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비즈니스 지원에서 비즈니스 의사 결정에 이르기까지 빅데이터의 상업적 매력은 어디에나 있습니다.

빅 데이터의 상업적 매력: 비즈니스 지원에서 비즈니스 의사 결정에 이르기까지

전자상거래, 소셜미디어, 모바일 인터넷, 사물인터넷의 출현은 사람들의 생활과 업무 방식을 크게 변화시켰다. 그들은 세계에 큰 변화를 가져왔고, 동시에 큰 데이터 시대도 진정으로 도래했다. 기존 데이터에 비해 큰 데이터는 크게 세 가지 측면에 반영됩니다. 즉, 엄청난 양의 데이터, 풍부한 데이터 유형, 광범위한 데이터 소스입니다. 빅 데이터의 세 가지 주요 기능은 엔터프라이즈 IT 인프라를 조용히 바꿀뿐만 아니라 사용자가 데이터와 비즈니스 가치 간의 관계를 재고하도록 유도합니다.

빅 데이터의 가치

오늘날의 기업에게 데이터는 중요한 전략적 자산이며, 새로운 시대에는 데이터가 석유처럼 소중하다. 만약 당신이 큰 데이터의 가치를 보고 신속하게 행동할 수 있다면, 당신은 미래의 상업 경쟁에서 선두를 차지할 것입니다. 실제로 미국 오바마 정부는 이미 2 억 달러를 투자하여' 빅 데이터 연구 및 개발 계획' 을 출범시켜 기업들이 방대한 양의 데이터를 수집하고 정부 차원에서 정보를 분석하도록 독려했다. 하경상 () 인텔 아시아 태평양 R&D 유한공사 사장은 "정보 데이터는 2 1 의 세계 석유이며, 석유는 채굴, 정제, 결국 휘발유 등 화학물질로 변해야 그 가치를 드러낼 수 있다" 고 말했다. 큰 데이터는 석유처럼 분석과 처리 없이 저장만으로는 그 가치를 반영할 수 없다. "

그림 1: 전 세계 유명 연구기관인 IDC 가 전 세계 데이터 증가 및 데이터 유형 분포를 조사하고 예측합니다. 비정형 데이터 및 컨텐츠 데이터는 기존의 정형 데이터에 비해 빠르게 증가하고 있으며 엄청난 가치를 지니고 있습니다.

모든 기업은 데이터와 같은 전략적 자원의 가치를 충분히 발굴하여 보다 정확한 경영 결정을 내리고자 합니다. 과거에는 기존의 비즈니스 인텔리전스가 기업 정보 시스템 자체에서 생성된 비즈니스 데이터 분석으로 제한되었으며, 그 중 대부분은 데이터베이스와 같은 구조화된 데이터였습니다. 구조화되지 않은 데이터가 엔터프라이즈 데이터의 주력군이 됨에 따라 기존의 비즈니스 인텔리전스 접근 방식은 이미 현저히 뒤쳐졌습니다. 전통적인 비즈니스 지능은 차에 앉아 백미러를 통해 뒤에서 일어나는 일을 관찰하는 것과 같습니다. 빅 데이터 분석은 사용자가 앞으로 일어날 수 있는 일을 볼 수 있는 미래 지향적인 망원경과 같다. 그 이유는 대형 데이터 분석이 구조화 및 구조화되지 않은 데이터의 합계를 기반으로 하기 때문입니다. 데이터 분석의 포괄적으로는 전통적인 비즈니스 인텔리전스와 비교할 수 없기 때문입니다. 즉, 분석 구조를 통해 기업에 보다 포괄적이고 정확한 비즈니스 통찰력을 제공할 수 있습니다.

그림 2: 전 세계 유명 컨설팅 회사인 맥킨지가 다양한 업종에서 생성된 데이터 유형을 분석합니다. 맥킨지 글로벌 연구소는 거의 모든 산업에서 대량의 비정형 데이터가 생성되고 있다고 생각합니다.

빅 데이터는 전통적인 엔터프라이즈 데이터의 경계를 깨고 과거 비즈니스 인텔리전스가 내부 비즈니스 데이터에만 의존하는 상황을 변화시켰습니다. 배후의 상업적 가치는 만만치 않다. IDC 는 빅 데이터 관련 보고서에서 빅 데이터의 비즈니스 가치에 초점을 맞추고 있습니다. 즉, 업계 선두 기업은 다른 기업과 근본적으로 다릅니다. 업계 최고의 기업은 새로운 데이터 유형을 데이터 분석에 적극적으로 도입하여 비즈니스 의사 결정에 대해 보다 정확한 판단을 내릴 것입니다. 새로운 분석 기술과 새로운 데이터 유형을 도입하지 않는 기업들은 앞으로 업계의 리더가 되지 않을 것이다. 본질적으로, 이것은 기업이 사고의 관점에서 과거의 관점을 완전히 전복시킬 것을 요구한다. 향후 기업에서 빅 데이터의 역할은 절대 지지자가 아니라 비즈니스 의사 결정과 비즈니스 가치 결정에 중요한 역할을 합니다.

지원에서 의사 결정에 이르기까지

서버, 스토리지, 네트워크, PC 와 같은 하드웨어 시설에서 CRM, ERP, PLM 과 같은 애플리케이션 소프트웨어에 이르기까지 기존 IT 는 본질적으로 기업의 모든 비즈니스 프로세스를 지원합니다. 전통적인 비즈니스 정보 분석은 비즈니스 의사 결정에 중요한 역할을 할 수 있지만 오늘날의 빅 데이터 시대에는 전통적인 비즈니스 정보 분석이 어려움을 겪고 있습니다. 빅 데이터의 가치는 각 업계 사용자가 보다 정확한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 더 큰 비즈니스 가치를 실현할 수 있다는 것입니다. 탄생일로부터 의사결정의 관점에서 출발한다.

그림 3: 글로벌 유명 컨설팅 회사인 맥킨지가 미국의 여러 업종에서 빅 데이터 기술을 적용함으로써 얻을 수 있는 잠재적 가치를 평가합니다.

맥킨지는 빅데이터가 전 세계에 과소평가할 수 없는 상업적 가치를 창출하고 있다고 생각한다. 첫째, 큰 데이터는 엔터프라이즈 데이터의 정확성과 적시성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 기업의 거래 마찰 비용도 줄일 수 있습니다. 더 중요한 것은, 큰 데이터는 기업이 대량의 데이터를 분석하고, 시장의 기회를 더 발굴하고, 결국 기업의 제품 개발 시간을 단축하고, 기업의 비즈니스 모델, 제품 및 서비스에 대한 혁신을 향상시키며, 기업의 경영 의사 결정 수준을 크게 향상시키고, 기업 경영 위험을 줄일 수 있다는 것이다.

사실 큰 데이터는 우리에게서 그리 멀지 않다. 실생활에는 미래의 비즈니스 의사 결정에서 빅 데이터의 중요한 역할을 충분히 보여주는 살아있는 사례가 많이 있습니다. 예를 들어, 20 1 1 년, 영국 헤지펀드 드윈트 자본시장 (Derwent Capital Markets) 은 4000 만 달러를 투자하여 처음으로 소셜 네트워크를 기반으로 헤지펀드를 설립했다. 이 기금은 트위터의 데이터 콘텐츠를 통해 시장 정서를 감지하여 투자한다. 캘리포니아 대학 리버사이드도 20 12 에서 트위터 소식 분석을 통해 주식 상승세를 예측했다.

그림 4: 영국 헤지펀드 드윈트 자본시장 (Derwent Capital Markets) 은 트위터 데이터 분석을 통해 주식시장 변동을 예측했다. 이 응용 프로그램은 데이터를 실시간으로 분석하여 보다 정확한 투자 추세를 얻을 수 있는 일반적인 대용량 데이터 응용 프로그램입니다. 그림에서 빨간색 선은 트윗의 "냉정함" 값을 나타냅니다. 파란색 선은 3 일 후 도지의 변화를 나타낸다. 이 두 선분의 겹치는 부분에서' 조용한' 지수는 도지 3 일 후의 파장 지수를 예측했다. 그림에서 볼 수 있듯이, 빨간색과 파란색 선은 종종 비슷한 추세를 가지고 있다.

IT 가 기업과 개인의 모든 측면에 점점 더 침투하고 있는 오늘날, 빅데이터는 점차 많은 업계 기업들이 상업적 가치를 실현하는 가장 좋은 방법이 될 것이라고 할 수 있습니다. IDC 중국 기업 시스템 및 소프트웨어 연구부 고위 연구관리자인 주진강은 "큰 데이터가 향후 몇 년 동안 점차 더 많은 업종으로 발전할 것이라는 데는 의심의 여지가 없다" 고 말했다. 인터넷과 통신 외에도 정부, 금융, 제조업 등 다른 산업들도 큰 데이터를 적용하기 시작할 것이다. " 물론, 빅데이터의 의사결정 효과에 의문을 제기할 수도 있지만, 빅데이터가 비즈니스 의사결정의 패턴과 방법을 완전히 변화시키고 있다는 것은 부인할 수 없다. 빅데이터는 IT 가치가 기업 비즈니스 지원에서 기업 의사 결정으로의 전환을 가장 잘 표현한 것입니다.

그림 5: 미국 텍사스 대학의' 유효 데이터의 비즈니스 영향 측정' 보고서에 따르면 데이터 활용도 향상 10% 가 업계 1 인당 생산량의 평균 증가에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 특히 소매업에서는 데이터 활용도 향상 10% 가 1 인당 생산량을 49% 증가시킬 수 있습니다.

또한 기업의 경영 결정은 강한 업계 특징을 가지고 있다는 점도 주목할 만하다. 대기업마다 빅 데이터 분석에 대한 수요가 다르며, 심지어 업종별 관계로 인해 이러한 수요는 천차만별일 수 있습니다. 이를 위해서는 대용량 데이터 솔루션에 우수한 데이터 분석 기능뿐 아니라 여러 업계의 지식도 포함되어야 합니다. IDC 중국 기업 시스템 및 소프트웨어 연구부 수석 연구관리자인 주진강은 "전통적으로 빅데이터는 매우 복잡하여 패키지화된 분석 애플리케이션 솔루션을 형성할 수 없다" 고 말했다. 하지만 앞으로 몇 년 동안 한 업종의 응용은 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 또한 더 많은 업계 ISV 가 대형 데이터 플랫폼에 가입하여 이 대형 데이터 플랫폼을 기반으로 애플리케이션을 개발할 것입니다. " 본질적으로 기업 사용자가 비즈니스 의사 결정에 필요로 하는 것은 유연하고 신뢰할 수 있는 인프라, 강력한 데이터 분석 기능, 풍부한 업계 분석 기능을 포함한 포괄적인 대규모 데이터 솔루션입니다. 단지 몇 세트의 오픈 소스 소프트웨어와 장비만으로는 기업의 경영 결정에 대한 장기적인 요구를 충족시킬 수 없다. 인텔 아시아 태평양 R&D 유한공사 사장 하경상 박사는 "빅데이터는 기술적인 문제가 아니다" 고 말했다. 인텔은 빅 데이터에 종합적인 빅 데이터 솔루션이 필요하다고 생각합니다. 우수한 인프라를 제공하는 동시에 인텔은 Hadoop 소프트웨어 플랫폼을 최적화하고 소프트웨어 서비스를 제공하는 데 주력하고 있으며, 더 중요한 것은 분석 도구와 사용자 인터페이스를 위한 다양한 업계 솔루션을 맞춤형으로 구성할 것입니다. 또한 인텔은 여러 업계의 ISV 와 다각적인 협력을 통해 완벽한 대용량 데이터 솔루션을 구축했습니다. "

비즈니스 지원에서 비즈니스 의사 결정에 이르기까지 빅데이터의 상업적 매력이 점차 드러나고 있다. 이 상업의 빠른 정보화, 사교화, 모바일의 시대에 큰 데이터는 대부분의 업종에서 사용자의 상업적 가치를 실현하는 가장 좋은 지름길이 될 것이다. 우리가해야 할 일은 본질을 인식하고, 생각을 바꾸고, 미리 대비하고, 계획을 세우고, 빅 데이터 시대의 무한한 비즈니스 기회를 포착하는 것입니다.

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