조적 서비스를 만들 수 있다. 미국에는 기업에 공항이나 고속도로 데이터를 제공하는 것과 같은 정부 기반 데이터베이스가 있어 항공편이 지연될 가능성이 있습니다. 이 서비스는 개인과 소비자들이 그들의 여행을 더 잘 예측할 수 있도록 도울 수 있다. 이런 종류의 혁신은 큰 데이터의 혜택을 받는다.

여섯째, 지혜 중심의 조화로운 사회

미국은 글로벌 빅 데이터 분야의 선구자로서 빅 데이터를 이용하여 사회지배수준을 높이고 사회적 조화와 안정을 유지하는 데 상당한 성과를 거두었다.

최근 몇 년 동안 중국의' 지혜도시' 건설도 한창이다. 지난해 말 현재 전국에 총 193 개 국가지혜도시, 400 여개 도시가 스마트도시 건설을 공식 발표했다. 스마트 시티의 개념에는 스마트 보안, 스마트 그리드, 스마트 교통, 스마트 의료, 스마트 환경 보호 등 큰 데이터에 의존하는 여러 가지 응용이 포함됩니다. 빅 데이터는' 지혜' 의 원천이라고 할 수 있다.

공공 보안 분야에서는 정보 모니터링 및 관리, 실시간 분석, 범죄 패턴 분석 및 범죄 추세 예측에 큰 데이터가 사용되었습니다. 베이징, 린이 등의 도시들은 이미 대데이터 기술 분석을 통해 범죄와 싸우기 시작했다.

교통 분야에서는 버스 지하철 카드, 주차 톨게이트, 카메라 등의 정보를 수집하여 예측 교통법칙을 분석하고, 버스 노선 설계를 지도하고, 차량 배치 밀도를 조정하고, 교통 흐름 지휘 통제를 실시하고, 혼잡을 제때에 빗어 도시 교통 부담을 합리적으로 완화할 수 있다.

의료 분야에서는 일부 성시가 의료 기록 디지털화를 실시하고 있으며 원격 진료, 의료 연구 개발, 보험 데이터 분석 등을 결합하여 상업 및 공공 정책 개발 등에 사용할 수 있다.

스마트 시티 건설이 번창하면서 정부의 빅 데이터 응용이 실질적 건설 단계에 접어들면서 시장의 빅 데이터에 대한 수요를 효과적으로 끌어내어 지방 빅 데이터 산업의 발전을 촉진시켰다. 각 분야에서 빅데이터의 응용가치가 이미 드러나기 시작했다.

빅 데이터는 미래를 어떻게 예측합니까?

유명한 마야 예언은 배후에 천문학적 지식의 기초가 있음에도 불구하고 인기 있는 영화' 20 12' 를 탄생시켰지만 실제로 많은 사람들의 생활은 큰 영향을 받지 않았다고 예언했다. 현재, 인류가 지구에 있는 각종 에너지 재고, 대기오염과 빙하가 녹는 정도에 따라, 우리는 현재의 공업 생산 생활 방식에 따라 인류가 지구에서 몇 년을 살 수 있는지를 계산할 수 있다. 제 3 차 산업 혁명에서, 이 방면에 깊은 해석이 있다. 정확한 예측에 따르면, 기존 모델이 막다른 골목이라는 것을 알게 된 후, 인류는 약간의 변화를 할 수 있는데, 이것은 사실 시스템 최적화이다.

초기 장면 연구와 지속적인 시스템 최적화를 결합하면 시스템에 생명력을 부여할 수 있으며, 큰 데이터는 혈액과 신경계입니다. 빅 데이터에 대한 심층 마이닝을 통해 시스템의 서로 다른 기체가 어떻게 서로 조화를 이루는지 알 수 있으며, 그에 대한 이해, 심지어 장기적인 유지 관리 및 최적화를 통해 기체의 다음 운행을 통제할 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 이런 관점에서 볼 때, 인터넷 기반 빅데이터는 인간 사회의 신경 중추라고 할 수 있다. 인터넷과 빅데이터가 있어 인간 사회는 예전처럼 융통성이 없어지기 시작했기 때문이다. 큰 데이터를 기반으로 개인간에 상호 연결의 기초가 마련되어 상호 작용 과정이 간소화되고 각종 거래 비용이 크게 절감됩니다. 제조업체 등 서비스업체는 대형 데이터를 기반으로 소비자의 요구에 더 잘 맞는 서비스를 개발할 수 있으며, 기관 내부 관리는 더욱 세심하다. 혈액과 신경계가 있는 사회는 진정으로 생명력을 가질 수 있다.

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이러한 업계의 일반적인 대용량 데이터 응용 사례와 시나리오를 통해 대용량 데이터의 전형적인 핵심 가치를 쉽게 이해할 수 있습니다. 빅데이터는 현실에 대한 새로운 시각으로 마케팅과 제조뿐만 아니라 비즈니스 모델도 변화시킨다. 데이터 자체가 가치의 원천이며 새로운 비즈니스 기회를 의미합니다. 이 혁명에서 살아남기 위해 빅데이터에 면역을 할 수 있는 산업은 없다.

오늘날, 데이터 폭발 시대에는 이러한 데이터를 수집하고 효과적인 분석을 수행하는 방법이 특히 중요합니다. 각종 기업 사업 단위 간의 경쟁은 매우 잔혹하다. 과거 운영 데이터를 기반으로 미래의 운영 모델을 예측하여 미리 준비하거나 활용하고 조정하는 방법은 많은 기업에게 생사가 걸린 문제입니다. 이 상황은 국가 차원에도 적용됩니다. 이 때문에 빅데이터는 기업 수준과 국가 차원에서 모두 연구와 배치를 받았다.

빅 데이터의 응용은 소매, 금융, 교육, 의료, 스포츠, 제조, 영화, 정부 등 산업까지 뻗어나간 거대한 상업적 가치를 두드러지게 하고 있다. 당신은 이러한 구체적인 가치 실현의 추진자가 누구인지 물어볼 수 있습니까? 소위 빅 데이터 통합 서비스 제공 업체입니다. 실제로 대규모 데이터 솔루션 공급업체, 대규모 데이터 처리 서비스 공급업체 및 데이터 자원 제공자의 세 가지 역할을 통해 대규모 데이터 사용자에게 대용량 데이터 서비스, 솔루션 및 데이터 자원을 제공합니다.

앞으로 빅데이터는 인류의 사고방식, 생활습관, 비즈니스 규칙을 완전히 바꿔 사회 발전의 심오한 변화를 불러일으킬 것이며, 미래의 가장 중요한 국가 전략 중 하나이다.

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