가치 발견부터 가치 창출에 이르기까지 빅 데이터는' 인터넷' 산업 업그레이드의 원동력이 될 것이다. 과거에는 데이터의 가치가 주로 의사 결정 분야에 사용되었습니다. 일반적인 응용 프로그램은 비즈니스 인텔리전스 (BI) 의 엔터프라이즈 관리 응용 프로그램입니다. 즉, 데이터 수집, 관리 및 분석을 통해 데이터를 지식으로 변환하고 데이터의 가치를 파악하여 의사 결정 지원을 제공합니다. 데이터의 양이 증가하고 데이터 처리 능력이 향상됨에 따라 빅 데이터는 새로운 자산이 되었으며 애플리케이션 시나리오도 지속적으로 확대되고 있습니다. 의사 결정 지원, 효율성 향상 등의 가치 기능을 발견하는 것 외에도 빅데이터는 가치 기능을 창출할 수 있습니다. 한편으로는 빅데이터는 개인 정보 시스템 개선, 금융 기관의 소비자 금융 상품 제공 등 기존 모델에서 사용할 수 없는 제품을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또 다른 예로, 전방 산하의 장성 기술은 부동차 모델을 통해 실시간 교통 정보 서비스를 제공한다. 반면에, 빅데이터는 수요를 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 빅데이터는 인공지능을 실현하는 데 도움이 될 수 있는데, 이것은 신기술이 창조한 새로운 수요이다.

빅 데이터 확장 BI connotation, 비즈니스 효율성 향상

빅 데이터 분석의 결과는 비즈니스 의사 결정을 지원하고 기업이 효율성을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다. 실제로 전통적인 BI 범주의 확장입니다. 인구배당이 점차 사라지는 배경에서 중국 기업의 전통적인 조잡한 모델이 점점 더 많은 도전을 받고 있다. 인터넷과 공업의 결합을 배경으로 한 대용량 데이터 애플리케이션은 기업 관리의 효율성을 높이고, 기업이 광범위형에서 집중형으로 전환하고, 산업 업그레이드를 실현하는 데 도움이 된다.

빅 데이터는 비즈니스 인텔리전스의 발전을 가속화합니다. 첫째, 빅 데이터의 분석 프로세스와 결과가보다 유연하고 안정적이며 가치가 있기 때문입니다. 둘째, 빅 데이터의 존재는 기업의 비즈니스 인텔리전스 인식을 높이고 기업이 비즈니스 인텔리전스의 도움을 적극적으로 찾도록 유도한다. 일부 대기업에는 기업의 일상적인 운영을 반영하는 대량의 데이터가 포함된 수십 개 또는 수백 개의 정보 시스템이 있는 경우가 많습니다. 그것들을 분석하고 활용할 수 있다면, 기업에 큰 가치를 창출할 것이다.

현재 빅 데이터 애플리케이션은 기업이 가족 관계 관리, 수익성 분석, 비용 관리 및 성과 측정 기능을 실현할 수 있도록 지원합니다.

고객 관계 관리 (CRM): 고객 정보 통계를 통해 기업은 고객 요구에 따라 제품과 서비스를 사용자 정의하고, 고객 충성도를 높이며, 분석 선호도를 통해 잠재 고객을 발굴할 수 있습니다.

수익성 분석: 기업이 이익의 원천, 다양한 제품의 수익성, 비용 지출이 매출에 비례하는지 여부 등을 분석하는 데 도움을 줍니다.

비용 관리: 재고 및 손실 감소와 같은 통계 최적화 프로세스를 기반으로 기업이 비용을 통제하는 데 도움이 됩니다.

성과 관리: 비즈니스 인텔리전스가 직원에 대한 기대치를 설정하고 성과를 추적하고 관리하는 데 도움을 줍니다.

맥킨지의 조사에 따르면 데이터 마이닝의 상업적 가치는 엄청납니다. 빅데이터는 미국 의료업계가 매년 0.7% 의 생산성을 높이고 약 3000 억 달러를 창출할 수 있게 해준다. 유럽 공공 행정에서는 매년 0.5% 의 생산성을 높이고 2500 억 유로의 가치를 창출할 수 있습니다. 미국 소매업에서는 매년 0.5%- 1.0% 의 생산성과 60% 의 순금리를 높일 수 있다.

큰 데이터는 수요를 충족시키고 시장 공간은 엄청납니다.

빅데이터는 과거에 제공할 수 없었던 제품을 제공하여 사용자의 요구를 충족시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 모델은 전통 산업에서 흔히 볼 수 있다. 과거에는 일부 업종에 사용자 수요가 있었지만, 효과적인 기술적 수단이 부족하여 시장 참여자들은 시장 수요를 충족시킬 수 있는 적절한 제품을 제공할 수 없었습니다. 빅 데이터 기술이 부상하면 모든 업종에서 다양한 혁신적인 제품을 시장에 선보일 것입니다. 전통 산업의 폭을 고려할 때, 이것은 발굴되고 있는 거대한 시장이 될 것이다.

교통 분야의 실시간 교통 정보 서비스와 자동차 보험 가격을 예로 들어 보겠습니다. 이 두 부문의 수요는 이미 존재하지만, 빅데이터가 일어나기 전에는 기존 모델이 최고의 제품을 제공할 수 없었고, 빅데이터 기술의 제품 최적화는 수요를 더 잘 충족시키고 사용자 경험을 향상시킬 수 있었습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)

전방과학 산하의 장성 기술은 빅 데이터 기술을 통해 실시간 교통 정보 서비스를 제공한다. 택시 회사와 버스 회사로부터 데이터를 구입하여 정부 부서와 데이터를 교환하고, 수천 개의 자체 데이터로 시외 교통 데이터를 수집하고, 부동차의 알고리즘 모델을 기반으로 데이터를 2 차 개발하여 장성 기술은 실시간 교통 정보 서비스 플랫폼을 구축했다. 현재 장성기술은 베이징, 상하이 등 전국 30 여 개 대중도시의 실시간 교통정보를 운영하고 있어 정확도가 높다. 현재 키안 팡 (Qian Fang) 은 시외 교통에서 전체 육상 교통 및 항공 분야로 교통 데이터 수집을 확대했으며, 목표는 빅 데이터 기술을 통해보다 포괄적 인 공공 정보 여행 서비스를 제공하는 것입니다.

빅 데이터 기술은 자동차 보험 가격 책정에 참여하여 가격 책정을 더욱 과학적으로 만들 것이다. 자동차 네트워킹의 부상으로 OBD (차량 진단 시스템) 와 같은 차량 장비는 자동차 네트워킹의 지능형 노드가 되어 운동 중인 사람, 차, 도로 환경을 연결하고 주행 데이터를 읽으며 차량 에너지 소비, 고장 등 차량 정보 및 운전자의 운전 습관을 분석합니다. G-sensor 는 차주의 급제동, 급가속, 급선회 등 위험한 행동을 감시하는 데 사용됩니다. Can-bus 프로토콜을 해독하면 차주의 나쁜 운전 습관 (예: 모퉁이를 돌거나 불을 켜지 않거나 주차를 하지 않는 등) 을 모니터링하고 GPS 를 통해 차량의 위치 정보와 마일리지 데이터를 얻을 수 있다. 이 수치들은 자동차 보험 가격 기술 및 핵보험 정책을 보완하여 정확한 가격 책정 능력을 강화할 것이다.

빅 데이터는 수요를 창출하고 시장 경계를 넓힙니다.

빅 데이터 혁신 제품은 시장 경계를 넓히고 공급은 수요를 창출한다. 빅데이터는 가치를 창출합니다. 빅데이터를 기반으로 한 신제품은 기존 시장의 수요를 충족시키는 제품을 제공할 뿐만 아니라 새로운 공급을 만들어 새로운 수요를 유도하고 기존 시장 경계를 깨뜨릴 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터) 상상력은 엄청납니다.

한편, 빅 데이터는 전례 없는 통찰력을 얻고 기존 비즈니스 가치를 깊이 파고들 수 있습니다.

예를 들어, Airbnb 에는 관광지, 사용자 리뷰, 주택 설명, 커뮤니티 정보 등 방대한 고유 데이터가 있습니다. Airbnb 는 또한 현지인과 교류하여 관련된 모든 역사적 데이터를 수집하는 팀도 있다. 사용자가 숙박 장소를 검색할 때, Airbnb 는 큰 데이터 분석을 이용하여 Airbnb 커뮤니티를 통해 미래의 손님에게 더 좋은 숙박 장소가 어디인지 알려주며, 지리 정보로 설명할 수 없는 문화나 종교적 차이를 포함한 한 곳을 더 잘 이해할 수 있도록 도와준다. 우버는 지리적 위치와 그 사용자의 종합 데이터를 이용하여 운전자가 다음 승객을 인수하는 시간과 승객의 대기 시간을 크게 줄였다.

반면 대용량 데이터는 전례 없는 정확도로 미래를 예측함으로써 사전 예방적 비즈니스 가치를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 소셜 데이터 분석 회사인 토프스는 아이폰 4S 출시 후 시장 실적을 정확하게 예측하고 미국 대선과 오스카상의 결과를 예측하는 데 성공했습니다. 상업분석, 마케팅, 뉴스 등에서 높은 가치를 지녔기 때문에 애플은 2 억 달러 이상의 가격으로 토프스를 인수했다.

빅 데이터 산업 체인 분석

빅 데이터 산업 체인의 주요 참가자

빅 데이터 산업 체인은 데이터 수집 및 통합, 데이터 저장 및 운영, 데이터 분석 및 마이닝, 데이터 응답 및 소비의 네 부분으로 나눌 수 있습니다. 데이터 수집 및 통합이란 인터넷, 모바일 단말기, 사물인터넷, 어플리케이션 소프트웨어 등에서 데이터를 수집하는 것을 말합니다. 기술적 수단을 통해 특정 규칙에 따라 데이터를 저장 및 계산하고 필요에 따라 데이터를 지능적으로 분석 및 마이닝하여 데이터를 가치 정보 또는 제품으로 변환하여 의사 결정 지원, 효율성 향상 및 혁신적인 제품의 기반을 제공합니다.

데이터 자산이 핵심 자원이 되기 시작했습니다.

데이터로 빅 데이터 시대의 왕. 빅 데이터 시대에는 데이터 자산이 핵심 자원이 되었습니다. 20 12 년 오바마 정부는' 빅 데이터 전략' 을 국가적 의지로 끌어올리고 데이터를' 미래의 새로운 석유' 로 정의하자고 분명히 제안했다. 따라서 데이터 보유는 빅 데이터 시대의 왕이라고 할 수 있다. 데이터를 소유한 조직은 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

첫째, 알리바바, 텐센트, JD.COM, 구글, 아마존 등 데이터와 빅 데이터 사고를 겸비한 인터넷 회사는 인터넷 측에 대량의 데이터 자원을 축적하고 있으며, 이런 회사는 IT 로 시작하여 빅 데이터에 대한 자연스러운 예민한 후각을 가지고 있으며 빅 데이터 기술도 상대적으로 성숙하다. 따라서 인터넷 회사는 빅 데이터를 가장 먼저 사용하는 기관으로, 빅 데이터 애플리케이션의 선구자가 되었습니다.

둘째, 기존 소프트웨어 회사는 인터넷을 변환하여 SaaS 모델을 통해 사용자에게 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 클라우드 모델을 통해 중소기업에 재무 관리 애플리케이션을 제공하는 친구를 도입하거나 데이터와 빅 데이터 사고를 겸비한 모델로 간주할 수 있습니다.

셋째, 데이터가 있고 큰 데이터 사유가 부족한 기관은 손에 많은 데이터가 있지만 금융기관, 통신업체, 정부부처와 같이 효과적으로 이용할 수 없다.

데이터 사용, 데이터 구현의 추진자. 손에 많은 양의 데이터가 있지만 재현할 수 없는 기관의 경우 전문 제 3 자 회사가 대규모 데이터 서비스를 제공해야 합니다. 주로 다양한 IT 컨설팅 기관 및 업계 애플리케이션 소프트웨어 공급업체, 특히 업계 애플리케이션 소프트웨어 공급업체, 각 분야에서 자연스러운 카드 장점이 있습니다. 소프트웨어 회사는 업계 애플리케이션 소프트웨어 및 관련 운영 유지 관리를 제공하고, 업계 애플리케이션 소프트웨어 자체는 중요한 데이터 소스이며, 소프트웨어 회사는 데이터를 소유하지 않습니다. 그러나, 데이터 경로가 있는 기관, 자연적으로 큰 데이터 사고와 큰 데이터 기술, 그리고 양호한 업계 고객 관계, 정보 시스템 건설에서 큰 데이터 운영까지 확장하는 것은 당연한 것이다. 이에 따라 각 부문별 애플리케이션 소프트웨어 공급업체는 기존 데이터 기관의 중요한 파트너가 되어 큰 데이터 가치의 실현을 모색할 수 있을 것으로 예상됩니다.

빅 데이터 기술은 중요한 생산성입니다.

빅 데이터 응용 프로그램의 핵심은 데이터 자체뿐만 아니라 데이터 수집, 데이터 액세스, 인프라, 데이터 처리, 통계 분석, 데이터 마이닝, 모델 예측, 결과 표시 등 다양한 기술 측면을 포함하는 빅 데이터 기술에 있습니다. 데이터 양과 데이터 복잡성이 증가함에 따라 빅 데이터 기술 자체도 빠른 반복 발전 과정에 있습니다. 주목할 만하게도, 빅 데이터 기술의 착지의 중요한 요소 중 하나는 기술과 비즈니스의 융합을 어떻게 실현할 것인가에 대한 깊은 비즈니스 이해가 필요하다는 것입니다. 데이터와 빅 데이터 사고를 겸비한 인터넷 회사들에게는 기술과 업무 자체가 상호 연동되고 함께 발전한다. 데이터가 있고 큰 데이터 사유가 부족한 기업에게는 경작업계의 응용 소프트웨어 공급업체가 최선의 선택입니다.

이것은 가치 발견부터 가치 창출에 이르기까지 빅 데이터 애플리케이션 현황에 대해 변쇼가 공유해 드립니다. (존 F. 케네디, 가치, 가치, 가치, 가치, 가치, 가치, 가치)