빅 데이터 시대의 데이터 또한 섹시 비즈니스 논리

Billibin (빌리 Beane) 미국 오클랜드 스포츠 야구 팀의 총관리인 이다. 고도의 경쟁 미국 프로 야구 리그에서 2002 년에 오클랜드 스포츠 팀 인원 및 물자 및 금융 강도만 "다음 세 흐름" 목록입니다. 그러나, 지방 피터의 도움으로, 데이터와 야구, 콩의 비밀 통계 분석 후 예일 데이터 분석의 최고 학생 야구 선수 겉보기 약하고 편심, 하지만 야구의 일부 측면에서 과소평가 될 수 있는 능력을 소유한 그룹 발견 마지막으로 일반적인 데이터 관리 모델을 통해 휴식 시간에 놀라운 결과 달성 하 고 심지어 뉴욕 양키스 팀의 힘의 수준에 도달!

실제 사건 "처벌 골드" (Moneyball) 책에서 마이클 루이스 (마이클 루이스)에 의해 기록 되었다. 아니 오래 전, 빅 스타 브래드 피트 출연 책의 필름 버전, 데이터 마이닝 열의 설정에, 심지어 익명 데이터 분석가 작품 팬 들의 호기심 집중 되고있다. "문화 변경 되었습니다," 앤드류 독일어, 통계 및 미국에서 컬럼비아 대학에서 정치 과학자는 말한다. 아이디어는 지금 그 숫자 이며 통계는 재미와 멋진 일. "

소위 데이터 마이닝 (마이닝) 많은 양의 다른 고객 또는 시장 부문, 소비자 선호 및 행동 방법의 분석을 식별 하기 위해 기업에 저장 된 데이터를 분석 하는 수학 모델 이다. IDC에 따르면, 기술 연구 회사, 글로벌 데이터의 크기는 지금 성장 하는 한 번 매 2 년 마다. 결과 파동 4 v 변경에 반영 됩니다. 첫째, 데이터 (볼륨)의 볼륨은 거 대 한, PB 단계로 TB에서 점프 하 고 둘째, 데이터 형식 (다양 한)은 수많은, 네트워크 로그, 비디오, 사진, 지리 정보 및에 모든 될 새로운 거 대 한 데이터 소스. 셋째, 값 (값) 밀도 낮은, 예를 들어, 연속 중단된 모니터링 과정에서 비디오, 유용한 데이터 2 초를 수만 있습니다. 4 처리 속도 (velocity)는 "1 초 법" 빠른, 그리고 전통적인 데이터 마이닝 기술은 근본적으로 다르다.

명확 하 게, "빅 데이터"의 사업에 새로운 문을 엽니다.

데이터 지향 방식의 사고는 이미 모든 전선에서 높은 수익을 의심의 여지가 있다. 예를 들어 월마트-마트 등 슈퍼 소매는 이미 판매, 가격 및 경제, 인구 통계를 분석 하 여 날씨 데이터 저장소의 특정 체인에서 오른쪽 선반 선택를 시작 하 고 판매의 타이밍을 결정 하는 이러한 분석에 따라. UPS와 다른 화물 회사는 또한 트럭 배달 시간 및 트래픽 패턴 및 기타 관련 데이터를 분석, 그것의 전송 경로 세부적으로 조정할 수 있도록. 그리고 일부 소셜 네트워킹 사이트 자주 자세히 보면 개인 기능, 응답, 및 그들의 알고리즘을 개선 하 고 더 나은 남자와 데이트 하 고 싶은 여자에 대 한 페어링 제공 그들의 웹사이트에 나열 된 exchange 정보... 오늘날의 거 대 한 "데이터", 더 규모와 전환의 범위: 네트워킹, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷, 자동차, 휴대 전화, 태블릿, Pc와 지구 센서, 전 아무도 아니다 데이터 소스 또는 수행 하는 방법. 그들은 "데이터", 차례 차례로 되 기업 미래 가치 업그레이드에 집중 하는 경쟁의 새로운 영역으로 함께 온다.

에릭-Brunolfsson, MIT 슬로 안 스쿨 관리, 경제학 교수 "현미경 데이터 측정 혁명" "빅 데이터"의 잠재적인 영향을 비유 했다. 비즈니스, 경제 및 다른 분야에서 의사 결정은 점점 데이터 및 분석 보다는 경험과 직관에 근거한 다. 연구는 데이터의 지도 아래 관리 활동 기업 세계에 걸쳐 확산 되 고이 관리 활동은 떨어져 지불 하기 위하여 시작을 말한다. "회사는 '데이터 기반 의사 결정' 모델을 채택 하는 5% 그들의 생산성을 올릴 수 있습니다 ~ 6%, 다른 요인으로 설명 하기 어려운," 고 말했다. "

그것은 미국 에서만에 데이터 분석 및 관리 기능, 140000 ~ 19 전문가 뿐만 아니라 관리자와 애 널 리스트는 능력으로 이해 하 고 결정 대규모 데이터 연구에 따라의 1.5 백만의 부족을 보고. 맥킨 지 글로벌 연구소에서 분석가 대규모 데이터의 잠재력을 완전히 악용 하려면 비즈니스 및 정책 결정자 다음과 같은 도전을 극복 한다 표시:

1. 쉽게 얻을 하 고 더 많은 시간에 민감한 대량 데이터를 확인 합니다. 제조, 연구 및 개발, 데이터의 통합 홍보 동시 공학 설계 및 제조 단위 제품에 대 한 시장에 시간을 줄일 수 있습니다.

2. 다양성을 폭로 하 고 성능을 향상을 데이터와 실험의 사용. 기업 생성 하 고 디지털 형태로 더 많은 거래를 저장, 그들은 더 정확 하 고 상세한 성능 정보를 포함 한 직원 아픈 일 제품 재고 정보를 수집할 수 있습니다.

3. 소비자 인구 세그먼트 하 고는 서비스를 맞춤형. 대규모 데이터에 조직이 세밀 세그먼트를 만들고 더 나은 소비자의 요구에 맞게 적절 한 서비스를 조정할 수 있습니다.

4. 교체 하 고 인간의 의사 결정을 지원 자동화 알고리즘의 사용. 고급 분석 알고리즘 효율성 및 의사 결정의 품질 향상, 위험을 줄이기 위해 고 숨겨진 하 고 가치 있는 통찰력을 밝히기 크게 수 있습니다.

5. 새로운 비즈니스 모델, 제품 및 서비스를 만듭니다. 차세대 제품의 발전을 향상 하 고 혁신적인 애프터 서비스를 만드는 제조 업체는 제품의 사용에서 얻은 데이터의 활용이 하고있다. 실시간 위치 데이터의 출현 탐색에서 개인적인 추적에 이동 하는 위치 기반 모바일 서비스의 새로운 세트를 만들었습니다.

위의 주제에 대 한이 문제의 표지는 다음과 같은 주요 문제에 초점: 데이터 시대에 어디 회사의 새로운 수익에서 오는? 빅 데이터 시대에 새로운 비즈니스 생각 패턴 이란 무엇입니까? "빅 데이터"를 사용 하는 방법 사회 마케팅을 하려면? 전통적인 기업 (기업 모집) 같은 기술을 사용 하 여 데이터 자원의 최적 배분을 달성 하는 방법... 이러한 모든 문제는 동일한 명제: 누가 이길 수 있는 빅 데이터 시대에 승리 하는 방법?

데이터는 드라이버의 위치, 유용, 유용한, 그리고 심지어 섹시 하 고 세련 된가 장착 되었습니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)