대규모 엔터프라이즈 데이터 전략을 성공적으로 개발 하는 방법

http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/9032.html로 "> 정보 전략 전문가, 존 Weathington 자주 하지 그들의 미래의 큰 데이터 전략을 결정 하는 많은 회사를 본다." 다음과 같이, 그는 우리에 게 어떻게 기업 성공적으로 큰 데이터 개발 전략을 개발의 비밀을 했다 합니다.

아무것도 절반 이상이 1 년 후 회사는 큰 데이터 개발 전략을 개발 하 고 심지어 일부 최고 지도자의 사업에서 모두 확실 하지 않습니다 어떤 큰 데이터 개발 전략, 그리고 그들이 어떻게 해야 뭔가 더. 물론, 회사 모두 자연스럽 게 자극 것입니다, 그들의 큰 데이터 개발 전략을 발표 하 게 충분히 대담 수 있지만 아무도 정말 비즈니스의 정확한 목적을 이해 한다. 정보 전략으로 나는 항상 다른 회사에 일이 있었는지의 모든 참조.

일반적으로, 이러한 상황의 나의 평가 6 개월 후, 기업에 있는 사람들의 단지 소수 정말 이해 전략의 목적입니다. 빅 데이터 전략 팀 명확한 비전 설정, 나를 기대 전략적 팀 기업의 최고 지도자에 의해 주어진 어떤 지시를 보고 합니다. 큰 데이터 전략 팀의 노력에서 빠른 생산성 수, 당신은 전략 문제는 프레임 워크에 대 한 몇 가지 가정을 확인 해야 합니다.

경쟁 전략

전에 우리는 큰 데이터 전략 팀에 대 한 프레임 워크 문제, 빅 데이터 전략 목표 전략을 성공 하 게 하는 관련된 구성 요소를 다시 하자. 우리는 경쟁력 있는 전략으로 큰 데이터 정의 정의 하 여 시작 합니다: 빅 데이터 시장에 잠재적인 독특한 가치를 제공할 수 있습니다 빠른 이동 및 무료 액세스 데이터를 많이 하지만 전통적인 방법으로 사용 하는 경우 가격은 매우 비쌀 수 있습니다.

이 정의에서 빅 데이터 전략 미래에 대 한 청사진을 만들어집니다. 전략적 관점에서 기업의 다음 3-5 년 이상 개발을 예측. 이 비전을 달성, 시장, 제품, 서비스, 그리고 몇 가지 관계를 개발 해야 합니다 그리고 가장 중요 한 것은, 결정이이 지역에서 만들어진다 되도록 비즈니스 리더의 중앙 드라이브를 식별 해야 합니다.

마지막으로, 큰 데이터 전략의 개발 차례로 큰 데이터 전략의 구현을 지 원하는 기업의 핵심 역량의 이해를 요구 한다. 가장 주목할 만한 큰 데이터 개발 전략 팀 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 프로세스 전문가, 기업 리더십 및 관리 팀의 구성 이다.

(반대로 주요 프로젝트) 기업의 전략은 장기 개발 계획에 초점을, 때문에 그것의 구현 전략은 크게 달라 집니다. 프로젝트, 또는 심지어 단기 계획, 작업 분할, 관련된 이정표와 함께 모든 것을 통합 하는 활동에 초점을 구현 합니다. 위험 관심사, 하지만 예기치 않은 이벤트의 상황을 항상 일 하지. 짧은 프로젝트 계획 성공을 달성 하는 프로젝트 매니저를 도울 수 있다. 그러나,이 간단한 메서드를 사용 하 여 엔터프라이즈의 큰 구현 하려고 하는 경우 데이터 개발 전략 확실히 재해를 가져올 것 이다. 위험 문제는 특히 중요 하다.

1 년 프로젝트를 하기가 어려운 위험을 제어 하 고 3 년 개발 전략의 구현을 고려해 야 위험 우선 순위. 아니라 일부 단기 이정표를 만들 뿐만 아니라 기간 동안 어떻게 고려, 여러 다른 상황에 대 한 적절 한 대처 전략을 작동 하도록 해야 합니다.

이 회사에 대 한 주요 컨트롤 전환점이 발생 합니다. 물론, 중요 한 결정 포인트 더 영향력 있는 비즈니스를 하는 있다. 이 경우에, 데이터 전략 전문가 관련 상황을 확인 하 고는 사실 자연 데이터 과학 또는 기타 대형 데이터 전략 팀 문화를 식별 해야 합니다.

프레임 워크 문제

큰 데이터 전략 팀의 전략적 가정 유효성이 검사 됩니다, 그리고 그들은 가장 효과적 이다. 데이터 과학자의 많은 전략적 문제 해결을 잘 들었습니다. 이 방식은 처음부터 전체 개발 전략에 포함 될 데이터 과학자를 요구 보다 훨씬 더, 그것은 전에 추가 조치는 큰 데이터 전략 팀 배 턴을 전략적 전문가 재직.

데이터 과학자를 유치 하는 가장 좋은 방법은 중요 한 전략적 의미를가지고 어떤 대담한 주장을 하는 것입니다 그리고 당신의 큰 데이터 분석 주장을 증명 하도록 요구 하십시오. 데이터 과학 용어에서이 유효성 검사 가설 이라는 과학자는 이미 모든 관련 데이터에 대 한 과학적 방법에 대 한 적당 한 라고 합니다.

고등학교 또는 대학에 이러한 과학적 방법을 발생 했을 수 있습니다; 그러나, 데이터 과학자의이 방법은 그들의 문화의 부분 이다. 그리고이 방법을 숙지 하 고 그들은 작은 지도 함께 작업을 거의 즉시 시작 됩니다 이러한 방식으로 귀하의 질문을 요청할 수 있습니다 만약 귀하의 비즈니스의 큰 데이터 전략 팀의 핵심 데이터 과학자는 때문. 물론,이 관리 프로세스 이므로 관리자와 큰 데이터 전략 팀에서 지도자 이러한 과학적 방법을 잘 알고 있어야 한다. 이 때문에 그것은 또한 큰 데이터 지도자와 관리자의 지혜 테스트 매우 중요 하다.

과학적 접근 가상 질문으로 시작합니다. 예를 들어 "어떤 유형의 고객은 우리의 제품에 적합?" 전략적 질문을 시작할 수 있습니다. 이 시점에서, 일부 애 널 리스트 답변에 대 한 보고 데이터를 게시할 것입니다 하지만 더 가설을 구축 하는 것이 좋습니다.

협력, 연구, 또는 단순히 직감에 따라 어설션할 수 있습니다: "주부 우리의 제품 가치." "물론,이 문장을 전략적 의미가 있다. 이것은 귀하의 비즈니스의 마케팅 노력을 재정리 하 고 아마도 더 밀접 하 게 주부의 요구에 맞게 제품을 변경 될 수 있습니다.

그러나,이 방향으로 자원을 투입 하기 전에 그것은 큰 데이터 정책 팀의이 단언을 확인 하는 것이 중요입니다. 그들은 과학적 방법의 완전 한 분석을 사용 하 여 테스트 하 고 마침내 결론에 올 것 이다. 그들은 당신의 주장을 반박을 하는 경우에 그들의 분석 가치 이며 다른 가상 단언을 시작 하는 데 도움이.

좋은 시작 지점

이 모든 익숙한 경우 걱정 하지 마십시오. 많은 기업이 가능한 제일 방법에 있는 그들의 큰 데이터 리소스를 얻을 하려고 합니다. 기업 전략을 개발 하는 큰 데이터 리소스를 원하는 경우 위험 내기는 매우 높다. 데이터 과학을 고려할 수 있습니다 만약 당신이 완전히 손실에 "플러그 앤 플레이" 관리 철학을 찾고, 전문가 6 시그마 (6 시그마). 6 시그마 이해 프로세스 개선, 서비스 제공의 프레임 워크 내에서 디자인, 과학적 접근을 구축 하 고 높은 품질의 솔루션을 구축 도울 수 있습니다. 빅 데이터 전략을 몇 가지 사소한 수정 사업 전략 개발에 적용 됩니다.

규제 프레임 워크에 완전히 위험을 커버 하 고 다음 큰 데이터 정책 팀을 사용 하 여 이러한 주장을 확인 하기 위해 과학적 방법을 사용 하 여 정책 어설션을 구축 해야 있는지 확인 합니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)