데이터는 새로운 시대의 기본 생활자료와 시장 요소로 간주되며 물질적 자산과 인적 자본만큼이나 중요하다.
최근 몇 년 동안 기업에서 생성되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 정보 자원은 구조화되지 않은 데이터 정보의 약 85% 를 차지하는 폭발적으로 증가하고 있습니다. 기존의 정보 자원 관리 기술은 더 이상 빅 데이터 시대의 과제를 해결할 수 없습니다.
Hadoop 와 같은 데이터 기술과 같은 대형 데이터 도구 및 장비의 출현, 클라우드 컴퓨팅 데이터 처리 및 응용 모델의 광범위한 응용 프로그램은 기업이 증가하는 대량의 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있는 효율적이고 확장 가능한 저비용 솔루션을 제공합니다. 기존의 관계형 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스의 구조화되지 않은 데이터 처리 부족을 보완하고 기업의 비즈니스 인텔리전스 및 지식 서비스 기능을 심화 및 확장하여 데이터 중심 의사 결정 메커니즘을 형성하여 의사 결정 수준을 높였습니다.
따라서 빅 데이터 시대에 기업은 정보 자원 관리의 작업 방식과 활용 모델을 바꾸고 가치 창출을 핵심으로, 차세대 정보 기술의 심도 있는 응용을 출발점으로 삼아 정보 자원 통합을 강화하고, 효과적인 부가가치 정보를 정확하고 신속하게 추출하고, 정보 자원 통합 공방전을 시작해야 합니다.
정보 자원 문제
빅 데이터 시대, 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷 등 차세대 정보기술이 기업 제품 개발, 고객 관계 관리, 위험 관리, 공급망 관리, 의사 결정 지원 등에서 점차 심화되고 있으며,' 양, 종류, 속도, 가치' 특성을 지닌 많은 정보를 창출하고 있습니다. 이러한 정보 자원은 표준 사양, 실시간 정밀 관리, 심도 있는 가치 마이닝을 통일하기 어려우며 기업은 정보 자원 관리에 큰 어려움을 겪고 있습니다.
구조가 복잡하고 다양해서 표준과 규범을 통일하기 어렵다. 빅 데이터 시대에 정보 자원은 조직적으로 비선형적이며 하이퍼텍스트, 하이퍼미디어 정보가 점차 주요 방식으로 자리잡고 있습니다. 동일한 서버의 정보 자원은 데이터 구조, 문자 세트 및 처리 방식도 다를 수 있습니다. 대용량 데이터의 복잡하고 다양한 특징은 정보 자원의 통합 기준과 규범의 수립에 어려움을 초래하고 방대한 구조화 및 구조화되지 않은 정보 자원을 무질서한 조직 상태에 처하게 한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언) 기업 정보 자원의 표준화와 표준화는 미래 기업 정보화 건설의 중점이자 난점 중 하나이다.
역학과 상호 작용이 공존하여 실시간 정밀 제어가 어렵다. 빅 데이터 시대에 인터넷 정보는 기업 정보 자원의 중요한 구성 요소였다. 풍부한 네트워크 정보 자원은 기업이 대규모의 정확한 소비자 행동 연구를 수행할 수 있는 기회를 제공하는 기업 데이터 수집을 용이하게 합니다. 인터넷 정보의 역학은 매우 뚜렷하며, 큰 자유도와 무작위성을 가지고 있다. 동시에 상호 작용은 네트워크 정보 전파의 가장 큰 특징이다. 인터넷은 기업과 사용자 사이에 다리를 형성하고, 기업과 사용자가 함께 참여하여 정보의 양방향 흐름을 가능하게 한다. 자유롭고 유연하며 상호 작용하는 정보 자원을 실시간으로 정확하게 통제하기가 점점 어려워지고 있습니다.
수량이 방대하고 내용이 다양해서 깊이 가치를 발굴하기 어렵다. 빅 데이터 시대에는 기업 정보 자원이 모든 것을 포괄했다. 한편 이들은 SMS, 소셜 네트워킹 및 모바일 어플리케이션을 통해 외부 고객 및 파트너와 상호 작용할 때 많은 양의 데이터를 생성합니다. 한편, 생산과학 연구, 종합사무실, 영상 감시 등 일상적인 관리 활동은 대량의 정보를 생산한다. 이러한 정보 자원은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등으로 존재합니다. , 멀티미디어, 다국어 및 다중 유형 정보의 혼합체입니다.
연구에 따르면 20 12 ~ 2020 년에는 중국이 캡처하여 생성하는 디지털 정보의 양이 8.5ZB 로 증가하여 22 배 증가 또는 연간 복합 성장률 50% 를 유지할 것으로 예상됩니다. PB 급, 심지어 EB 급 데이터에서 관련 정보를 찾는 것은 건초더미에서 바늘 찾기와 같이 정보를 이용한 의사 결정의 비용과 복잡성이 날로 커지고 있다.
비대칭적 발전
전통적인 조잡한 정보 자원 관리 통합은 높지 않다. 오랫동안 기업 정보 자원은 조잡한 관리 상태에 처해 있다. 기업 내에서 생성되고 외부적으로 피드백되는 대량의 데이터 정보는 저장일 뿐, 정보의 선별, 분류, 통합 및 처리가 부족하고, 관리 의사 결정을 위해 정보를 거의 이용하지 않으므로 정보 자원 활용도가 낮습니다. 대부분의 기업은 정보 자원을 관리하는 효과적인 방법, 수단 및 메커니즘이 부족하여 정보 자원을 적시에 효과적으로 추출, 통합 및 분석할 수 없으며 통합 수준이 낮습니다.
정보 자원 관리는 빅 데이터에 대한 깊은 이해가 부족하다. 기업의 경우 정보 자원 관리의 핵심 목표는 정보 자원의 효과적인 활용과 올바른 의사 결정을 보장하는 것입니다. 기업은 빅 데이터의 특성과 빅 데이터가 기업 정보 자원 관리에 가져온 어려움을 깊이 이해해야만 복잡하고, 대량, 실시간, 잠재적으로 높은 가치의 데이터 정보를 질서 있게 구성하고 관리할 수 있으며, 대량의 데이터 정보의 잠재적 가치를 적시에 정확하게 발굴하고 분석하여 정보 자원의 효과적인 활용을 보장할 수 있습니다. 그러나 정보 자원 관리 과정에서 대부분의 기업은 대용량 데이터에 대한 인식이 표면적이어서 정보 자원의 효율적인 활용률이 낮습니다.
정보 자원 관리에는 데이터 거버넌스의 체계적인 구축이 부족하다. 데이터 거버넌스는 여전히 비교적 새로운 발전의 개념이다. "빅 데이터" 클라우드 컴퓨팅 (클라우드 컴퓨팅) 플랫폼 (모바일 인터넷) 과 같은 차세대 정보 기술의 급속한 발전으로 기업 데이터 품질에 대한 요구가 높아짐에 따라 기업은 데이터 거버넌스 출력 규칙의 신뢰성이 높은 데이터를 절실히 필요로 합니다.
그러나 현재 국내 대부분의 기업은 데이터 거버넌스 측면에서 여전히 초급 단계에 있으며 간단한 데이터 품질 검사, 데이터 아카이빙, 데이터 보안 등 분산된 데이터 처리 작업만 하고 있으며, 데이터 거버넌스 방법론을 형성하지 않고, 데이터 운영은 기업의 핵심 자산이라는 개념이 아직 형성되지 않았으며, 완전한 데이터 거버넌스 체계 구축이 부족하다.
자원 통합
정보 자원 모델을 통일하여 데이터 표준 건설을 강화하다. 빅 데이터 시대에 기업 정보 자원 통합의 핵심은 기업 마스터 데이터 관리 (MDM) 에 의존하여 데이터 표준화 건설을 강화하고 정보 자원 모델의 통일을 실현하는 것입니다. 엔터프라이즈 마스터 데이터 관리는 엔터프라이즈 여러 비즈니스 시스템에서 가장 핵심 데이터 (마스터 데이터) 를 통합하고, 중앙 집중식으로 데이터를 정리하고 풍부하게하며, 통합, 완전하고 정확하며 신뢰할 수 있는 마스터 데이터를 기업에서 사용해야 하는 애플리케이션에 서비스로 배포하는 것입니다.
다년간의 기업 정보 계획 경험을 총결하고, 빅 데이터 시대의 기업 정보 자원 관리 요구와 연계하여 식별, 진단, 계획, 구현, 유지 관리의 5 단계 기업 마스터 데이터 관리 방법론을 제시하였다.
구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 통합을 촉진합니다. 빅 데이터 시대에 기업의 방대한 복잡한 데이터 정보를 과학적으로 효과적으로 관리하는 것은 빅 데이터 기술이 기업 정보 자원의 잠재적 가치를 충분히 활용할 수 있도록 하기 위한 전제 조건입니다. 종이 정보와 비디오, 오디오, 메일, 사진 등 디지털 구조화되지 않은 데이터가 기업 정보 자원에서 차지하는 비중이 점차 높아져 풍부한 잠재적 가치를 담고 있다. 이러한 구조화되지 않은 데이터 구성 방법은 중복률이 높고 중복 스토리지가 뚜렷하며 객체 간에 복잡한 관계가 있을 수 있습니다. 그러나 기존의 객체 지향 데이터 모델은 구조화되지 않은 데이터를 구성하고 관리할 수 없습니다.
따라서 기업은 정형 및 비정형 데이터의 통합을 촉진하고 하이퍼텍스트, 하이퍼미디어 데이터 모델 및 객체 지향 데이터 모델을 통합하고 정형 및 비정형 데이터의 통합 조직 및 관리에 적합한 데이터 모델을 구축해야 합니다.
대용량 데이터 애플리케이션을 적극적으로 구축하여 정보 자원의 효과적인 활용을 촉진하다. 빅 데이터 시대에 엔터프라이즈 정보 자원 통합의 궁극적인 목적은 빅 데이터 분석 및 마이닝 기술을 활용하여 정보 자원을 효율적으로 활용하는 것입니다. 응용 시스템은 큰 데이터의 기초입니다. 기업은 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 데이터 교환, 데이터웨어 하우스, 데이터 마이닝, 구조화되지 않은 데이터 처리 등의 다단계 대형 데이터 기술을 종합적으로 활용하여 대규모 데이터 플랫폼을 구축하는 대규모 데이터 기술의 응용 및 배포를 확대해야 합니다.
데이터 보안 관리를 중시하여 빅 데이터 생태계의 정보 보안을 보장하다. 빅 데이터 시대에, 정보 시스템 간의 상호 연결은 필연적이며, 그것들은 밀접하게 관련된 생태계를 형성할 것이다. 이 생태계에서 저장 및 관리되는 대량의 데이터 정보는 기업 시장 경쟁력의 핵심이며, 데이터 보안 문제는 통제와 관리가 필요합니다. 따라서 기업은 정보 자원 통합 과정에서 데이터 보안 관리를 전제로 상류 및 하류 기업, 보안 관리 기관, 평가 기관 등 제 3 자 기관과 광범위하게 협력해야 합니다. 기업 관리 제도, 프로세스, 기술적 수단에서 빅 데이터 생태계의 데이터 정보 보안을 보장해야 합니다.
변쇼가 공유한 빅 데이터 시대 기업들이 정보자원 통합 공방전을 잘해야 한다는 내용이다. 더 많은 정보는 전 세계 아이비리그 더 많은 건화물 공유에 집중할 수 있다.