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가트너 노트 cio 들은 혁신 대용량 데이터를 관리 하는 데 사용 하는 기술을 넘어 갈 필요가 알고 있어야 합니다. 최대 가치를 달성 하기 위해 기업 추구 하 고 대용량 데이터 분석의 형태로 비즈니스 이슈의 혁신 수용 필요 합니다.
"빅 데이터 필요 두 가지 수준에서 혁신을 포용 하는 기업" 웅 Lehong, 가트너 연구 부사장을 말한다. 첫째, 기술 자체는 혁신적 이다. 둘째, 기업 의사 결정 지원 및 분석에 굵게 해야 합니다. 두 번째 이유는 기술에 도전, 하지만 프로세스 및 변화 관리 도전 아니다. Http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13568.html "> 큰 데이터 기술을 기존 비즈니스 문제 및 기회를 분석 하는 혁신적인 방법을 제공. 새 데이터 원본 및 새로운 분석은 기업 하기 전에 사용한 적이 없는 방법으로 업그레이드할 수 있습니다.
크고 다른 소스에서 비정형된 데이터를 분석 하는 큰 데이터의 기능 혁신을 위한 기회를 만들 수 있습니다. 대부분의 경우에 가치를 추가 하는 기업에 큰 데이터에 대 한 아무 우선 순위가 되었습니다. 과거에는, 그것을 실행 하거나 이러한 새 데이터 액세스 불가능 했다. 대용량 데이터 기술 값에 대 한 검색 혁신적인 사고와 지를 수락 하 고 이러한 소스 및 메서드를 신뢰 해야 합니다. Cio는 필요로 하는 혁신적인 프로젝트 변경 관리 노력으로 큰 데이터 프로젝트를 확인 해야 합니다. 그리고 기업 새 데이터 원본 및 새로운 분석을 신뢰 하는 시간이 필요 합니다 기업 데이터, 분석 및 통찰력을 완전히 투명 하 게 허용 하는 작은 파일럿 프로젝트를 시작 한다. 그러나
, 큰 데이터 관계 하지 않는 그냥 공개 소셜 네트워크 데이터와 같이 큰 외부 데이터 원본에. 창의적인 CIO 마인드는 기업 내에서 존재 하 고 완전히 이용 정보의 귀중 한 소스에 활용할 수 있습니다.
Lehong 지적: "아마도 Cio 더 때문에 내부 자원의 대부분은 이미 그것에 의해 관리 되는 내부 데이터 소스와 함께 시작 하는 경향이 있습니다." 그러나 많은 경우에,, 이러한 내부 데이터 원본은 하지 의해 제어 됩니다 그것은 전혀. 예를 들어, 콜 센터 기록, 보안 카메라 클립, 및 제조 장치에서 작업 데이터 조사에 대 한 잠재적인 내부 데이터 소스를 나타냅니다 하지만 그들은 일반적으로 아래에 대 한 제어 합니다.
그러므로, CIOs와 그들의 팀 비즈니스 단위 완전히 사용할 수 있는 데이터를 이해 해야 합니다. 몇 가지 창의적인 아이디어 얻은 되었습니다 데이터의 일부도 부자가 될 수 있습니다. 회사 대형 데이터 기술을 사용 하는 완전 한 원시 데이터를 구입 하 고 새로운 통찰력을 제공 하는 데이터 원본 만들기 감당할 수 있습니다. 그러나, Cio 들은 명확한 사업 목표와 새로운 데이터 저장에 대 한 결과 다는 것을 확인 해야 합니다.
내부 데이터 추가 장점이 있습니다. 회사는 이미 데이터를가지고 있기 때문에 큰 데이터 프로젝트를 시작 하기 위한 좋은 시작점 이며 쉽게은 외부 데이터 원본에 액세스 하는 것 보다 더 많은 비용. 또한, 기업 자체 시스템, 기록, 및 다른 자산에서 유래 하기 때문에 외부 보다 내부 데이터를 신뢰할 가능성이 더 것입니다.
일부 기업 기존 분석을 빠르게 만드는 큰 데이터 기술을 사용 합니다. 기술은 빠른 속도 얻을 수 있습니다 하지만 이것을 통해종종 비즈니스 가치를 얻으려면 속도의 종류는 프로세스 변경을 필요 합니다.
가트너의 연구 회사는 프로세스의 초기에 급속 한 분석 구현 혜택을 최대화 하기 위해 그들의 프로세스를 변경 되었습니다 보여줍니다. 일부 기업에 대 한 분석 속도 분석을 실행할 때 가격/프로 모션/감소 최적화 등 판매 데이터의 전체 주를 포함 하는 기능을 제공 합니다. 과거에는, 이러한 최적화를 실행 하려면 하루 이후 일요일에 대 한 판매량 자주 포함 되지 않았다 계산에. 기업 전체를 포함할 수 있습니다 이제는 최적화 분에 이루어집니다, 주의 데이터-그래서 그것의 최적화 캠페인와 동기화 됩니다.
Lehong 말한다: "Cio 분석의 속도 증가 하는 큰 데이터 프로젝트 속도에서 최대의 이익을 파생 설계 프로세스 재설계 등을 확인 해야 합니다." 큰 데이터 투자를 시작 하기 전에 평가 팀은 얼마나 빨리 분석 사업 결과에 개선으로 이어질 것입니다의 좋은 이해 하 고 그것은 비즈니스 사례에 내장 될 필요가 있는지 확인 합니다.
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