빅 데이터 산업은 무공해, 친환경, 저투입, 고부가가치의 특징을 가지고 있으며, 우리나라가 과거 자원형 경제 성장 방식을 바꾸고' 인터넷+'행동계획을 추진하고, 국가 제조업 30 년 발전 목표를 실현하는 데 전략적 의의가 있다. 지난 몇 년 동안 국내 대형 데이터 업계는 토론이 많았고, 땅이 적었고, 비즈니스 모델은 초기 단계에 있었고, 업계는 두 가지 극단에 처해 있었다. 하나는 과열로 인한 거품과 산업 위험이었다. 하나는 빅데이터가 단지 투기일 뿐, 여전히 전통적인 관리 이념과 비즈니스 모델을 고수하고 있다는 것이다. 하지만 20 15 에 접어들면서 빅데이터 업계는 거품에 작별을 고하고 보다 실용적인 발전 단계에 접어들면서 업계의 초기 단계에서 성장기에 접어들었다. 현재, 어떻게 큰 데이터를 실현할 것인가는 이미 업계 탐구의 중요한 방향이 되었다.
B2B 대용량 데이터 교환
국내외 회사들이 모두 빅 데이터 거래를 추진하고 있다. 현재 우리나라는' 국가대표팀' B2B 빅 데이터 교환 모델을 탐구하고 있다.
2065438+2004 년 2 월 20 일, 국내 최초의 데이터 거래업계 기구인 중관촌 대데이터 거래산업연맹이 설립되었다. 같은 날 중관촌 수해대 데이터 거래 플랫폼이 온라인상에서 대형 데이터 거래 서비스 플랫폼을 포지셔닝했다. 20 15 4 월 15 일 귀양대데이터거래소가 본격적으로 운영돼 첫 대데이터 거래를 마쳤다. 귀양대데이터거래소가 완성한 첫 번째 데이터거래의 판매자는 선전시 텐센트 컴퓨터시스템유한공사와 광동디지털 광동연구원이며 구매자는 경동운플랫폼과 김종데이터시스템유한공사 20 15 년 5 월 26 일입니다. 귀양 국제 빅 데이터 산업 박람회 20 15 및 글로벌 빅 데이터 시대 귀양 정상회담에서 귀양 빅 데이터 거래소는' 20 15 중국 빅 데이터 거래 백서' 와' 귀양 빅 데이터 거래소 702 협약' 을 발표하여 빅 데이터 거래소의 성격, 목적, 거래 대상을 발표했다.
컨설팅 연구 보고서
국내 자문 보고서의 데이터는 대부분 국가통계청 등 부처의 통계에서 나온 것이다. 전문 연구원들은 데이터를 분석 및 발굴하고, 각 업종의 양적 특징을 파악한 다음,' 시장 조사 분석 및 개발 컨설팅 보고서' 에서 흔히 볼 수 있는 질적 결론을 내린다. 예를 들어, "20 15-2020 년 중국 통신 장비 산업 시장 연구 분석 및 개발 컨설팅 보고서" "20 15-2020 년 중국 모바일 산업 판매 상황 분석 및 개발 전략" "20/KLOC-0
각 업종별 분석 보고서는 업계 내 수많은 기업에 지적 성과, 기업 운영, 마케팅 등에 대한 데이터 참조를 제공하여 공급망을 최적화하고, 생산능력 과잉을 피하고, 시장 안정을 유지하는 데 도움이 된다. 통계 부서의 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 기반으로 하는 전문 연구로, 기존의 일대다 업계 대형 데이터 비즈니스 모델입니다.
데이터 마이닝 클라우드 컴퓨팅 소프트웨어
클라우드 컴퓨팅의 출현은 중소기업이 대량의 데이터를 분석할 수 있는 저렴한 솔루션을 제공하는 반면, SaaS 모델은 클라우드 컴퓨팅의 가장 큰 매력입니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스의 SaaS 소프트웨어는 데이터 마이닝 및 데이터 클리닝을 위한 타사 소프트웨어 및 플러그인을 제공합니다.
업계 전문가들은 빅데이터 = 대용량 데이터+분석 소프트웨어+마이닝 프로세스, 강력한 분석 소프트웨어를 통해 다양한 데이터 마이닝 서비스를 제공하는 것이 수익 모델이라고 지적했다. 국내 일부 대형 데이터 회사들은 통계 분석, 데이터 마이닝, 비즈니스 인텔리전스를 통합하는 클라우드 기반 대형 데이터 분석 소프트웨어를 개발했습니다. 사용자는 데이터를 플랫폼으로 가져오기만 하면 플랫폼이 제공하는 풍부한 알고리즘과 모델을 활용하여 데이터 처리, 기본 통계, 고급 통계, 데이터 마이닝, 데이터 매핑 및 결과 출력을 수행할 수 있습니다. 데이터는 시스템에 의해 통합 관리되며, 개인 데이터와 공용 데이터를 구분할 수 있으며, 개인 데이터는 보유자만 사용할 수 있도록 하며 다양한 데이터 소스에 대한 액세스를 지원합니다. 모든 업종의 데이터를 분석하는 데 적합하며, 배우기 쉽고, 조작 인터페이스는 간단하고 직관적이다. 일반 사용자는 조금만 알면 사용할 수 있으며, 고급 사용자 자체 모델링을 위한 2 차 개발에 적합합니다.
빅 데이터 컨설팅 및 분석 서비스
기관과 기업의 규모가 클수록 보유한 데이터의 양이 많아집니다. 하지만 대형 인터넷 회사처럼 자체 대형 데이터 분석 팀을 가진 기업은 드물기 때문에 관리 컨설팅을 기반으로 대형 데이터 모델링, 빅 데이터 분석, 비즈니스 모델 변환, 마케팅 기획 등의 서비스를 제공하는 전문 빅 데이터 컨설팅 회사가 있을 것입니다. 큰 데이터를 바탕으로 컨설팅 회사의 결론과 컨설팅 결과가 더욱 설득력있는 것이 기존 컨설팅 회사의 전환 방향이기도 하다. 예를 들어 외국의 한 대형 IT 리서치 컨설팅 회사의 부사장은 공개적으로 구이저우농업에서 빅데이터가 60% 의 투입을 절약하고 80% 의 생산량을 늘릴 수 있다고 밝혔다. 물론 회사는 자신이 축적한 구이저우농업 날씨 토양 등의 데이터와 모델링 분석 능력을 바탕으로 이런 주장을 할 수 있다.
정부 의사 결정 컨설팅 싱크 탱크
당의 18 회 삼중 전회가 통과한' 중앙의 전면적인 개혁 심화에 관한 몇 가지 중대한 문제에 대한 결정' 은 중국특색 신형 싱크탱크 건설을 강화하고 건전한 의사결정상담 제도를 수립할 것을 분명히 제시했다. 우리나라 중앙문서가' 싱크탱크' 라는 개념을 제시한 것은 이번이 처음이다.
최근 몇 년 동안, 현대 싱크 탱크 건설을 지향하는 서비스 국가 발전 전략을 목표로 하는 싱크 탱크들이 신속하게 설립되었다. 중국 싱크 탱크의 수는 2008 년 글로벌 12 에서 현재 2 위로 뛰어올랐다. 빅 데이터는 싱크 탱크의 핵심이다. 데이터가 없으면, 싱크탱크의 예측과 분석은 모두 수동적인 물이 될 것이다. 방대한 양의 정보가 범람하는 상황에서도 싱크 탱크는 정보의 빗질과 통합 능력을 향상시키기 위해 빅 데이터 분석에 의존해야 합니다.
연구에 따르면 행동의 93% 는 예측 가능합니다. 사건을 디지털화하고, 공식화하고, 모델링하면, 사실 얼마나 복잡한 사건들이 모두 예측할 수 있는 법칙을 가지고 있으며, 사건의 발전 추세는 매우 예측할 수 있다. 빅데이터의 응용은 정부의 효율성과 의사결정의 과학성을 지속적으로 높일 것이라는 것을 알 수 있다.
자체 플랫폼 빅 데이터 분석
빅 데이터의 가치는 점차 모든 업종에서 인식되고 있으며, 방대한 고객층을 보유한 중대형 기업도 기업 내 ERP 시스템의 정보 흐름에 포함된 대형 데이터를 분석하기 위한 자체 플랫폼을 개발하기 시작했습니다. 데이터는 기업 내 의사 결정, 운영, 현금 흐름 관리, 시장 개척 등을 지도합니다. , 그리고 기업의 내부 가치 사슬을 늘리는 데 중요한 역할을 합니다.
분석 1.0 시대에 데이터 웨어하우스는 분석의 기초로 여겨졌다. 2.0 시대에 회사는 주로 Hadoop 클러스터와 NoSQL 데이터베이스에 의존했다. 3.0 시대의 새로운' 민첩한' 분석 방법과 기계 학습 기술이 더 빠른 속도로 분석 결과를 제공하고 있다. 더 많은 기업들이 전략 부문에 수석 분석가를 설치하여 지식 구조와 마케팅 경험이 풍부한 사람들을 조직하여 다양한 유형의 데이터를 혼합해서 분석합니다.
빅 데이터 투자 도구
증권 시장 행동과 각종 지수는 투자자들의 분석, 판단, 정서와 큰 관계가 있다. 2002 년에 노벨 경제학상은 행동경제학자 카니만과 실험경제학자 스미스를 수여받았다. 행동경제학은 주류 경제학에 의해 받아들여지기 시작했고, 행동금융이론은 심리학, 특히 행동과학이론을 금융학에 통합시켰다. 실생활에서 사용자 데이터가 많은 인터넷 회사는 자신의 포럼, 블로그, 뉴스 보도, 문장, 네티즌의 사용자 정서 및 투자 행위를 주식시장과 연결시켜 인터넷의 행동 데이터를 연구하고 핫스팟과 시장 정서에 초점을 맞추고 자신의 투자 포트폴리오를 동적으로 조정하고 빅 데이터 펀드와 같은 빅 데이터 투자 도구를 개발합니다. 이러한 투자 도구는 큰 데이터를 투자 재테크 상품으로 직접 변환합니다.
방향 조달 온라인 거래 플랫폼
데이터 분석의 결과는 종종 다른 업계의 비즈니스 기반입니다. 현재 우리나라의 실체경제 전자상거래는 이미 B2C, C2C, B2B 등을 실현하였다. , 심지어 현재 O2O 가 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 하지만 데이터 등 가상물품에 대해서는 아직 전용 인터넷 거래 플랫폼이 없다. 예를 들어 의류 제조업체들은 한 성 시장 고객의 키 체중에 대한 중간 수치와 평균 수치를 필요로 하는 경우, 병원 검진부와 전문 검진기관이 이 데이터의 제공자다. 의류 업체들은 이러한 데이터를 입수함으로써 시장 수요에 맞는 의류를 저렴한 비용으로 생산할 수 있는 정교한 생산을 할 수 있게 될 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 의류, 의류, 의류, 의류, 의류, 의류, 의류, 의류) 타오바오가 쇼핑하는 것처럼 구매자의 요구와 판매자의 제품을 출시할 수 있는' 빅 데이터 지향 구매 플랫폼' 이 있다면 상상해 보십시오. 이런 패턴과 제 3 자 지불 플랫폼을 통해 상품의' 데이터 분석 결론' 이 조용히 떠오른다. 이런 상품은 물류 자원을 점유하지 않고, 환경을 오염시키지 않고, 반응이 빠르지만,' 공급' 이든' 수요' 든 거대한 시장이 있다. 그리고 이 플랫폼을 통해 기본 데이터의 보안을 보장할 수 있다. 대용량 데이터를 위한 조달 서비스 플랫폼은 기본 데이터가 아니라 클리닝을 통해 모델링된 데이터 결과를 거래합니다. 모든 판매자와 바이어는 실명인증을 받고, 신용기록 매커니즘을 세우고, 국가신용체계와 도킹해야 한다.
비영리 데이터 신용 평가 기관
국가가 시민 정보 보호를 형법의 범주에 포함시키기 전에, 시민의 개인 정보는 종종 정찰가로 공개적으로 판매되어' 회색 산업' 을 형성한다. 이에 따라 2009 년 2 월 28 일 통과된 형법 개정안 (7) 은 시민의 개인 정보 판매, 불법 제공 및 시민의 개인 정보 불법 취득 범죄를 늘렸다. 이 법은 특히 국가기관이나 금융, 통신, 교통, 교육, 의료 등의 기관 직원을 지칭하며, 다른 사람에게 시민 개인 정보를 판매하거나 불법으로 제공할 수 없습니다. 그러나 시민 정보는 여전히 각종 시험 기관, 부동산 중개, 낚시 사이트, 사이트 포럼에서 판매되고 있다. 사기 전화, 괴롭힘 전화, 판매전화는 통신업체의 전화 트래픽을 증가시키는 동시에 사회 전체의 신용체계와 시민의 안정감을 파괴하고 있다.
거래 전 거래소가 데이터를 세척했지만 거래소 직원들은 본질적으로 전국의 방대한 데이터를 감시할 수 없었다. 데이터 정리는 형식 요구 사항을 충족하지 않는 데이터만 정리합니다. 주로 데이터 불완전, 데이터 부정확성 및 데이터 중복이 포함됩니다. 따라서 비영리 데이터 신용 평가 기관을 설립하는 것은 매우 필요하다. 국가 신용 정보 시스템의 일환으로 데이터 신용 정보를 기업 및 개인 신용 정보 시스템에 통합하여 암시장 거래가 시장의 정상적인 행위가 되는 것을 방지해야 합니다.
신용평가기관 외에 국가공안부는 앞으로 데이터 안보국을 설립해 사이버 경찰 분야에 포함시켜 영업 비밀과 시민의 프라이버시를 침해하는 기초데이터 판매에 주력할 것으로 보인다.
결론:
빅데이터는 이미 포럼에서 국가지배체계 건설, 마케팅 관리, 생산관리, 증권시장 등 각 방면으로 점차 옮겨갔고, 상업모델도 다양하다. 시장 경험에 따르면 매매가 있으면 상품 경제가 있고, 구체적인 상업 모델은 시장에 의해 결정될 것이다. 최종 사실은 빅 데이터 거래의 상품 경제가 필연적으로' 인터넷+'의 중요한 부분이 될 것이라는 것을 증명할 것이다.