빅 데이터 처리 및 구현: 모범 사례

세상은 첨단 기술이 주도합니다. 이러한 기술은 현대 고객의 변화하는 선호도를 따라잡기 위해 미친 속도로 계속 발전하고 있습니다. 기업은 새로운 비즈니스나 추천을 받을 때 고객과 ​​더 잘 소통하고 최상의 사용자 경험을 만드는 데 도움이 되는 이러한 새로운 기술을 찾고 있습니다.

기술 진화의 많은 새로운 형태와 형태 중에서 가장 지배적인 것은 빅 데이터에 관한 것입니다. 그리고 불과 2년 만 에 생성된 데이터의 양이 그 이전의 전체 인류 역사보다 많다는 점을 고려하면 놀라운 일이 아닙니다 . 이 위업은 500억 개의 장치 , 채널 및 데이터 수집 소스의 방대한 배열과 일치합니다. 여기에 정형 및 비정형 데이터의 존재를 추가하면 비즈니스 과제와 잠재적 기회로 가득 찬 완전히 새로운 에코시스템을 얻을 수 있습니다.

이러한 혼란에 직면하여 빅 데이터가 제시하는 RoI를 무시하는 것은 현명하지 못합니다. 이 거대 기업을 무시하는 것은 고객의 맥박을 놓치고 플래터에 있는 경쟁자에게 고객을 넘겨주는 것을 의미할 수 있습니다.

비즈니스의 엄청난 성장을 추구하는 사업주 또는 기업가라면 빅 데이터의 중요성을 이해하고 효과적으로 사용하기 시작하십시오.

산업을 위한 빅 데이터의 중요성

이전에 언급했듯이 비즈니스에 얼마나 많은 데이터가 있는지는 중요하지 않습니다. 그것은 전체 차이를 만드는 데이터를 얼마나 효과적으로 사용할 수 있는지에 관한 것입니다. 빅 데이터를 효과적으로 사용하면 다음과 같은 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다.

• 비용 절감 및 운영 효율성 향상
• 대상 고객이 직면한 실제 문제를 해결하기 위한 더 나은 제품 개발 및 개인화 제안
• 더 빠른 시장 출시, 더 나은 성장 가속화 및 더 빠른 목표 달성
• 더 나은 수익 창출을 위한 판매 및 마케팅 메시지의 맞춤형 사용자 지정
• 훌륭한 의사결정
• 마감일 전에 목표 달성

빅 데이터가 적절한 분석과 결합되면 이점이 배가됩니다. 이러한 경우 다음과 같은 경우에 도움이 될 수 있습니다.

• 프로젝트 실패의 근본 원인이 무엇인지 결정합니다. 최대 피해를 일으킨 한 가지 요인과 그 역할을 한 다른 요인을 파악하는 데 도움이 됩니다. 모든 것이 실시간으로 이루어집니다. 따라서 결과는 100% 정확합니다.
• 고객의 구매 행동을 추적하고 기업이 그에 따라 수익성 있는 할인 쿠폰/매력적인 거래를 제공할 수 있도록 합니다. 이 관행은 판매를 여러 번 증가시킵니다.
• 전체 위험 노출을 재계산하고 기업이 앞으로 나아갈 수 있는 최선의 방법을 제안합니다.
• 전체 비즈니스 주기를 재분석하고 비즈니스 평판에 영향을 미칠 수 있는 사기 행위를 탐지합니다.
• 이러한 이점은 산업에서 빅 데이터의 가치 잠재력과 중요성을 강조하는 빙산의 일각에 불과합니다.

빅 데이터 처리 및 구현을 위한 최상의 전략

빅 데이터는 모든 사람이 사용할 수 있지만 이를 효과적으로 사용하는 사람은 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 다른 사람들은 결국 시간을 낭비하게 됩니다. 그 목록에 포함되기를 원하지 않는다면 빅 데이터를 구현하고 올바르게 처리하기 위한 올바른 전략을 알고 있는지 확인하십시오. 다음은 그렇게 하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.

1. 빅 데이터 구현은 IT가 아니라 비즈니스 요구 사항입니다.

이제 막 빅 데이터에 액세스한 많은 비즈니스 소유자는 이것이 비즈니스 결정이 아니라 IT 관행이라고 믿습니다. 그건 틀렸어요! 빅 데이터를 최대한 활용하려면 이 방법을 따르지 마십시오. 접근 방식을 '구축하면 결과가 따를 것'에서 '비즈니스 요구에 맞는 적절한 솔루션'으로 전환하십시오. 그것은 다른 사람들에게도 효과가 있고 당신에게도 효과가 있을 것입니다.

2. 데이터 요구 사항을 적절하게 평가

아직 빅 데이터를 구현하지 않았고 곧 구현할 계획이더라도 먼저 요구 사항을 평가한 다음 추진해야 합니다. 비즈니스의 특성과 이해 관계자가 제공한 입력에 따라 유지, 수정 및 모든 사람이 사용할 수 있도록 해야 하는 데이터와 즉시 폐기해야 하는 데이터를 결정할 수 있습니다.

빅 데이터 요구 사항에 대한 포괄적인 평가는 이를 효율적으로 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 우수 센터 설립

비즈니스는 여전히 빅 데이터에 익숙해지고 있기 때문에 빅 데이터 임원 및 분석가의 실수 가능성이 높아 비즈니스에 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 이러한 문제는 조직의 운영, 비즈니스 및 수익 성장에 영향을 미칠 가능성이 있습니다.

조직에서 그런 일이 일어나지 않기를 바란다면 기적이 일어나기를 기다리기 보다는 빅데이터와 관련된 모든 문제를 처리하고 직원을 안내하고 도움을 줄 수 있는 CoE(Center of Excellence)를 구축하십시오. 실수 없이 효과적으로 사용합니다.

빨리 할수록 더 좋습니다.

4. 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터와 빅 데이터 연결

앞장서기 위해 주도적으로 노력하는 것은 이번이 처음이 아닙니다. 과거에는 조직에서 기술 플랫폼, 인프라, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우스 등에 투자한 경우가 많았습니다. 해당 정보를 아무 이유 없이 버리지 말고 가능한 한 빨리 빅 데이터와 연관시키십시오.

이 관행을 통해 지식 근로자, 즉 빅 데이터 경영진은 서로 다른 데이터 세트를 상호 연관시키고 발견을 사용하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

5. 빅 데이터 구현의 민첩성

기획력이 좋습니다. 그러나 빅 데이터 구현은 일회성 문제가 될 수 없음을 기억하십시오. 데이터 세트가 분석될 때 새로운 발견이 발견되면 관리 의사 결정의 방향이 초기 계획에서 예상하지 못한 새로운 방향으로 전환될 수 있습니다. 따라서 빅 데이터 구현은 변화하는 역학에 민첩하고 유연해야 합니다. 이렇게 하면 클라이언트가 빅 데이터에서 나오는 가치를 활용하기 시작하면 계획이 발전할 가능성이 있습니다.

실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 방대한 인적 자본, 기술, 경험, 도구 및 리소스를 보유한 전문 전문가 를 고용할 수 있습니다 . 더 중요한 것은 빅 데이터 구현을 고위 경영진에게 매일 공개되는 가치에 따라 조정해야 하는 진행 중인 프로세스로 볼 수 있는 유연성이 있다는 것입니다.

6. 결과를 치우쳐도 의미가 없다

빅 데이터는 적시에 올바른 데이터 세트를 사용해야 잘 작동한다는 점을 이해해야 합니다. 즉, 올바른 정보를 입력하지 않으면 완전한 데이터 세트를 형성할 수 없고, 데이터 세트가 정확하지 않으면 원하는 결과를 얻을 수 없습니다. 따라서 결과를 왜곡하는 것은 의미가 없습니다.

이 문제를 없애기 위해서는 별다른 근거 없이 자신만의 가설을 세우기 보다는 분석과 컴퓨터 데이터를 활용해야 합니다.

7. 데이터 처리 인프라 업그레이드

조직은 여전히 ​​빅 데이터 세트를 처리하기 위해 오래된 도구와 모델을 사용하고 있습니다. 그들은 빅 데이터에 최신 기술과 최신 도구가 필요하다는 사실을 받아들일 준비가 되어 있지 않습니다. 원하는 결과를 가져오고 조직이 새로운 차원에 도달하는 데 도움이 될 수 있는 빅 데이터 기반 비즈니스 모델을 만들고 싶다면 데이터 처리 인프라 업그레이드에 대해 진지하게 생각해야 합니다. 그렇게 하지 않는 한 빅 데이터가 비즈니스에 긍정적인 영향을 미칠 가능성은 거의 없습니다.

빅 데이터 처리 인프라를 업그레이드하는 것은 시급한 일이며 이 사실을 어떤 대가를 치르더라도 부인할 수 없습니다.

8. 명확한 빅 데이터 분석 전략 정의

마지막으로 빅 데이터는 중소기업과 대기업의 성공적인 미래를 위한 열쇠입니다. 잠재력은 엄청나며 그것을 충분히 활용하지 못하는 유일한 방법은 조직적인 방식으로 일을 하지 않는 것입니다. 이 분야에서 당신을 위해 그리고 그렇게 하기 위해 활용해야 할 것이 많이 있습니다. 명확한 빅 데이터 분석 전략이 필요합니다.

더 이상 물에 임의의 돌을 던지는 데 시간을 낭비하지 마십시오. 가능한 한 빨리 명확한 빅 데이터 분석 전략을 정의하고 즉시 작업을 시작하십시오. 올바른 데이터 세트를 구성하고, 빅 데이터 프로젝트 작업을 위한 완벽한 후보자를 고용하고, 최신 기술을 사용하여 원하는 결과를 얻으십시오.

결론

경쟁은 새로운 차원에 도달했으며, 게임의 선두에 서려면 빅 데이터를 효과적으로 사용하는 방법을 배워야 합니다. 이때부터 기업에서 기술의 활용이 증가할 것이기 때문에 빅데이터로 전환할 수 밖에 없습니다. 통제할 수 없는 일이 생겼을 때 전화를 걸지 말고 바로 빅데이터로 전환하세요. 여기에 언급된 요점은 조직에서 빅 데이터를 효과적으로 처리하고 구현하는 데 도움이 됩니다.