콘텐츠
테이크 아웃 :
빅 데이터는 비즈니스 의사 결정에 없어서는 안될 요소가되었지만 비즈니스에서 빅 데이터를 구현하기 전에 고려해야 할 여러 가지 문제가 있습니다.
빅 데이터는 비즈니스 의사 결정의 필수 요소가되었습니다. 회사와 비즈니스 리더에게 중요한 통찰력을 제공합니다. 그러나 동시에 전통적인 시스템이 처리 할 수없는 많은 문제가 발생합니다. 따라서 조직에서 빅 데이터를 구현하기 전에 이러한 과제를 자세히 이해해야합니다.
McKinsey Global Institute (MGI)에 따르면 : "빅 데이터는 크기가 일반적인 데이터베이스 소프트웨어 도구로 캡처, 저장, 관리 및 분석 할 수없는 데이터 세트를 의미합니다." 따라서 빅 데이터 문제를 올바르게 해결해야합니다. 빅 데이터를 분석 한 후 획득 한 값을 다음과 같이 요약 할 수 있습니다.
- 투명도
- 더 나은 성능과 가변성
- 자동화 된 알고리즘으로 인공 결정 대체
- 고객 세분화
전략적 도전
빅 데이터 전략적 과제부터 시작하겠습니다. 빅 데이터는 다음과 같은 세 가지 주요 전략 및 운영 과제와 맞서 싸 웁니다.
비즈니스 향상을 위해 매일 증가하는 데이터 양을 관리해야하므로 전체 IT 산업은 압박을 받고 있습니다. 데이터 분석은 세 가지 범주로 세분화 될 수 있습니다.
- 예측 분석 — 데이터 과학자는 다양한 영역에서 예측 분석을 위해 실시간 데이터를 사용합니다. 감정 데이터, 비디오 스트림 데이터, 이미지 데이터, 데이터 등과 같은 새로운 데이터 유형을 활용하는 것도이 데이터 분석 중에 중요합니다.
- 행동 분석 — 행동 데이터는 고객 만족도를 향상시키는 데 중요합니다. 데이터 과학자의 임무는 본질적으로 복잡한 데이터 세트를 활용하여 비용을 절감하고 고객 만족도를 높이기 위해 혁신을 촉진하는 새로운 비즈니스 모델을 만드는 것입니다.
- 데이터 해석 — 데이터 분석가는 새로운 비즈니스 분석 정보를 제공하여 제품 혁신을 위해이를 관리하고 통합해야합니다.
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
- 데이터 캡처
- 다른 소스의 데이터 정렬
- 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환
- 수학 및 / 또는 시뮬레이션의 도움으로 데이터 모델링
- 출력 이해 및 최종 사용자에게 설명 가능
관리 과제
주요 데이터 관리 과제 중 하나는 보안, 데이터 개인 정보 보호, 거버넌스 및 윤리 표준을 보장하는 것입니다. 고객 데이터를 다루는 동안 의도 된 사용법과 관련 규칙을 준수해야합니다. 데이터 추적은 사용, 변환, 파생 및 수명주기 관리 측면에서 중요합니다. 데이터는 보호되고 액세스 제어되어야합니다. 동시에, 대부분의 데이터웨어 하우스는 개인 데이터를 저장하므로 잠재적 인 법적 및 윤리적 우려를 초래할 수 있으므로 데이터 보안을 보장하기 위해 정기적으로 감사를 수행해야합니다.
결론
우리는 다양한 빅 데이터 문제와 그 비즈니스에 미치는 영향에 대해 논의했습니다. 이러한 과제는 모든 수준의 구현에서 발생합니다. 따라서 모든 조직에서 빅 데이터를 구현하기 전에 이러한 과제를 해결하고 계획해야합니다.