기업 빅데이터 계획에 필요한 3가지 역량과 5단계
빅데이터 계획은 먼저 비즈니스 중심 관점에서 관련 부서가 해결해야 할 문제를 선정하고 5단계로 구성됩니다. 생성된 비즈니스 시나리오입니다. 요구 사항에 따라 이러한 시나리오를 통합하는 데 필요한 빅 데이터를 처리하고 조치를 취합니다. 물론 선택의 초점은 정보에서 어떻게 신속하게 가치를 창출하느냐입니다.
데이터 분석의 미래는 보다 대중적이고 실시간적인 데이터 분석으로 옮겨갈 것이며, 이는 "적절한 시기에 올바른 사람들에게 올바른 정보를 얻는다"는 의미를 갖췄습니다. 기술 자체를 넘어 비즈니스 차원의 실시간 분석에 가깝습니다.
성공적인 기업을 위해서는 데이터 통합, 분석, 실행 능력이 필수입니다. 완전한 데이터 통합, 분석, 실행 능력을 갖추지 못한 기업은 조만간 도태될 위험에 직면하게 될 것입니다. 비즈니스 환경이 급격하게 변화할 때, 모든 기업은 경쟁사보다 먼저 새로운 시장 트렌드를 발견할 수 있도록 빅데이터 기획에 대비해야 합니다.
세 가지 역량
기업과 정부 기관은 데이터 통합 역량, 분석 역량, 실행 역량을 구축할 것을 권장합니다. 모든 기업의 경영에서는 데이터의 중요성을 완전히 인식하는 것이 필요합니다. 경영진이 데이터의 중요성을 완전히 인식한 후에는 데이터 관리 인프라를 통합, 구축 및 개선할 수 있는 충분한 내부 인력과 역량이 있어야 합니다. 방대한 양의 데이터를 통해 데이터 분석가는 이를 분석하고 마이닝하여 이상적인 가치를 창출할 수 있습니다.
데이터 분석 기능은 특정 방법론을 통해 얻을 수 있습니다. 거시적인 관점에서 이 방법론은 데이터 통합을 통해 효과적인 비즈니스 가치를 탐색한 후 비즈니스 전략 수립이나 서비스 개선 전략을 정확하게 지원하고 비즈니스 성장과 서비스 품질을 지원하기 위한 올바른 조치를 효과적으로 취하거나 해결하는 것입니다. 비즈니스에 알려졌거나 불확실하거나 알려지지 않은 문제.
또한, 데이터가 대중화되려면 데이터 보안 및 권한 관리 메커니즘에 따라 데이터가 경영진의 손에 있어야만 하는 것은 아닙니다. 기업이나 부서의 모든 사람은 무슨 일이 일어나고 있는지 이해해야 합니다. 왜 그런 일이 일어났는지 예측하여 더 빠르고 더 나은 결정을 내리고 궁극적으로 지능적인 관리를 달성합니다. 일부 사전 예방적인 이벤트를 통해 비즈니스 성장을 위한 가치 측정 및 방법과 같은 올바른 조치가 생성됩니다. 정확하게 비즈니스 성장을 효과적으로 향상시킵니다.
5단계
오늘날 빅데이터는 IT의 범위를 훨씬 넘어섰습니다. 이는 모든 부서가 빅데이터 적용 범위 내에 있음을 의미합니다.
빅데이터 계획에는 5단계가 있습니다. 첫째, 비즈니스 중심 관점에서 관련 부서가 해결하고 생성할 비즈니스 시나리오를 선택합니다. 요구 사항에 따라 이러한 시나리오를 통합하는 데 필요한 빅 데이터를 처리하고 조치를 취합니다. 물론 선택의 초점은 정보에서 어떻게 신속하게 가치를 창출하느냐입니다. 다양한 요구 사항으로 인해 시나리오는 포괄적입니다. 예를 들어 기업은 정확한 마케팅, 제품 구매 전 고객의 골든 경로에 대한 통계 분석 등의 측면에서 비즈니스 성장을 개선하고 있습니다.
둘째, 직접 생성된 가치는 기업을 위한 전반적인 핵심 가치 이점을 생성하기 위해 기존 고객 관계 관리, 고객 거래 및 기타 데이터와 결합되고 연관되어야 합니다. 예를 들어 구매 전 위의 통계로 요약된 골든 패스를 실제로 통과한 사용자는 누구인지, 이들 사용자와 회사 간의 과거 관계는 무엇인지 등을 통해 회사에 정확한 다음 조치의 우선순위를 제공하는 등의 정보를 제공합니다.
셋째, 기업 전체가 빅데이터 분석 지원 체계, 분석 문화, 데이터 분석 인재를 구축하고 빅데이터에 대한 기업의 종합적인 관리, 탐색, 이해를 철저히 형성해야 한다. 빅 데이터 기능 구축은 사용자에게 보다 지능적인 서비스와 제품을 제공하는 방법에 대한 기업 또는 정부 단위 내 하향식 및 부서 간 문제입니다.
넷째, 빅데이터 탐색 범위가 확대됨에 따라 기업은 빅데이터 표준을 수립하고 데이터 형식, 수집 방법, 사용 방법을 통일하고 공유 비전과 목적을 설정한 후 그에 따라 비전을 실현해야 합니다. 단계별 목표.
예를 들어 관련 데이터의 저장과 처리가 관계형 정형 데이터를 중심으로 이루어졌기 때문에, 보다 지능적인 서비스와 제품을 제공하려면 텍스트, 이미지 등 과거에는 처리 및 분석이 어려웠던 데이터의 결합이 필요합니다. 데이터 콘텐츠는 빠르게 발전하고 있으므로 데이터 표준, 형식, 컬렉션, 도구, 방법 등의 거버넌스 기능은 시대에 맞춰야 합니다.
다섯째, 최종적으로 기업이나 정부 단위 내에 '통합 데이터 아키텍처'를 구축하고, 요구되는 다양하고 구조화된 데이터 소스로부터 통합 역량(수집, 저장, 대략 처리)을 구축한다. 이를 바탕으로 데이터 탐색 및 분석 역량을 구축하고(통합된 대용량 데이터의 가치를 신속하게 탐색), 이를 기존 비즈니스 데이터와 효과적으로, 실시간, 정확하게 결합하여 정확한 비즈니스 액션 역량을 생성(업데이트)할 수 있는 방법을 모색합니다. - 보다 지능적인 서비스의 심층적 활용 및 제공)을 통해 "적절한 정보를 적절한 사람에게 적시에, 올바른 방법으로 제공"이라는 목표를 달성합니다.