"직감" 정량 분석에서 엔터프라이즈 관리 게 큰 데이터 결정

작년 8 15 경쟁 기억? 특정 전기 회사의 CEO 인 경우 당신은 경쟁 전략을 채택할 것 이다? 변화는 영원한 테마, 비즈니스 관리 정적 수 없습니다. 빅 데이터 시대에 그것은 가격 전쟁을 채택 하는 전기 상인에 대 한 현명 하 고 빅 데이터 전략에 따라 관리를 제어 하는 기존 CEO를 능가 하 도움이 될 것입니다.

비용 선도 전략, 차별화 전략, 집중화 전략 기업 시장 경쟁에서 선택할 수 있는 세 가지 전략 있습니다. 정보 폭발의 시대에서 4 경쟁 전략-대형 데이터 전략 원래 3 개의 경쟁 전략의 지원 되고있다.

큰 데이터 변경 기업 결정

엔터프라이즈 관리 프로세스는 문제, 논리 분석, 인과 관계, 솔루션을 넣어 앞으로 문제가 될 기업 우수 기업, 이것이 역 생각 모드를 찾을 합니다. 큰 데이터 경쟁 전략의 컨설팅 프로세스는 데이터 수집, 계량 분석, 상호 관계를 알아, 최적화 계획을 제안, 우수한, 우수한에서 기업 긍정적인 생각 모드입니다.

"데이터 미래의 경쟁 우위를 위한 기초 이며 중요 한 자원이 될 것입니다." "클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷, 소셜 네트워킹 및 큰 데이터는 빠르게 성장 하 고,이 기술 사전 변경 됩니다, 비즈니스의 모든 측면" 고 말했다 비영리 외국 관계 협회 IBM CEO 그녀 이벤트 조직 3 월 9 일. "빅 데이터는 방식을 바꿀 것입니다 그녀의 회사 확인 결정, 가치 창출 및 가치 실현."

이제 산업 컨설팅 관리 "계획을", "느낌" 유형의 비즈니스 관리 지도자 및 관리자를 기반으로 그들의 주관적인 관점과 정보 보고 경험을 추구 한다. 현재, 과학적으로 지향적인된 분야 에서도 의사 결정은 여전히 기반 고정된 인식. "후, 더 많은 결정 됩니다 기반 대용량 데이터 분석 보다는 개인적인 직감," 그녀 말한다. "그녀 믿고 있는 경우 데이터 사용할 수 있습니다 합리적으로, 기업 의사 결정 더 나은 될 것입니다 점점 더 많은 정보 및 더 많은 목표와 함께." "사용 하 여 데이터 역사 범죄를 줄이기 위해", IBM은 미국 멤피스 경찰과 협력, 프로젝트의 예를 들어 지점에 있는 경우입니다. 프로젝트 분석 강간 사례와 옥외 공중 전화 사이의 링크를 발견. 따라서, 경찰 강간 사례의 발생률에서 30% 감소 시킨 방, 공중 전화를 전송 하기로 결정 했다. 그녀는 더는 대용량 데이터의 합리적인 사용을 위해 사고 방식을 변경 해야 했다.

빅 데이터 시대에 가장 큰 변화는 원인, 대신 빅 데이터 시대에 Schoenberg로 관계에 초점에 대 한 검색을 줄 것입니다. 단지 무엇을 알고 그 뜻 "은" 이유를 알 필요 없이. 이것은 다른 세계와 인간의 인지에 대 한 새로운 모델과 통신 하는 방법을 제공 하는 과학 연구의 기존 생각 연습에서. Schoenberg 큰 데이터 응용 프로그램에 세 가지 생각 변화 지적: 모든 데이터를 혼동 하는, 및 작은 데이터에 대 한 복잡 한 알고리즘 보다 더 효율적입니다 특히 큰 데이터 간단한 알고리즘을 정밀 무작위 샘플

큰 데이터의 기술적 과제는 분명, 하지만 관리의 어려움은 더 발굴-시작은 경영진의 역할. 큰 데이터에 대 한 가장 중요 한 점은 그것 회사 결정을 어떻게 하 고 누가 결정 영향 직접 것입니다. 오늘날의 비즈니스 세계에서 사람들이 여전히 의존 더 개인적인 경험과 의사 결정을 직감에 아닌 데이터에. 제한 된 정보, 높은 비용 없이 디지털화의 시대, 그것은 높은 자리에 있는 사람들에 대 한 결정을 현실 세계에. 결정 제작자 및 의사 결정 프로세스의 이런이 종류 intuitionistic 학교, 지금 큰 데이터 문제 발생의 종류가 이다.

플랫폼에 따라 정량 분석

큰 데이터 도전 직관, 제일 먼저 할 일은 정량 분석. 비즈니스 관리 다른 관점, 하지만 아이디어 많은 파 벌으로 나뉘어져 있는 "측정할 수 없는 관리할 수 없습니다" 합의입니다. 이 합의의 최근 몇 년 동안 디지털 폭발 매우 중요 되었습니다 이유를 설명 하기 위해 충분 하다. 큰 데이터 관리자 성과 의사 결정의 품질 향상 회사의 비즈니스를 마스터 하기 위해 모든 것을 계량 수 있습니다.

엔터프라이즈 관리자에 의해 큰 데이터의 정량 분석 생각 모드의 변화 시작 한다. 업계 전문가 들의 지적, 우선, 생각의 습관을 개발 하는 것: "데이터를 말 하는 방법?" 중요 한 결정이 있을 때마다, 추가 질문을 따라 하 고 물어, "이이 데이터를 기반으로 분석 결과 무엇입니까?" 기업 관리의 생각의 변화는 대용량 데이터 관리에 기업 직원의 임원 전원도 향상 됩니다. 둘째, 비즈니스 관리자는 데이터 마스터를 허용 해야 합니다. 직원 첫 번째 줄에서 큰 데이터를 사용 하 여 결과 분석, 고위 경영진의 직관적인 판단을 뒤 집이 될 것입니다 기업 의사 결정의 문화를 변경 하려면 큰 힘. 많은 양의 데이터를 합리적인 결정, 분석의 긴 과정의 중간을 기반으로 합니다.

큰 데이터의 정량 분석은 전통적인 유사 "데이터 분석", 큰 데이터를 데이터에서 지혜를 수집 하 고 엔터프라이즈 장점으로 또한 추구. 차이점은 대용량 데이터 데이터 거 대 한, 데이터는 신속 하 고 다양 한. 데이터 소스는 이러한 세 가지 속성, 그것은 플랫폼을 형성. 구글과 아마존, 같은 디지털 유전자로 태어난 회사는 이미 큰 데이터 플랫폼 이다. 그러나, 전통적인 기업에 대 한 경쟁 우위를 얻기 위해 큰 데이터를 사용 하 여에 대 한 잠재적인 큰 수 있습니다. 회사 수 정확한 정량화 하 고 관리, 더 신뢰할 수 있는 예측 및 현명한 결정을 만들고 더 객관적이 고 효율적인 그들의 행동에. 이러한 데이터와 합리 성 보다는 직관에 의해 항상 지배 지역에서 얻을 수 있습니다. 지 각 적 직관과 합리적인 데이터는 모순, 합리적인 데이터에 따라 지 각 판단 가능 하 고, 특히 엔터프라이즈 작업 레벨에에서는.

그리고 6 월 컨설팅 그룹 파트너 비즈니스 관리에 큰 데이터의 영향 내부 관리 운영 수준에서 일시적으로 유지 하는 수석 컨설턴트 Hui 링. 통신 사업자, 은행, Alibaba, 플랫폼 형 기업은 충분 한 데이터와 같은 유일한 큰 데이터를 사용 하 여 기업 운영 및 관리에 대 한 희망. Hui 링 말했다: "기업 경영 전략의 높은 수준 큰 데이터 기여의 낮은 가치." 지금, 주로 운영 수준에서 기업의 기여를 큰 데이터입니다. "에서 Hui 링의 보기를 기반으로 통신, 은행 및 다른 큰 데이터 플랫폼, 정량 분석을 통해 수 개요에 성격, 기질, 높이, 무게를 포함 한 개인의 이미지." 도구의 지속적인 확산과 대용량 데이터의 아이디어, 많은 깊이 뿌리 경험의 가치를 동요 것입니다. 비즈니스 세계, 회사에서에서 다른 몇 가지 심오한 변화 "큰 데이터 기반" 변환 거 대 한 문제를 발생할 것입니다, "빅 데이터" 인식, 대용량 데이터 분석, 성능 관리 기능을 개선 하기 위해 큰 데이터를 사용 하 여 계량 하는 능력의가 게 관리자 필요 합니다.

큰 데이터 성능 결정

큰 데이터를 사용 하 여 회사 실적을 개선 하는 방법? 각계 각층의 다양 한 태도 접근 방식을 큰 데이터를가지고. 그러나, 특정 상관 관계 있다: 이러한 사용자 지정된 데이터 기반 회사, 플랫폼 지향 기업, 회사의 재정 및 운영 결과 측정 하는 더에 더 객관적으로.

항공 산업에 대 한 시간 정밀도 비행 도착 시간 정확한 때에 특히 서비스의 품질입니다. 제 3 자 연구 회사 Passur를 의뢰 하는 미국 항공사는 약 10%의 실제 도착 시간 및 예상된 도착 시간 10 분, 5 분의 비행 차이의 30%의 차이 발견. 서비스의 품질을 개선 하기 위해 PASSU 회사 예측 도착 시간, 날씨 등 공공 데이터를 수집 하 여 비행의 비행 일정 및 독립적으로 수집 된 비행 요인에 영향을 주는 다른 public이 아닌 데이터. 지금까지 Passur 회사는 이상 155 수동 레이더 스테이션, 4.6 초 마다 각 항공기의 탐지를 수집 하는 일련의 정보, 데이터의 엄청난 금액을가지고 나갈 것입니다. 항공사는 항공기의 도착과 실제 도착 사이의 지연 시간을 크게 단축 Passur 회사의 서비스를 사용 하 여. Passur 회사는 항공사 항공편 도착 시간 제공, $ 절약 제공 계획 각 공항에 대 한 1 년의 수백만.

더 나은 예측으로 이어질 더 나은 의사 결정 및 관리, 소매업의 경우 처럼, 큰 데이터 보다 정확한 예측을 리드. 미국 소매 거 대 한 시어스는 고객, 제품, 및 그것의 3 개 브랜드에 대 한 판매 데이터를 수집 하 여 이러한 방대한 양의 정보에서 값을 수집 합니다. 큰 데이터의 잠재적인 가치는 거 대 한, 그리고 발굴의 어려움은 거 대 한: 이러한 데이터 대규모 분석을 요구 하 고 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스의 다른 브랜드에, 또한 조각화 크기에서 뿐만 아니라 분산. 시어스 회사 맞춤 판매 계획, 8 주를 걸릴 것입니다 하지만 그것은 이렇게에 올 때 그것은 더 이상 최고의 옵션.

시어스 그룹 클러스터를 사용 하 여 다른 브랜드에서 데이터를 수집 하 고 클러스터에서 직접 데이터를 분석 하는 데이터에 입금 하는 대신 창 고 이전을 시작 했다. 시간을 낭비 하지 않도록, 시 어 즈 그룹 빠르고 정확 하 게 회사의 마케팅 계획에 다양 한 소스에서 데이터를 결합 합니다.

Passur와 시어스의 예제 큰 데이터-그것의 힘은 더 정확한 예측, 더 똑똑한 결정을 더 적절 한 작업입니다. 큰 데이터 공급망 관리에 적용 될 때 그것은 우리에 게 왜 자동차 제조 업체의 제품 고장율 급증, 그리고 그것은 더 나은 예측 및 제품 특성의 데이터 집합을 기반으로 하는 온라인 판매에 대 한 계획을 만들 수 있습니다 그것은 지속적으로 조사 수 고, 사람들의 수백만의 의료 상황의 아이디어. 다른 산업에 큰 데이터를 사용 하 여 또한 있다 현저 하 게 효과적으로 금융, 관광, 게임 또는 기계 유지 보수, 마케팅 및 인적 자원 관리에 큰 역할을 했다.

물론, 큰 데이터 전략에 따라 관리는 또한 많은 전에 있다. 큰 데이터 전략 변환 처리 리더십, 인재, 기술, 의사 결정, 문화를 조정 합니다. 리더십은 명확한 목표를 디자인 하 고 정확 하 게 무엇 인지 정의의 성공에는 데이터를 사용 합니다. 데이터 되 저렴에 구현할 목표, 통계, 시각화와 더 비싸게 하는 큰 데이터 응용 프로그램의 체계화가 있다. 좋은 사람들이 대형, 고속, 다양 한 데이터 처리를 수 있어야 합니다. 데이터 기반 대기업 스스로 게 물어 첫 번째 질문은 "어떻게 우리가 생각?" 그리고 그것은, "우리가 아는?" 이것을 느낌을 따르지 회사 필요 합니다.

데이터 과학 및 전통적인 기술을의 완벽 한 조합을 찾는 의해서만 그들의 상대 패배 기업 수 있습니다. 모든 수 상자는 그들의 결정에 대 한 큰 데이터 사용 하지만 데이터는 그것이 가장 큰 기회가 우리에 게.