상황 분석 및 대형 중국 데이터의 미래 트렌드를 제시

"빅 데이터" 시대와 서는?

추세는 어리석고 존경 힘: 오늘, 만약 당신이 어떤 매체 든 지, 열 아니라면 "빅 데이터"를 언급, 난 무서 워 요 게시 당황. 이 동향은 너무 압도적인 심지어 국가 지도자는 예외 이다. 질문은: 왜 모두는 데이터 라는 말?

데이터 볼륨의 지 수 성장으로 데이터의 값을 더 이상 되었습니다 비즈니스 인텔리전스 하지 아직 인기 끌고있다 이유는, 전통적인 차트를 통해 보여줄 수 "데이터 분석" 되었습니다 무대를 집어 넣. 값 데이터에 숨겨져 있기 때문에 데이터 분석이이 값을 해제가 필요 합니다.

데이터 분석 능력의 수준에는 품질과 값 검색 프로세스의 성공을 결정합니다. 없음 데이터 분석, "큰 데이터" 그것의 더미는 라고 할 수 있다 재고, 높은 비용 및 제로 항복. 하지만 국내 붐의 "큰 데이터" 개념은 데이터 수집, 데이터 정렬, 스토리지 및 간단한 보고의 초기 단계에 아직도 이다. 소수의 몇 가지 산업에 기업만 기본 분석 및 대용량 데이터의 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 이와 관련, 우리는이 상황을 간단히 Google 검색 결과 사용할 수 있습니다.

4 개의 키워드를 선택, 검색 및 JMP 데이터 분석 소프트웨어를 사용 하 여 검색 결과 지도:

물론, 영어 세계 "빅 데이터" 검색 결과 수는 중국의 세계 "큰" 검색 결과 보다 더 많은; 보다 더 계산 그리고 "분석" (분석)의 검색 량은 뿐만 아니라 "빅 데이터" 보다 더 높은, "분석" 중국 세계 검색 결과에 보다 훨씬 더 높은, 169 번 시간에 대 한!

이 결과, 100%, 수 "빅 데이터"와 "분석" 중국 산업의 중점을 복원 하지만 여전히 최소 사실 공개: 특히 큰 데이터 개념의 근원으로 미국에에서 서방 국가 의해 "분석"에 중점 중국 업계의 분석에 초점 보다 훨씬 큽니다.

Google 검색 결과의이 간단한 분석 구현의 중국의 큰 데이터 회사의 현재 상태에 대 한 우리의 이해에와 일치합니다.

2 중국 풍의 큰 데이터 및 분석의 상태

대형 데이터 및 중국에 있는 분석의 현 상태

소위 "빅 데이터 분석"과 "작은 데이터 분석" 사이의 유일한 차이점은 저장 하 고 쿼리, 처리량 분석 하는 데 필요한 데이터의 양과 데이터의 양을. 본질적으로, "대용량 데이터 분석"은 아직도 루트 원인과 현상의 모델 및 예측 분석 기술을 통해 예측 및 최적화, 개선 하 고 지속적인 개선 및 혁신의 모든 분야에서 비즈니스 운영을 달성을 찾을 현 상태를 데이터 분석을 필요로 한다. "대용량 데이터 분석"의 현재 상황을 논의 하기 위해 우리가 먼저 "데이터 분석" 중국에서의 응용 프로그램을 이해 해야 합니다.

국내 기업, 국영 기업 또는 민간 기업, 정말 사업에 결정 기반 데이터 분석 결과, 주로 은행, 보험, 통신 및 전기 사업 및 여러 다른 산업에서. 예를 들어 가장 풍부한와 예산 하 고 가장 강력한 사람, 주요 은행 현재 가져오는 데이터 분석. 중간 규모 은행은 여전히 기다리고 그리고 단계 시작 학습 단계, 직원 및 능력을 구축. 데이터 분석의 응용 범위는 주로 신용 위험, 프로세스 최적화, 마케팅, 비용 및 예산에 집중 등 여러 측면, 깊이 공정, 하지만 폭은 일반, 모든 분야 작업 관리 확장 하지 했다.

그것에 올 때 "큰 데이터" 또는 데이터 웨어하우스, 이러한 산업에서 회사의 대다수는 이미 다양 한 데이터 웨어하우스 데이터 관리를 구현 하 게 됩니다. 약을 구입 하 고 완전히 의사를 보고 다음의 모델 카트 반전. 데이터 웨어하우스 데이터베이스에서 다른 이며, 그것의 임무는 그것을 분석 하는. 분석 없이 창 고를 사용 하는 것이 무엇입니까? 큰 4 개의 은행, 큰 국유 은행, 중 후반에 yuan의 수백만의 수백을 보내고 시작 90의 IT 예산, 은행에 의해 영향을 "큰 데이터 농도" 프로젝트의 건설, 다른 국내 은행 설정 데이터 농도의 물결. 심지어 비즈니스 인텔리전스는 아직 도입 되지 중국으로 그것의 개념, 데이터 분석을 언급 하지 않기 위하여. 15 년 후, 아직 거기 센터에서 이러한 데이터는?

제조, 건설 및 무역 산업의 거 대 한 GDP를 지 원하는, 그들은 하지 아직 보았다 규모 비즈니스 의사 결정에 대 한 데이터 분석의 사용. 그것의 IT 지출 여전히 인프라와 소프트웨어 스위트 영역 (예: ERP, CRM, HRM, SCM, 등)의 과정에 초점을 맞추고, 일부 기업 비즈니스 인텔리전스 (보고, 매핑, 관리 조종석), 수입 하기 시작 했다 및 데이터 분석 응용 프로그램의 규모 개발 단계 까지입니다. 예를 들어, 중국의 제조 기업, 5 ~ 6 년 전에서 시작 "6 시그마", "종합적 품질 관리", "야 윈 생산", 비록 이러한 전략 중국의 제조, 중국의 창조 및 다른 필수 변화에, 시간이 좀 걸릴 것입니다 하지만 기업 의사 결정 능력 및 관리 수준 향상의 관점에서 이러한 이니셔티브는 실제로 역할을 했다, 데이터를 의사 결정의 사용에는 뇌에서 중국 회사에 대 한 필수 변경 기초를 마련 했다.

이 상황에 대 한 이유는 다음과 같습니다.

1입니다. 기업의 힘의 근원

데이터 분석은 실수 한 프로젝트 이다. 분석의 임무는 의사 결정을 향상 시킬 것입니다. 첫 번째 사람이 결정에 대 한 책임은 기업의 최고 경영 관리입니다. 국영 기업, 특히 크고 중앙 기업 전문 관리자 시스템은 완벽 하지, 회장, 결정 학과 문 보다는 경제 부서에 의해 약속의 수준의 제너럴 매니저. "정치"를 말하기의 인사 약속 시스템 복잡성과 기업 의사 결정의 까다로움 및 과학 관리 방법 및 수단 전적으로 기업의 최고 지도자에 의해 이러한 의미의 인식의 정도에 따라 결정의 대중화를 결정 합니다.

또한, 데이터 분석 뿐만 아니라 분석 소프트웨어 및 분석 방법론, 그러나 또한 결정, 작업은 해당 개선 및 조정에 전달, 우리는 일반적으로 "변화" 라고. 어떤 변화 든 지 일치 위험과 혜택에 대해 가져올 것 이다. 국영 기업과 사기업의 권력 구조, 외국 회사는 매우 다른, 일반 관리자를 변경 하기로 하지만 또한 인식과 수용의 내부 부서, 변화의 어려움의 권위를 우리가 보고 듣고를 발생 하는 경우에는 "변신은 매우 어렵다", "큰 부모 입 책임의 수천의 수백에" 고 정당성을 입증 하는 자아의 다른 감각적인 불만. 데이터 분석을 말하지 마도 몇 가지 성능 불 쌍 한 직원을 추방, 실수로 것입니다 사람, 심각한 wushamao 위태롭게, 개혁 어렵습니다.

대비, 사기업 및 민첩 한, 훨씬 더 빨리 되도록 변경의이 지역에 외국 회사에 예를 들어, 애플, 몇 년 전 JMP 데이터 분석 플랫폼 데이터 분석 기능, 규범적인 데이터 분석 과정, 생산 및 글로벌 표준화 및 기타 작업의 데이터 분석의 개발까지 고급 데이터 분석 방법의 소개의 건물에서 우리의 다국적 팀의 도움으로 수입 하기 시작 했다. 몇 년 동안, 전체 프로세스는 대형 기관, 사람, 방법 및 프로세스의 변화를 포함 하지만 원활 하 고 질서. 스티브 잡스, 새로운 CEO, 그리고 충분히 모든 것을 중단 했다 모든 큰 비즈니스 이벤트의 취임식의 죽음도 있었습니다 하지만 가져오는 데이터 분석의 과정은 영향을 받는.

2. 기업의 운영 능력 보유

용량 보유 핵심 요소가 있습니다. 일관 되 게 관리를 결정 하는 경우에 야망, 중요 한 변화 수, 팀을 업그레이드 하 고 변경 수 여부에 따라 달라 집니다. 지 력이 중요 하지만 체력의 열쇠입니다. 데이터 분석 통계, 확률, 수학, 컴퓨터, 비즈니스 이해 등 여러 측면에서 참가자에 대 한 높은 요구를 하고있다. 비록 "능력 경작 될 수 있다", 우리의 많은 년 가장 도전 프로젝트 가져오는 국내 데이터 분석 교육 담당자 변경 처리.

몇 년 동안 예, 보스 시스템, 다양 한 비즈니스 시스템 및 데이터 웨어하우스 통신 작업 업계를 복용, 데이터 분석을 위한 고객 행동 이해 및 프로 모션 제품 또한 만들었습니다 업계의 데이터 분석 응용 프로그램 보다 훨씬 더 대부분의 다른 산업을. 그러나, 기본 문제는 통신 업계는 대규모 데이터 분석에서 얼굴은 여전히 전문적인 재능 보유 및 규정의 설립 데이터 분석에 관련 된 의사 결정 프로세스와 문화 시스템.

우리는 시장에 더 많은 참조 그것 부서 주도 데이터 분석 프로젝트가입니다. 프로젝트 이름은 데이터 분석, 하지만 내용을 이해 하 주의 종종 데이터 웨어하우스 + 기업 보고서. 전통적인 금융 3 개-테이블, 하지만 차트 핵심 Kpi를 표시 하지 않습니다. "데이터 분석"을 이해 하지, 보고서 및 매핑 "분석"이이 상황의 루트입니다.

3. 시장 세그먼트 및 경쟁 압력

다른 기업 간의 시장 경쟁에서 변화는 매우 다양 하 고 재미 있습니다. 예를 들어 3 배럴의 석유, 경쟁 방식을 설정 하 유전, 주유소 인수, 업계 항목 임계값 상승 독점 정책 이점의 사용을 찾는 것입니다. 3 통신사, 몇 년 전, 했다 자회사, 공격 또는 심지어 빛 네트워크를 잘라 싸움을 개발. 그리고 화 웨이 ZTE의 경쟁, 몇 년 전에 침 전쟁 뿐만 아니라 서로 다른 각 기술 팀을 발굴 뿐만 아니라.

압력에도 불구 하 고 정책 독점 산업 생산성 및 생산 효율 향상 측면에서 비효율적이 고 느린 되었습니다. 시장성이 높은 분야, 가전, 자동차, 가전 제품, 중국 노동자, 약 및 다른 분야, 많은 더 높은의 수용의 "고급 기능"으로 데이터 분석 등.

정리해 보면, 우리 나라의 재계에 데이터 분석의 응용 프로그램 여전히 개별 산업 및 개별 응용 프로그램 단계에서 유지 됩니다. 그러나, 데이터 분석을 가져오기의 과정은 너무 어렵고 실망, 난 여전히는 중국에서 다양 한 산업의 보호 과정의 촉진, 인터넷 및 데이터 분석 기술을 지속적으로 파괴 하는 전통적인 산업으로 "데이터 분석" 또는 "큰 데이터 분석" 될 것입니다 장벽을 통해 휴식 중국 기업에 대 한 주요 수단을 생각 합니다.

3 데이터 크기는 정말 중요 하지 않습니다.

데이터는 큰, 하지만 그것은 중요 하지 않습니다.

만큼 데이터를 이야기 해야 합니다. 일치 하는 능력 없이 큰 데이터를 일방적으로 추구 하는 대신 그것은 즉시 행동 하 고 따라서 진짜 빅 데이터 시대에 디지털 결정에 대 한 기초 누워 손을 개최 작은 데이터에서 및 주위에 값을 추출 하 좋습니다.

미세한 관점에서 우리는이 지역에서 데이터 분석의 응용 프로그램을 보려면 예를 들어 중국 소매 및 소비재 산업 걸릴:

1. 분석 도구는 엔터프라이즈 내에서 사용 되는 비표준, 흩어져--; 차트 분석 등

2. 데이터 수집 및 고객 지향 예측 모델링 및 데이터 마이닝에 보다 관리에 더 많은 초점을. 전 그것은 일, 후자는 데이터에서 값을 얻기의 과정

3. 비즈니스 및 관리 의사 결정 메커니즘을 아직 진정으로 운영 되지 않은 또는 분석 기능, 분석 프로세스 및 데이터 분석을 유지 하기 위해 회사에 내장.

그리고 우리의 년의 중국 기업에 대 한 JMP 데이터 분석 전략 개발 및 프로젝트 지원 제공 경험을 바탕으로, 우리의 생각은:

1. 시작 프로젝트 수준 데이터 분석, 표준화 분석 프로세스 및 비즈니스 응용 프로그램 프로젝트 그룹 수준의 의사 결정 시스템은 점차적으로 준비. 기본 분석 및 응용 능력을 통해 프로젝트; 팀 개발

2. 부서별 단계로 프로젝트 분석 경험을 확장 하 고 데이터 분석 값 수집-비즈니스 의사 결정의 가치 사슬을 확장. 데이터 수집 및 관리 부서 데이터 분석 응용 프로그램의 필요에 따라 수행 됩니다. 부서별 참조의 도움으로 데이터 분석 및 비즈니스 의사 결정의 과정을 개발 및 통합 및 고급 데이터 분석 플랫폼 및 비즈니스 사례 데이터베이스

3. 엔터프라이즈 수준 응용 프로그램 부서 레벨에서 요구 하는 높은 참여와 기업 관리의 제도적 지원, 홍보 하는 문화 및 모드 데이터 분석을 기반으로 이러한 변화를 지원 하기 위해 장기 데이터 분석 전략 수립의 변화 수직 및 수평 2 차원 확산 되고있다.

4. 데이터에 관해서는 충분히 큰 되지 않습니다에 대 한 필요성 아니다 "클라우드 컴퓨팅", 모든 비즈니스 요구 사항 및 설정 봐!