빅 데이터 : 비즈니스 의사 결정을 위해 캡처, 크 런칭 및 사용 방법

동영상: [allshowTV - 한국IBM] 신뢰할 수 있는 비즈니스 의사 결정을 위한 AI 방법론

콘텐츠

빅 데이터 란?
빅 데이터 캡처 및 크 런칭
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
비즈니스 의사 결정을 위해 빅 데이터 활용
도중에 더 큰 데이터

출처 : Lightspectrum / Dreamstime.com

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데이터 플러드를 비즈니스 의사 결정에 유용한 정보로 전환 할 수있는 방법을 찾는 것은 IT 전문가와 C 레벨 임원에게 점점 더 어려운 과제입니다.

엄청난 2.5 엑사 바이트의 데이터가 매일 생성됩니다. 오늘날 전 세계 데이터의 90 %가 지난 2 년 동안 만 생성되었습니다. 이러한 데이터는 기후 정보 수집, 소셜 미디어 사이트, 디지털 사진 및 비디오, 거래 기록 구매 및 휴대폰 GPS 신호 등 모든 곳에서 제공됩니다. 데이터 플러드를 비즈니스 의사 결정에 유용한 정보로 전환 할 수있는 방법을 찾는 것은 IT 전문가와 C 레벨 임원에게 점점 더 어려운 과제입니다. 오늘날 최고의 기술 유행어 중 하나 인 빅 데이터가 등장합니다. 그리고 그것은 아무것도 윙윙 거리지 않습니다. 빅 데이터는 비즈니스를 크게 변화시킬 수있는 힘이 있습니다. 어떻게 작동하는지 살펴 보자.

빅 데이터 란?

"빅 데이터"라는 용어는 기하 급수적으로 증가하고 있으며 기존 데이터베이스 기술 및 기법을 사용하여 분석하기에는 너무 크고 원시적이며 구조화되지 않은 데이터 세트를 나타냅니다. 테라 바이트 또는 페타 바이트에 관계없이 정확한 데이터 양은 해당 데이터를 사용하는 방법보다 문제가 적습니다.

빅 데이터에는 볼륨, 속도 및 다양성의 3 가지 차원이 있습니다. 회사는 데이터의 양이 급격히 증가하고 있으며, 데이터는 훨씬 더 빠른 속도로 생성 및 처리되고 있으며 소셜 미디어 및 모바일 인식 장치와 같은 데이터 유형이 급증하고 있습니다.

그렇다면이 정보 중 어떤 것이 유용합니까? 실제로 빅 데이터가 조직에 가치를 창출 할 수있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 첫째, 빅 데이터는 정보를 훨씬 더 높은 빈도로 투명하고 사용 가능하게하여 상당한 가치를 얻을 수 있습니다. 둘째, 조직이 더 많은 거래 데이터를 디지털 형식으로 작성 및 저장함에 따라 제품 재고에서 병가에 이르기까지 모든 것에 대한 자세한 성능 데이터를 수집 할 수 있습니다. 기업이 데이터 수집 및 분석을 사용하여 통제 된 실험을 수행하고 더 나은 경영 결정을 내리는 방법입니다. 다른 사람들은 기본 예측을위한 데이터를 사용하여 현재 시점에 비즈니스 레버리지를 조정하기 위해 고주파수 지금 방송에 이르기까지합니다.

또한 빅 데이터를 사용하면 고객 및보다 정밀한 제품 또는 서비스를보다 세분화 할 수 있습니다. 이러한 정교한 분석은 의사 결정을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 빅 데이터를 사용하여 차세대 제품 및 서비스 개발을 개선 할 수 있습니다. 예를 들어, 제조업체는 제품에 내장 된 센서에서 얻은 데이터를 사용하여 고유 한 서비스를 제공합니다. (이 모든 데이터를 분류하는 방법은 그 자체로 직업입니다. 데이터 과학자 : 기술 세계의 새로운 록 스타에서 자세히 읽어보십시오.)

빅 데이터 캡처 및 크 런칭

빅 데이터를 캡처하고 크런치하기 위해 회사는 새로운 스토리지, 컴퓨팅 및 분석 기술 및 기술을 배포해야합니다. 기술 과제의 범위와이를 해결하기위한 우선 순위는 회사의 데이터 성숙도에 따라 다릅니다. 그러나 레거시 시스템과 호환되지 않는 표준 및 형식은 데이터 통합을 방지하고 가치를 창출하는보다 정교한 분석을 방해 할 수 있습니다. 즉, 빅 데이터에도 큰 기술이 필요합니다.

몇 가지 새롭고 향상된 데이터 관리 및 데이터 분석 접근 방식은 빅 데이터의 효과적인 관리 및 해당 데이터에서 분석 생성을 지원합니다. 사용되는 실제 접근 방식은 데이터의 양, 다양한 데이터, 관련된 분석 처리 작업의 복잡성 및 비즈니스에 필요한 응답성에 따라 달라집니다. 또한 빅 데이터 환경을 관리, 관리 및 관리하기 위해 공급 업체가 제공하는 기능에 따라 달라집니다. 이러한 기능은 제품 평가를위한 중요한 선택 기준입니다.

빅 데이터 기술에는 Cassandra 및 Hadoop을 포함하여 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계된 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템과 데이터를보고, 분석 및 제시하도록 설계된 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어가 포함됩니다.

버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드

아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.

비즈니스 의사 결정을 위해 빅 데이터 활용

Forrester Research는 조직이 사용 가능한 정보의 5 % 만 효과적으로 사용한다고 추정합니다. 따라서 최적화 및 개선의 여지가 많이 남아 있으므로 비즈니스 의사 결정에 큰 디지털 데이터 세트를 사용하려면 스토리지 및 컴퓨팅에서 분석 및 시각화 소프트웨어 애플리케이션에 이르는 모든 기술 스택을 구성해야합니다. 구체적인 기술 요구 사항과 우선 순위는 구현할 빅 데이터 레버 및 기관 데이터 성숙도에 따라 다릅니다.

문제의 가치가 있습니까? 한마디로 그렇습니다. 빅 데이터 사용의 비즈니스 이점은 분명합니다. 예를 들어, McKinsey Global Institute는 빅 데이터를 효과적으로 사용하는 소매 업체가 운영 마진을 60 % 이상 높일 수 있다고 추정합니다. ROI에 관해서는 그보다 훨씬 나아지지 않습니다.

빅 데이터의 이점을 누리기 위해 McKinsey는 비즈니스 리더가 다음 단계를 수행 할 것을 권장합니다.

모든 데이터 자산 인벤토리
가치 창출 기회와 위험 식별
데이터 중심 조직을 만들기위한 내부 기능 구축
기술 구현을위한 엔터프라이즈 정보 전략 개발
개인 정보 보호, 보안 및 지적 재산과 같은 데이터 정책 문제 해결

데이터 정책 문제는 빅 데이터와 관련하여 특히 중요합니다. 큰 데이터베이스에는 종종 회사 비밀 또는 법으로 보호해야하는 데이터와 같은 매우 민감한 정보가 포함됩니다. 또한 데이터의 가용성과 기밀성간에 절충점이있는 경우가 많습니다. 조직에서 데이터를 유용하고 유용하게 사용하려는 경우 결과적으로 해당 데이터를 둘러싼 보안 수준이 떨어질 수 있습니다. 실시간 의사 결정을 위해 빅 데이터를 처리하려면 데이터의 중앙 집중화가 중요합니다. 그러나 중앙 집중화가 증가함에 따라 기밀 데이터를 격리하고 보호하는 기능이 떨어집니다.

또한 데이터 세트의 크기로 인해 보안 및 개인 정보 제어를 구현하기가 어려울 수 있습니다. 보안상의 이유로 이러한 모든 데이터를 암호화하면 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들고 데이터 처리 속도가 느려져 빠른 의사 결정에 방해가됩니다.

빅 데이터의 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하는 핵심은 위에서 확인한 첫 번째 단계 인 모든 데이터 자산의 인벤토리입니다. 조직이 빅 데이터의 위치와 데이터의 종류를 이해하면 빅 데이터 볼륨을 처리 할 수있는 보안 기술에 투자하여 기밀 정보를 보호하는 등의 단계를 수행 할 수 있습니다.