빅 데이터 분석이 가치있는 이유는 무엇입니까?조직은 빅 데이터 분석을 사용하여 현재와 미래의 비즈니스를 구축할 수 있는 흥미로운 새로운 기회를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 데이터 수집 및 데이터 검색을 완전히 새로운 수준으로 끌어 올릴 수 있습니다. 빅 데이터 분석은 유휴 데이터(기존의 정형 데이터)와 유동하는 데이터(현재의 비정형 데이터)를 결합하여 기회를 식별하고 실시간으로 활용합니다. Show 빅 데이터는 이미 많은 기업에서 운영의 부분으로 되었지만 빅 데이터의 엄청난 양과 엄청난 복잡성은 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 기업은 갑작스레 정형, 비정형 및 다중 정형 데이터에서 유휴 데이터와 유동하는 데이터 모두를 이해하고 기회를 창출하는 데 고심해야 합니다. 빅 데이터 분석 만이 기업이 이러한 엄청난 빅 데이터를 처리하고 이러한 방대하고 복잡한 데이터 소스에 숨겨진 가치를 활용할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 빅 데이터 분석을 활용하면 잠재적으로 수익성있는 기회를 확대할 수 있습니다. 그리고 장래의 1 년, 3 년, 5 년 후에 어떻게 사용될지는 정확히 알 수 없지만, 빅 데이터를 경쟁 우위로 전환해야 한다는 긴박감은 그 누구도 사물이 어떻게 구체화되는지 기다릴 여유가 없다는 것을 의미합니다. 행동할 기회의 창은 점점 짧아지고 있으며, 긴박감이 강해졌습니다. 빅 데이터 분석을 지원하기 위해 기업은 분석 및 데이터 시각화 소프트웨어와 함께 통합 데이터 아키텍처를 구현하여 빅 데이터 시대의 잠재력을 실현하고 위험을 최소화해야 합니다. 빅 데이터 투자에서 가치를 얻으려면 데이터를 효과적으로 관리할 수 있어야 합니다. 조직에 ROI를 제공하는 정보를 검색하는 것은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같을 수 있으며 이로 인해 많은 기업에서 빅 데이터 투자에 대한 ROI가 낮은 것으로 보고됩니다. 빅 데이터 분석의 이점은 무엇입니까?빅 데이터 분석을 구현하면 비즈니스에 풍부한 기회를 얻을 수 있습니다. 다음은 빅 데이터 분석을 통해 찾아볼 수 있는 가치의 몇 가지 예입니다:
빅 데이터 분석 단계성공적인 빅 데이터 분석 프로그램을 보장하려면 다음 단계를 사용하여 제대로 진행되고 있는지 확인해야 합니다. 이러한 단계는 모든 분석 프로그램에 일반적이지만 빅 데이터 분석에 특히 중요합니다.
필수 빅 데이터 분석 기능빅 데이터 분석은 크고 복잡한 데이터 소스를 다루기 때문에 조직은 다음 기능을 지원하는 솔루션을 채택해야 합니다. 데이터 자산 관리데이터 관리는 마스터 데이터 관리, 데이터 시각화, 데이터 카탈로그, 셀프 서비스 데이터 준비 및 랭글링 등 도구를 사용하여 데이터의 일관된 액세스, 전달, 거버넌스, 보안을 지원함으로써 조직의 요구사항을 충족합니다. 고급 통계 및 머신 러닝 계산데이터 사이언스 검색 도구 및 통계 컴퓨팅을 사용하여 많은 양의 과거 데이터를 가져 와서 새로운 지식을 도출하고 패턴을 찾습니다. 머신 러닝은 비즈니스 프로세스를 개선하고 비즈니스 가치를 추가할 수 있는 강력한 알고리즘을 만들고 훈련하는 데 도움이 됩니다. 스트리밍 분석라이브 데이터에 분석과 예측 모델을 적용하여 조치를 실시간으로 자동화합니다. 시각적 개발 환경을 사용하여 스트리밍 애플리케이션을 신속히 구축, 배포함으로써, 운영 시스템이 빠른 속도로 데이터를 평가하고, 알림을 보내고, 즉시 조치를 취하여 시기 적절하고 상황에 맞는 의사결정이 이루어지도록 합니다. 데이터 시각화빅 데이터를 시각화하려면 데이터를 직관적인 대시 보드로 빠르게 가져오는 데 도움이 되는 간단한 통계와 창의적인 기본 데이터 커넥터가 있어야 합니다. 이를 통해 비즈니스 사용자에게 빅 데이터 소스를 분석하고, 올바른 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 비즈니스 요구 사항을 설명하는 대시 보드를 지속적으로 활용할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다. 셀프 서비스 데이터 디스커버리빅 데이터 분석 솔루션을 통해 조직 전체의 사용자는 전문적이고 심층적인 데이터 모델링이 없이도 데이터를 탐색하고 답변을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 IT 및 전용 비즈니스 인텔리전스(BI) 리소스에 대한 의존도가 줄어들고 의사 결정 프로세스가 크게 가속화됩니다. 빅 데이터의 정의는 기술과 비즈니스 인텔리전스가 발전함에 따라 계속 변화하고 있습니다. 그러나 빅 데이터의 새로운 정의는 각 개별 엔터프라이즈가 이를 어떻게 사용할지 선택하는 방법에 따라 달라집니다. 빅 데이터는 특정 비즈니스 목표, 고객 행동 컨텍스트 및 장기적인 시장 동향을 설명해야 합니다 "빅 데이터"라는 용어는 20여 년 전에 컴퓨팅 기계 협회(ACM) 라이브러리에서 처음 언급되었습니다. Michael Cox와 David Ellsworth는 "시각화는 컴퓨터 시스템에 흥미로운 과제를 제공합니다. 데이터 세트는 일반적으로 크기가 매우 크기 때문에, 주 메모리, 로컬 디스크 및 원격 디스크의 용량에도 부담을 줍니다. 우리는 이것을 빅 데이터 문제라고 부릅니다. 데이터 세트가 주 메모리(코어)에 맞지 않거나 로컬 디스크에도 맞지
않을 때, 가장 일반적인 솔루션은 더 많은 리소스를 확보하는 것입니다"라고 설명했습니다. 다시 말해, 당시 빅 데이터 정의는 본질적으로 "가용 하드웨어에서 더 이상 운영할 수 없는 데이터"였습니다. 인터넷, 스마트폰, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅이 폭발적으로 증가한 후 20년이 조금 지난 지금, 빅 데이터 정의는 "로컬 디스크"의 한계를 뛰어 넘어 더 확장되었습니다. Wikipedia에서 빅 데이터는 "기존 데이터 처리 애플리케이션 소프트웨어로 처리하기에는 너무 크거나 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 체계적으로 정보를 추출하거나 처리하는 방법에 관한 분야"로 정의하고 있습니다. 일부 전문가들은 빅 데이터를 "4V로 정의합니다: 볼륨(생성된 정보의 양), 다양성(데이터의 다양성), 속도(데이터가 생성되는 속도), 그리고 진실성(생성 및 수집하는 데이터의 무결성 및 정확성). 그러나 많은 사람들에게 이러한 정의는 충분하지 않습니다. Quora 또는 Google에 "빅 데이터란 무엇인가"라는 문구를 입력하면 호기심 많은 학자들이 "데이터가 '빅'이 되기 위해 얼마나 커야 하나요?" 또는 "'빅 데이터'가 일반적인 도구로 처리할 수 없는 데이터라면 어떤 도구가 '일반적인' 도구로 간주됩니까?"와 같은 다양한 답변을 찾을 수 있습니다. 물론 빅 데이터를 올바르게 정의했다손 치더라도, 방대한 양의 데이터 세트를 축적하는 것이 오늘날 기업에 적합한 목표가 될 수 있을까요? 새로운 빅 데이터 정의2015년 Gartner의 애널리스트 Nick Heudecker는 빅 데이터가 "더 이상 그 자체로 화제가 아니다"라고 썼습니다. 대신 이 용어는 이제 고급 애널리틱스 및 데이터 과학, 비즈니스 인텔리전스, 엔터프라이즈 정보 관리 등을 포함한 여러 가지 다른 개념으로 나눌 수 있습니다. 그는 “빅 데이터를 정의하는 특성은… 더 이상 이색적이지 않습니다. 오히려 일반적입니다. 기술 환경은 계속해서 빠르게 변화하고 있지만, 새로운 옵션은 점점 더 구식처럼 보이고 기존 옵션은 빠르게 진화하고 있습니다"라고 썼습니다. Heudecker에 따르면, 빅 데이터를 단순히 "수행"하는 것이 아닌, "실제 비즈니스 요구 사항, 인프라 영향 및 엔터프라이즈 아키텍처를 진화하는 방법"에 대해 더 많이 고민하는 것이 더 나은 접근 방식입니다. 이것은 테라데이타에서 기업이 데이터로부터 실질적인 결과를 얻을 수 있도록 지원하는 유용한 프레임워크로 자리 잡았습니다. 우리는 빅 데이터를 실제로 비즈니스를 발전시키고 가치를 창출하는 활동의 관점에서 생각하는 것이 가장 이상적이라고 생각합니다. 엔터프라이즈는 빅 데이터 준비 및 로드에 너무 많은 시간과 노력, 비용을 지출하면서, 애널리틱스를 적용하여 차별화할 수 있는 통찰력을 찾는 데는 충분한 리소스를 쓰지 않는 경우가 너무 많습니다. 빅 데이터는 하나의 접근 방식이나 도구가 아닙니다. 예를 들어 어떤 상황에서는 시각화가 필요한 반면 다른 상황에서는 연결된 애널리틱스가 정답일 수 있습니다. 빅 데이터의 다른 많은 것과 마찬가지로 비즈니스 문제와 목표로 귀결됩니다. 사용자의 요구 사항이 다음과 같은지 알아보세요:
빅 데이터는 종종 예측 기능과 추천 엔진과 관련됩니다. 그러나 이는 또한 시장 민감도에 따른 운영 조치에 관한 것이기도 합니다. 사람과 프로세스 간의 관계의 구조와 특성에 대해 더 깊이 이해하고 패턴을 정의하여 사용자 정의된 결과를 얻을 수 있습니다. 결국 빅 데이터 정의는 특정 기업이 이를 사용하는 방식에 달려 있습니다. 전문가들이 기업이 빅 데이터가 아닌 데이터 최소화와 스마트 데이터에 초점을 맞춰야 하는지 논의할 때, 데이터를 활용해 비즈니스 가치를 창출하는 기업은 성공할 것입니다. 빅 데이터를 작동시키려면 현재 데이터 스트림과 리포지토리를 검사할 뿐만 아니라 특정 비즈니스 목표, 고객 행동 컨텍스트 및 장기 시장 동향을 설명할 수 있는 전략적 설계와 사려 깊은 아키텍처가 필요합니다. 테라데이타가 데이터를 효과적으로 활용하는 데 어떻게 도움이 되는지 궁금하십니까? 빅 데이터 솔루션에 대해 알아보기 VantageCloud를 통해 더 많은 혁신을 주도하고 가치를 가속화하십시오 방법 알아보기VantageCloud를 통해 더 많은 혁신을 주도하고 가치를 가속화하십시오 방법 알아보기 |
빅데이터는 데이터의 어떤 특성에 대처하기 위한 기술을 이르는 용어인가
저작권 © 2024 estudarpara Inc.
