데이터는 자산 보다 비용 포드 자동차 큰 데이터를 포용 하는 방법을 참조 하십시오

편집자 참고 사항: 빅 데이터, 말, 나 말, 모두는 말. 문제는 큰 데이터를 효과적으로 수용 하는 방법? 당신은 어떻게 정말 큰 데이터의 좋은 사용을 확인 하나요? 기업 봉사 하자.

자동차 제조 업체의 경우 제품 품질 향상, 생산 개선, 비즈니스 프로세스를 간소화, 비즈니스 모델 개선 및 효율 향상에 큰 데이터를 사용 하는 방법? 데이터 자산 보다는 비용으로, 큰 데이터를 포용 고 포드는 최전선을 어떻게 볼.

포드 기업 그들의 성능을 향상 시키기 위해 가이드 회사에 큰 데이터 분석의 힘을 사용 하고있다. 포드 개선 하거나 데이터 및 차량 내부에서 자세한 출력 데이터의 대규모 처리를 통해 회사의 비즈니스 모델을 변경 시키는 최고의 프로세스 통계를 탐구 합니다.

포드 연구 및 고급 엔지니어링 예측 분석 (포드 연구에 대 한 예측 분석) 및 고급 엔지니어링 기술 지도자 마이클 Cavarreta (마이클 Cavaretta led를 내부 데이터의 섬 포드의 여러 데이터 분석 프로젝트 고 최고 포드의 가장 생산적인 데이터 집합을 정의 합니다.

포드는 성공적으로 예측 어떻게 포드 자동차의 성능을 극대화 하기 위해 새로운 기술을 사용할 수 있는 모든 내부 데이터를 사용 하 여 고객 의견을 집계.

Cavarreta, Newportbutch, 캘리포니아에서 열린 조직 회의에서 전문가의 그룹의 일원이 의회, 오픈 조직에 기여 그리고 포드의 연설 "빅 데이터는 전환 우리가 오늘 포용 해야" 라는 제목의. Cavarreta이이 종이에 얼마나 큰 데이터 설명 효과적으로 더 많은 종류의 데이터를 파고 하 고 더욱 개선 과정, 품질 관리 및 고객 만족 기업 변화를 촉진 하는 데 사용 한다.

우리는 우리가 Interarbor 솔루션 수석 애 널 리스트 Dena Gadna 데 가드너에서에서 편집한 인터뷰 중 일부를 공유:

Q: 이제 5 년 전에 얻은 데이터 분석 및 데이터 간의 차이 무엇입니까?

A: 가장 큰 차이점 스토리지와 프로세싱 파워의 싼 가용성 이다. 몇 년 전, 사람들이 장기 분석에 사용 되는 저장소 데이터 집합 필터링에 초점. 이제는 우리의 사고 방식 변경, 우리가 우리 수와 우리의 비즈니스 프로세스를 개선 하기 위해 우리의 저장소 이점이 사용 하 여 데이터를 저장할 수 있습니다.

태도에 큰 변화

우리는 이것을 어떻게 짓? 지원 혜택의 과정은 무엇입니까?

혜택을 지 원하는 과정은 기업, 특히 대기업의 내부 IT 부서의 태도에 큰 변화. 우리의 새로운 아이디어는 많은 시간 비용과 자산에 관련 된 다른 것 들에 대 한 걱정 없이 저장 하는 데이터를 통해 선별 지출 필요가 없습니다. 그것은 값이 데이터, 추적 데이터를 저장 하 고 그것에서 다른 통찰력을 얻을 수 있습니다. 물론, 이러한 모든 저렴 한 스토리지에서 파생 된 고 우리는 훌륭한 소프트웨어 병렬 처리 컴퓨터에 대 한 액세스.

난 큰 데이터 제공, 가능성에 대해 사람들에 게 얘기 하 고 싶지 그리고 나는 나에 게 너무 많은 데이터를 제공 하는 사람을 만난 적이 없는, 모든 정보를 사용 하 고 당신은 실종에 대해 걱정 하지 않기 때문에 다양 한 질문에 대답 수 있습니다 자주 라고. 당신은 모든 데이터.

각각의 데이터의 아주 작은 부분만 사용 하 여 100 질문을 요청할 수 있습니다. 그 질문의 데이터를 매우 작은 부분, 다른 부분에서 사용할 수 있습니다 하지만 작은 부분에도 완전히 다르다. 당신이 생각 하는 경우 "우리 20 중요 한 질문에 대답, 단지 데이터의이 부분을 계속 거 야" 다음 정보를 많이 보고 싶을 거 야 하 고 어떤 가치를 얻을 하지 않습니다. "

"우리는 정보를 집계의 큰지, 확고 하 게 믿는 경우에 큰 데이터 규모 데이터 세트는 큰 가치, 우리 깊은 데이터를 발굴 하지 않아도 필요 더 자세한 정보를 확인 하는 데이터의 너비를 확장 수 있습니다 되지 않습니다 다른 내부 데이터 집합을 확장, 다른 사업 분야를 연결 하 고 외부 데이터 집합에 확장. "

"대부분의 시간만 수백 수천 또는 수백만의 데이터를 얻을 수 있습니다 하지만 다른 정보를 추가 하 고 추가 정보에는 몇 일 동안, 큰 데이터 집합의 크기를 얻을 수 있습니다." "

(책임 편집기: 유산의 좋은)