여부 데이터의 구조는 구조화되지 않은,그것만으로 소중한 사업 결과 그것이 가능합니다. 그러나 데이터 자체가 그 결과에 책임이있는 유일한 요소는 아닙니다. 는 방법을 측정하는 데이터,비즈니스 관점에서 보면 당신을 도움이 넥타이의 값을 데이터를 그 잠재력을 지원하고 결정을 지도하는 긍정적인 비즈니스 결과입니다. 거기에 도착하려면 빅 데이터 분석 플랫폼이 필요합니다.
일단 당신이 당신 플랫폼을 측정할 수 있는 함께 네 개의 V—량,속도,다양성 및 정확성할 수 있음을 확장한 결과는 데이터의 영향을 고객 확보,등록,보유,상향 판매,교차 판매 및 다른 수익을 생성하는 지표입니다. 도 볼 수 있습니다 이 정보는 경쟁 전략을 제공하는 해당 개선에 운영 효율성을 높이고 도움을 활용하여 데이터를 통해 기업에 대한 다른 이니셔티브이다.
마지막 십년간 내내 또는 이렇게,회사는 많은 돈을 투자에는 데이터 웨어하우스를 구축하고 비즈니스 인텔리전스 시스템을 데이터 보안의 중요한 역할을 향상에 결정을 만드는 기능입니다. 나는 이것을”데이터의 결정적인 가치라고 부른다.”그 중요성과 관련된 모든 데이터의 항목으로 들어가는 이러한 시스템 및 모든 단일 보고서를 생성하는 데이터는 것은,대부분의 경우,지원할 수 있습니다.반면에 볼륨,속도,다양성 및 진실성을 갖춘 빅 데이터는”데이터의 인식 된 가치”를 제공합니다. 4 개의 V 를 보면 너무 많은 정보가 있으며 대부분은 느슨하게 정의되어 있습니다. 따라서 전문가들은이 데이터 내에 큰 잠재력이 있다고 생각하지만 아직 탐구되지 않았습니다. 탐구 빅데이터가 설치 사이의 상관 관계는 것을 알고 있지 않으로 이끌어 낼 수 있는 새로운 가능성과는 달리,BI 시스템 어디에 당신이 무엇을 알고 당신이 원하는 정보와 디자인 시스템을 제공하고 그 특정 유형의 정보입니다.
예를 들어,건물 안정적,비용 효율적이며 높은 응답을 클라우드 기반의 데이터 웨어하우징 및 분석 솔루션의 선두 제약 및 소비자 제품 회사가 달성하는 여러 예기치 않은 혜택을 강조 표시된 인식의 데이터 값. 솔루션 뿐만 아니라 향상된 회사의 관리의 일상적 작업에 걸쳐 영업,계획 및 프로모션이지만,또한 사용 가능한 차세대 데이터 마이닝 등 빅 데이터 처리 및 분석 기능은 정보를 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 결과적으로는,회사는 사용 통찰력에서 얻은 빅데이터 분석을 개발하는 새로운 전략적 프로모션을 활용,예상치 못한 시장 변화를 앞두고 있의 민첩한 경쟁자.
이 깊이의 분석은 모든 업계의 회사에 도움이 될 수 있습니다. 글로벌 제조업체는 생산 계속 증가하량 데이터의 정렬할 필요가와 분석을 위한 비즈니스에 대한 통찰력 및 요구 사항을 보고 있다. 실패하는 관리 이 데이터를 효율적으로 할 수 있을 방해 효과적인 의사 결정을 줄이고,효율성과 지도를 준수 문제입니다. 빅 데이터 분석 플랫폼을 통해 제조업체는 성공적인 규정 준수 감사를 보장하는 강력하고 신속한보고를 달성 할 수 있습니다. 고 신중하게 고려하량,속도,다양성과 정확성,빅 데이터를 제공합 통찰력을 비즈니스 의사 결정자에 대처하는데 필요한 이동과 소비자 트렌드.디지털 세계에서 이는 고객을 이해하는 것이 가장 중요하다는 것을 의미합니다. 이러한 가정을 적용하자는 일부 측정하는 기준 고객 평생 가치(케)를 강화하고 개선하기 위해 고객 관계 관리.
- 볼륨 기준 값: 고객에 대한 통합 된 견해와 그에 대한 과거 데이터가 많을수록 더 많은 통찰력을 추출 할 수 있습니다. 차례 차례로,당신은 그 고객 관계를 취득,유지,성장 및 관리에 관해서 더 나은 결정을 내리고 있습니다.
- 속 기반의 값:는 더 급속하게 처리할 수 있습으로 정보를 데이터 분석 및 분석 플랫폼,더 많은 유연성을 얻게 질문에 대한 답변을 찾을 통해 쿼리,보고서,대시보드,등등. 빠른 데이터 수집 및 신속한 분석 기능을 제공합 시의 적절하고 올바른 결정을 달성하기 위해 고객 관계 관리의 목표입니다.
- 다양한 기준 값:더 다양한 고객 데이터가–에서 CRM 시스템,소셜 미디어,콜센터 기록,등등. -고객에 대해보다 다각적 인 견해를 개발할수록 고객 여정지도 및 개인화를 개발하여 고객과 더 많이 참여할 수 있습니다.
- 진실성 기반 값:쌓고 많은 양의 데이터를 의미하지 않는다는 데이터가 깨끗하고 정확합니다. 고객에 대한 데이터는 올바른 결정을 내리기 위해 통합,정리,일관성 및 최신 상태를 유지해야합니다.
그래서,당신은 어떻게이 중 하나에 달러 가치를 첨부합니까? 때때로,적절한시기에 작은 데이터에서 생성 된 정보의 오른쪽 조각은 모든 차이를 만들 수 있습니다. 예를 들어,빅 데이터 및 분석 솔루션을 위한 세계 최대 시민 id 캡처 프로그램 150TB 의 데이터입니다. 솔루션의 배포 이후 1 개 중 3500 개 이상의 사기 사례가 있습니다.500 만 개의 등록이 발견되었습니다—빅 데이터 분석 기능 없이는 발견되지 않았을 수있는 귀중한 통찰력.
에서 또 다른 예를 들어,대형 ISP 에서 사용되는 웹 분석 솔루션을 식별하는 최고 수행하는 채널을 개선하여 고객의 보존 기회입니다. 이 솔루션은 정보 대기 시간이 단축된 비정형 데이터를 처리했습니다. 실시간 분석으로 무장 한 ISP 는 매출 증가와 고객 유지율을 높이는 통찰력을 얻었습니다. 그런 종류의 돈은 바로 최종선으로갑니다. 그리고 더 많은 기업들이 주목하기 시작했습니다.
얼마 전,대부분은 빅데이터의 활용 사례들에 대한 낮은 총 소유비용(TCO),그러나 기술이 성숙하는 것을 계속하고,더 많은 사용할 경우를 대상으로 매출 성장 또는 새로운 시장을 창출 기회입니다. 이러한 조직에서 빅데이터 사업을 시작할 수 있습으로 CIO 및 CTO 을 설정하는”빅데이터 플랫폼으로”개념,그러나 신속하게 활용 기업을 통하여 전달 비즈니스 값이 있습니다.
빅 데이터 분석이 지원하든 비즈니스이든간에 빅 데이터에서 더 큰 가치를 얻는 길은 해결하려는 문제를 결정하는 것으로 시작됩니다. 는 경우 가장 큰 문제는 그 안에,다음 사용 사례가 될 것입니다 크게 주위 구동 등 운영 효율성과 향상된 성능을 제공합니다.그러나 해결해야 할 비즈니스 문제가있는 경우 테마는 고객 여정 매핑과 같은 다른 관점을 취할 것입니다. 어느 방법을 적용하여 양,속도,다양성과 정확성 기반 값을 빅 데이터 측정,회사는 이제 변형 빅데이터 분석 비용 센터에서 수익 센터도 있습니다.
@따라 DataconomyMedia
Soumendra Mohanty 생각은 지도자 및 기관 내 정보 관리,비즈니스 인텔리전스(BI),빅 데이터 분석 및 분석 지역을 여러 권의 책을 썼고 출판사에서 선도적인 학술지에서는 데이터 및 분석 공간입니다. 그는 팀을 통해 프로젝트 수명 주기적으로 성공적으로 도움이 판매하고 전달하는 데이터 및 분석 프로젝트의 여러 기업을 포함하여,소매,consumergoods,중개,금융,제조,정부,통신,전자 소매와 생명 과학.
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