중소기업 용 커다란 데이터 인형 용 속임수 - 인형

Bernard Marr

큰 데이터는 큰 헤드 라인을 만들어 내지 만, 최신 비즈니스 유행. 이 현상은 매우 현실적이며 많은 다른 분야, 특히 비즈니스 분야에서 구체적인 이점을 제공합니다. 여기서는 비즈니스 소유자 또는 관리자로서 큰 데이터의 핵심에 도달하게 될 것입니다. 비즈니스를위한 중요한 대용량 데이터 기술을 이해하는 데 필요한 핵심 용어, 큰 데이터를 사용하여 더 나은 의사 결정을 내리기위한 10 단계, 통찰력을 데이터에서 동료에게 전달하는 데 필요한 팁.

대용량 데이터 전문 용어 이해

대용량 데이터를 둘러싼 기술적 전문 용어는 처음에는 다소 어려울 수 있습니다.

빅 데이터: 점점 더 많은 일을 디지털 추적 (또는 데이터)으로 남겨 둡니다. (및 기타)가 사용하고 분석 할 수 있습니다. 큰 데이터 라는 문구는 수집되는 데이터와이를 사용하는 능력을 나타냅니다.
빅 데이터 분석: 사실 기반의 의사 결정을 알리는 통찰력을 얻기 위해 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 프로세스입니다. 많은 경우 알고리즘을 사용한 소프트웨어 기반 분석이 필요합니다.
알고리즘: 데이터를 분석하기 위해 소프트웨어로 실행되는 수식 또는 통계 프로세스. 일반적으로 여러 계산 단계가 포함되며 데이터를 자동으로 처리하거나 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅: 로컬이 아닌 원격 서버에서 실행되는 소프트웨어 또는 데이터. 따라서 자신의 컴퓨터에 물건을 저장하거나 컴퓨팅하는 대신 네트워크 (예: 인터넷)를 통해 컴퓨터에 연결된 다른 컴퓨터를 사용할 수 있습니다.
구조화 된 데이터: 정의 된 레코드 또는 파일 (예: 데이터베이스 또는 스프레드 시트) 내의 고정 필드에있는 모든 데이터 또는 정보. 고유 한 구조로 인해 빠르고 쉽게 분석 할 수 있습니다.
비정형 데이터: 모든 데이터는 기존 형식이나 데이터베이스로 쉽게 저장 및 색인되지 않습니다. 여기에는 이메일 대화, 소셜 미디어 게시물, 비디오 콘텐츠, 사진, 음성 녹음, 사운드 등이 포함됩니다. 구조가 부족하여 전통적인 컴퓨터 프로그램을 사용하여 분석하기가 더 어려워졌습니다.
반 구조화 된 데이터: 예상했듯이 이것은 구조화되지 않은 데이터와 구조화 된 데이터의 교차점입니다. 그것은 분석을 위해 사용될 수 있지만 데이터베이스 나 스프레드 시트에서 발견되는 엄격한 구조가 결여 된 어떤 구조를 가질 수있는 데이터입니다. 예를 들어 Facebook 게시자는 저자, 날짜, 길이 및 정서별로 분류 할 수 있지만 일반적으로 콘텐츠는 구조화되지 않습니다.
내부 데이터: 귀하의 비즈니스가 현재 가지고 있거나 잠재적으로 액세스하거나 생성 할 수있는 모든 데이터를 설명합니다. 형식으로 구성되거나 (예: 고객 데이터베이스) 구조화되지 않을 수도 있습니다 (고객 서비스 호출의 대화식 데이터).
외부 데이터: 간단히 말해서, 이것은 귀하의 비즈니스 외부에 존재하는 무한한 정보 배열입니다. 공개적으로 사용할 수 있거나 비상장 될 수 있으며 형식으로 구조화되거나 구조화되지 않을 수도 있습니다.
인터넷의 것: 서로 통신 할 수 있도록 장치 (이름에 언급 된 )를 연결하는 네트워크입니다. 이것은 스마트 TV, 스마트 폰 및 센서와 같은 기술을 포함하며 장치, 시스템 및 서비스 간의 연결성이 크게 증가한 덕분입니다.

6 모든 주요 비즈니스 요구 사항의 핵심 데이터 기술

대용량 데이터를 성공적으로 사용하는 데 필요한 핵심 기술은 무엇입니까? 여기에는 모든 특성을 갖춘 데이터 과학자를 모집하거나 기존 직원에게 이러한 기술을 개발하여 모든 비즈니스가 개발해야하는 6 가지 주요 기술이 포함됩니다.

Analytics: 여기에는 어떤 데이터가 질문과 관련이 있는지를 결정하는 작업이 포함됩니다 당신은 그 답을 얻기 위해 데이터에 대답하고 해석하기를 원합니다. 주요 기술로는 패턴 확인 및 링크 수립, 다양한 데이터 (구조화 및 비 구조화 모두)를 이해하는 능력, SAS Analytics 및 Oracle Data Mining과 같은 업계 표준 분석 패키지에 대한 올바른 지식 등이 있습니다.
창의력: 누구나가 공식화 될 수 있습니다. - 당신은 당신의 사업을 팩과 차별화시킬 혁신을 목표로해야합니다. 창의력은 테이블과 차트에 적합하지 않은 데이터 인 비정형 데이터 를 이해하고자하는 모든 비즈니스에 특히 중요합니다. 가치있는 창조 기술은 문제 해결을위한 요령 (다른 사람들이 아직 인식하지 못하는 문제를 발견하기까지)과 데이터를 수집하고 해석하는 새로운 방법을 제시 할 수있는 능력을 포함합니다.
수학 및 통계: 수학 또는 통계에 대한 배경 지식이 강한 사람들은 큰 데이터 관련 작업을 수행 할 수있는 좋은 근거를 가지고 있습니다. 통계에 대한 기본적인 이해와 지저분한 데이터를 계량화하여 수치를 계산하여 결론을 도출 할 수있는 능력을 찾고 있습니다.
컴퓨터 과학: 매우 광범위한 범주는 기계 학습, 데이터베이스 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 모든 하위 분야를 포괄합니다. 케이블을 연결하여 정교한 기계 학습 및 자연 언어 처리 알고리즘을 만드는 데 이르기까지 모든 것을 망라 할 수 있습니다. 핵심 기술로는 데이터베이스 기술에 대한 확실한 이해와 Hadoop, Java 및 Python과 같은 기술에 대한 확고한 이해가 있습니다.
비즈니스 통찰력: 큰 데이터를 사용하는 사람들은 회사의 목표와 목적을 확실하게 파악하고 비즈니스가 올바른 방향으로 나아가고 있는지 여부를 파악해야합니다.여기에는 회사를 진드기하게 만드는 요소, 번창하게 만드는 요인 및 경쟁 업체와 비교하여 눈에 띄는 이유 (그리고 번성하지 않는 이유는 무엇인가)가 포함됩니다.
커뮤니케이션: 전 세계에서 최고의 분석 기술을 보유 할 수 있지만, 명확한 방법으로 결과를 제시하고 성과를 향상시키고 성공을 도울 수있는 방법을 보여줄 수있는 경우가 아니면 모든 분석이 진행됩니다 낭비. 통찰력과 분석을 통해 데이터에 가치를 더할 수있는 능력과 같이 훌륭한 대인 관계 및 서면 의사 소통 기술이 필수적입니다. 스토리 텔링을위한 요령과 시각화 기술을 통해 데이터에 생명을 불어 넣을 수 있다는 점 또한 대단히 도움이 될 것입니다.

비즈니스 의사 결정을 향상시키기 위해 데이터를 사용하는 10 가지 단계

거대 다국적 기업 또는 소규모 가족 운영 비즈니스를 운영하든 상관없이 데이터는 비즈니스에서 전략적 의사 결정의 중심에 있어야합니다. 빅 데이터는 '고객 만족도를 어떻게 향상시킬 수 있습니까?'와 같은 핵심 비즈니스 질문에 대답하는 데 도움이되는 통찰력을 제공합니다. '. 데이터는 통찰력으로 이어집니다. 비즈니스 소유자와 관리자는 이러한 통찰력을 비즈니스를 개선하는 의사 결정 및 조치로 전환 할 수 있습니다.

데이터 기반 결정을 내리기 위해이 10 단계 프로세스를 사용하십시오.

전략으로 시작하십시오.

당신이 접근 할 수 있거나 접근해야하는 데이터로 시작하는 대신, 귀하의 비즈니스가 성취하고자하는 것을 시작함으로써 시작하십시오. 간단히 말해서, 전략적 목표가 무엇인지, 예를 들어 고객 기반을 늘려야 할 필요가 있습니다.
사업 분야에 관심있어. 귀하의 전략적 목표를 식별하십시오.

전체 전략을 달성하는 데 가장 중요한 분야를 식별하십시오. 대부분의 비즈니스에서 고객, 재무 및 운영 분야가 핵심입니다.
답이없는 질문을 찾으십시오.

이러한 목표를 달성하려면 어떤 질문에 답해야하는지 확인하십시오. 당신이 알아야 할 것을 정확하게 처리함으로써, 당신은 정말로 필요한 데이터에 집중할 수 있습니다.
그 질문에 답할 수있는 데이터를 찾으십시오.

당신에게 가장 이상적인 데이터를 확인하는 데 초점을 맞 춥니 다 - 가장 중요한 질문에 답하고 전략적 목표를 달성하는 데 도움이되는 데이터입니다.
귀하가 이미 가지고 있거나 액세스 할 수있는 데이터를 식별하십시오.

필요한 데이터를 확인한 후에는 즉시 알지 못하더라도 일부 정보에 이미 앉아 있는지 확인하는 것이 좋습니다.
비용과 노력이 정당화되면 해결하십시오.

유형 이익이 비용보다 중요한 경우 비용을 알 수있는 경우에만 해결할 수 있습니다. 이와 관련하여 다른 주요 비즈니스 투자와 마찬가지로 데이터를 취급해야합니다. 비즈니스 전략에 대한 장기간의 데이터 가치를 설명하는 투자에 대해 명확한 사례를 제시해야합니다.
데이터를 수집합니다.

이 단계의 대부분은 프로세스와 사람들이 데이터를 수집하고 관리하도록 설정하는 것입니다. 데이터를 수집 할 필요가없는 분석 준비 데이터 세트에 대한 액세스를 구매할 수 있습니다. 그러나 실제로 많은 데이터 프로젝트는 일정량의 데이터 수집을 필요로합니다.
데이터를 분석합니다.

의미 있고 유용한 비즈니스 통찰력을 추출하려면 데이터를 분석해야합니다. 결국 데이터에서 새로운 것을 발견하지 못한다면이 점에 도달 할 시점이 없습니다.
통찰력을 발표하고 배포하십시오. 결과가 적시에 적합한 사람들에게 의미있는 방식으로 제시되지 않는 한, 데이터 세트의 크기 또는 분석 도구의 정교함은 별 문제가되지 않습니다. 의사 결정에 정보를 제공하고 궁극적으로는 성과를 향상시키기 위해 데이터에서 얻은 통찰력을 사용해야합니다.

학습을 비즈니스에 통합하십시오.
마지막으로 의사 결정에 데이터의 통찰력을 적용하고 비즈니스를보다 잘 변혁시킬 의사 결정을 내린 다음 그 결정에 따라 행동해야합니다. 나를 위해, 이것은 데이터 여행에서 가장 보람있는 부분입니다.

대용량 데이터에서 통찰력 전달 방법

대용량 데이터는 통찰력을 얻는 데 도움이됩니다.

적절한 정보 가 적시에 적절한 사람들 에게 전달 될 때 경쟁 우위를 얻습니다. 이는 통찰력과 정보를 데이터에서 추출하여 의사 결정자에게 쉽게 이해할 수있는 방식으로 전달하는 것을 의미합니다. 결국, 사람들은 자신의 앞에있는 정보를 이해하기 위해 열심히 노력해야한다면 행동 할 가능성이 적습니다. 귀하의 통찰력이 다음과 같은 요령으로 빛나게하십시오:

귀하의 타겟 고객을 식별하십시오.

잠재 고객은 전략적 질문에 달려 있습니다. 청중은 당신이 사업주이거나 인적 자원 팀, 마케팅 팀 또는 그 조합 일 수 있습니다. 이 결과를 누가 볼 것인지 스스로에게 물어보십시오. 토론중인 문제에 대해 이미 알고있는 것은 무엇입니까? 그들은 무엇을 필요로하고 알고 싶어합니까? 그리고, 그들은 정보로 무엇을 할 것인가? 잠재 고객을위한 정보를 맞춤 설정합니다.
각 의사 결정자의 특정 요구 사항을 충족시키기 위해 정보를 사용자 정의 할 수 있도록 준비하십시오. 당신이 달성하고자하는 것을 기억하십시오.
전략적 질문에 답하고 비즈니스 목표를 달성하는 것과는 아무런 관련이없는 흥미로운 통찰력에주의를 기울이지 마십시오. 앞으로 다른 통찰력을 재검토 할 수있는 범위가있을 수 있지만, 지금은 성취하고자하는 것에 집중하십시오. 텍스트의 벽을 만들지 마십시오.
데이터는 숫자, 짧은 서술, 표, 그래프 또는 차트로 표현 될 수 있음을 기억하십시오. 사실 가장 좋은 방법은 이러한 형식을 조합하는 것입니다. 데이터 시각화 기술을 사용합니다.
비주얼은 빠르고 직접적이며 (일반적으로) 이해하기 쉽고 기억하기 쉽고 흥미를 더하기 때문에 정보를 전달하기에 적합하며 전체 페이지보다 독자의 관심을 끌 가능성이 훨씬 큽니다. 본문. 하지만이 글을 무시하지 마십시오.
숫자, 차트 및 비주얼은 스냅 샷 만 제공 할 수 있습니다. 내러티브를 사용하면 핵심 포인트를 더 멋지게 꾸밀 수 있습니다. 짧은 내러티브를 사용하여 당신이 보여주고있는 것을 소개하고 핵심 통찰력을 강조하십시오. 명확한 표제를 사용하여 중요한 점을 돋보이게하십시오.
이런 식으로, 빠른 눈으로조차도 핵심 포인트가 분명해질 것입니다. 정보를 전략에 연결하십시오.
전략적 비즈니스 질문에 직접 답하는 정보를 제시하는 경우 (예: 직원 이동률을 10 % 줄이는 방법)? ', 그 질문을 오프닝 내러티브와 어쩌면 헤드 라인에 포함 시켜라.