전통문화대전망 - 전통 미덕 - 큰 데이터 사고를 어떻게 사용하는지 가르쳐 드리겠습니다.

큰 데이터 사고를 어떻게 사용하는지 가르쳐 드리겠습니다.

큰 데이터 사고를 어떻게 사용하는지 가르쳐 드리겠습니다. 일부 창업자들과 교류할 때, "데이터가 많지 않으면 어떡하지?" 라는 몇 가지 질문을 자주 한다. "빅 데이터는 대기업의 사업이다. 중소기업은 어떻게 합니까? 클릭합니다 "큰 데이터 문제를 해결할 수 있는 소프트웨어나 도구를 알려주시겠습니까?" 일반적으로, 나는 먼저 큰 데이터 사고가 있어야 한다고 말할 것이다! 모두들 고개를 끄덕이며, 이 단어는 매우 크게 들리며, 심지어 자기도 모르는 기세를 주기까지 한다. 하지만 빅데이터 사고란 무엇일까요? 줄곧 정제를 정리할 시간이 없다.

얼마 전 내부 포럼이 있어서 모두에게 건재에 대해 이야기하게 했다. 이 기회를 빌어 체계적으로 정리하면 세 가지 측면으로 요약된다. 첫 번째는 빅데이터 플라이휠을 이해하는 것, 두 번째는 데이터 자산 평가를 이해하는 것, 세 번째는 범상호 연결 패러다임을 활용하는 것이다.

그림 1: 빅 데이터 사고

건화물은 농축된 게 틀림없어요. 사례까지 짜서 물이 됐기 때문에 이 문장 읽기는 별로 재미없어요. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 하지만 상장 기업에 큰 데이터 전략 자문을 제공하기 위해 이 세 가지를 장악하는 것은 분명 문제없을 것이라고 장담할 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 왜냐하면 저는 이 세 개의 도끼로 12 개 이상의 상장 회사를 만들었기 때문입니다. 국내 최대 컨설팅 회사 회장조차도 PPT 를 떠나는 것이 가능하다고 생각한다.

각 문장 는 한 장의 그림 으로 표현되어 각 그림 속 의 원 에는 많은 사례 가 지탱 되어 있다. 만약 당신이 사건에 더 관심이 있다면, 제 책' 빅 데이터 시대의 역사적 기회' 를 볼 수 있습니다. 사실 그림 1 은 빅 데이터 사고의 모든 아이디어를 다룹니다. 이 그림의 외부 3 층 상하 구조는 비교적 복잡해 보여서 뒤쪽은 세 개의 그림으로 나뉜다. 사고의 과정은 위에서 아래로, 외부에서 내부로 가는 것이다. 그림의 상반부는 빅데이터의 상업적 기능에 관한 것입니다. 즉, 빅데이터로 무엇을 할 수 있을까요? 어떻게 돈을 벌어요? 어떤 흥미로운 비즈니스 모델이 있습니까? 예전에는 "양털은 양에서 나온다" 고 말하곤 했다. 만약 네가 이 패턴들을 이해한다면, 너는' 양모가 개에게 나왔다' 는 것을 발견할 수 있을 것이다. 책에는 여섯 가지를 상세하게 썼고, 지도에는 다섯 가지만 그렸다.

보충: 6 가지 비즈니스 모델 소개

저자는 데이터 자산을 중심으로 다양한 업계의 수익 모델과 비즈니스 전략을 조사하고 6 가지 비즈니스 모델을 요약했습니다 (자세한 내용은' 빅 데이터 시대의 역사적 기회' 책 참조).

임대 데이터 모델: 간단히 말해서, 광범위하게 수집되고 신중하게 선별된 시효성이 강한 데이터를 판매하거나 임대하는 것입니다. 이것은 또한 데이터가 자산의 가장 고전적인 해석이기도 하다. 판매 대상에 따라 두 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 고객으로서 부가 가치 서비스를 제공하는 것입니다. 예를 들어 내비게이션을 판매하는 회사는 고객에게 즉각적인 교통 정보 서비스도 제공합니다. 광련다 회사는 고객에게 연간 건축 자재 가격 데이터를 제공한다. 이 업무만 해도 연간 수입은 6543 억 8 천만 원을 넘는다. 두 번째는 유상으로 제 3 자에게 고객 데이터를 제공하는 것이다. 증권거래소와 같은 전형적인 주식 거래 시세 데이터는 시세 소프트웨어를 만드는 일부 회사에 권한을 부여한다.

임대 정보 모델: 일반적으로 특정 업종에 집중하고, 관련 데이터를 광범위하게 수집하고, 추출 정보를 심도 있게 통합하고, 방대한 데이터 센터와 전용 커뮤니케이션 채널을 갖추고 있으며, 주도자가 될 수 있습니다. 정보는 특정 산업 특성을 가진 처리된 데이터 세트입니다.

디지털 미디어 모델: 이 모델은 가장 섹시한 모델이다. 글로벌 광고 시장 공간은 5000 억 달러이기 때문이다. 천억 기업을 육성하는 토양과 성장 공간이 있다. 이러한 회사의 핵심 자원은 실시간, 대량, 효과적인 데이터를 얻는 것입니다. 이는 대규모 데이터 분석 기술을 기반으로 하며, 수익원은 대부분 정밀 마케팅 및 정보 집계 서비스입니다.

데이터 활용 모델: 이러한 비즈니스의 매력은 대량의 데이터와 효과적인 데이터 분석 기술이 없다면 이러한 회사의 비즈니스는 실제로 수행하기가 어렵다는 것입니다. 예를 들어 알리 금융으로 대표되는 소액 대출 회사입니다. 소규모 기업의 거래 데이터와 재무 데이터를 온라인으로 분석하여 얼마나 많은 대출을 제공해야 하는지, 회수하는 데 얼마나 걸릴지 계산할 수 있습니다. 부실 채권 위험을 최소화하다.

데이터 공간 운영 모델: 역사적으로 전통적인 IDC 는 인터넷 거물들이 모두 제공하는 모델입니다. 하지만 요즘은 그물망이 강세를 보이고 있다. 빅 데이터의 관점에서 볼 때, 모든 가족은 빅 데이터 비즈니스 기회를 냄새 맡고 개인과 기업의 데이터 자원을 선점하기 시작했습니다. 해외의 Dropbox 와 국내의 마이크로디스크는 바로 이런 회사의 대표이다. 이러한 회사의 발전 공간은 데이터 집계 플랫폼으로 성장할 수 있고, 수익 모델은 다양화될 수 있다는 데 있다.

대형 데이터 기술 공급업체: 구조화되지 않은 데이터는 데이터량면에서 구조화 된 데이터보다 5 배 이상 높습니다. 모든 비정형 데이터 처리는 기존 정형 데이터의 영광을 재현할 수 있습니다. 음성 데이터 처리, 비디오 데이터 처리, 의미 인식 및 이미지 데이터 처리 분야에서 대규모로 빠르게 성장할 수 있는 기업.

빅데이터의 역할을 알게 되면, 사람들은 당연히 데이터가 이렇게 가치 있는 것에 관심을 갖게 될 것이며, 자연은 새로운 종류의 자산을 형성해야 한다. (존 F. 케네디, 데이터명언) 그림 1 의 중간 부분은 이 내용을 보여줍니다. 최초의' 데이터가 자산이 된다' 는 논단은 이미 큰 데이터 사고의 중심 이론이 되었다. 그림 2 데이터 자산 평가 모델은 데이터 자산의 가치를 설명하는 완벽한 사고 프레임워크를 제공합니다. 만약 독자가 흥미를 느낀다면, 한 걸음 내딛어 이 책을 읽어라. 그러나, 이 방면의 일은 아직 정량적인 평가를 하기에 충분치 않다. 노벨상 수준의 학술 문제 (이 글은 b 10) 기사에서 학술계가 데이터 자산의 양적 평가에 진전을 이루면 노벨상을 받을 수 있다고 말한 적이 있다. 왜냐하면 그것은 회사의 평가와 밀접한 관련이 있기 때문이다. 업계는 신용에 대한 양적 계산을 주도하고 상업적 사용에 투입했지만, 데이터 자산의 보편적인 평가와는 아직 큰 차이가 있다.

그림 2: 데이터 자산 평가 모델

데이터가 이미 자산이 되었으므로 자산 간의 거래도 의제에 들어갈 것이다. 연맹은 이 일을 추진하기 위해 두 명의 부사무총장을 특별히 임명하여 개방과 즐거움의 이념을 전파했다. 데이터 자원을 개방하고자 하는 모든 기업들에게 호소하지만, 연합의 힘으로 함께 추진할 수 있다.

데이터가 자산이 되는 것은 큰 데이터 기능을 이해하는 데 기초하는 추상적인 인식이다. 다음은 그림 1 의 하반부, 범상호 연결 패러다임입니다. 이 패러다임은 데이터를 지속적으로 수집하고 그 가치를 발휘할 수 있는 행동 지침을 제공합니다. 많은 회사들의 변화는 이 그림으로 시작해야 한다. 그림 3 을 참조하십시오. 터미널+플랫폼+애플리케이션+빅 데이터 사위일체는 빅 데이터 사고에 대한 행동 가이드를 구성합니다. 최근에 몇몇 회사와 이야기를 나누었다. 그들은 이미 데이터의 중요성을 이해하고 고객의 데이터를 "강탈" 할 방법을 찾기 시작했습니다. 이것은 불가피하게 일종의 오해를 불러일으켰다. 이 패러다임을 진지하게 연구하고, 응용과 단말기에서 머리를 써서, 진정으로 사용자에게 믿을 만한 서비스를 제공하는 것이 상책이다.

그림 3: 팬 상호 연결의 예

그림 1 을 돌이켜 보면, 우리는 빅 데이터 사고에 대해 위에서 아래로, 빅 데이터의 기능부터 이론적 핵심까지, 그리고 운영 패러다임에 이르기까지 하향식 순서를 사용합니다. 하지만 진정으로 시작하려면 착실하고 상향식 행동이 필요합니다. 드루크의 고전적인 질문으로 돌아가면, 누가 당신의 고객입니까?

빅 데이터 산업 연합은 빅 데이터 전략 컨설팅에 관심이 있는 모든 컨설턴트에게 서비스를 제공하고, 이 방법론을 익히고, 기업 컨설턴트를 돕는다. 연맹은 너의 이름을 홈페이지에 기재하여 회원회사에 추천할 것이다.

그래서, 이번 엔, 우리는 몇 가지 숙제를 할 거 야: 당신은 위의 큰 데이터 사고 분석 프레임 워크를 사용 하 여 회사에 관심이 있는 회사를 분석할 수 있습니다, 큰 데이터가 회사에 어떤 역할을 참조 하십시오, 회사가 작동할 수 있는 팬 상호 연결 패러다임은 무엇입니까?

여기 몇 가지 작은 예가 있습니다.

1) 낙시의 야망