큰 데이터: 미래 혁신, 경쟁 및 생산성의 방향

우리는 데이터의 볼륨 확장, 그리고 대량의 데이터 분석, 소위 "빅 데이터", 미래의 생산성 개발, 혁신과 소비 수요 증가의 표적이 될 것입니다 세계에 살고 있습니다. 맥킨 지 글로벌 리서치 연구소 (MGI)과 맥킨 지의 비즈니스 기술 사무실에 의해 실시 새로운 조사, 모든 업계의 선두 주자 전례 없는 가능성과 큰 데이터의 중요성을 보이고 있다. 기업 특정 정보 및 성장, 멀티미디어, 소셜 미디어의 볼륨을 얻을 수 있습니다, 그리고 사물의 인터넷 정보 기업에 사용할 수 있는 미래에 크게 늘어납니다.

MGI 공공, 의료, 소매, 제조 및 큰 데이터 개발 동향, 상세한 연구의 5 가지 분야의 개인 위치 그리고 다음 보고서 분석. 큰 데이터는 모든 산업에서 더 많은 가치를 만들 수 있습니다. 예를 들어 소매 산업 의료 산업 전체를 사용 하 여 대용량 데이터의 이상의 300 십억 미국 달러 (만 미국에서는), 가치를 생성 하는 의료 시스템 안전 하 고 효율적인 운영, 매년 수 있도록 건강 관리 (미국에만 해당)의 8%의 비용을 줄이면서 경우 영업 이익의 60%를 큰 데이터를 사용할 수 있습니다. 공공 부문에 적용, 유럽 정부는 1 년, 세금 회피를 피하 면 서 효과적으로 € 100 십억으로 지출 줄일 수 있습니다. 동시에 서비스 산업 큰 데이터 기회를 포착 하는 경우 사용 하 여 개인 행동 정보 수 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/30333.html "> 소비를 자극 하 고 매출에 600 십억 달러 가져." 큰 데이터는 너무 유혹 적, 맥킨 지의 상세한 분석 7의 관점에서 살펴보겠습니다.

각계 각층의 많은 양의 데이터 분석을 위해 사용할 수 있고 데이터 분석은 노동 및 자본 상태 제품 제조에서에 평행 하 게 되었습니다. 맥킨 지에 따르면 2009 년 미국 경제의 모든 부문에서 1000 개 이상의 직원과 기업 적어도 200 조 바이트의 데이터 (두번 월마트의 1999 년 데이터베이스 보다 더 큰 시간)의 평균 생산.

사용 하 여 큰 데이터 값 추가 5 가지 방법. (1) 함으로써 데이터 더 투명 하 고 사용할 수, 큰 데이터 더 많은 가치를 해방 수 있습니다. (2) 조직 재고, 선반 시간, 상품의 더 효과적인 관리 시간을 결정 하기 위해 제품의 판매 하는 동안 생성 된 데이터를 사용할 수 있습니다 풍부한 제품 범주, 성능을 향상. 많은 큰 회사를 사용 하 여 대용량 데이터 관리 결정을 내리는 시작 하 고 회사 상품의 백로그의 원래 값을 주고 큰 데이터 사용. (3) 큰 데이터는 신중 하 고 세심 한 제품 및 서비스를 제공 하기 위해 "픽" 손님 수 있습니다. (4) 만들어 대용량 데이터의 사용, 더 복잡 한 분석, 의사 결정 능력을 향상 합니다. (5) 큰 데이터는 제품 또는 서비스의 다음 세대를 개선 하기 위해 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 업체는 큰 분석할 수 있습니다 애프터 서비스를 개선, 제품 평가의 품질을 판단 하는 데이터는 고객 만족도 향상.

큰 데이터를 사용 하 여 민간 기업의 경쟁력 개발에 키 것입니다. 관점에서 더 많은 가치를 창출 하 고 경쟁력의, 모든 기업의 대용량 데이터에 대 한 관심을 지불 해야 합니다. 대부분의 산업에서 경쟁 업체와 새로운 참가자 시작 됩니다를 사용 하 여 큰 데이터 및 실시간 데이터의 깊은 분석은 혁신, 경쟁 및 가치 창조 전략 향상.

큰 데이터를 사용 하 여 개발 생산성 및 자극 소비의 새로운 물결을 설정 합니다. 매장 60% 운영 수익을 증가 시키기로 기업 및 단체에 대 한 더 많은 이익을 생성 하기 위해 큰 데이터를 사용할 수 있습니다. 서비스 산업 기회를 큰 데이터를 캡처하는 경우 개인의 행동 정보를 사용 하 여 600 십억 달러 회전율의 결과로 소비를 자극할 수 있다.

물론, 모든 생에 큰 데이터를 사용할 수 있습니다 그리고 일부 산업 큰 데이터의 소개 때문에 전례 없는 발전을 가져올 수 있습니다. 컴퓨터 산업, 전자 산업, 정보 기술 산업, 금융 및 보험 산업 뿐만 아니라 정부, 큰 데이터에서 혜택 하 고 전례 없는 발전을 얻을 수 있습니다.

큰 데이터의 도입 될 수 있습니다 짧은 시간에 정보 분석 재능의 부족 때문에. 2018, 여 14.19 백만 정보 분석 전문가, 그리고 관리자와 큰 데이터를 아는 분석가의 1.5 백만 미국 필요 것으로 예상 된다. 큰 데이터 뿐만 아니라의 가치를 향상, 업계 뿐만 아니라 고용 촉진!

큰 데이터의 날치기 제공 몇 문장 또한 일부 어려운 문제를 해결 하기 위해 필요 합니다. 개인 정보 보호, 보안, 지적재산권, 신뢰성은 해결 해야 할 긴급 한 문제. 기업 필요 뿐만 아니라 재능과 기술에 투자 하지만 또한 큰 데이터의 요구를 충족 하기 위해 구조와 프로세스를 최적화. 같은 시간에 데이터 소스는 또한 매우 중요 하다, 다양 한 휴대 전화 데이터의 분야에서에서 기업 요구는 제 3 자 로부터 구입하실 수 있습니다, 그리고 가장 중요 한 것은 신속 하 게 큰 데이터의 순위에 참여!

(책임 편집기: 유산의 좋은)