중국 빅 데이터 산업과 기업의 문제 관찰 < P > 빅 데이터는 신흥 산업으로 여론의 첨단에 있다. 신화+의 개념과 마찬가지로, 빅데이터는 인터넷을 통해' 종교' 제단으로 보내졌다. 빅데이터 기업들은 빅데이터가 너무 높이 치켜들까 봐 앞으로 처참하게 떨어질까 봐 항상 걱정하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 빅데이터, 빅데이터, 빅 데이터, 빅 데이터, 빅 데이터, 빅 데이터, 빅 데이터) -응? 215 년 중국 대데이터산업의 열기는 귀양대데이터거래소부터 9 월 국무원의 215 년 제 5 호 문인' 대데이터 발전 추진 행동 개요' 가 최고조에 달했다. -응? 빅 데이터 포럼에는 데이터 제품과 솔루션이 많이 소개되어 있습니다. 데이터가 기업에 제공하는 구체적인 가치, 데이터 응용 시나리오, 빅 데이터 산업의 문제점은 거의 소개되지 않습니다. 중국의 빅 데이터 산업은 많은 고통을 겪고 있으며 빅 데이터 산업은 좋은 전망을 가지고 있지만 빅 데이터 기업은 더 크고 질적 인 도약을 달성하기가 어렵습니다. 중국 빅 데이터 산업의 문제점과 어려움은 다음과 같다. -응? 빅 데이터 기업이 많고 약하기 때문에 산업 우위를 실현하기가 어렵습니까? 중국 대형 데이터 기업은 약 2 여 개, 거의 6% 가 베이징에 집중되어 있으며, 소기업 위주로 연간 매출이 1 억 위안에 달하는 기업은 거의 없다. 대데이터 산업은 춘추시대 초기에 각 제후들이 땅을 베고 서 있으며, 집집마다 작은 부문을 점령하여 크게 하기 어렵고, 동업자의 치열한 경쟁에 직면하고 있으며, 여론 감시와 같은 일부 분야는 이미 홍해가 되었다. -응? 빅 데이터 기업의 수는 대부분 수십 명에서 수백 명, 수천 명 이상의 기업이 있다. 한 업종을 통솔할 수 있는 큰 데이터 기업은 없고, 어떤 기업도 시장 점유율의 1% 를 차지하지 않으며, 어떤 큰 데이터 기업도 업계 표준을 확립하고 업계 발전을 이끌 수 없다. 중국의 빅 데이터 산업은 극도의 분산 상태에 있으며 우수한 인재는 여러 기업에 분산되어 있어 인재합력을 형성하기 어렵다. 각 기업은 규모가 작아서, 기업에서 깊이 성장하기 어렵고, 큰 데이터를 이용하여 기업이 업무 향상을 이룰 수 있도록 도와주기 어렵다. 대부분의 기업의 도구와 데이터는 기업의 전반적인 데이터 요구 사항을 충족하기가 어렵고, 중국의 데이터 마이닝 및 분석 제품도 해외 제품과 경쟁하기가 어렵습니다. -응? 빅 데이터 산업이 산업 우위를 형성하려면 선두 기업이 필요합니다. 외국의 대형 데이터 산업을 참고하여 중국은 대형 데이터 인프라, 데이터 제품, 데이터 도구, 데이터 청소 및 데이터 마이닝, 데이터 분석, 데이터 인재들이 모두 벤치마킹을 해야 한다. 각 리더는 천 명 이상, 매출은 1 억 이상, 그렇지 않으면 기술과 인재의 우세를 형성하기 어렵고, 큰 데이터를 이용하여 고객이 업무 향상을 이룰 수 있도록 돕기 어렵다. -응? 귀양대데이터거래소' 215 년 중국 대데이터거래백서' 는 214 년 중국 대데이터시장 규모가 767 억원이라고 언급했다. 이 수치는 보기에 좋아 보이는데, 실제로 빅 데이터 도구와 빅 데이터 제품과 관련된 2% 미만의 것으로 추산됩니다 (비즈니스 가치 향상). 대부분의 경비는 대용량 데이터 기반 플랫폼 (스토리지 및 컴퓨팅), 컨설팅, 보고 등 비즈니스 가치 향상과 관련이 적은 분야에 쓰인다. 중국의 빅 데이터 시장 매출은 대부분 IBM, Oracle, EMC, Intel, 화웨이, Lenovo 등과 같은 기존 IT 기업에 집중되어 있습니다. 진정한 빅 데이터 기업의 모든 시장 점유율이 합쳐지면 1 억 원 정도 될 수 있다. -응? 중국의 대형 데이터 기업은 규모가 너무 작고, 선도 기업이 부족하며, 업종이 너무 분산되어 있어 중국 대형 데이터 산업의 발전을 제한하는 요소이자 산업의 큰 통점이기도 하다. -응? 외부 데이터는 고립된 섬이며 데이터 가치가 낮습니까? 데이터는 대규모 데이터 산업 발전의 토대이며, 상업적 가치를 지닌 데이터는 기업이 고객, 디지털 운영, 위험 관리, 정밀 마케팅, 예측 및 의사 결정 등을 통찰하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 가치를 지닌 데이터 및 비즈니스 분석은 기업이 비즈니스를 향상시키고 새로운 가치를 창출하는 데 실제로 도움이 됩니다. -응? 중국의 대형 데이터 시장은 아직 미성숙하다. 많은 대형 데이터 기업들이 보유하고 있는 데이터는 단편적인 데이터이므로 완벽하고 상업적 가치가 있는 데이터를 형성하기가 어렵다. 대형 데이터 시장의 데이터 품질과 기업의 데이터 수요 사이에는 큰 차이가 있다. 외부 데이터의 대부분은 고립된 상태에 있으며, 데이터 간 흐름과 통합은 거의 없습니다. 고립되고, 흐르지 않고, 통합되지 않은 데이터는 기업에 도움이 되기 어렵다. 데이터를 필요로 하는 많은 기업들이 여러 대형 데이터 업체에서 데이터를 구매해야 하고, 비효율적이며, 구매한 데이터의 가치가 높지 않고, 데이터 통합이 어렵고, 데이터 구매의 전반적인 비용이 너무 높다. -응? 데이터 분산의 폐단을 본 결과, 많은 곳에 대형 데이터 거래 시장이 구축되어 데이터 거래 및 데이터 구매를 돕고 있습니다. 법적 보호가 부족하기 때문에 많은 기업들은 거래 시장에서 데이터 거래를 원하지 않으며, 종종 일대일 데이터 거래를 통해 거래 쌍방의 이익을 보호할 수 있습니다. 상업적 가치를 지닌 데이터는 아직 개발 중이며, 빅 데이터 거래 시장은 거래할 수 있는 대량의 데이터가 부족하다. 빅 데이터 거래 시장의 이런 비즈니스 모델은 아직도 증명하는데 오랜 시간이 걸린다. -응? 중국에서 가장 품질이 좋은 데이터는 금융업계, BAT, 통신업체에 있는데, 이들 기업은 비교적 신중하여 외부로 데이터를 출력하기가 어렵다. 이 3 대 업종 자체의 주영 업무도 데이터가 아니며, 그 데이터 제품 생산과 수출에 대한 열망도 강하지 않다. 정부의 데이터는 점차 개방되고 있지만 데이터 품질, 집중도, 출력 방식 등 많은 어려움이 있다. 중국에서 대규모 데이터 개방은 최소 3 년이 걸려야 상업적 애플리케이션 요구 사항을 충족시킬 수 있다. -응? 대부분의 기업 고객은 데이터 비즈니스에 대한 민감도가 낮으며 대부분의 기업은 데이터에 대한 수요가 있지만 데이터 비즈니스에 대한 민감도는 낮습니다. 데이터 비즈니스 응용 프로그램 및 데이터 기술에 대한 지식이 거의 없습니다. 데이터 상업감도가 높은 은행이라도 최소한 세 번 이상 소통해야 데이터 가치 이념을 세울 수 있다. 제조업, 부동산, 소매업과 같은 다른 업종은 데이터 상업적 민감도가 낮다. 심지어 반케 왕석도 큰 소리로 외쳤다. 부동산업과 큰 데이터 응용에 대해 이야기하지 마라. 부동산업계 데이터는 아직 완전하지 않다. 많은 것은 여전히 수작업 데이터다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 이에 따라 한 선두 전자상이 반케 데이터 계획 건설을 돕고 부동산 업계의 대형 데이터 응용을 연구하기 시작했다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 일렉트로닉, 일렉트로닉, 일렉트로닉, 일렉트로닉, 일렉트로닉 기존의 대형 데이터 엔터프라이즈 비즈니스 사례 중 대부분은 대기업이 적극적으로 고객에게 협력을 요청하여 기업에 데이터 제품, 데이터 도구 또는 데이터 기술을 제공하여 기업이 비즈니스를 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 그러나 이런 상업 모델은 매우 피곤하고, 시장은 폭발하기 어렵고, 수동적인 데이터 상업 응용은 종종 업무와 결합해 약해서, 기업이 데이터를 이용하여 업무를 향상시킬 수 있도록 신속하게 도울 수 없고, 동시에 업무 발전 병목을 해결할 수 없다. 빅데이터 산업의 발전은 빅데이터 기업 자체의 일뿐 아니라 각 기업 자체의 일이다. 기업 고객도 비즈니스 요구에 따라 적극적으로 시장에 가서 데이터와 솔루션을 찾고, 데이터의 비즈니스 민감도를 높이고, 비즈니스 시나리오에서 가치 있는 데이터를 찾아야 합니다. -응? 빅 데이터 기술 및 제품과 비즈니스의 결합 깊이가 충분치 않습니까? 시장의 모든 대형 데이터 기업과 고객은 데이터 솔루션과 고객 비즈니스의 결합 깊이가 부족하고, 데이터가 전체 비즈니스 추진에 미치는 영향이 예상보다 좋지 않다는 과제에 직면해 있습니다. 이는 대형 데이터 산업의 폭발에도 큰 문제가 되고 있습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 외부 데이터 품질, 기업 사용자 데이터 민감도, 기업 관리 방식, 비즈니스 데이터 인재 등의 문제로 인해 대규모 데이터 솔루션은 비즈니스 깊이와 결합하기가 어렵습니다. -응? 빅데이터의 핵심 가치는 업무 발전의 법칙을 밝히고 기업이 데이터를 이용하여 과학적 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것이다. 현재 빅 데이터의 비즈니스 애플리케이션 분야는 주로 데이터 수집, 데이터 스토리지, 데이터 컴퓨팅, 사용자 초상화, 정밀 마케팅 등에 집중되어 있습니다. 빅 데이터의 가장 상업적 가치를 지닌 예측 및 보조 의사 결정 기능은 완전히 활용되지 않습니다. 특히 중대한 전략적 의사결정 방면에서, 빅데이터의 역할은 분명하지 않다. 기업의 제품 개발, 시장 전략, 전략적 결정은 과거의 엘리트 의사결정과 경험주의에 의존한다. 미래 사회에는 두 가지 유형의 기업만 있는데, 하나는 데이터를 이용하여 발전하는 기업이고, 다른 하나는 데이터 탈락을 중시하지 않는 기업이다. -응? 대기업이 성장하고 성장하려면 업계 선두 기업이 되려면 단기적인 이익을 포기하고 고객의 운영에 깊이 들어가 고객의 데이터를 이해하고, 고객의 비즈니스를 이해하고, 고객의 비즈니스 요구 사항을 이해해야 합니다. 또한 데이터를 활용하여 고객을 이해하고, 시장을 이해하고, 비즈니스 시나리오를 이해합니다. 데이터와 비즈니스 깊이의 결합의 핵심은 올바른 데이터, 올바른 방법, 올바른 도구를 파악하는 것입니다. 업무 인원은 데이터를 알아야 하고, 기술자는 업무를 이해해야 한다. 복합적인 데이터 인재는 데이터 사업의 관건이며, 업무 담당자는 데이터 기술의 문턱이 높지만, 기술자는 업무의 문턱이 낮고 복합적인 인재는 기술 인재 양성으로 시작하는 경향이 있다는 것을 알고 있다. -응? 기업 내 데이터 인재와 빅 데이터 기업의 데이터 인재는 서로에게서 배우고, 서로의 환경과 요구를 이해하고, 같은 플랫폼에서 대화와 소통을 해야 한다. 데이터 팀은 비즈니스 시나리오와 배후의 법칙을 깊이 이해하고, 비즈니스에서 출발하고, 장면에서 출발하고, 데이터에서 출발하고, 큰 데이터 솔루션과 비즈니스 깊이를 결합하고, 데이터를 활용하여 비즈니스 발전을 촉진하고, 큰 데이터 예측 법칙의 핵심 가치를 발휘해야 합니다. -응? 전문 데이터 마이닝 도구 및 인력 부족? 전통적인 데이터 마이닝 도구와 BI 시스템은 오랫동안 존재해 왔으며, 다양한 보고서를 통해 경영진에게 기업 운영 정보를 알리고 있으며, 과거에는 기업이 관리 수준을 높이고 원하는 목적을 달성하는 데 도움이 되었습니다. -응? 빅 데이터 시대에 기업은 실시간 데이터, 효율적인 도구, 의사 결정 지원 및 예측이 필요합니다. 기존의 데이터 마이닝 도구의 성능과 유연성은 더 이상 기업의 요구를 충족시킬 수 없으며, 또 비기계화된 데이터의 응용은 기존 데이터 도구에 대한 도전을 제기합니다. BI 분야의 SAS, SPSS, TD 등의 데이터 도구는 점점 소외되고 있으며 R 언어는 데이터 통계 및 시각화의 새로운 총애가 되고 있습니다. -응? 데이터의 시간 가치가 중시되고 있다. 특히 금융기업은 모든 사업부가 최소한의 시간 안에 자금 사용, 고객 거래 상황, 위험 관리 등을 볼 것으로 기대하고 있다. 기업이 정보를 더 빨리 이해할수록 의사결정이 빨라진다. 시간은 Money 다. 과거 데이터 요구 사항은 T+5 또는 T+3 일 수 있으며, 현재 데이터 요구 사항은 종종 T+1 또는 T+ 이며, 데이터의 실시간, 정확성 및 관련성은 매우 중요한 위치를 언급합니다. 비즈니스의 요구는 이미 분명하지만, 데이터 도구와 인재는 큰 도전이다. -응? 중국의 2 여 개 대형 데이터 기업은 대형 데이터 산업의 서광을 보고, 대형 데이터 산업의 가치를 보고, 동시에 대형 데이터 기업의 고통을 겪고 있다. 빅데이터 산업은 빠르게 성장하고 있으며 시장은 점차 커지고 있지만, 그 산업의 우세는 분명하지 않고, 우세한 기업은 적고, 데이터 상업화는 느리며, 시장은 아직 성숙하지 않고, 고객 데이터의 상업적 민감도가 낮고, 고품질의 데이터 도구와 인재가 부족하다. 모든 빅데이터 기업들의 내면적 느낌은 시대의 풍구에 서서 방향과 업종을 제대로 선택했지만, 성장하고 성장하는 것은 여전히 어렵다는 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언) 2 여 개의 대형 데이터 기업들이 큰 데이터 산업을 열심히 노력하며 고통스럽고 즐거워하고 있다. < P > 이상은 중국 대데이터 산업과 기업에 대한 문제 관찰에 관한 내용으로, 더 많은 정보를 전 세계 등나무 공유에 집중할 수 있다.