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빅 데이터 하에서의 기업 정보 구축

빅 데이터 하에서의 기업 정보 구축

우리 대부분의 기업은 각종 언론의 끊임없는 보도와 홍보 아래' 빅 데이터' 라는 단어에 대해 이미 잘 알고 있다. 사회 발전의 최전선에 있는 인터넷, IT 산업, 전통 의약, 교통업계에 큰 데이터는 반드시 헤아릴 수 없는 가치를 가져다 줄 것이다. 기업 정보화 과정에서 큰 데이터의 처리 능력을 습득하면 미래 정보화의 발전과 응용에서 선두를 차지할 수 있다. 오늘날의 빅 데이터 시대에 직면하여 정보화 변혁을 진행 중인 산업기업은 빅 데이터의 기회를 포착하고 정보시대의 추세를 따라가야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화)

1 빅 데이터 시대

1..1큰 데이터의 정의. 바이두 백과사전의 정의에 따르면, 빅 데이터는 "관련된 데이터의 양이 너무 커서 현재 주요 소프트웨어 도구에 의해 합리적인 시간 내에 캡처, 관리, 처리 및 안배될 수 없어 기업이 보다 적극적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 도와준다" 는 의미입니다. 엄청난 양의 데이터로 인해 큰 데이터의 단위는 g 또는 t 로 측정할 수 없으며 측정 시작 단위는 P( 1000 t), E( 100 t) 또는 z (100) 이상입니다 대용량 데이터는 대량, 고성장, 다양한 정보 자산으로, 데이터 처리 및 적용을 위한 새로운 처리 모델이 필요합니다.

1.2 빅 데이터의 4V 특성. 빅 데이터에는 네 가지 특징이 있습니다. 첫째, 엄청난 양의 데이터가 있습니다. 다양한 지능형 장치가 대량의 데이터를 생성하며, 데이터 양이 테라바이트급에서 페타바이트급으로 빠르게 증가하고 있다. 둘째, 데이터 유형이 많습니다. 블로그, 사진, 비디오 등. 셋째, 가치 밀도가 낮다. 비디오를 예로 들자면, 프로세스를 지속적으로 모니터링하면 유용한 데이터는 1 ~ 2 초밖에 안 된다. 넷째, 처리 속도가 빠르다. 데이터는 시효성이 있기 때문에 큰 데이터는 신속하게 처리해야 한다. "1 초 법칙" 은 기존의 데이터 처리 기술과 근본적으로 다릅니다. 업계에서는 큰 데이터의 특징을 매스 (용량), 종류 (유형), 가치 (가치), 속도 (실시간) 의 네 가지 "V" 로 나눕니다.

2 대 데이터 시대의 산업 기업 현황 및 문제점

2. 1 전통공업기업 정보화 수준이 높지 않다. 개혁개방 이후 우리나라 공업기업은 빠른 발전을 이루었다. 빅 데이터 시대에 우리나라 정보시스템의 전통기업 응용효율은 크게 향상되지 않았고, 전통공업기업의 에너지 절감 효과는 그다지 두드러지지 않았다. 정보 시스템이 제대로 적용되지 않아 제품 개발도가 높지 않아 신제품 개발의 속도와 능력을 높일 수 없다.

2.2 공업기업은 정보기술을 이용하여 시장 반응을 증강시킬 능력이 부족하다. 외국 시장에서는 첨단 기술 기업이 데이터를 이용하여 시장 대응 능력을 향상시킴으로써 이미 현저한 성과를 거두었지만, 국내에서는 우리나라의 첨단 기술 기업이 대부분의 경우 창업 단계에 있으며, 반응력이 강하지 않다. 데이터를 통해 재무, 마케팅, 재고 관리를 강화하는 것은 여전히 큰 문제가 있다. 오늘날, 어떻게 빅 데이터 시대 정보화의 발전과 발전을 통해 우리나라 공업기업의 자금 회전력과 시장 대응 능력을 향상시킬 수 있을지가 시급히 해결해야 할 문제가 되고 있다. 따라서 우리는 기업 웹 사이트를 구축하여 산업기업의 인지도를 지속적으로 높이고, 점점 더 많은 기업들이 치열한 시장 경쟁에서 확고한 입지를 다지고 더 많은 발전을 이룰 수 있도록 도와야 합니다.

2.3 대 데이터 시대에는 전통산업과 지방산업의 융합도가 높지 않았다. 현재의 빅데이터 시대에는 우리나라 일부 기업들이 데이터 프로젝트를 실시할 때 어느 정도 발전을 이루었지만 현지 기업들과 좋은 관계를 맺지 못하고 첨단 기술과 새로운 정보를 이용해 고객 서비스를 하지 않았다. 전통 공업기업이 현지 기업과 단절되게 하다. 빅 데이터 시대의 조건 하에서, 산업 기업은 정보화를 잘 이용하여 끊임없이 공업 발전을 추진해야 한다.

2.4 기업 정보화 건설은 정부에 큰 의존성을 가지고 있다. 기관이 불완전하기 때문에 일부 기업 관념과 의식이 낙후되어 기업 정보화의 투입은 위험하며, 전환의 성과도 단시간에 완성하기 어렵다. 따라서 기업들은 기술과 인재 양성에 부족한 경우가 많기 때문에 정보화 건설 과정에서 여전히 정부에 크게 의존하고 있다.

3. 대데이터 시대 정보화를 명확히 하고 공업기업이 정보화 건설을 강화하는 지도 사상을 추진하다.

3. 1 중국 국민경제의 발전을 가속화하다. 우리 사회의 정보화 수준을 제고하고 정보화로 기업의 공업 생산액을 부단히 제고하는 것은 현재 우리나라 현대화 건설의 중점이자 우리 나라가 정보화로 사회 생산력 발전을 추진하는 중요한 전략적 조치이다. 현재 우리나라 기업 정보화는 현대 정보기술에 의해 추진되고 있다. 따라서 기업의 깊이를 지속적으로 향상시키고, 기업의 정보 변환 능력을 강화하고, 새로운 정보와 신기술의 진보로 업계의 발전과 발전을 지속적으로 추진해야 한다. 어떤 의미에서 기업 정보화는 기업의 생산 비용, 생산 및 소비를 크게 줄이고 시장 발전의 요구를 더 잘 충족시킬 수 있다. 동시에, 기술 진보의 속도를 가속화하고, 정보화로 산업화를 이끌고, 기업의 경제 효율을 높이고, 기업의 혁신 발전을 촉진해야 한다. 이는 기업의 생산 경영에 존재하는 문제를 해결하고, 공업기업의 추진 역할을 더 잘 발휘하는 데 결정적인 역할을 한다. 빅 데이터 개발의 오늘, 적극적으로 산업 기업 정보화를 추진 하 고, 우리 나라의 국가 경제의 발전과 발전을 가속 뿐만 아니라, 우리는 경제 세계화의 객관적인 요구에 더 잘 적응할 수 있습니다.

3.2 중국 공업기업의 발전을 촉진하는 전략적 사고. 중국 공업기업의 현대화와 국제경쟁력의 부단한 강화는 기업을 주체로 하고, 기술 혁신을 동력으로 하고, 시범기업을 새로운 목표로 발전시키고, 현대기술을 추진하고, 정보화로 공업화를 이끌고, 기업의 최적화 업그레이드를 촉진하는 데 중요한 역할을 한다.

4 가지 주요 데이터 하에서 기업 정보 구축

4. 1 기업 정보화 과정에서의 데이터 보안 관리 빅 데이터 환경에서 정보 시스템은 서로 연결되어 밀접하게 관련된 생태계를 형성합니다. 큰 데이터의 환경은 데이터 공유 시 기업 자체의 영업 비밀을 누설하는 것과 같은 위험을 초래할 수 있습니다. 많은 민감한 데이터의 소유권과 사용권은 명확하게 정의되지 않았습니다. 데이터 저장 및 보안 조치가 충분하지 않습니다. 데이터는 * * * 즐길 수 있으며, 대규모 환경에서 데이터를 즐길 수 있도록 하는 동시에 데이터 보안에도 주의해야 합니다. 정보 보안 관리의 내용 중 하나는 전송 중 데이터가 변조되거나 유출되지 않도록 보장하는 것입니다. 기업은 정보화 건설에서 데이터 보안 문제에 대한 통제와 관리를 강화하고, 빅 데이터 시대에 가져온 새로운 데이터 보안 문제를 해결하고, 빅 데이터 시대의 정보 보안 관리 임중 (Information Security Management Foundation) 를 강화해야 합니다.

4.2 기업 정보화 건설에서 중대 데이터 기반 플랫폼 구축. 빅 데이터 시대의 발전은 완벽한 정보 인프라가 필요하며, 전력 공급국의 기존 정보 인프라는 빅 데이터 시대의 발전 요구를 충족시키기에 충분하지 않습니다. 우리는 기본 정보 플랫폼을 구축하고 보완할 때 정보 시스템의 컴퓨팅 능력과 데이터 소화력뿐만 아니라 데이터 자원의 확장과 통합에 초점을 맞추어야 합니다. 업계에서는 오늘날의 클라우드 컴퓨팅 기술이 다양한 산업 기업의 데이터 서비스 요구를 충족하는 정보 인프라 플랫폼을 구축할 수 있다고 널리 믿고 있습니다. 따라서 우리 전원 공급국은 정보 기반 플랫폼을 구축하고 보완하기 위해 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여 대용량 데이터의 저장 및 처리 능력을 더욱 높여야 합니다.

4.3 기업 정보 응용 시스템은 점차 통합과 지능화 시대로 접어들었다. 빅데이터 기술이 산업기업을 가장 끌어들이는 것은 그것의' 대' 가 아니라' 사용'-통합, 분석 및 활용이다. 우리나라 기업이 정보화 건설 과정에서 항상 대량의 데이터를 생성하는 것은 불가피한 현상이다. 이 시점에서 이러한 방대한 데이터를 통합하고 활용하는 방법은 기업이 정보화 건설을 더욱 강화하기 위해 해결해야 할 장애물이다. 빅 데이터 정보 애플리케이션 시스템은 데이터 활용 방법에 헤아릴 수 없는 가치를 지니고 있으며, 빅 데이터 애플리케이션 시스템이 작동하기 전에 기업은 시스템 모델과 데이터 사양을 통합해야 하는 필요성이 절실합니다. 빅 데이터 시대의 발전과 추진에 따라 우리 기업은 정보 응용 시스템을 지능화 단계로 끌어올렸다.

4.4 기업 정보화 환경 건설을 강화하여 공업 기업 정보화를 위한 환경 보장을 제공하다. 기업 현대화 인센티브 메커니즘을 확립하여 기업 정보화 수준을 실질적으로 높이다. 기업 정보화 수준을 더욱 향상시키고, 기업 관리 모델 혁신을 지속적으로 추진하며, 기술 협력 분야의 혁신 발전을 강화하고, 외국의 선진 경험과 혁신 발전 패러다임을 도입하여 기업 정보화를 추진하고, 기업의 전반적인 수준을 지속적으로 향상시키고, 낙후된 생산 관리 모델을 개조하고, 기업 발전 진보를 강화하고, 정보기술이 진정으로 공업 기업 발전을 위한 역량을 제공하고, 기업 정보화를 위한 조건을 마련하도록 한다. 빅 데이터 시대에, 산업 기업은 또한 다양 한 형태와 미디어를 최대한 활용 해야 합니다, 기업의 정보 선전 강도를 증가, 업데이 트 및 기업의 최신 정보 기술의 대중화를 강화, 그래서 기업은 좋은 정보 분위기를 형성 합니다. 또한 기업은 빅 데이터 시대의 정보화를 활용하고 네트워크화된 서비스 플랫폼을 구축하여 산업 기업의 이미지와 서비스 능력을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

5 대 데이터 시대 기업이 직면한 기회와 도전

5. 1 정보 건설 결함. 첫째, 대부분의 기업은 정보 구축에서 단순한 응용 정보 기술 일 뿐이며 데이터가 우리에게 가져올 엄청난 가치를 인식하지 못합니다. 둘째, 많은 대형 공기업은 정책 보호로 위기의식이 약해 정보화 건설에서 더디게 다른 외자나 합자기업에 뒤처질 수 있다. 또한 많은 기업들이 정보화 건설에서 빅 데이터 기술의 중요성에 대한 인식이 부족하고, 기업 관리에 빅 데이터를 적용하는 것이 부족하여 기업 관리 비용이 높고 효율성이 떨어집니다.

5.2 빅 데이터 시대의 기회를 파악하십시오. 빅 데이터 시대의 도래는 기업에 혁명적인 영향을 미칠 것이다. 빅 데이터의 분석 및 마이닝을 통해 기업은 자체 정보 관리 프로세스를 최적화하고 세분화되고 데이터 중심 관리로 나아갈 수 있습니다. 기업의 전통적인 관리 및 운영 모델이 바뀌고, 큰 데이터는 기업의 의사 결정 센터가 되며, 시장에 대한 기업의 대응 능력을 높이고, 기업의 관리 비용을 절감할 수 있습니다. 업종, 규모에 따라 대기업이 빅데이터 발전에 다양한 영향을 받고 있습니다. 일반적으로, 빅 데이터 기술의 응용이 깊어질수록 기업이 흡수하는 가치가 커진다. 현재 기업이 주로 해야 할 일은 빅 데이터 기술을 이용하여 정보화 수준을 지속적으로 향상시키고 빅 데이터의 응용을 적극적으로 탐구하는 것이다.

5.3 빅 데이터 문제를 해결하기위한 조치. 빅 데이터 시대의 도래는 우리 기업에게 기회와 도전을 가져왔다. 이러한 도전에 직면하여 우리 기업은 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다. 첫째, 각 분야의 협력을 강화하고, 각 관련 기술 분야의 전문가들은 협력을 강화하고, 공승해야 합니다. 두 번째는 효율적인 데이터 집약적 컴퓨팅 방법을 개발하는 것이며, 과학자들은 R&D 를 강화해야 합니다. 셋째, 정보화 응용 과정에서 끊임없이 조정해야 하고, 구체적인 문제에 부딪히면 구체적으로 분석해야 한다.

6 끝말

빅 데이터 시대가 도래함에 따라 전 세계 많은 기업들이 정보화 건설의 다양한 기회와 도전에 직면하고 있습니다. 이런 상황에서 어떤 기업이 가장 빠른 속도로 새로운 형태의 데이터 패턴에 적응하고 익숙해질 수 있는지, 최신의 가장 효율적인 데이터 처리 방법을 숙지하고 파악할 수 있다면, 그 기업은 정보화 건설에서 우위를 점하고 주도권을 잡을 수 있을 것이다. 빅 데이터 시대는 글로벌 지향적이기 때문에 국제적 행보를 따라잡기 위해 일부 국가를 능가하기 위해 국내 많은 기업들이 빅 데이터 기술 연구에 투입해 가능한 한 빨리 정보화 건설을 수립하고 보완하고 핵심 경쟁력을 높이며 미래의 발전 전망에 대한 강력한 지지를 찾기 시작했다.

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