대용량 데이터 시대에 기업에 필요한 세 가지 주요 기술

에 있는 핵심어로 필드, "큰" 데이터가 항상 스포트 라이트, 그리고 분석 및 그것의 사용에서 그것은 많은 주목을 받고 있다. 다른 한편으로, IT 기술, 기존 조직과 재능 능력으로 해결할 수 없는 문제는 점차 였어요. 이렇게 하려면 "데이터와 비즈니스 기술와의 통합의 분석."

이 문서에는 비즈니스 데이터 분석 및 기업에서 효과적인 정보 응용 프로그램을 구현 하는 방법을 적용 하는 데 필요한 기술을 요약 되어 있습니다. 동시에 그것은 또한 일본 및 해외의 고급 예제를 나열합니다.

세 가지 주요 기술

자, 빅 데이터 시대에 기업이 필요로 하는 기술을 살펴보겠습니다.

비즈니스 기술

여기에 비즈니스 능력 기록, 성능, 하지만 각 프로세스에 정보를 입력 해야 마스터 비즈니스 프로세스를 표준화 하는 기능을 개선 하는 기능 하지 않습니다.

예를 들어 비즈니스 활동을 가져가 라. 일반적으로, 일부 프로 모션 활동의 조사 고객 정보 입력된 CRM (고객 관리 시스템) 시스템, 마케팅에 근거 하 여이 정보에 영업 리더 될 것으로 예상 된다 고객 제품에 흥미 있는, 서비스, 등 데이터 입력된 CRM 시스템으로 될 것입니다. 다음, 고객 제품 구입, 정착 정보 입력 결제 시스템에서 상품 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/6512.html에 있다면 "> 물류 시스템 입력, 물류 정보를 생성." 이 방법에서는, 그것은 데이터 생성 과정에 어떤 활동에 아는 것이 중요입니다.

또한, 어떤 처리, 또는 생성 하는 프로세스 데이터 사업 결과 및 지 각 예상, 보다는 오히려 관련 데이터 분석에 큰 영향을 미칠 것 이다에 패턴을 형성. 예를 들어 시대와 고객의 섹스에 비해, 어떤 종류의 직업 있다 큰 영향 구매의 확률에

수학 능력 (패턴, 샘플)

두 번째는 데이터를 분석 하는 데 필요한 수학적 능력 이다. 이전, 비즈니스 데이터의 분석에 관해서, 그것은 합계, 평균 및 표준 편차, 간단한 통계 지식 하지만 나중의 비즈니스 "모델", 형성의 규칙을 공부 하는 데이터의 분석을 통해 "샘플" 기술 매우 필요 합니다. 이것은 과학 사회에서 일반적인 전술 이다. 예를 들면, 이상 기체 상태 방정식 "PV = NRT" 의미는 가스의 상태는 모달 수식에 표시 됩니다.

마찬가지로, 업계에서 비즈니스 활동의 상태 또한 필요 formulaic 분석 기법을 형성 합니다. 등 체인 슈퍼마켓 계산 승객 흐름과 각 상품의 판매의 다양 한 조건 (판매 실적, 날씨, 온도, 일, 등)에서 저장소의 위치에 따라 법을 찾을 수 있습니다 수 더 적절 한 조정, 수 손실 감소, 수익성 개선.

IT 기술

그것은 기술 또한 불가결 하다. 첫째, 데이터베이스 관련 기술입니다. 데이터를 분석, 나이, 직업 등 데이터베이스에 관련 된 항목 실제 비즈니스 용어와 결합 되어 지금 그것을 통해 구현할 수 있습니다. 그러나, 현재, 대부분의 기업은 직면 하는 비즈니스 용어 아니다 유니폼, 데이터베이스 조각화 및 다른 문제, 거기 아직도 많은 것 들을 해결 하기 위해 사람들에 의존 하는.

미래에 수 수식 해결 기술을 그것을 통해 점점 더 중요 한 될 것입니다. 예를 들어 제품의 판매 및 고객의 나이 사이 관계는 공식에 의해 표현 된다 "판매 = 도끼 나이", 요인 A는 그것을 통해 얻어질 수 있다 기술. 이것은 매우 간단한 선형 회귀 문제, 작은 양의 데이터 찾을 수 Excel 스프레드 시트 소프트웨어에서 사용할 수 있는. 또한, SPSS, R 및 다른 전문 통계 분석 소프트웨어를 사용할 수도 있습니다. 계수를 찾을 수 있는 프로그램을 만드는 데 필요한 더 복잡 한 상황의 IT 엔지니어의 기술 보물 수 라고 할 수 있다!

그것은 사람들이 계속 해야 합니다.

기술의 위의 세 종류 소개, 하지만 불행히도, 일본 기업에서 모든 위의 기술 없는 슈퍼맨. 어떻게 이러한 기술 가진 사람을 양성 할?

아무리 어떤 종류의 기술이 매우 전문는 하룻밤 마스터 수 없습니다. 하지만 사실, 비즈니스 기술 파악 하는 사람 각 사업 부서, 기술을 grasps 재능에에서 정보 시스템 부서.

내용은 어려운 것, 수학은 종종 과학 학과 대학원 학생 들에 게 아무것도. 물리학, 화학 및 다른 분야, 자연 과학을 공식화 하 고 경험된 재능의 많은 더 정확한 공식의 얻을 하는 방법을 공부 하는 많은 사람들이 있다, 그것은 비즈니스 활동에 자연 과학을 적용 하는 것은 불가능.

그것은 다양 한 부서에서이 사람들을 함께 하 고 지금 당장 시작할 수 있는 뭔가가 있는 전문 데이터 분석 팀 수 있습니까? 다음, 팀은 사업 계획 및 사업 계획, 기업 개발 전략 부서, 키 포스의 경쟁력을 지원 하기 위해 설립 등에 놓일 것 이다.

작은 것 들부터 시작

마스터 수학적 지식, 어려울 수 있습니다 하지만 문제를 해결 하기 위해 소프트웨어의 응용 수학 문제를 해결 하지 않습니다. 손에 모든 스프레드시트 소프트웨어 단순 회귀 분석을 할 수 있으며 많은 고급 분석 소프트웨어 수 있는 수학 지식의 부족에 대 한 구성 하는 더 복잡 한 문제를 해결.

사실, 분석 기술에 투자 하 고 성공 하는 회사가 있다. 덴마크 Vestas 바람 시스템, 디자인, 제조, 판매 회사에 종사 하는, 통해 지속적인 사업에 대용량 데이터 분석을 사용 하는 것입니다, 모든 조직된 회사 일에 성공 수확. 증가 함으로써 조직에 근거 하 여 지속 가능성, 분석은 더 효과적으로 사용할 수 있습니다.

일본, 여러 IT 엔지니어는 대용량 데이터 분석 프로젝트 만들었습니다 그리고 결과 달성 하기 위해 계속. 이 과정에서 분석에 관련 된 수학적 지식의 부족 IBM 및 세 가지 기술 이전, 언급 하 고 결과 달성에 성공의 단점에 대 한 있도록 큰 데이터 분석 소프트웨어 공급 업체의 지원으로 동일한 분석 팀이 있다.

같은 시간에 100 개 이상의 전문 분석 팀을 설정 하는 기업도 있다. 두 it의 분석 팀을 설정 하 고 실제 작업을 통해 비즈니스 인사 "테스트-오류" 과정 반복. 이 과정을 통해 기업 지속적으로 작은 성공 경험을 얻고, 분석 수준 또한 점차적으로 향상 시킵니다. 그리고 기업 먼저 필요한 지식과 기술 재능을 개발 해야 한다.

현재, 기업 분석 요구 사항에는 어떤 비즈니스 환경에서 정보의 크고 다양 한 범위가 있다. 그리고 최신의 숙련 된 응용 프로그램은 도구, 더 나은 통찰력 기업 간의 격차를 키 될 것입니다.

이 종이 지식과 비즈니스, 데이터 분석을 적용 하는 데 필요한 조직 정리 하 고 기회로 큰 데이터의 대중화와 데이터 분석을 재검토 하도록 희소 하지 않다. 경우에 전체 회사 없습니다 수행할 수 있습니다 큰 규모에, 우리 할 수 있는 장소에서 최대한 빨리 시작 해야 한다, 작은 시작에서 키.

2012 년 4 월 12 일: "일본" Itmedia 컴파일: 아침 킹의 중국 ccpit 전자 정보 산업 지점

(책임 편집기: 루 광)