"미치도록 사랑에", 후 고 통과 큰 데이터 패스 검사

높은 보너스 자동차 그랑프리, 처럼 먼저 트랙, 익숙한 차를 준비 하 고 좋은 정신, 좋은 위치를 얻기 위하여 적시 스 프린트를 조정 합니다. 큰 데이터 또한 임신 기간, 준비 기간, 결과 수요와 욕망에서 유래. 각 기간 문제점 및 어려움, 결과 최고 이다.

큰 데이터는 큰 에너지. 그것은 중요 한 경제 성장-"에서 미국, 소매 및 제조 혼자, 빅 데이터 분석 325 십억 달러로 GDP를 인상 가능성이 있다." "이 애 널 리스트에서 흥미로운 예상 시간입니다. 때 세계 경제 성장 둔화와 약점의 상태가 필사적으로 새로운 성장을 필요로 한 번에 사람들이이 책임을 걸릴 것으로 예상 되는 큰 데이터를 찾고 있습니다.

실용적이 고 정통한 기업 열정과 큰 데이터에 대 한 열정에 의해 포위 되 고 동안 온건 하 고 술을 계속 합니다. 그들은 훨씬 더 큰 데이터 outlook의 꽃 설명 보다 고 하지 데이터 중심 기업으로, 가능한 빨리 설정 하 고 얼마나 큰 데이터 큰 데이터의 혜택을 보여주는 그들의 사업에 적용할 수 있는 표시를 설득 하는 데 필요한.

피할 수 없는 현실은 큰 데이터에 또한 통증 점이 이러한 통증이 걸림돌 블록 문제가 되고있다입니다. 소위 "일반적인 규칙"는 다치게 하지 않아, 이러한 통증은 "의사" 준 좋은 처방. 큰 데이터의 효율성은 가장 직접적이 고 강력한 논쟁 이다. 모든 구현 경험을 해 부, 기업 필요 답변 포함 됩니다 찾을 수 있습니다. 이유, 감정을, 그들은 더 이상 큰 데이터의 유혹을 저항할 수 있다.

큰 투자 데이터는 지침

포춘과의 인터뷰에서 Fille Macavetti, 스타 국제 호텔 그룹의 최고 브랜드 장교로 큰 데이터 설명: "일반 관리자의 사무실 및 우리의 가장 오래 된 호텔에 프런트 데스크 사이 통로 있다." 이 채널을 통해 제너럴 매니저는 모든 새로운 게스트를 볼 하 고 오래 된 친구 처럼 그들을 맞이 수 있습니다. 큰 데이터 21 세기 채널 라고 생각 합니다. 그것은 우리에 게 손님 들의 더 나은 이해를 제공 하 고 그가 진짜로 필요로 하는 서비스와 고객을 제공 합니다. "

매트 하였으므로, nosql, 데이터베이스 기술, MongoDB는 회사의 부회장의 분야에서 최고의 회사 중 하나 한 번 외쳤다: "인력, 그래서 강한 사람들이 벗어날 수 없다, 사람들을 도울 수 없어요 하지만 관련된 사업을 수행 하려면 같은 대용량 데이터의 매력입니다." "

하나 이상의 대기업의 CIO 공개적으로 밝혔다는 대용량 데이터 저장 돈-1%의 효율을 많이 지출 삭감에 수십억 달러의 수백만 가져왔다 회사 고객 데이터베이스에 판매의 효과적 매핑 10% 매출 성장 귀착되는... 이러한 입 데이터는 베인 & 회사의 연구 결과와 일치: 빅 데이터 분석을 사용 하는 회사는 경쟁자-산업, 4 회 배 빠른, 그리고 세 번 배 실행 효과; 그들의 재정적 위치에 25% 증가의 가능성 앞까지 데이터 지원 결정을 사용 하 여의 가능성은 두 번 더 높은 시간 이다.

다음으로 회사 뭔가 했을. 가트너 조사는 조사 회사의 64% 말했다 그들은 배포 또는 큰 데이터 프로젝트를 배포할 계획을 보여주었다. 그러나 그것은 당황,, 응답자의 56%는 큰 데이터에서 값을 가져오는 방법에 대 한 혼란 스 러 워 하 고 응답자의 23%는 큰 데이터의 정확한 정의 대해 의심을가지고.

"빅 데이터 붐 어떤 사업 큰 데이터 웨이브로 이동 해야 의미 하지는 않습니다," 고 말했다. "자 말 Khawaja, Infinitous 글로벌 서비스의 감독의 보기에서 큰 데이터의 채택은 엔터프라이즈의 플랫폼, 서비스 및 내부 투자 기능의 작은 테스트 장기와 종합 작품 이다."

기업 연구에 있는 경험의 년을 바탕으로, 그는 부여 했다 4 개의 기준 기업 큰 데이터를 실행 하는 가장 좋은 시간에서 인지를 결정 하기 위한: 비즈니스 인텔리전스 (BI)에 특정 축적 되었습니다, 손에 데이터의 양을 특정 규모에 도달 했습니다, 충분 한 재능 보유와 기업 문화 인식.

"만 제대로 기존 데이터를 처리 하 여 수 있는 우리가 찾을 개별 데이터 스트림에서 문제를 해결 하는 방법을." 측정 데이터를 제대로 처리 하는 여부를 두 가지 표준이 있다: 먼저, 그것은 분석의 높은 수준에 필요한 전문 기술을 제공 하 고 두 번째 일부 금융 혜택을 얻을 것입니다. "자세히 Khawaja 자 말," 역사적 데이터 집합에 데이터 실행 예외를 제외 하는 등 많은 기회를 제공할 수 있습니다. 큰 데이터 투자를 하기 전에 큰 데이터 투자는 그들이 구동 되지 않습니다 기존, 명백한 문제에 의해, 큰 데이터 투자를 위한 표준 투자 수익 또는 NPV 모델 없는 다른 투자와 다르다 고 예상된 반환은 명확 하지 않다 알고 있어야 중요 하다. 그것 큰 데이터에 대 한 투자는 본질적으로 기회 라고 할 수 있습니다. 따라서, 이것을 받아 해당 기업 문화 여야 합니다. 데이터 과학자 등 전문가의 중요성은 말할 필요도 없이, 그리고 그들은 데이터에서 값을 추출 하는 방법으로 눈부신. "

시험이 완료 되 면 느낌 자신감, 연습 큰 데이터 프로젝트, 여전히 수 취할 수 있습니다 가볍게. 마일스 필기장, 컴퓨터에서 수석 관리자는 큰 데이터 프로젝트의 많은 이전 존재의 실제로 단지 "이전" 버전은 지적 BI 프로젝트, 그리고 그 지원자 이렇게 자금 마련 되어 있는지 또는 프로젝트 승인 되는 프로젝트 즉 인수 엄격한 되어야 합니다만.

"더하여, 우리 과거의 실수에 주의 필요." 마일스 필기장 말한다 그것 개발의 세 가지 주요 단계를 겪고 있다: 로컬 시스템, ERP, bi/대용량 데이터 및 "ERP 해야 언급 하지만 모든 로컬 솔루션만 트랜잭션 정보를 제공." Bi/큰 데이터를 피하기 위해 합니다. 그렇지 않으면, Cio는 CEO/CFO의 불만 누적 된 데이터를 만들지 않는다 회사 더 많은 돈을 들을. 연결 시스템, BI, 무역 및 대용량 데이터 시스템 계획 회사에 더 많은 수익을가지고 가능한 방법입니다. "

첫 번째 것입니다 등반, 별이, 실행. 큰 데이터에도 수 없는 참을성, 또한 수 없습니다 수 같은 대용량 데이터의 불안은 구현 높은 보너스 자동차 그랑프리, 좋은 자동차, 트랙, 잘 알고 준비에 참여 하 조정 정신 력, 적절 한 스 프린트, 마지막으로 좋은 위치를 얻기 위하여.

그 무시할 수 없는 위험

"일부 기업은 과소 평가 하거나 그들은 서둘러 방법과 큰 데이터의 기술을 채택 하는 경우 몇 가지 큰 데이터의 위험을 완전히 무시." 큰 데이터의 구현은 기업, 그리고 때 사업 해야 하지 깨져서 아무리 큰 도박. 이러한 위험을 이해 하 고 그들과 거래 계획은 대용량 데이터에서 혜택을 가능성이 회사를 중요 합니다. 릭 델가도, 유명 IT 경영 컨설턴트, 알람 소리.

그의 보기에서 큰 데이터 구현에 가장 큰 리스크는 보안입니다. 더 많은 데이터 처리 시스템, 데이터 손실 될 것 이라는 큰 가능성 합니다. "대상 회사 및 코카콜라 회사에서 최근 데이터 누출 표시는 데이터 손실 문제는 절박 한 비용 거 대 한," 고 말했다. "릭 델가도 스트레스는 IT 보안의 중요성은 무엇 많은 기업 부족, 그 어느 때 보다 훨씬 더 무서운 결과를 이끌어 낼 수 있는 빅 데이터 시대에."

개인 정보 보호 문제가 주위에 장애물이 있습니다. 그것은 법적 문제 및 상업 문제입니다. 소비자와 기업, 또는 기업 및 큰 데이터 공급자에 관해서 특히 데이터 소유권에 대 한 잔소리 논쟁이 있다. 그들은 사용자에 대해 수집 하는 데이터를 사용 하 여 회사 어떤 법적인 결과 발생할 수 있습니다. 데이터의 오용 소송, 벌금, 그리고 산업 규제 등 더욱 심각한 결과가 발생할 수 있습니다. 전형적인 예는 NHS 병원 환자 정보를 판매 하는 허가 없이 보험 회사에 대 한 법원의 고소 되었다. 또한, 개인 정보 보호의 일부 위반 수도 있지만 기술적으로 법률, 기업 위험 그들의 명성에 큰 타격을 여전히 있을 것입니다.

큰 데이터를 사용 하 여 간과 될 수 없는 또 다른 위험은 기업 민첩성의 손실을 발생할 수 있습니다. 이 들 리 시 겠지만, 큰 데이터 도움을 의미 하기 때문에 기업의 실시간 데이터에 더 빠르게 응답 하지만 다른 데이터 집합의 대형 데이터는 항상 다른 소프트웨어 프로그램을 사용 하는 다른 플랫폼에 배치 하는 것을 잊지 마세요. 큰 데이터는 데이터 관리, 조직, 하 고는 매우 효율적인 방식으로 그래서 그 적절 한 분석 실행 될 수 있다 및 수행 작업에 저장 해야 합니다. 모든 무질서는 입력된 데이터의 아무 합리적인 관리 하는 경우 그들은 신속 하 게 행동 해야 할 때 마비 될 기업에 대 한 더 쉽습니다. 아니 서 프 라이즈, 다음, 회사 "시간은 돈이 다" 시장 경쟁에서의 선제 기회를 잃는다.

뿐만 아니라 가난한 데이터 관리, 데이터를 왜곡의 위험이 주목 된다. 큰 데이터를 회사 가끔 받아 당연 하 게 거의 아무것도 할 수 있습니다 하지만 그것은 그렇게 간단 하지 않습니다. 큰 데이터 무슨 일인지 보여줄 수 있다 하지만 그것은 왜 일 들이 생기기에 대 한 설명을 제공 하지 않습니다. 이러한 설명을 얻으려면, 그것은 정확한 분석을 할 필요가 하지만 때로는 그것 자체 데이터에 의존 하기가 어렵습니다. 예를 들어 데이터를 올해의 어떤 시간에 판매량 폭발 보여주지만 폭발에 의해 해석 되어야 하는 이유 데이터 전문가, 전문 또는 비 효과 행동의 결과로 결론은 틀릴 수 있습니다. 긴 안목으로 보면, 왜곡 된 데이터는 회사의 재산을 헛 되이 낭비 하 고 종료 됩니다.

어떻게 할 기업이 큰 데이터와 관련 된 위험을 줄일 수? 릭 델가도 대답: 큰 데이터를 분석 하 고 올바른 결론을 얻기의 관리 잘하는 전문가 고용. 주요 위치에 사람들을 데 기업 데이터를 효율적으로 사용 하 고 데이터를 해석 하 여 최신 큰 데이터 도구를 사용 하 여 필요할 때 오류가 발생할 가능성을 줄이기 위해 도움이 됩니다. 회사 또한 정기적으로 현재 개인 정보 보호 규정 및 상업 규정 준수를 보장 하기 위해 자체 평가 수행 해야 합니다. 그것은 또한 고객 기업 고객 신뢰와 충성도 도움이 될 것입니다 그들의 데이터를 사용 하는 방법을 알 수 있도록 회사는 정직 하 고 투명 합니다.

잠재적인 위험에 직면 하 여 릭 델가도 아직 신중 하 고 낙관적인: "저기 의심의 여지가 큰 데이터 거 대 한 혜택을 제공할 수 있습니다." 하지만 회사 위험에 실용적인 접근을 한다. 새로운 기술 또는 연습 이며 위험 무료, 기업 수로 그들은 마음에 이것을 계속도 전에 대응 하는 준비. "

CXO 조화

2015 년 가트너는 말한다, 대기업의 1/4 할 것 이다 최고 포스트 데이터 책임자 (CDO). Cloudpro.com에 따르면 있다 지금 100 CDOs 장소, 미국에서 65%와 영국에서 20%에서.

가트너는 CDO의 위임에 설명 합니다: "그들은 데이터와 관련 된 핵심 프로세스, 데이터 관리 및 데이터 사용의 조정에 대 한 책임이 있습니다." 이것은 금융 프로세스를 제어 하 고 돈이 되는 CFO는 기업 내에서 합리적으로 흐름. "

예를 들어 뱅크 오브 아메리카, 추세에 앞서 이동 하는 이니셔티브를 했다, 12 월, 큰 데이터 CIO 구멍의 초점이 되기 전에 CDO, 존 Bogetta을 시작 했다. 그의 주요 책임이 있습니다 데이터 관리 및 품질 관리.

CDOs 나타 났 있다로 그들은 잡고 IT와 CIO의 독점적인 영토? 어떤 CxO, CTO, 최고 마케팅 책임자 (CMO), 최고 디지털 책임자 (CDO) 등 빅 데이터 시대에 적응 해야?

많은 인터뷰 후 하버드 비즈니스 위 크는 부 끄 러운 사실 발견: 대용량 데이터, 특히 CMO와 Cio의 핵심의 주위에 아닙니다 CxO 큰 데이터 혜택을 추구 하는 기업에서 일반적인 문제는.

사실, 다양 한 cxo의 생각 및 성능 목표의 추구 방법에 차이가 있습니다. 하지만 잊지 마세요, 연구 나타났습니다 데이터 기반 기업 "5% 더 많은 생산성, 6% 더 많은 수익" 데이터 기반 기업 보다. 생산성과 수익성에는 회사에 대 한 가장 높은 목표입니다. 그 결과, CXO 사실 큰 데이터 정책 선별, 분석, 및 시장 혁신 필요로 하는 때 예측할 수 있도록 완벽 한 무기의 알고 있어야 합니다.

"오늘, 비즈니스 과정에서 기술의 역할 변경 극적으로, 그리고 이러한 변경 해야 공동 CXO." "존 닷지, 잘 알려진 말했다 그것 미디어 남자.

매트 Ariker, 맥킨 지 소비자 시장 분석 센터의 최고 운영 책임자 CXO의 조각화를 개선 하기 위해 관련 조언을 했다: 회사는 효과적인 의사 결정 프레임 워크, 있고 CXO의 리더십 팀 서로 지원 해야 합니다. 이 사용 시나리오, 예산 작성 및 배포를 선택 하는 전략 개발을 포함 한 값으로 데이터를 변환의 모든 단계를 영향을 줍니다. 요구 사항은 특히 중요 하 고, 비즈니스 목표, 사용 시나리오 및 데이터를 분석, 관련 된 특정 요구 사항을 식별 하는 CMO를 필요로 분명 Cio 타당성을 제공 하 고 비용 분석 사용 시나리오 요구 사항에 따라, 강력한 기술 지원을 제공 하는 CTO 및 CFO는 "지갑"을 준비. 이러한 고 비용, 시간 및 우선 순위 선택 될 필요가 있다. 다음에 적합 하 고 다양 한 팀, 투명도, 정기적인 후속, CxO 이해할 수 있도록 "" 서로 다른 단어, 심지어 필요한 "번역", 필요가 있는 경우 효과적인 커뮤니케이션을 위한 필수 과정의 형성. 예를 들어 고객 비즈니스를 모두 알고 있고 긱 생각 하는 사람을 필요로 하는 CMO 그리고 CIO 마케팅 활동 및 사업에 대 한 깊은 이해를가지고 기술자와 통신할 필요가 있다. 다음, 리더십 팀 한다 단계별, 수 먼저 참조 작업 팀 협업 및 새로운 프로세스 테스트의 수를 수행 되며 다음 확산.

큰 데이터의 효과적인 사용 패자에서 수 상자를 구별 하는 많은 산업 분야에서 분수령 되고있다 하지만가 회사에 대 한 아무 단축키. 아니 단일 CXO 혼자 큰 데이터의 성패 큰 데이터만을 즐길 수 있습니다.