큰 데이터와 빠르고 현명한 비즈니스 의사 결정 하는 방법

금융 서비스 회사 같은 대기업 큰 숫자를 신속 하 게, 사용 하 고이, newvantage, 큰 데이터 컨설팅은 최근 보고서에서 밝혔다 보다 빠릅니다. 어떻게이 회사 큰 데이터 현명한 비즈니스 결정을 내릴 할?, 기술 솔루션, 같은 걸리는 기술 빅 데이터와 성공을 달성 하기 위해 밖으로 변합니다.

50 개 이상의 대기업 (최고 데이터 책임자, CIO, CTO, 수석 분석가, 정보 건축가), 기업 임원 및 수석 프로그래머 지난 여름에서 경영진과 Newvantage. 이러한 대기업의 대부분 이상 30000 명의 직원이 있다. Newvantage 파트너 설문 조사에서 응답자의 절반 보험 회사, 정부 기관 및 기타 산업에서 경영진은 다른 반쪽 동안 금융 서비스 기업에서 임원 했다.

"대부분의 기업 기술에 년 1 십억 달러를 지출" 폴 바스, 설립자 및 Newvantage 파트너의 관리 파트너 말했다. 그들은 일반적으로 신속 하 게 응답 하지 않습니다 하지만 그들은 응답을 시작, 그들은 이러한 혁신에 더 많은 비용과 자원을 투자할 것입니다. "

큰 데이터와 현명한 결정

대기업이 큰 데이터 값을 참조 하 고 큰 데이터에 그들의 자원을 투자 하기 시작. 바르트 말했다 응답자의 85% 그들은 큰 데이터 혁신을 만들고 있었다.

"응답자의 75% 큰 데이터에 1 년 이상 1 백만 달러를 지출," 고 말했다. 응답자의 25% 큰 데이터에 1 년 이상 10 백만 달러를 지출. 그들은 프로젝트 또는 프로젝트의 시리즈에이 기술을 적용할 지를 준수 합니다. 알기 때문에 그들은 아주 잘 그 큰 데이터가 없는 경우에, 그들의 손에 프로젝트 하지에 갈 것 이다. "

큰 데이터의 진정한 가치는 증가 응답 속도

응답자는 투자 위험을 감소, 높은-품질의 제품과 서비스를 만드는 등의 큰 데이터에 대 한 여러 가지 이유로 했다. 그러나, 상위 2 주요 이유는: 빨리 결정 하 고 상황에 따라 고객 경험을 개선. 물론, 이것은 그들은 전통적인 비즈니스 인텔리전스 분석에 투자 하는 첫 번째 이유입니다. 바르트는 말했다, 심층 조사를 실시 Newvantage 발견 대규모 데이터에 대 한 회사의 투자에 대 한 기본 이유 의사 결정 또는 응답 속도 향상 시키기 위해 욕망.

"만약 귀하의 응답 속도 경우에 30 분 및 30 초 또 다른 경우, 그것은 실제로 비즈니스 프로세스 변경 됩니다," 바르트는 말했다. 그들은 매우 효율적인 비즈니스 분석가 만들 것입니다. "

빅 데이터 기술, 그는 말한다, 회사는 초 보다는 지출 일 또는 개월 이내 문제에 응답할 수 있습니다. 이 프로 모션은 차례로 분석, 테스트, 개발 및 학습 하지만 신속 하 게 시장에 적응 과정과 복잡 한 워크플로 자동화 하기 어려운 문제에 대응 하는 기업 수 있습니다.

그러나, 엄격한 프로세스 응답 시간 단축의 혜택의 대부분을 만들기 위해 필요 합니다. 큰 데이터 및 전통적인 분석 솔루션 간의 관계 명확 하 게 정의 하 고 종속, 그들은 과정을 위한 기초 이어야 한다.

큰 데이터, 분석 방법 및 조직 조정

"전통 고 대형 데이터, 그리고 그들은 기업 내에서, 별도로 수행 조직의 책임의 차이 여러 번 논의 되었습니다." 보고서 노트 그러나, 조사는 전통적인 분석 방법 및 큰 데이터가 점점 복잡 해지고 보여준다. 그들은 큰 데이터의 예상된 효과 만들기 위해 함께 작동 해야 합니다. 미래에 it와 비즈니스 조직의 경계를 사이 더 가까운 통합 성공 위한 큰 데이터 전략을 개발 하는 회사에 대 한 주요 단계를 있을 것입니다. "

"데이터 관리 및 분석은 일반적으로 회사의 다른 부분의 책임," 보고서는 말했다. "IT 부서는 일반적으로 데이터를 제어 하 고 분석은 특정 팀 이나 부서에서 회사의 책임." 이 완전히 큰 데이터의 원칙을 위반합니다. 설문 조사 보여이 회사 통합에 대 한 필요성을 인식 했습니다. 응답자의 65% 큰 데이터 데이터 관리의 주요 부분 이다. 응답자의 68%는 큰 데이터는 고급 분석 도구의 일부 말했다. "

Newvantage 사업 부문 사이의 경계를 침입 하는 결론을 내렸다 고 통합 하는 큰 데이터를 전통적인 분석 주요 기관 혁신 사업 개발을 위한 대용량 데이터의 달성을 향한 초기이 고 중요 한 단계 앞으로 도약.

"실시간 통합, 비즈니스 및 운영 부문에 완전 한 분석 수 있도록 주요 비즈니스 문제를 도전, 회사에 대 한 경쟁 우위를 만드는 하 고, 성능을 향상 시킬 수 있도록 신속 하 게 대응 하는 기업" 보고서는 말했다. "

"데이터와 데이터의 품질에 따라 우리 분할 금은, 구리의 3 개의 다른 급료에" 바르트 말했다. 데이터 웨어하우스에 저장 된 데이터는 골드 데이터. 골드 데이터를 쿼리할 때 데이터를 처리 하는 것이 알다시피. 만약 데이터 원래 형태로 나 수 1 주일 또는 1 개월, 그리고 만약 당신이 한 장소에서 모든 데이터를 넣어 하 고 기본적으로 그들을 빗 하지 않습니다 하지만? 그것은 완전히 세련 된 때까지이 데이터는 유용. "

기존의 관계형 데이터베이스와 달리 대용량 데이터 플랫폼을 선택적으로 정리, 청소, 레코드 및 필드는 현재 분석의 초점을 무시 하 고 데이터 통합 분석 허용. 이 통해 데이터 웨어하우스를 제거 하 고 데이터 엔지니어링에 많은 노력을 퍼 팅을 피할 수 있습니다. Newvantage 전체 데이터 프로젝트를 지연 하 여 큰 데이터 플랫폼 가치를 제공할 수 없는 데이터의 엔지니어링 분석을 위한 필요 없이 검색 지향 분석에서 응답 속도 향상을 지적 한다.

바르트는 큰 데이터 플랫폼은 매우 중요 한 데이터 생물권 되었다 말한다. 생물권은 알려진 기반으로, 비록 생물권은 지속적으로 고객, 시장, 제품 및 위험에서 새로운 인 사이트를 찾고 설계 되었습니다. 다른 말로 하면, 그것은 "이미", "새로운" 물건을 찾기 위해 건강 지속적인 개선 모델을 통해입니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)