큰 데이터 응용 프로그램에 대 한 5 개의 일반적인 시나리오

"데이터 전략 성분, 될 것입니다 그리고 모든 비즈니스, 연구 및 정부는 수집, 처리 하 고 분석 하 고, 의도적으로 데이터를 색인에 책임이 있다." "저 우, 감독 관리 연구소의 인터넷 센터의 많은 큰 데이터에 전념 하기 위해 회사 라고 합니다. 1144 사업 사람들 및 95 개국, 26 산업에에서 IT 전문가 대 한 광범위 한 연구에 따라 IBM 발견 대부분의 기업 '빅 데이터'의 잠재력을 인식 해야 하지만 의사 결정 프로세스와 비즈니스 결과 개선 하지만 그들은 시작 하는 방법을 알고 하지 않습니다.

실제로, 활성 또는 수동 시작 큰 데이터의 시대, 엔터프라이즈 관리자는 필사적으로 하기, 전에 일을 해야 취소 많은 질문에 대답: 3V 큰 데이터 넘어 어떤 특성을가지고? 큰 데이터 솔루션을 키 란 무엇입니까? 큰 데이터의 구현에 한 장 인가요? ...

으로 "분석: 현실 세계 응용 프로그램에서 큰 데이터" 뇌관, 엔터프라이즈를 해결 하기 위해 IBM의 빅 데이터 전략 노력으로 흰 종이 많은 의심. 이 기초에, "지능형 분석 통찰력"의 5 개의 일반적인 비즈니스 요구 및 해당 방문 연습 IBM 대형 데이터 가치 체계의 핵심으로 시각화 드라이브 비즈니스 가치 성장에 얼마나 큰 데이터를 보여 줍니다.

IBM 글로벌 부사장 및 총관리인의 더 큰 중국 소프트웨어 그룹 Hu Shizhong

명확한 발휘 포스 포인트

큰 데이터 및 분석 분야에서 IBM은 충분 한 기술적인 장점을가지고 인식 됩니다. Hu Shizhong, IBM 글로벌 부사장 및 큰 중국 소프트웨어 그룹의 제너럴 매니저는 말했다: "지능형 지구의 세 가지 주요 요소를 구성 하는 데이터: 계측, 상호 (상호)과 지능 (지능), 이 세 가지 요소 전송 및 활용의 방법, 데이터의 소스를 변경 하 고 '빅 데이터'의 정보 사회의 변화에 대해가지고. 큰 데이터 필드에 있는 지도자로, IBM 주요 방법론 및 그들의 기존의 it 모델, 다시 생각 하는 회사 고 사업 전환 경쟁 기회와 헤아릴 수 없는 상업적 가치를 얻기 위해 정보 혁명에 기반을 활용 하 여 포괄적인 데이터 기술 활용은. "

이 비전을 달성 하기 위해 큰 데이터 인식 및 수용의 엔터프라이즈의 응용 프로그램을 알 필요가 있다. IBM 비즈니스 가치 연구소 옥스포드 대학 상학부 협력 연구를 수행 하 고 공동 저술 백서, "분석: 현실 세계에서 큰 데이터의 응용 프로그램."

어디 회사는 지금 큰 데이터를 전체적으로 볼을가지고, 흰 종이에 그들의 접근 방식을 큰 데이터를 완전히 공개 하 고 비즈니스 가치 증가 얻으려면 큰 데이터를 사용 하 여 그들의 진행은 하나 하나 공개.

광범위 하 고 유익한 연구를 바탕으로, IBM는 올라와 여러 유용한 결론: 대용량 데이터의 정의 큰 데이터를 혼란에 대 한 주요 이유 이며 채택 기업에 의해 큰 데이터 (기업 대부분의 주로 (24%) 개념을 이해 하거나 큰 데이터와 관련 하 여도 지도 (47%)를 정의) 초기 단계에 아직도 있는. 고객 중심 합의 될 큰 데이터의 첫 번째 작업은 내부 데이터는 기업에서 큰 데이터의 주요 소스 하지만 많은 양의 숨은 값 내부 시스템에서 함축 된다; 불확실성과 능력의 부족 하 게 미달 하는 소셜 미디어 같은 외부 데이터 원본. 고급 분석 능력의 부족은 큰 데이터에서 가치를 극대화 하는 중요 한 장애 이다.

드 Huain 감독 왕 홍 타오입니다. 보험 업계에서 장기 작품 그는 말했다, 보험 업계에서 큰 데이터는 큰 잠재력이 있다: 보험 업계 큰 데이터를 사용 하 고 지금은 주로 "집중적인 사용" 단계에 머물; 보험 회사는 다양 한 고객 데이터, 거래 데이터 및 연락처 데이터, 하지만 발생 하는 데이터 볼륨, 종종 "데이터 무덤" 현상에 리드의 축적 보험 업계 널리 인식 능력의 큰 데이터 정보 응용 프로그램을 개발 하지 했다. 그가 믿고 그를 사용 하 여 큰 데이터, 집중적으로, 사용 하는 것 및 2 개의 현명한 사용 보험 산업. 보험 업계는 아직 개발 기간, 데이터 마이닝, 새로운 지식,이 점에서 찾을 수 보험 산업의 사용에 후자의 말합니다.

더 큰 데이터의 정의 명확히, IBM 먼저 완벽 하 게 대용량 데이터의 새 특성: 정확성 (신뢰성). IBM 글로벌 비즈니스 컨설팅 서비스 부문 비즈니스 분석 및 최적화 서비스 중국 제너럴 매니저 산타 말했다: "진위는 기업이 고려할 필요가 있는 중요 한 차원 데이터 퓨전을 사용할 수 있도록 하 고 더 고급 수학 방법 더 높은 가치를 창조 함으로써 데이터의 품질을 개선." "

IBM는 게 큰 데이터의 기업 사용에 대 한 5 개의 주요 권고 사항으로는 비추어 장려 하는 큰 데이터를 시작 하는 회사: 고객 중심 사업, 기존 데이터를, 단기적 목표를 달성 하 고 점차적으로 비즈니스 우선 순위에 따라 분석 기능을 구축 시작 전체 엔터 프 라이즈에 대 한 큰 데이터 청사진 기업 투자의 분석 측정 통계에 따라 반환합니다.

"지능형 응용 프로그램" 사용

"2010 년 이후 나는 보험 업계 최초로, 햇빛 보험 그룹의 후원 아래 데이터 마이닝 시스템을 건축 했다" 고 말했다. 이 시스템을 사용 하 여, 우리는 다양 한 보험 데이터 지능형 응용 프로그램 프로젝트를 시작 했습니다, 그리고 국내 보험 업계, 데이터 마이닝 사단의 첫 번째 일괄 처리의 개발과 몇 가지 결과 달성 했다. "왕 홍 타오는 대용량 데이터의 첫 번째 일괄 처리 그는 큰 데이터 사용의"지혜 "를 가장 중요 한:" 아니 큰 데이터 '집중 '사용, 데이터 베이스 없이 큰 데이터 '지능형 사용'. 그리고 '집중적인 사용'에서 보험 업계 큰 데이터의이 단계에서 경우 사용에 없는 '지혜'를 안내 하 고, 그것의 부작용은 매우 큰. "

그는 데이터의 사용은 예의 결과 지금까지 인용: "Taobao 화물 보험, 즉, Taobao 구매자 반환 운임의 반환은 원래는 구매자가 부담 하는 때 구매자 구입 화물 보험, 반환 화물을 보험 회사에 의해." 이 구매의 결과 것입니다 보험 회사의 운영 손실을 매우 심각 하 고, 직접 더 개발 하 고 확장 화물 보험 그들의 주저에 이르게. "화물 보험 정말는 피할 수 없는 손실 이다"? 왕 홍 타오의 대답은 없다. 그는이 딜레마를 피할 수 있는 방법을 했다: "내가 했을 화물에 대 한 응용 프로그램의 많은 보험 솔루션." 각 수 임 플 란 트 시스템 때문에 구매자의 습관, 판매자의 습관, 상품, 다양 한 수익의 확률 상품, Taobao 프로 모션 활동의 가치 관계를, 그래서, 위의 데이터, 데이터 마이닝 방법의 사용, 수익의 확률 모델의 설립을 사용 하 여 트랜잭션 발생, 보험의 다른 속도 제공 그래서 보험료, 그리고 반환 발생, 화물 보험 손실 되지 것입니다 그래서 가능성의 컬렉션. 이 기초에, 보험 회사 화물 보험을 통해 고객 범위를 확장할 수 있습니다. "

심각한 비용 제어 및 분석, 고객에 대 한 액세스에서 고객을 유치 하기 위해 제공 하는 큰 데이터 값을 마이닝. 이것은 "좋은 마음"에 의해 주 창 하는 IBM의 큰 데이터 값 시스템 이다.

"그것은 큰 데이터에 관해서 라면, IBM에 초점을 맞추고 고객 정보를 분석," Hu Shizhong 말했다. IBM 컨설팅, 서비스 소프트웨어, 하드웨어, 서버를 포함 하 여 IBM의 제품의 전체 사용 ' 지능형 분석 인 사이트 ' 엔드-투-엔드 솔루션을 제공 하는 방법을 포함 하 여 참여 하는 방법을 고려 합니다. "분석 기능 포함 기술 및 도구, 그리고 IBM의 빅 데이터 전략이 두 차원에서 기업에 대 한 큰 데이터 수준을 증진."

IBM 소프트웨어 그룹 큰 중국 미들웨어 그룹 제너럴 매니저 리 홍 말했다: "과거에 그것은 기존 엔터프라이즈 데이터 수집, 데이터 정렬, 관리, 오래 된 코어 응용 프로그램 시스템의 형성." 이러한 핵심 응용 프로그램에는 여전히 엔터프라이즈 IT 지배, 동안 어떻게 과거 자산 역할을 할 수 새로운, 원래 순수 구조화 된 데이터 응용 프로그램에서 동적, 다양 한 사용 하는 데이터, 그리고 내부 데이터 원본만 사용에서 내부 및 외부 데이터의 종합적인 활용을? 즉, 새로운 시대를 입력, 더 많은 데이터 리소스 이득 및 그것의 가치를 활용할 수 있다. 다행히도, 기술 가능 하 게이. "

코어 엔드-투-엔드 솔루션 "지능형 분석 통찰력"와 함께 무엇입니까? Li 홍에 IBM 빅 데이터 전략: 두 계층에서 완전 통합된 아키텍처: 대용량 데이터에 대 한 플랫폼. 두 번째 대용량 데이터의 분석 이다입니다. "두 보완 및 통합, 그리고 그들은 유기적으 결합 되지 않고 있으며 큰 데이터 필드, 아니라 시스템의 형태에에서 고립 된 점이 어떤 느낌." "

전반적인 구조 다이어그램에 해당 리 홍 지적 하는 기업의 대용량 데이터의 모든 수준에서 제공 하는 인프라, 분석, 내부 통제 및 의사 결정, IBM을 포함 한 솔루션, 그리고 이러한 솔루션 기술적으로 원활 하 게 IBM 컨설팅, 서비스 및 하드웨어 및 소프트웨어 기능을 통합.

(책임 편집기: Fumingli)