'빅 데이터'계획 선택

"빅 데이터"는 새로운 분야이며 정보 / 통신 기술 시장보다 7 배 빠르게 성장하여 소수의 회사가 어떻게 접근해야하는지 확신하고 있습니다. 끊임없는 정보 흐름을 유지하려면 소규모 내부 팀이나 아웃소싱이 필요합니까?

회사가 현재 직원이 과도하지 않은 경우 빅 데이터 노력이 완전히 내부적으로 유지 될 수는 없습니다. 내부자는 다른 작업을 수행해야합니다. 빅 데이터 리서치는 시간이 많이 소요됩니다. 특히 회사가 모은 데이터 산이 R & D, 제조 및 엔지니어링과 같은 부서별 사일로에 별도로 저장되어 있기 때문입니다.

McKinsey Global Institute가 지적한대로 이상적인 계획은 내부 및 외부 요소를 원활하게 조정합니다. 컨설턴트는“기업은 점점 더 많은 데이터 소스, 종종 타사의 정보를 통합해야 할 필요가 있으며이를 가능하게하기위한 인센티브가 필요합니다. 현재 분석 방법이 비교적 최근에 유래 한 경우에도 구식 분석 방법이 구식 일 가능성이 있습니다.

MIT 연구원 Andrew McAfee는 차량 기반 보험 청구를 예측하는 새로운 방법을 개발 한 경쟁 팀에게 10, 000 달러의 상금을 제공 한 Allstate 콘테스트를 지적합니다. 당선작은 당시의 현재 분석보다 340 % 더 정확했습니다. 대기업조차도 빅 데이터를 사용하여 심도를 벗어날 수 있습니다. 컨설턴트가 도움을 줄 수있는 지원 영역에는 계획 및 요구 사항 평가, 데이터 / 프로세스 매핑, 통합 계획, 기술 지원 및 변경 관리가 포함됩니다. 이 중 일부는 사내에서 생성 할 수 있지만 전부는 아닙니다.

따라서 일정 수준의 컨설팅이 필요하다고 가정 해 봅시다. 올바른 회사를 어떻게 찾으십니까? 답은 회사의 위치와 위치에 대한 현실적인 평가에 있습니다.

컨설팅 회사 스프링 인터내셔널 (Spring International)의 전략 및 개발 담당 부사장 매트 푸 멘토 (Matt Fumento)에 따르면, “빅 데이터 컨설턴트를 선택할 때 가장 중요한 고려 사항은 통합 프로세스 / 시스템 / 데이터 피드가 진화하는 위치를 결정하고 무엇을 결정 하는가입니다. 달성하려고합니다. 공급 업체는 귀하의 요구와 목표에 따라 다른 강점을 가지고 있습니다. 회사 성장 계획과 일치하는 계획을 개발하고 단기 및 장기적으로 취해야 할 단계를 간략히 설명합니다. 이를 통해 어느 공급 업체가 도움이되는지 쉽게 결정할 수 있습니다.”

중요한 것은 데이터 흐름의 규모를 적절히 조정하여 조직을 압도하지 않는 것입니다. 회사의 어느 누구도 행동 할 시간이나 임무가없는 분석 된 정보의 꾸준한 흐름을 가능하게하는 데는 별다른 의미가 없습니다. 직원은 비즈니스와 기술 사이의 가장 중요한 격차에 처한 사람들을 포함해야합니다.

빅 데이터 컨설턴트를 고용하기위한 가장 큰 장애물 중 하나는 이미 초과 예약되지 않은 것을 찾는 것일 수 있습니다. 기술 분석가 가트너 (Gartner)의 부사장 인 이언 베르트 람 (Ian Bertram)은 2012 년 재무 과학자들에게 데이터 과학자가 매우 부족한 상황이라고 말했다. . "다음 물결이 다가올 때까지 몇 년 동안 공급이 부족할 것입니다."

그러나 빅 데이터에 대한 우선 순위가 높은 접근법의 보상은 클 수 있습니다. McKinsey 추정에 따르면, 정보 흐름을 최적화 한 소매 업체는 운영 마진을 60 % 이상 증가시킬 수 있으며, 미국 의료 부문은 매년 3 천억 달러 이상의 가치를 창출 할 수 있습니다 (2/3는 의료비를 8 % 줄임). 컨설팅 회사는 "개인 위치 데이터로 지원되는 서비스 사용자는 6 천억 달러의 소비자 잉여를 포착 할 수있다"고 추정합니다.