그러나 정보 중심적 기업이 되기 위해서는 치열한 시장 경쟁에서 우위를 점하기 위해 대량의 데이터만 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 정보명언) 그렇다면 빅 데이터 전략을 성공적으로 구현한 기업의 주요 특징은 무엇입니까?
정보센터 문화 구축
빅데이터 전략을 성공적으로 시행한 기업들은 방대한 양의 데이터만 수집하는 것은 소용이 없다는 것을 알고 있다. 핵심은 수집한 모든 중요한 데이터 정보를 정확하게 분석하고 데이터 검색에서 올바른 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 정보를 찾는 것입니다. 빅데이터 전략을 성공적으로 구축한 기업들은 모두 정보 센터 문화를 구축했으며, 기업의 모든 직원들은 정보 분석 및 시각화의 가능성을 충분히 인식하고 있습니다. 정보 시각화 효과가 좋을수록 기업이 이 정보를 기반으로 하는 의사 결정이 더 좋습니다. 미국 화물운송회사인 USXpress 가 좋은 예입니다. 아이패드를 통해 회사의 모든 트럭 운전자는 운송 중에도 필요한 모든 정보를 제때에 파악할 수 있다. 기업 전체가 정보 활용을 중심으로 비즈니스 의사 결정을 내립니다.
혁신하고 선두의 동력을 유지하다.
빅데이터는 기업들이 치열한 시장 경쟁에서 선도적인 경쟁 우위를 유지하고 끊임없이 자아를 재발견할 수 있게 해 줍니다. 이들 기업이 시장을 주도하고 있다. 그들은 모두 신기술의 창조자이자 조기 채용자이며, 그들의 혁신적인 동기를 통해 그들은 오래 전에 빅데이터 전략을 배포할 수 있게 되었다. 대용량 데이터 전략의 장점을 충분히 누리고자 한다면, 기업은 신기술을 만드는 사람이나 조기 채용자가 되는 것이 가장 좋습니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 지금부터 5 년에서 10 년 사이에 빅데이터는 상품이 될 것이다.
중앙 집중식 데이터 스토리지
빅데이터는 엄청난 양의 데이터로, 매일 수백만 기가바이트 이상에 달할 수 있다. 따라서 엔터프라이즈 빅 데이터 전략 배포를 시작하려면 먼저 빅 데이터를 수집해야 합니다. 빅 데이터 회사의 가장 강력한 특징 중 하나는 소셜 미디어 데이터, 작업 로그 데이터, 센서 데이터 등 모든 데이터를 수집하는 것입니다. 그런 다음 데이터를 저장하고 기업에 이 데이터가 필요한지 여부를 결정합니다. Hadoop 을 사용하면 데이터 정보 저장 비용이 장애물이 아니어야 합니다. 기업에서는 상용 하드웨어를 사용하여 원래 형식을 비구조화 및 반정형 형식으로 저장할 수 있으므로 이러한 데이터를 사용하지 않을 때 비용을 절감할 수 있습니다. 수집할 수 있는 모든 데이터를 저장하고 중앙 집중식 위치에 저장하여 IT 인프라가 조각화되는 것을 방지할 수 있습니다.
데이터 중심 제품
데이터를 수집하려면 기업에서 제공하는 모든 제품이 데이터를 수집할 수 있는지 확인하십시오. 온라인 제품의 경우 데이터 정보를 수집하는 것이 쉽지만 점점 더 많은 오프라인 제품이 대량의 데이터를 수집할 수 있습니다. 롤스로이스의 엔진은 운영 중에도 100GB 의 데이터 정보를 수집할 수 있으며, TomTom 은 매일 전 세계 탐색 시스템에서 약 55 억 개의 데이터 세트를 수집할 수 있습니다. 그 자동차 회사들은 이미 자동차에 수백 개의 센서를 설치하여 자동차를 감시하고, 자동차가 고장나면 어떻게 수리할 것인지를 계획했다. 마지막 예는 John dill 입니다. 그는 트랙터와 스마트 센서를 결합하여 트랙터 기계의 작동을 모니터링하지만, 더 중요한 것은 농작물을 감시하는 것입니다. 더 많은 데이터 정보를 수집할수록 큰 데이터 전략이 더 효과적입니다. 그래서 지금 큰 데이터 수집을 시작합시다!
빅 데이터 전문가 고용
테라바이트급과 다양한 유형의 데이터를 분석하는 것은 매우 어려운 작업입니다. 많은 대형 데이터 신생 기업들이 자사 제품을 운영 및 유지 관리하는 데 값비싼 IT 부서가 필요하지 않다고 주장하지만, 대형 데이터 과학자를 고용하는 데 드는 비용은 비쌉니다. 빅데이터 전략을 구축한 모든 기업은 최소한 한 명의 데이터 과학자를 고용했다. 만약 당신의 기업이 대기업이라면, 당신은 더 많은 데이터 과학자를 고용해야 합니다. 예를 들어 LinkedIn 은 65,438+000 명이 넘는 데이터 과학자를 보유하고 있으며, 제너럴모터스 회사는 많은 데이터 과학자들을 포함하여 65,438+000 명의 IT 직원을 고용하기로 결정했습니다. 잘 훈련 된 데이터 과학자는 상담해야 할 문제에 대한 정확한 해결책을 찾아 빅 데이터 전략의 장점을 최대한 활용할 수 있도록 도와 줄 수 있습니다. 이 큰 데이터 전문가들을 잘 대해야 한다. 그들은 희소하고 시장 수요가 많기 때문이다.
기다리지 말고 지금 시작하세요.
맥킨지는 20 18 년까지 미국 시장의 데이터 과학자 격차만 14000 에서 19000 에 이를 것으로 전망했다. 관련 분야의 관리 인력 격차는/KLOC-0 에 이를 것으로 전망했다. 그러니 지금 시작하세요. 경쟁자가 성장할 때까지 기다리지 마세요. (아직 존재하지 않을 수도 있습니다.) 지금부터 대량의 데이터를 수집하여 Hadoop 으로 중앙 집중식으로 저장합니다. 기업 데이터를 고용하거나 훈련시키는 과학자들은 기업의 데이터 중심 문화를 변화시킨다. 이는 귀사의 혁신을 촉진하고 시장에서 선두를 유지하는 데 도움이 될 것입니다. 기다리지 마라, 이것이 빅데이터 발전의 유일한 길이기 때문이다.