때 회사는 정말 큰 데이터에서 이익을 수 있습니다?

훌륭한 가치를 포함 하는 큰 데이터, 난 그렇게 믿어 우려 하는 사람들이 그것에 대해 기술 혁신은이 문장을 듣게 될 것입니다. 예, 대량의 데이터에서 유용한 정보를 선별 하 고 올바른 결정 하 고 앞으로 사업을 추진 하는 다양 한 수단을 통해 통찰력으로 정보 설정. 정보 체인에 기업의 모든 링크 값으로 데이터를 변환 하려면 잘못 인지 확인 해야 합니다. 하지만 얼마나 많은 기업이 정말 할 수 있는? 몇 가지! 큰 데이터는 매우 뜨거운, 하지만 때 큰 데이터 정말 나타납니다 수익 사업? 이 점에서 데이터 분석 및 마케팅 전문가 브룩스 벨 Techonomy에 그녀의 의견을 출판.

맥킨 지 기관이 말한다 큰 데이터 "경쟁력, 생산성 및 기업의 다음 세대에 대 한 혁신의 최전선" 될 것입니다. 하지만 현실은 그 많은 기업과 관리자 시작 맹목적으로 데이터를 수집 하 고 분석, 빠른 반환을 예상. 불행히도, 그들은 그렇게 하지 못했습니다. 대부분의 기업 데이터는 보다 더 적절 한 기술의 부족에서 108,000 마일 미만 있습니다. 큰 데이터 진정으로 회사의 수익성에 영향을 줄 수 있도록, 주소로 세 뿌리 깊은 도전이 있다.

첫째, 의사 결정을 내릴 방법은 여전히 일반적인입니다. 비즈니스 세계에서 "최고 권리"의 의견 결정에 큰 영향을가지고 하 고 이것은 매우 일반적인 현상입니다. 이것은 많은 기업에서 일반적인 문제, 큰 데이터를 수정 하실 수 있습니다. 그러나 실제 기업, 나쁜 습관의 "머리"를 제거 하는 결정을 내리기에서 지도자의 개념을 변경 해야 하는, 그렇게 얘기를 실제 데이터. 더 많은 데이터를 수집 하는 단지 약간이 정신 하 고도 더 사고를 변경 하는 프로세스를 확인을 할 것입니다.

최근 핫 신호 베스트 셀러, "신호 및 잡음", 작가 네이트 실버 말했다, "만약 예보 신뢰 하지 사람, 다음 사람들은 그들이 진짜로 그것 필요로 하는 경우에 날씨, 듣지 않을." 그것은 CEO 및 데이터 사이 존재 하는 "늑대" 문제 같아요입니다. 분석은 잘못 된, 또는 더 나쁜-데이터는 수집 되지 올바르게 시작에서 경우 다음 정책 반드시 잃게됩니다 정보 및 직원, 제공 하 고 "머리" 시대를 다시 반환에 대 한 믿음.

두 번째 도전 재능 능력의 부족 이다. 잠시 동안, 큰 숫자를 재생할 수 있는 사람들이 그들의 비즈니스의 요구 만족까지 있습니다. Wanniwal 부시, 실리콘 밸리, 니바 70 년전의 아버지: "있을 것입니다 정보-구직자 미래에 일반 레코드의 많은 단서에 대 한 모양과 그들의 자신의 음악을 먹을 것 이다." 그러나, 맥킨 지 보고서에 따르면 현재 있습니다만 미국에서 빅 데이터 시대의 요구 멀리 190000 고도로 훈련 된 데이터 분석가.

SAS 연구소와 IDG 기관 조사, 참가자의 57% 그들은 자격 갖춘된 기술 부족 했다 데이터 분석에서 경험. 분석 작업에 대 한 신뢰의 부족은 도전의 일부만 고 직원 데이터에 충분 한 정밀도로 바로 통계 수집에 더 많은 것을 할 필요가 있다.

비즈니스 관리자, 그들에 게 직접 보고 데이터 과학자 수준 엘리트의 그룹을 모집 하지 않아도 필요 그리고 그들은 분석가 양성, 핵심 기술, 우수 사례, 부여 과정에서 최대한 정확을 모든 수준에서 그들을 격려 해야 합니다. 이 투명성을 증가 것입니다, 그리고 데이터에 대 한 수요를 격려 하 고 필수적인 기술을 보급 하는 데 도움이.

데이터로 작업 하는 방법을 알고 하는 것은 세 번째 도전 이다. 이러한 문제를 모두 해결, 후에 어떤 종류의 비즈니스는 큰 데이터에서 얻을 수 있는 이해의 문제 이다. 작업 안내 불가능, 그것은 더 많은 데이터를 수집 하는 의미가 없다입니다. 사실, 통찰력을 확보 한 한편으로, 이며 실용성 또한 분석의 표시 이다. 회사 예측 예측 및 많은 기록 데이터의 "노이즈"에서 앞 결정 받을 수 있습니까?

예를 들어 휴대폰 제조 업체 수 있습니다 많은 양의 소비자 데이터를 수집할 수 있을, 그것은 적용 될 수 있습니다 하지 않는 한 고객을 개선 하는 연습에 경험, 그렇지 않으면 그것은 단지 이론적인 가치가 있는 것입니다. 예를 들어 정확한 통해 소매 회사의 체인 메일 마케팅 고객 정보를 확인 하지만 영업 부서 합리적으로이 정보를 사용 하지 않으면, 다음 기회는 될 덧 없는. 큰 데이터 성공 하는 경우 회사의 모든 직원에 게 데이터의 문화를 전파 해야 합니다.

뿐만 아니라 빅 데이터 시대에는 데이터의 "불편 함"이 문제의 주요 원인은, 큰 데이터는 단지 문제를 확대. 소설가, 보르헤스, 바에서이 문제를 설명 했다 도서관. 우주 같도 서와 함께 수많은 도서관 선반 가득 하 고 각도 서 문자와 문장 부호 다른 임의의 조합으로 이루어져 있다. 이 라이브러리에서 모든 아이디어와 이벤트를 기록 하지만 어떤 통찰력 수많은 말도 안에 숨겨져 있습니다. 보르헤스의 작품에 사서가 거 대 한 자원의 사용을 통해만 혼란을 수 있습니다 할 수 없습니다. 큰 데이터의 응용 프로그램 및 기업 간의 차이 무엇입니까?

네이트 실버는 또한이, 언급 하 고 잡음 으로부터 유용한 신호를 구별에서는 과학적 지식과 자기 생각: 침착 하 게 우리가 예측할 수 없는 것과 용기 무엇을 예측 하는 것을 우리가 예측할 수 있는, 고 지혜 둘을 분별 하는 방법에 있다. 즉, 진실을 밝히기 위해 데이터를 사용할 수 없습니다, 그것은 수만 가정을, 그리고 우리가 반복된 테스트와 사례를 통해 그것을 증명 하는 다음.

큰 데이터는 희망을 준다. 하지만 데이터의 중요성을 이해 하 고 계획의 모든 단계에서, 기업의 모든 수준에서 그것의 대부분은 우리가 필요가 있는 무엇을 할. 그것은 작은 데이터 배포 큰 데이터의 좋은 사용을 위한 충분 조건 마스터 해야 합니다. 비즈니스의 초점은 더 정기적으로 더 많은 직원을 수 있도록, 관리 데이터를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 해야 합니다. 그런 다음 비즈니스 점차적으로에 따라 조치를 취할 데이터 큰 데이터를 만들기 위해 꿈을 현실이 될만 하자.

(책임 편집기: 유산의 좋은)