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현재 많은 기업이 자체 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 열심히 노력하는 이유는 무엇인가요?

빅데이터 시대는 미래 대세다. 사회 발전에 적응하려면 살아남을 수 있도록 구축해야 한다.

빅데이터란 무엇인가요?

과거 빅데이터는 일반적인 소프트웨어 도구로 캡처하고 관리할 수 있는 허용 가능한 시간을 초과하는 크고 복잡한 데이터 세트를 의미했습니다. 데이터를 처리합니다. 보다 상식적인 정의는 빅데이터로 대표되는 정보자산의 특징은 데이터의 양이 매우 많고, 생성 속도가 매우 빠르며, 이러한 특성이 그 가치의 변화를 실현하는 특정 기술과 분석 방법의 필요성을 결정한다는 것입니다. 따라서 실제로 최근 "빅 데이터"는 데이터 세트의 크기를 지칭하는 데 거의 사용되지 않았습니다. 이제는 예측 분석, 사용자 행동 분석 또는 기타 고급 데이터 분석 방법을 사용하여 정보를 추출하는 사람들을 지칭할 가능성이 더 높습니다. 데이터에서 가치를 창출합니다. 데이터 자체의 가치는 직접적으로 눈에 보이는 것이 아니라 다양한 데이터 계산과 분석을 통해 사람이 알아차릴 수 없는 정보를 데이터에서 추출해 가치를 창출할 수 있기 때문이다.

기업이 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하려는 이유다. 기업의 내부 운영 지원 시스템과 고객과의 외부 상호 작용 시스템은 매일 대량의 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 사용하여 내부 및 외부 기업 고객에게 큰 상업적 가치를 지닌 정보 지원 및 지능형 솔루션을 제공하는 방법은 중요한 문제가 되었습니다. 무형자산 기업. 기업에 따라 맞춤화된 빅데이터 분석 플랫폼은 기업의 실제 요구에 따라 보고 도구, 분석 도구 및 솔루션 구현 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 기업 관리자, 비즈니스 분석가 등은 웹, 휴대폰, 또는 기타 모바일 장치에서 액세스하여 기업의 주요 지표에 대한 연결을 유지하고 심층적인 비즈니스 분석을 수행합니다.

빅데이터 분석 플랫폼이란?

우선 가장 낮은 수준은 다양한 데이터 소스이다. 오늘날의 IT 생태계에서는 다양한 소스의 데이터 분석이 필요합니다. 이러한 소스는 시스템 내의 로그 데이터이거나 다른 인터페이스의 데이터 등일 수 있습니다.

그런 다음 이러한 데이터 소스에서 기업의 요구 사항을 충족하는 다양한 데이터를 수집하고 이를 검증하고 정리하여 필요한 형식으로 변환한 후 적합한 지속성 스토리지 계층에 저장합니다.

다음 단계는 데이터 분석가가 원본 데이터에서 분석한 일부 확장 정보를 포함하는 데이터 처리 및 분석입니다. 이 단계에서는 일부 관련 데이터 정렬을 포함하여 순수 데이터의 일부가 비정규화됩니다. 데이터 세트, 지정된 시간 간격 내에서 데이터 결과 수집, 기계 학습 알고리즘 실행, 분석 및 예측 등

마지막 레이어는 다양한 분석 알고리즘으로 처리된 결과를 시각화하고 표시하는 것입니다. 이 단계에는 미리 계산되고 요약된 결과를 읽고 이를 친숙한 인터페이스나 표 형식으로 표시하는 작업이 포함되어 있어 기업 내 비전문가도 데이터 분석 결과를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

빅데이터 분석 플랫폼 적용

가장 기본적인 빅데이터 분석 플랫폼은 위에서 언급한 계층의 아키텍처를 갖고 있으며, 데이터량이 많은 기업이라면 그럴 것이다. 보다 복잡한 아키텍처를 갖춘 분석 플랫폼이 필요합니다.

지금 대규모 금융그룹을 위한 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고자 한다면, 이 금융그룹의 기본 상태는 자사 쇼핑몰이 유통사업 전반에 대한 데이터 웨어하우스를 구축하고, 프런트 통합 - 최종 비즈니스 운영 데이터 및 백엔드 관리 데이터, 소매 중심 관리 분석 애플리케이션 구축 및 공급망 금융, 렌렌다이, 팩토링 등 다양한 비즈니스를 수행하는 동시에 일정량의 비즈니스 데이터를 축적합니다. 고객 관리, 위험 평가 등에도 참여하고 있습니다. 비즈니스 규모 예측 및 기타 측면에서 많은 분석 및 예측 요구가 제시되었습니다. 그러나 그룹에는 여전히 몇 가지 문제가 있습니다. 쇼핑몰 데이터 웨어하우스에 축적된 데이터가 완전히 활용되지 않고, 금융그룹 전체에 대한 통합적이고 완전한 데이터 보기가 부족하며, 위험 평가 시스템과 360도 보기가 부족합니다. 금융그룹의 일상적인 비즈니스 운영을 지원하기 위한 고객의 정도 보기, 고객 행동 분석 및 예측은 달성될 수 없습니다.

그래서 앞으로는 이 그룹을 위한 기본 데이터 플랫폼과 BI 애플리케이션 구축이 현재의 초점이 될 것으로 예상됩니다.

데이터 플랫폼 및 BI 애플리케이션 구축을 통해 통합된 빅데이터 공유 및 분석 플랫폼을 구축하고 다양한 비즈니스에 대한 미래 예측 분석을 수행하며 그룹의 모든 수준의 사용자에게 통일된 의사 결정 및 분석 지원을 제공할 수 있습니다. 데이터 효율성을 향상시킵니다. *기능을 즐기고 전송하세요. 아래 사진은 최종 구축 목표라고 할 수 있는 그룹 빅데이터 분석 플랫폼 렌더링이다.

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