어떻게 기업 큰 데이터 시작: 큰 데이터에 작은 데이터에서

현재는 많은 이야기 대용량 데이터에 대 한 국내외에서 주로 작업 수준에 대 한 이야기 또는 서비스 측면에서 서비스 쪽 더 제기. 문제는 다양 한 기업, 기업, 큰 데이터 및 어떤의 특히 클라이언트 쪽으로 당신과 함께 의사 소통 하 고 싶습니다 그들의 관계, 또는 기업 참여 하는 방법 측면, 이건 지금 기업에 직면 하는 가장 큰 문제.

주요이 질문에 응답을이 큰 데이터 작은 시작 한다 이다. 많은 기업은 지금 직면 하 고 있기 때문에 가장 큰 문제는 큰 데이터를 사용 하는 방법을 하지만 일부 내부 작은 데이터 통합 문제, 또는 작은 데이터의 대용량 데이터를 사용 하는 방법의 경우 좋지 않다. 큰 데이터 작은 데이터에서 점차적으로 진화 한다, 일반 생태학, 아니라 즉각적인 변화 이다. 큰 데이터의 개념 기업 처음부터 다른 사람에 의존 하는 대신, 자체 구축에 필요한 미디어의 개념와 비슷합니다. 많은 회사는 다른 사람들의 것 들에 대해 이야기와 같은 미디어에 대 한 이야기. 예를 들어 그것에 왔을 때 미디어, 어디 불평 모두 제 3 자에 의해 제공 플랫폼으로 생각 되었다. 미디어 때문에 그들의 자신의 매체, 기업에 참여 하기 위하여. 같은 큰 데이터는 다른 사람들의 큰 데이터, 제 3 자 제공 많은 데이터, 정보, CI, BI 및 다른 많은 모듈형 것 사용 하는 많은 가정. 있다면 그래서, 당신은, 경쟁 또한, 것 들을 얻을 수 있습니다, 경쟁 또한 경우를 얻을 수 있습니다, 그리고 그것은 핵심 경쟁력 호출 되지 않을 수 있습니다. 큰 데이터 자체 경쟁력 될 기업으로, 기업 자신의 엔터 프 라이즈 수준의 데이터를 설정 해야 합니다.

큰 데이터를 만들기 위해 먼저 해야 무슨 귀하의 비즈니스, 또는 무엇 업계의 핵심을 알아야 합니다. 우리는 종종 찾을 경쟁 과정에서 많은 기업, 궁극적으로 하지에 의해 패배, 현재 경쟁 하지만 많은 경쟁사에 없는 패배. 매우 간단한 예제 모두는 아마존은 딜러, 하지만 이것은 잘못 이다, 그것은 이제 클라우드 (클라우드 서비스)에서 주요 수익을 생각 한다. 즉, 기업의 핵심 데이터 (값)를 찾이 필요가, 이것이 가장 중요 한. 이 기준에만 그들의 자신의 큰 데이터의 설립 할 몇 가지 확장 가능 하다. 둘째, 천천히 성장 내부 주변 데이터 일부를 찾을. 눈덩이 처럼 첫 번째 레이어는 코어, 두 번째 계층은 주변 관련된 데이터. 3 층은 무엇입니까? 외부 기관의 일부 구조화 된 데이터입니다. 제 4 층은 사회 화, 지금 구조화 되지 않은 데이터 라는 다양 한 뿐만 아니라. 이러한 레이어 수준으로 계층 수준에서 찾을 수 뭔가 당신에 게 관련 된 값을 찾는 데 필요 합니다. 그래서 그 큰 데이터를 만들 수 있습니다.

첫 번째 단계는 핵심 데이터를 찾는 것입니다. 지금 많은 기업에 대 한 핵심 데이터는 실제로 CRM, 가장 중요 한 사용자 시스템입니다. 두 번째 단계, 주변 데이터입니다. 예를 들어 기업 일부 활동의 출시에서 종종 온라인 활동을 하 고, 소비자 정보 단순히 형태로, 내부 또는 CRM 시스템에 제공 됩니다? 세 번째 단계, 일반 채널 데이터입니다. 예를 들어 빠른 판매 제품을 판매 하는 회사 데이터 월마트, 까르푸의 데이터 얻을 수 없다? 많은 외국 큰 데이터의 경우, 면도칼, 또는 그녀는 그녀가 것 이다 필연적으로 제품을 구입 하지 다른 나타내는 오늘,이 제품 구입 하는 소비자의 어머니와 아이 제품 살 것 이다 때 소비자 맥주를 구입 했다. 이것은 예비 발굴. 이러한 가치와 서 하는 방법, 기업 마케팅, 프로 모션, 제품 혁신에 기초를 확립 할 그들의 다음 단계를 위해서 자신의 CRM 데이터 내부 일반 채널을 찾을 해야 합니다. 4 단계, 외부 사회 또는 구조화 되지 않은 데이터, 이제 소셜 미디어 데이터 라고 합니다. 이 정보의 주요 특징은 매우 크고 구조화 되지 않은. 기업에 대 한 가장 큰 가치는 무엇 인가? 당신은 때 그들은 소셜 미디어에서 사용자와 연결 했 어? 여기는 DC (디지털 연결) 라는 개념입니다. 소위 인터넷은 실제로 DC, 하지만 일반적으로 인터넷에 DC의 종류 엔터테인먼트 수준 이다. 비즈니스, 경우 그것은 기업 소비자와 DC 관계를 설정 해야 합니다, 해당 값을 재생할 수 있습니다. 그렇지 않으면, 데이터 및 CRM 데이터를 많이 죽은. 외국 CRM의 아버지 처럼 폴 그린 버그 4 CRM 관련도 서, 첫번째 3 개는에 데이터베이스, 시스템에 대 한 이야기를 썼다. 4 책, 그런 것 들에 대해 더 이상 얘기 무슨 말을? 상호 작용에 대 한 이야기, Dc, 들에 대해 이야기 하 고 소비자와 관계를 구축 하는 방법에 대 한 이야기.

데이터 마이닝을 할이 데이터베이스 또는 데이터를 구축 하는 과정, 기업에서 어떤 방향으로 목적을 탐구 해야 합니다. 제일 먼저 할 일은 귀하의 비즈니스, 비즈니스, 문제 또는 중요 한 업계에서 주요 경쟁 포인트가을 따르는 것 이다. 이 비즈니스 관계와 가정, 즉, 미래의 경쟁 포인트 수 있습니다 전략적 경쟁, 무엇에 작은의 미래에 큰. 다음 무엇을 해야 다음,이 뒤에 몇 가지 작은 샘플 테스트 가설을 형성. 내가 말했다 많은 회사 봐 큰 데이터는 매우 무서운 그 큰 데이터를 감당할 수 없습니다, 또한 그래서 전문 팀, 감당할 수 없습니다 어떻게 해야할지? 몇 가지 작은 샘플 테스트 자신, 심지어 스프레드시트를 통해 Excel 데이터 마이닝을 할 수 있다. 그것은 크고, 비싼 데이터를 될 필요가 없습니다. 다음 큰 샘플, 결과의 검증은 현실에 적용할 수 있습니다.

인터넷 시대에 특히 큰 데이터에 가장 중요 한 포인트 중 하나는 오류 경고입니다. 현실에서는, 적용 되는 규칙을 찾을 수 있지만 일부 조기 경보 지표를 설정 해야 합니다. 즉, 지표 시간, 법의 실패의 이전 발견의 수준에 도달 하는 경우 다음 당신은 찾아야 합니다 새로운, 관련, 그렇지 않으면 그것은 낭비를 일으킬 것입니다. 저자는 중요 한 결론을가지고 기사를 본다. 큰 데이터 값은 매우 유용, 많은 회사 라고 나는 얼마나 많은 결핵, 얼마나 많은 PB를 축적 하지만 이전에 따라 모두 말은 많은 결론에와 서 데이터 리소스 낭비 하 고 실제로. 당신이 경우 잘못 된 데이터, 많은 법을 많이 찾아 내일 할이 눌러, 낭비입니다. 따라서, 오류 경고는 필요 합니다. 이러한 과정에서 내부 팀을 구축 해야 하는 궁극적으로 하 고 데이터에 그들의 감도 양성 될 수 있다. 그것은 가치가 큰 데이터 서비스를 구매 하는 경우입니다.

사업으로이 작품의 모든 사내 일을 해야, 궁극적으로 열매를 맺을 어떤 이득 있다. 엔터프라이즈 데이터 작은 데이터에서 시작합니다.

참고 1: 데이터 마이닝 프로세스 큰 데이터를 전체 데이터까지 직접 또는 작은 데이터, 작은 샘플, 현재 논쟁의이 측면에서 있을 수 있습니다. 이 문서는 참조에 대 한 관점 작가만 나타내는 복 단 대학교의 "큰 데이터 마케팅 커뮤니케이션" 정상 포럼에 의해 구성 됩니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)