큰 데이터에 대 한 다음 국경 이란 무엇입니까?

MGI (맥킨 지의 글로벌 연구소)와 맥킨 지의 사무실의 비즈니스 및 기술 쇼를 세계에 정보의 양이 폭발 및 그 큰 분석 데이터 집합-그래서-라는 큰 데이터-생산성 성장, 혁신 및 경쟁의 새로운 라운드를 위한 주요 기초 중 하나 될 것입니다.

멀티미디어, 소셜 미디어와 인터넷 것 들의에 의해 점령 증가 정보량의 증가 장래에 데이터의 지 수 성장으로 이어질 것입니다.

맥킨 지는 5 개의 주요 지역-미국, 유럽 공공 부문, 미국 소매, 미국 제조 및 글로벌 개인 위치 데이터에 건강 관리에 큰 데이터를 공부 했다. 각 영역에 대 한 큰 데이터 값을 만들 수 있습니다.

예를 들어 큰 데이터 기술의 사용을 소매는 약 60%에 의해 그들의 영업 이익률을 높일 수 있습니다. 큰 데이터는 공개 도메인에 또한 도청 수 그리고 미국 의료 산업 창조 하 고 효율적으로 사용할 수 큰 데이터의 효율성과 품질을 향상, 그것은 수십억 달러의 1 년의 이상의 300 십억을 생성할 수 있습니다. 유럽의 선진국에서 큰 데이터, 정부 관리자 저장 적어도 약 € 100 십억 (약 $149 십억 조) 증가 운영 효율성 측면에서 사기와 오류를 줄이기 위해 대용량 데이터의 사용을 제외 하 고.

또한, 사용자 개인 위치 데이터를 사용 하 여 서비스를 제공 하는 소비자 잉여에 600 십억 달러를 만들 수도 있습니다. 연구 7 핵심 포인트 선물:

1. 데이터 깊이 다양 한 산업과 비즈니스 기능에 관련 된 그리고 지금 생산성 노동 및 자본 외에 또 다른 중요 한 요인이 되고있다. 이상의 1000 2009 회사 여 직원의 모든 분야에서 적어도 200 메가바이트 (두 번 시간 1999 년에 미국 소매 업체 월마트-마트 데이터베이스의 크기) 스토리지 데이터의 했 고 추정 된다.

2. 다음과 같은 5 가지 큰 데이터를 사용 하 여 값을 만들 수 있습니다. 첫째, 큰 데이터는 투명 한 정보 및 보다 효율적인 데이터 활용을 통해 엄청난 가치를 해제할 수 있습니다. 둘째, 조직 생성 하 고 데이터의 형식에 더 많은 트랜잭션 데이터를 저장, 제품 재고, 식별 개선 및 성능 향상에서 더 정확 하 고 상세한 성능 정보를 수집할 수 있습니다 그들은. 일부 백본 기업 사용 하는 데이터 수집 및 분석 더 나은 관리 결정 수 있도록 제어 실험을 수행. 다른 회사 예측 하는 낮은 주파수와 높은 주파수 짧은 시간 예측, 시간에 작동 레버를 조정 하기 위하여 큰 데이터 사용 하는. 셋째, 큰 데이터는 더 많은 세그먼트 사용자 그룹을 그로 인하여 더 정확한 제품 또는 서비스를 사용자 지정 될 수 있습니다. 4, 복잡 한 분석 크게 의사 결정을 향상 시킬 수 있습니다. 큰 데이터를 사용 하 여 제품 및 서비스의 다음 세대를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 제조 업체는 더 혁신적인 판매 후 서비스, 사전 유지 보수 (즉, 예방 조치 이전에 촬영 또는 실패의 인식) 등을 만드는 제품에 포함 된 데이터를 사용할 수 있습니다.

3. 대용량 데이터의 사용은 개별 기업 경쟁력을 강화 하 고 성장을 촉진 하는 핵심으로 될 것입니다. 관점에서 경쟁력 및 잠재적인 가치, 모든 회사 큰 데이터를 심각 하 게 취해야 한다. 대부분의 산업에서 비슷한 경쟁, 새로운 시장 참가자 데이터 기반 전략, 경쟁, 혁신과 깊고 실시간 정보에서 가치를 얻을 사용 합니다.

4. 대용량 데이터의 사용은 생산성 성장 및 소비자 잉여의 새로운 라운드를 일으킬 것 이다. 예를 들어 우리는 큰 데이터의 완전 하 게 소매 약 60%의 영업 이익률을 올릴 수 있습니다 예상 하고있다. 큰 데이터 소비자, 기업과 조직에 게 상당한 혜택을 가져올 수 있다. 예를 들어 개인 위치 데이터를 사용 하는 사용자 경제 흑자에 600 십억 달러를 만들 수도 있습니다.

5. 대용량 데이터 분야에서 사용할 수 있습니다, 비록 우리가 큰 데이터 (일부 양적 지표를 결합 하 여 사용 하는 인덱스), 이러한 분야의 잠재적 가치와 미국 분야의 역사적 생산성 대비 그 기회와도 전에 다 부문에서 부서를 찾을. 컴퓨터 전자 및 정보 학과, 금융 보험 및 정부 대용량 데이터의 사용에서 더 큰 혜택을 파생 수 있습니다.

6. 일부 조직에서는 대용량 데이터를 사용 하 여 적절 한 재능을 부족 것입니다. 2018, 여만 미국 140000 ~ 19 데이터 분석가 및 1.5 백만 관리자와 대용량 데이터 분석을 사용 하 여 효과적인 의사 결정을 확인 하는 방법을 알고 하는 분석자 부족 할 것 이다.

7. 대용량 데이터의 잠재력을 완전히 악용 하려면 몇 가지 문제를 해결 해야 합니다. 큰 데이터의 세계에서에 법적 책임, 지적 재산, 보안, 개인 정보 보호 정책 설립 될 필요가 있다. 조직 뿐만 아니라 바로 이곳에서 오른쪽 재능과 기술을 넣어 뿐만 아니라 워크플로 및 정보를가지고 함께 데이터 원본에서 종종 제 3 자 로부터 인센티브를 구축 해야 합니다. 또한, 인센티브가 달성 될 수 있도록 하에서 여야 합니다.