큰 데이터의 상업적 가치를 어떻게 더 중요 하다

모든 큰 데이터에 대 한 약속, 서로 다른 소스에서 많은 양의 데이터를 수집의 근본적인 도전이이 데이터에 대 한 새로운 비즈니스 응용 프로그램을 찾는 데 일부 IT 관리자 이다 피닉스 비즈니스 인텔리전스 및 분석 비전 전시회 이번주 컴퓨팅의 세계에서.

기술 공급 업체와 업계 애 널 리스트는 쇼 참석 일부 임원에 따르면 전통적인 구조적된 데이터를 혼합을 구름, 모바일 기기, 소셜 미디어 채널 및 기타 소스에서 구조화 되지 않은 데이터를 사용 하 여 비즈니스 혜택을 추진. 그러나, 경영진 모른다 큰 데이터를 사용 하는 방법 또는 IT 부서에 그들의 요구를 명확히 하는 방법.

혼란 스러운된 IT 관리자는 비즈니스 리더 일반적으로 모 르 겠 그들은 무엇을 알고 하지 않습니다 말한다. 결과적으로, 그들은 IT 부서에 수집한 모든 데이터와 함께 어떻게 설명할 수 없다.

지난 몇 년 동안 개인 투자자 및 벤처 캐피탈 회사의 수집, 저장, 구성, 및 분석 데이터와 구조화 되지 않은 데이터의 페타 등 새로운 기술을 개발 하는 신생에 있는 달러의 수백만의 수백을 투자 했다.

이러한 도구를 쉽게 다양 한 하기 전에 보다 데이터 원본에서에서 데이터를 추출 하 수 있습니다. 이러한 데이터 원본은 웹 기록 포함, 스트림, 소셜 미디어, 비디오 및 오디오 파일, 기계 센서 및 트위터와 같은 마이크로 블로깅 사이트를 클릭 합니다.

"진짜 문제는 기술 그러나 아니다 수집 될 수 있습니다, 모든 데이터의 상업적 가치" 리드 Nuttall, 오클라호마 에너지 회사, 타고 Nator 최고 정보 책임자는 말했다.

OGE는 9 발전소, 전기 758,000 사용자의 30000 평방 킬로미터를 제공. 회사는 최근 자사의 고객을 위한 스마트 미터를 설치. 스마트 미터는 전류 읽기 2 시간 마다 하며 이전 미터는 1 개월 검침.

Nuttall 스마트 미터에 의해 생성 된 데이터 많은 양의 회사 분석 및 사용자 동작에 영향을 미칠 하 고 다음 몇 년 동안 피크 수요를 줄일 도움이 될 것입니다 낙관적 이다. 그 데이터에서 비즈니스 가치를 추출 하려면 회사 내부 사람을 찾고 있다. "우리는 데이터의 많은 있다" 고 말했다. 우리는 데이터와 함께 어떻게 해야할지 알아 내려고 하고있다. "

Nuttall 정보 "공장"을 설립 하 고 비즈니스 분석 기술 센터 기관 내에서 드라이브 있도록 OGE에서 처리 하는 데이터의 창조적인 응용 프로그램. OGE는 고려 하 고 새로운 데이터를 사용 하 여 여러 가지 방법으로 분석 수 있도록 비즈니스 인텔리전스 도구와 새로운 데이터 시각화 및 프레 젠 테이 션 기능에 투자 하. 큰 데이터 그것을 강요 하 고 비즈니스 인텔리전스 팀 함께 새로운 데이터를 활용 하는 방법을 탐구 하.

급여 처리 회사 ADP 동일한 접근 방식을 복용 합니다. 회사 빌드 프로세스, 저장 및 매우 많은 양의 데이터를 분석 하는 방법을 관리 하는 혁신적인 실험실.

아이디어는 다른 기업에서 어떤 전문가에 환경을 만드는 것 이었다와 다른 배경 로베르토 Macherot 큰 데이터 분석 문제에 공동 수 로베르토 Masiero, ADP 혁신 연구소의 부사장 연설에서 말했다.

윌리엄 Herridge, 트리뷴의 신흥 솔루션의 제너럴 매니저는 무슨 일이 있었는지 회사 온라인 분석 처리 도구를 사용 하 여 시작 하는 처음으로의 연상 했다는 의미에서 말했다. "우리가 OLAP (온라인 분석)를 켜면, 목록 데이터를 사용 하 여 그들의 현재 습관을 극복 하기 위해 비즈니스 사용자를 위한 하드 이다" 고 말했다. 전에 당신이 그들에 게이 응용 프로그램을 표시, 그들은 OLAP의 값을 모른다. "그것은 대용량 데이터와 동일한도 전에 직면 하는 조직.

Herich 말했다: "우리는이 값을 참조 하십시오. 그러나, 사용자가 이해 하 고 특히 구조화 되지 않은 데이터를 같은 개념으로 처리할 경우이 값을 볼 수에 대 한 거 대 한 도전 이다. 기업 사용자는 몇 가지 혜택을 볼, 전에 그들은 큰 데이터 항목에 등록 되지 않습니다. "

큰 데이터를 사용 하 여 가장 어려운 부분은 비즈니스 리더 고 임원 앉아, 디지털 학습 솔루션, 텍사스, 디지털에서 파트너 학습 어바인 솔루션 회사, 고 말했다. 그들은 그들의 기업에서 얻을 구조화 및 반 구조화 된 데이터의 광대 한 금액에서 원하는 결정 합니다.

Ratner 했다 실수 우리 기업의 큰 데이터에서 얻을 수 있는 어떤 값을 지정 하지 않았기 때문에. 오랜 동안에, 조직은 여전히 않았다 하지 수집 하거나 기술적인 이유 때문이 아니라 비즈니스 가치,이 몰랐기 때문에 구조화 되지 않은 데이터를 사용.

우리 큰 데이터 값을 정의할 수 있습니다 또는 비즈니스 리더 큰 데이터에서 원하는 우리에 게, 하지 않는 한 우리 그냥 어둠 속에서 모색 하.

분위기는 시장 조사 기관인 Theinfopro에 의해 실시 최근 조사에서 응답자에 의해 표현 하는 감정으로 동일 합니다. 255 IT 전문가의 설문 조사는 대부분의 기업이 하지 않아도 큰 데이터 계획 그들은 하지 않기 때문에 이러한 계획에 대 한 특정 비즈니스 이유를 보여 줍니다. (컴파일/Populus euphratica)

(책임 편집기: 유산의 좋은)