대용량 데이터 마이닝의 가치를 실현 하기 위해 세 가지 주요 요소

많은 회사는 큰 데이터의 값으로 도청 하는 방법을 모색 하지만 그것을 하 고 좋은 회사의 한 종류는: 데이터 분석 공급자. 이 회사의 비즈니스 모델은 효과적이 고 일관 되 게 제공 데이터 제품 및 서비스를 고객에 대 한 지불 하 게 기꺼이 할 수 있어야 합니다 결정 합니다.

여기 큰 데이터 분석 공급자 컴은 어떻게 3 핵심 요소 (편리 하 고, 확장 가능한 플랫폼, 데이터 분석 및 고객에 대 한 깊은 이해를 이해 하는 직원 팀)을 통해 큰 데이터 값으로.

1 편리한 고 확장 가능한 데이터 플랫폼

14에 따라 서비스를 제공 하는 컴 스 코어는 세계적인 규모에서 실시간으로 수집 되는 온라인 데이터의 여러 소스의 PB 어떤 회사 지금 전화 큰 데이터.

데이터의 소스는 4 주요 채널이 있습니다. 첫 번째 예제 데이터베이스 데이터 사람들과 1 백만에 미국 2 백만 인터넷 사용자에서입니다. 샘플 라이브러리 멤버 컴을 몰래 수집 하는 사용자의 행동 및 인구 통계 학적 특성을 수 있습니다. 인구 조사 데이터는 미국 디지털 미디어 기관의 백 회사의 약 90%에 배치 될 허용 된 센서에서 두 번째 소스입니다. 세 번째 데이터 소스 샘플 라이브러리의 멤버에서 인지 데이터를 얻기 위해 독자적인 조사의 사용 이다. 4 전략적 파트너에서 가져온 데이터입니다. 예를 들어 컴 고객 구매 행동 하는 오프 라인가 게와 온라인 광고 활동을 결합 수 있도록 회원 카드 데이터 저장을 사용 합니다.

후반 90에 컴 스 코어 데이터 공장 관리 주류 비즈니스 기술 솔루션 하지 아직 등장 했다. 컴 스 코어는 큰 데이터 저장 및 관리 하는 효율적인, 특허 기술 플랫폼을 개발 했습니다.

2013 년까지, 기술 팀은 서비스 지향 아키텍처 지원 모임의 Hadoop에 중추적인 Greenplum 데이터베이스를 실행 하는 3 중요 한 시스템 각각 별도 작업 및 확장된 요구 사항으로 독점 솔루션에서 플랫폼을 변형 했다. 컴 스 코어 중단된, 플랫폼 위에 체재 하 고 지난 12 개월 동안 데이터의 볼륨은 약 80% 증가 했다.

직원 팀의 데이터 분석에 대 한 깊은 인식

컴 스 코어는 예술과 과학의 큰 데이터를 마스터 하는 우수한 직원에 의존 합니다. 그것은 "데이터 과학자" 능력의 다른 수준에 각각 1200 명의 글로벌 팀으로 성장 했다. 선택 하 고이 직원 개발 회사의 성장 속도 유지 하기 위해 회사 주도 다양 한 인재 관리 전략의 구현.

하나의 전략은 모집 하 고 대학의 비즈니스 스쿨에서 수학 전공 인재를 분석 하 고 그녀에 게 더 많은 분석 훈련을 제공. 컴 스 코어는 프로그램 com 핵심 대학, 참여 직원의 대부분과 함께 훈련 하는 지속적인 사내 범위가 있습니다.

다른 연습 회사 전체에, 다른 그룹을 설정 하는 직원의 다른 능력에 따라 작업 팀의 데이터 분석의 광범위 하 고 깊은 이해를 개발 하는 것 이지만, 동시에 직원 들이이 팀 기본 능력을 통신할 수 있도록 충분 한 있어야. 자주 의사 소통을 해야 하는 팀은 같은 장소에서 작동 합니다.

회사의 리더십 또한 다른 기술 세트와 인재 결합 매트릭스 조직 구조를 사용 합니다. 예를 들어 컴 여러 병렬 팀, 제품 개발, 그리고 애 널 리스트 분석 방법론 및 데이터 품질 모니터링을 위한 로드맵을 이해 하는 비즈니스 제품 매니저와 각각 실행 합니다. 이 방법은 제품 개발 프로세스에 대 한 특히 중요 한 것으로 간주 됩니다.

고객에 대 한 깊은 이해 행동으로 통찰력을 얻을

컴 스 코어는 하루 약 150000 온라인 보고서를 게시합니다. 도전은 좋은 보고를 고객 통찰력을 얻을 뿐만 아니라 또한이 통찰력을 결합 하 여 작업 작업을 확산 하는 방법 이다. 때 고객 광고 캠페인의 전략을 변경 하거나 새로운 고객 세그먼트, 포지셔닝 등 행동으로 그들의 통찰력 컴 스 코어의 제품 및 서비스에서 가치를 파생할 수 있다 그들은. 하지만 데이터 분석 제공, 컴 스 코어 고객 데이터를 사용 하는 방법을 제어할 수 없다.

어떤 컴 제어할 수 있습니다 고객의 요구의 그것의 자신의 이해 이다. 회사는 전문 분야에 깊이 파고 이해 고객 하 고 주소로. 이 지식, 컴 스 코어 큰 데이터 "소모품" 만들고 사전 어떤 통찰력은 실용적인 식별 고객을 도울 수 있다. " 명백 하 게, 데이터 동기 부여 고객 주요 문제를 해결 하 고 다음 반복 적용에 초점을 짧은 시간에 압도 수 있습니다.

컴 스 코어 그래픽 인터페이스, 통합된 시각화와 그래프 지원 고객 셀프 서비스 마법사 및 템플릿 보고서의 광범위 한 사용을 통해 렌더링 소프트웨어 도구와 고객을 제공 하 고 지식 공유를 지원 하기 위해 지식 포털을 만들기 뿐만 아니라 즉각적인 결정이 필요한 경우 컨트롤 패널을 통해 데이터에 대 한 실시간 액세스를 제공 합니다. 또한, 회사의 제품 및 서비스의 소비자에 대 한 지원을 제공 하는 조직 구성 단위를 설치 했다.

(사진, 컴 스 코어의 일반적인 클라이언트)

그것은 데이터에 대 한 모든입니다.

큰 데이터의 공간에서 우리는 그것의 급속 한 발전에 발맞추어 끊임없이 적응 해야 합니다.

몇 년 전, 컴만 예상 고객의 광고, 웹 페이지에 방문자 수를 측정 하 고 오늘 그것은 광고는 실제로 본 여부를 보고 해야 합니다. 초기에, 기업 고객 비 미국 데이터에 약간의 관심 졌고 글로벌 개발 양산 전역 데이터를 컴에 대 한 시장 수요.

또한, 컴 스 코어 기술 관련 변경 사항에 따라 필요 합니다. 예를 들어 고객 데이터 형식 데이터 스트림 비디오 및 스마트폰 등의 파열을 분석 해야 합니다. 변경의 또 다른 중요 한 예는 많은 다른 장치를 사용 하 여 온라인 콘텐츠를 액세스 하는 사용자의 수에 있는 계속된 성장 이다. 이 방법에서는, 기업 고객 여러 장치에서 독립적인 사용자를 식별할 수 있이 필요가 있다.

컴 스 코어의 플랫폼, 재능과 이해 하는 깊은 고객 회사 큰 데이터-산업 환경의 우여곡절에 대처 하기 위해 충분 한 에너지를 제공 합니다. 편리 하 고 확장 가능한 데이터 플랫폼 컴 스 코어를 데이터 볼륨의 급속 한 성장에 적응 하 고 새로운 데이터 형식을 수 있습니다. 팀과 기술, 깊은 분석 능력, 작업 팀의 팀과 결합의 조합 요구 사항 변화에 원활 하 게 적응할 수 있습니다. 분석 도구를 사용 하는 고객에 대 한 좋은 교육 미래 트렌드를 예측 하 고 제품 및 서비스에 따라 조정할 수 있습니다. CISR (정보 시스템에 대 한 MIT 연구 센터) 컴 접근 방식을 큰 데이터를 사용 하 여 관심이 회사와 좋은 서비스에 대 한 간주 될 수 있습니다 믿고 있다.