그것은 열 대형 데이터 승리를 달성 하기 위해 개념 확인

이 이렇게 소리 합리적인, 그리고 리더십의 연구는 다른 접근 방식을 제안 합니다. 의 증거-개념 논리적 보인다, 비록 값 유효성 검사 더 실리 적 이다.

때 리더십 변화에 대 한 전설적인 작가 커트 레빈과 존 P. Kotter에서 가장 뛰어난 문학 탐색, 나 찾아내지 않았다 "증거의 개념"의 개념 어디. 사실, 유일한 장소는 IT 커뮤니티에 아이디어 좋게. 이 때문에 IT 직원 들이 엔지니어링 하위 문화에서 그리고 그들의 문화에 완벽 한 사람은 아니에요 아무것도 게시할 수 없습니다. 개념 증명은 위험을 줄이기 위해 상당한 제품을 공개 하지 않고 실험 방법을 사용 하는 방법입니다.

그러나, 질문에 대 한 개념에도 그들은 본질적으로 그들의 상업적 가치에 결함이 있을 입증 된 경우. 반대로, 값 유효성 검사를 부르는 더 일반적으로 불린다 비즈니스 가치는 놀라운 양의 작은 성공. 큰 데이터 작업에서 가장 큰 과제 중 하나를 포함 하기 때문에 두 가지 방법 비교 하자: 행 정상 후원 및 리더십.

우리가 증명을 무슨 말을 하는 건가요?

집행 지원 어떤 큰 데이터 작업에 대 한 오늘날의 관계에서 가장 큰 과제 중 하나입니다. 이사 이해는 모든 피할 수 없는 대 광고 때문에 몇 가지 있다; 그러나, 강력한 실행 지원까지 강력한 비즈니스 케이스를 조립 수 없습니다.

기업 데이터 전략에 대 한 비자, 어쩔 때 우리 주 임원 관심을 얻을 수 있는 유일한 방법 이기 때문에 강력한 비즈니스 케이스를 수집 지출-그리고 더 중요 한 것은 그들의 돈을. 큰 데이터 열심히 집행 지원에 대 한 경쟁 때문에 경영진의 관점에서 마치 실제 비즈니스 목적 없이 장난 이다.

사실 임원 리더십 종종 너무 늦게-의 증거-개념 모델에 나타납니다. CIO를 구입 비싼 기술 높은 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13768.html 돈의 찾을 것입니다 "> 데이터 데이터 마이닝에 과학자 및 컨설턴트 팀."

즉, 그것은 아무도 모른다를 회사의 데이터를 빗질. 사업 단위의 제너럴 매니저 뭔가 유용한 발견 그것에 대 한 참을성 있게 기다립니다. 실제로 개념을 증명 하기 위해 관리, 제너럴 매니저는 여과기까지 하 고 큰 데이터 일 수 있습니다 도망. 이 때에 임원 리더십 및 후원 시작-그것 일이 않습니다.

이 방법은 위험을 많이 있다. 실제 통화 보냈다 하지만 흔적은 없다이 분석 어떤 상업적인 가치가 있는 것입니다. CIO (시간표는 일반적으로 공유 되지 CIO) 너무 많은 시간을 보낸다면, 고위 관리의 인내심, 갑자기 사라져 버릴 것 이다 그리고 모든 노력 분석과 대 광고의 다음 웨이브가 끝날 때까지 보류 될 것 이다.

더 나은 모델을 리드

큰 데이터 전략의 진정한 가치를 보장 하기 위해, 당신은 제대로 부팅 해야 합니다. 값 유효성 검사 모델은 중 일반 관리자에 의해 또는 작업의 범위에 따라 CEO에 의해 구동 됩니다. 적절 한 비전 앞에 설립 상업적 가치에 의존 하 고 대용량 데이터 작업을 지원 하기 위해 전달 됩니다.

그 비전을 따라 작은 성공과 초반 기세에 대 한 신뢰의 큰 승리입니다. 마지막 빅 데이터 전략 되 고 어떤 Kurt Lewin는 조직으로 경화 새로운 동결을 이라고 합니다. 이것은 모든 이사는 익숙한 리더십 변화입니다.

큰 데이터를 안내 하는 CEO 또는 총관리인이 방식에서 전략 완전히 제거 부적당 한 경영진 후원의 위험 그래서 오늘날의 큰 데이터 작업에서 본 가장 큰 위험 중 하나입니다. 그것은 또한 더 큰 데이터 투자의 출력을 반환 것을 지도자의 성공 격려.

내가 이전이 명시 된 문화가 이다. IT 관리자와 심지어 Cio, 척 지나치게 그들의 증거의 개념 사고에 안전. 더 많은 비즈니스 의미가 가치를 증명 고 가정 값의 일반적인 이해를 가속. 당신은 성공적인 개념 증명에서에서 보다 작은 성공 실패의 추구에서 자세히 알아보십시오.

가장 중요 한 것은, 그것은 의미 있는 메서드를 항상 행 정상 후원을 고용 한다. 큰 데이터 실험에서 집행 관리자 그들은 그들의 자신감을 잃 었 때문에 돈과 시간을 많이 포기 했습니다. 그들은 부적당 한 참여 기회 주위 오해에 이르게 때문에 자신감을 잃게됩니다.

이것은 개념 유효성 검사 방법으로 실패 하는 열쇠 이다. 반면, 기업 임원들이 최선을 다하고 있습니다 때 그들은 밀접 하 게 기회를 모니터링 합니다. 결과가 어떻든 지, 작은 성공이 회사의 가장 의미 있는 경로 따라 그들을 리드.

빅 데이터 전략에서 성공 하려면, 당신은 실행 사고-아니 엔지니어링 마인드 필요 합니다. 엔지니어 일을 하는 시간을 많이 보내고 이해할 수 있다. 우리 엔지니어 들이 정확 하 게, 필요 하지만 값 작업 장소,이 사고 사업 전략으로 잘 맞지 않는.

만약 귀하의 회사가 현재 즉시 인터럽트 개념을 증명 하려고 하는 큰 데이터 발생 합니다. 당신은 돈을 낭비 하는. 대신, 가까운 비즈니스 케이스를 만들고 큰 데이터 팀의 방향 위치를 일반 관리자에 게. 뭔가 증명 하려는 경우 그것은 더 가치가 될 것입니다.

(책임 편집기: Fumingli)