이제 빅데이터는 더 이상 새로운 단어가 아니며 대중들에게도 친숙한 모바일 인터넷 시대의 금이라고 할 수 있다.
'빅데이터 산업 발전 전망 및 투자전략기획 분석 보고서'(첸잔산업연구소 발표) 통계에 따르면, 2017년 중국 빅데이터 산업 규모는 4700억 위안에 달했다. 2020년에는 중국 빅데이터 시장의 생산량이 1조 달러를 넘어설 것으로 예상된다. 빅데이터 시장의 급속한 발전과 함께 기업의 의사결정자들은 빅데이터 활용에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있으며, 기업이 어떻게 빅데이터를 활용하여 빠르게 성장할 수 있을지도 관심의 초점이 되었습니다.
빅 데이터에서 비즈니스 가치를 추출하는 네 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.
고객 그룹을 세분화한 다음 각 그룹에 대한 특별 서비스를 맞춤화합니다.
실제 환경을 시뮬레이션하고 새로운 요구 사항을 발견하며 투자 수익을 높입니다.
부서 간 연결을 강화하고 전체 관리 체인과 산업 체인의 효율성을 향상시킵니다.
서비스 비용을 절감하고 숨겨진 단서를 찾아 제품과 서비스를 혁신하세요.
기업의 경우 100가지 이론은 실제로 성공적인 벤치마크만큼 실용적이지 않습니다. Amazon, Facebook, Google, LinkedIn, Tencent, Alibaba 및 Baidu에 이르기까지 모두 사용자 등록 및 운영이 많습니다. 정보화, 자연스러운 빅데이터 기업으로 거듭나겠습니다.
현재로서는 빅데이터에서 최고의 가치를 발견한 기업이 있다면 아마도 그 답은 아마존일 것이다.
아마존 역시 막대한 양의 데이터를 처리해야 하는데, 이러한 거래 데이터의 직접적인 가치는 훨씬 더 크다. 아마존은 (국내 많은 전자상거래 기업이 포지셔닝하는 '소매회사'가 아닌) '정보회사'로서 각 사용자의 구매 행동에 대한 정보를 얻을 뿐만 아니라 웹사이트에 각 사용자의 모든 활동을 기록합니다. 페이지에 머문 시간, 사용자의 댓글 조회 여부, 각 검색어의 키워드, 검색한 제품 등 이러한 높은 민감도와 데이터 가치에 대한 강조, 강력한 마이닝 기능 덕분에 Amazon은 기존 운영 방식을 훨씬 뛰어넘게 되었습니다.
Amazon CTO Werner Vogels는 CeBIT에서 빅 데이터에 관한 초기 연설에서 참석자들에게 빅 데이터 시대의 Amazon 비즈니스 청사진을 설명했습니다.
아마존은 오랫동안 빅데이터 분석을 통해 고객을 찾고 고객 피드백을 얻으려고 노력해 왔습니다. "이 과정에서 데이터가 클수록 결과가 더 좋다는 사실을 알게 될 것입니다. 일부 기업은 비즈니스에서 계속해서 실수를 저지르는 이유는 운영 및 의사 결정을 뒷받침할 데이터가 충분하지 않기 때문입니다."라고 Vogels는 말했습니다. , "데이터의 세계에서 기업은 무한한 가능성을 갖게 될 것입니다." 신흥 기술 기업을 지원하는 인프라부터 콘텐츠를 소비하는 모바일 장치까지 Amazon의 촉수는 더 넓은 영역에 도달했습니다.
권장 사항: Amazon 비즈니스의 모든 측면은 '데이터 기반'의 존재와 분리될 수 없습니다. 아마존에서 물건을 구매한 친구들은 아마존의 추천 기능에 익숙할 것입니다. "X 제품을 구매한 사람들은 Y 제품도 구매했습니다"라는 추천 기능은 매우 간단해 보이지만 동시에 이러한 정확한 추천 결과는 매우 효과적입니다. 파생 과정도 매우 복잡합니다.
예측 : 사용자 수요 예측(Demand Forecasting)은 과거 데이터를 통해 사용자의 미래 요구를 예측하는 것입니다. 책, 휴대폰, 가전제품 등 Amazon 내부적으로 Hard Line이라고 부르는 제품은 "표준 제품"이라고 생각할 수 있지만(반드시 그런 것은 아님) 예측이 비교적 정확하며 관련 제품도 예측할 수 있습니다. . 속성 요구 사항. 그러나 의류와 같은 소프트 수요(Soft Line) 제품의 경우 Amazon은 10년 이상의 작업 후에도 이를 잘 예측할 수 없었습니다. 이러한 제품은 사용자의 색상 및 스타일 선호도와 같은 너무 많은 간섭 요인의 영향을 받기 때문입니다. , 착용 잘 맞나요, 배우자나 친구들이 좋아하나요... 이런게 너무 변동성이 심해요.
테스트: Amazon 웹사이트의 특정 텍스트 페이지가 우연히 나타났다고 생각하시나요? 실제로 Amazon은 전환율이 가장 높은 솔루션을 찾기 위해 웹사이트에서 새로운 디자인 솔루션을 계속 테스트할 것입니다. 전체 웹 사이트의 레이아웃, 글꼴 크기, 색상, 버튼 및 기타 모든 디자인은 실제로 많은 신중한 테스트를 거쳐 최적의 결과입니다.
기록: Amazon의 모바일 애플리케이션은 사용자에게 원활한 유비쿼터스 경험을 제공할 뿐만 아니라 휴대폰에서 데이터를 수집하여 각 사용자의 선호도를 심층적으로 이해할 수 있도록 해줍니다. Fire와 내장된 Silk 브라우저는 사용자 행동 데이터를 하나씩 기록할 수 있습니다.
데이터 기반 접근 방식은 위 영역에만 국한되지 않습니다. Amazon에게 빅데이터는 큰 매출을 의미합니다. 데이터는 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지를 보여주며, 새로운 비즈니스 벤처는 데이터에 의해 지원되어야 합니다. Amazon은 장기적으로 데이터에 중점을 두어 더 저렴한 가격에 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
아주 대표적인 사례도 있는데, 최근 몇 년간 커뮤니티 마케팅으로 인기를 끌고 있는 샤오홍슈다.
다른 전자상거래 플랫폼과 달리 Xiaohongshu는 커뮤니티에서 시작되었습니다. 2016년 초 Xiaohongshu는 콘텐츠 수동 작업을 기계 배포로 변경했습니다. 빅데이터와 인공지능을 통해 커뮤니티의 콘텐츠를 관심 있는 사용자에게 정확하게 매칭시켜 사용자 경험을 향상시킵니다.
오늘날의 Xiaohongshu는 더 이상 단순한 소셜 공유가 아니라 빅 데이터 분석과 백그라운드의 지능적인 푸시를 기반으로 궁극적으로 긍정적인 폐쇄 루프 피드백을 형성합니다.
위의 두 가지 빅데이터 서비스 사례를 통해 데이터팀이 데이터 소스부터 시작하여 데이터까지 많은 일을 완료해야 하기 때문에 실제로는 매우 독립적인 팀임을 확인하기 어렵지 않습니다. . R&D의 경우, 규율검사위원회와 동일하며 데이터 모니터링을 위해 데이터 회전을 조직하고 조정해야 하며 일부 데이터 집계, 마이닝 및 개발을 완료하기 위해 R&D와 협력해야 합니다. 비즈니스의 경우에는 R&D와 동일하며 보고서와 해당 제품을 출력해야 하기 때문에 효율적인 데이터 팀을 구성하는 방법을 많은 기업에서 모색하고 있으며 그것이 불분명하고 불분명하다고 느낍니다.
기업이 독자적으로 데이터 플랫폼을 개발하고 데이터 분석팀을 꾸리려면 엄청난 노력이 필요할 것이다. 기업 데이터의 유형은 대략 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
기존 기업 데이터: CRM 시스템의 소비자 데이터, 기존 ERP 데이터, 재고 데이터 및 계정 데이터 등이 포함됩니다.
기계 및 센서 데이터: 통화 기록, 스마트 미터, 산업용 장비 센서, 거래 데이터 등 포함
소셜 데이터: 사용자 행동 기록, 피드백 데이터 등 포함 웨이보(Weibo), 위챗(WeChat) 등 소셜미디어 플랫폼.
이론적으로 대부분의 기업은 빅데이터 발전으로 이익을 얻을 것입니다. 하지만 데이터 부족과 실무자 스스로의 부족으로 인해 중소 스타트업의 경우 자체 개발 비용이 너무 높습니다. 재정적 자원이 있는 전통적인 기업도 많은 양의 데이터를 생성하지만 데이터 소스가 지저분하고 연구 개발은 물론이고 통일된 저장 방법도 없습니다. 데이터 분석을 위해 사람을 고용하더라도 어디서부터 시작해야 할지 모릅니다. 무엇을 해야 할까요?
실제로 데이터의 가치는 획득, 저장, 처리, 마이닝 및 분석, 그리고 최종적으로 비즈니스 의사 결정을 지원하는 시각화에 있습니다. 이를 기업 프로세스에 실제로 적용하려면 전문 도구나 플랫폼에 의존해야 합니다. Guiyun Intelligence가 만든 빅 데이터 시스템 솔루션은 기존 기업의 디지털화 및 지능적 업그레이드를 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업이 안정적이고 효율적인 운영 메커니즘을 구축하도록 지원하고 기업이 비용 절감, 효율성 증대 및 신속한 비즈니스 개발을 달성하도록 촉진합니다.
새로운 지능형 기술을 통해 기업은 새로운 지평을 열고 더 광범위한 비즈니스 모델을 탐색하며 최대의 비즈니스 가치를 달성할 수 있습니다. 이 제품은 배포 및 사용이 쉽습니다. 중소기업은 Guiyun Intelligence에서 제공하는 클라우드 서비스를 사용할 수 있으며, 대기업은 이를 민영화하여 자체 서버에 배포할 수 있습니다. 관심 있는 분은 공식 웹사이트를 방문하여 자세한 내용을 확인하세요.