마이닝 빅 데이터

사업상의 이점을 찾고 계십니까? Moneyball 에서 힌트를 얻으십시오. 스포츠 팀은 직감이 아닌 숫자로 경기를 할 때 어떻게 이길 수 있는지 극적으로 묘사했습니다. 비즈니스 규모에 관계없이 거의 모든 사회 부문에서 생성되는 끊임없이 성장하고 귀중한 정보 흐름을 극복해야합니다. 오늘날 데이터를 처리하는 데 사용하는 소프트웨어는 거의 제타 바이트 (10 억 테라 바이트, 각 테라 바이트는 1 조 바이트 )로 생각하기 시작한 세계의 도전에 맞지 않는 것은 분명 합니다. 문제는 모든 정보를 저장하는 것만이 아니라 정보가 제공하는 기회를 이해하고 경쟁사보다 앞서이를 효과적으로 분석하는 것입니다.

빅 데이터는 온라인 판매 기록, 배송 정보, 기후 정보, 위성 사진 및 원격 감시 비디오, 컴퓨터 생성 주식 시장 거래, 체포 기록 등 거의 모든 곳에서 제공되는 대규모 데이터 세트를 말합니다. 소셜 미디어 사이트, 비행 정보, 핸드폰 GPS 신호 등을 게시 할 수 있습니다.

경찰서는 정기적으로 방대한 양의 정보를 조사하여 범죄 경향을 예측하고 계획합니다. 예를 들어 날씨, 교통 패턴, 스포츠 행사 일정, 공휴일 및 봉급 날짜를 보면 기회의 대상 (예 : 산만 한 사람들이 현금으로 플러시)이 악의적 인 사람들과 교차하는 범죄 핫스팟을 찾아 낼 수 있습니다.

정통한 소매 업체는 제품, 가격 추세 및 인구 통계의 판매 실적을 평가하여 고객의 빠르게 변화하는 요구를 더 잘 이해할 수 있습니다.

변호사는 아날로그 법률 도서관에서받는 것보다 훨씬 짧은 시간 내에 법정에서 사용할 전략에 대한 통찰력을 얻기 위해 개별 판사의 결정을 연구 할 수 있습니다.

항공사는 비행기가 착륙하기 전에 승객의 수하물이 비행기를 타지 않았다는 것을 알 수 있으며 승객이 수하물의 위치와 도착 시간을 알 수 있습니다. 빈 회전 목마 옆에서 기다리는 동안 승객의 피가 끓기 시작하기 전에.

그리고 운동 팀 관리자는 2003 년에 마이클 루이스 (Michael Lewis)와 브래드 피트 (Brad Pitt)가 출연 한 영화에 기록 된 바와 같이 오클랜드 A의 야구 팀을 기반으로 한 Moneyball 예에서와 같이 데이터 및 통계를 분석하여 저평가 된 선수를 식별 할 수 있습니다.

빅 데이터 나 그 중요성에 대해 들어 본 적이 없다면 놀라운 일이 아닙니다. 지난 2 년 동안 전 세계 데이터의 90 %가 생성되었다고 가정하면 IBM은 하루에 2.5 킬로톤 이상의 데이터가 생성된다고 말합니다.

불과 1 년 전만해도 빅 데이터 크런치가 포함 된 일자리는 거의 존재하지 않았지만 이제는 분석 전문 지식을 보유한 최대 190, 000 명의 근로자와 150 만 명의 관리자 및 분석가가 해당 분석을 기반으로 이해하고 결정을 내리는 데 어려움을 겪고 있습니다. 국제 경영 컨설턴트 McKinsey & Co.의 연구 책임자 인 McKinsey Global Institute에

예측 회사 인 International Data Corp의 2012 년 보고서에 따르면, 빅 데이터 기술 및 서비스 시장은 2010 년 32 억 달러에서 2015 년 194 억 달러로 증가 할 것입니다. IDC에 의해 스토리지와 같은 특정 부문의 성장은 향후 5 년간 61.4 %가 될 것입니다. 그리고 전문 데이터 핸들러는 새로운 시장을 개척 할 것입니다. 예를 들어 임상 의료 정보를 제공하는 회사는 2020 년까지 100 억 달러 이상의 시장을 볼 수 있다고 McKinsey는 말합니다.

이 진정한 금광을 활용하는 가장 좋은 방법은 기술 회사, 기업가, 학자, 심지어 오바마 행정부에서도 해결해야 할 문제입니다. 많은 회사들이 이미하고 있습니다. Apache Hadoop에 대해 들어 본 적이 있습니까? 대규모의 데이터 세트를 정밀하게 처리 할 수있는 무료 오픈 소스 소프트웨어 프로그램입니다. ( 이 이름은 제작자의 아들 장난감 코끼리 인 Hadoop이라는 이름으로 지명되었습니다 .)

하둡을 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술은 대기업 (사내 팀 개발을 원할 수도 있음)뿐만 아니라 소규모 기업 (컨설턴트에게 양식을 제공 할 가능성이 큰)의 조업 실에 있어야합니다. Facebook은 매일 Hadoop을 통해 수십억 개의 커뮤니케이션을 처리합니다. 야후는 빅 사용자이기도하다.“빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 진원지에서 오픈 소스 기술”이라고 부른다. 지난해 야후는 호튼 웍스 (Hortonworks)라는 회사를 분리하여 하둡을 더욱 발전시켰다. 2016 년까지 전 세계 데이터의 절반이 Hortonworks의 관리에 신뢰할 수 있습니다. Apple, LinkedIn, Microsoft, Netflix 및 StumbleUpon을 포함한 클라이언트 목록은 길다.

데이터 중심 판매

애버딘 그룹의 인적 자본 관리 리서치 책임자 인 Mollie Lombardi는 영업 분야에서 빅 데이터에 대한 풍부한 기회를보고 매우 기본적인 개인 사례를 사용합니다. “저는 웨스틴 / 스타 우드 호텔에 체크인했습니다.”라고 점원이 말했습니다.“환영합니다. 나는 당신이 전에 우리와 함께 있었던 것을 본다 – 당신은 같은 방에 머물고 싶습니까? ' "

이 정보를 자신의 손끝에서 가짐으로써 서기는 개인적인 연결을 만들 수있었습니다. Lombardi는“그들은 책상에있는 사람에게 그 프롬프트를 제시하는 기술을 가지고있었습니다. "같은 방식으로 데이터 수집을 통해 마케팅 회사에 15 % 할인 된 가격으로 구매하지 않겠다고 알릴 수 있지만 30 % 제안에 응답 한 기록이 있습니다."

영업 인력은 빅 데이터의 고급 사용자 여야합니다. 비즈니스 관리자가 전화를 통해 일반 고객과 통화하고 있다고 가정하면 한 조각 당 1 달러 씩 다른 500 대를 주문할 것이라고합니다. 빅 데이터 프런트 엔드를 사용하면 관리자는 5 ~ 6 초 동안 20 회의 비즈니스주기 동안 고객의 이력에 액세스 할 수 있습니다. 고객이 실제로 대량 약속을 잘 했습니까? 그렇지 않은 경우, 관리자는 할인을 거부하거나 500 개가 아닌 1, 000 개를 구매할 때 조건부로 할인을 제공 할 수있는 좋은 위치에 있습니다.

영업 사원 앞에 풍부한 고객 데이터를 배치 할 수있는 기회가 있습니다. 고객의 생일 목록을 훨씬 넘어서서 여러 소스에서 수집 한 구매 패턴에 대한 자세한 분석을 실시간으로 포함 할 수 있습니다.

기업 내에서 빅 데이터 분석을 통해 기업은 실적이 우수한 영업 사원을 연구하고 무엇이 좋은지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Lombardi는“우리는 X, Y 및 Z 대학의 졸업생을보고 그들이 어떻게 수행했는지 확인할 수 있습니다.”라고 말합니다.“또는 경쟁사 A와 경쟁사 B에서 고용 한 사람들의 결과를 연구 할 수 있습니다. 역량 프로파일을 작성하고이를 사용하여 최고의 영업 사원을 복제하십시오. "

신나는 일 이지요? 그렇게 빠르지 않습니다. 빅 데이터의 문제점 중 하나는 그 중 많은 것이 쓸모가 없다는 것입니다. B2B 영업 인텔리전스 블로그 (B2B Sales Intelligence Blog)에 따르면 소셜 네트워크, 블로그 및 제품 리뷰에서 발생하는 방대한 양의 데이터 중 0.01 %만이 구매자의 의도를 발견하는 데 도움이됩니다. 다시 한 번, 데이터를 처리하고 해석하고 통찰력을 얻는 것이 핵심입니다.

건강 관리를위한 솔루션

의학은 또 다른 빅 데이터 생성기이며 빅 데이터는 효과적으로 분석하는 데 도움이되며 결과는 생명을 구할 수 있습니다. 캘리포니아에 본사를 둔 엔터프라이즈 소프트웨어 회사 Cloudera의 데이터 과학 팀은 Apache Hadoop을 사용하여 둘 이상의 처방전이 결합 될 때 발생할 수있는 부작용을 분석했습니다. 55 세 이상의 미국인 중 4 %가 약물 상호 작용으로 인한 위험에 노출되어 있습니다. Cloudera가 빠르게 발견 한 Food and Drug Adminstration에 의해 매년 수신되는 백만 건의 보고서를 분석하는 데있어 발생하는 문제는 계산 폭발로 3 배 이상의 잠재적 인 3 중 약물 상호 작용 조합이 있다는 것입니다.

그러나 이러한 거대한 데이터 세트로부터 답변을 얻는 것이 더 이상 기술적 인 범위를 넘어서는 것은 아닙니다. 의료 데이터에 대한 Cloudera의 심층 분석은 3 가지 약물의 조합을 복용 한 환자에서 수만 건의 부작용이 발견되었으며, 이는 모두 추가 조사를 할만한 가치가 있습니다. 예를 들어, 특정 진통제와 함께 사용되는 발작 약물은 기억 장애와 관련이있는 것으로 밝혀졌습니다.

약물 상호 작용은 많은 의료 분야에서 단 하나의 의료 응용 프로그램입니다. Salient Management Co.는 Big Data를 사용하여 뉴욕 주가 Medicaid 지출을 통제하도록 돕습니다. 5 년 동안, 주의 전산화 지불 시스템은 200, 000 명 이상의 제공자와 9 백만 명의 수신자를 포함하는 거의 20 억 건의 의료 거래를 처리했습니다.

불법 체계에는 많은 수의 기록이 포함되므로 사기를 제거하는 것은 어렵고 어렵습니다. Salient CEO Guy Amisano는 Medicaid 시스템은 매년 2 테라 바이트의 데이터를 생성한다고 말했다. 그러나 Salient의 기술은 모든 데이터를 신속하게 분류하여 특정 위치에서 청구가 갑자기 발생하거나 동일한 절차가 집중된 경우와 같이 사기의 위험 요소가 될 수있는 이상한 패턴과 추세를 찾을 수 있습니다.

인적 요소

또한 빅 데이터는 인적 자원 전문가에게 중요한 기회를 제공합니다. Bersin & Associates의 수석 분석가 인 Brenda Kowske 박사는 HR에 대한 데이터 기반 분석의 사용은 아직 초기 단계라고 말합니다. "우리는 마케팅에서 데이터를 사용하여 소비자가 무엇을 구매할 것인지 파악하고 리스크 관리를 위해 금융을합니다"라고 그녀는 말합니다. "인적 자원에서 직원이 업무 수행 방식과 직원의 참여와 동기 부여 방법을 예측하는 데 사용할 수 있습니다."

기밀 유지법은 인적 자원 빅 데이터에 액세스하는 데 큰 장애물이됩니다. 회사는 개인과 관련된 데이터를 얼마나 오래 저장할 수 있는지에 대한 한계에 직면하고 있으며 다른 회사에서 인적 자원 데이터를 공유하기가 어렵습니다.

그러나 법적 범위 내에서 할 수있는 일이 많이 있습니다. 특히 HR 관리자는 직무 수행 패턴을 포함하여 과거 직원의 데이터를 연구 할 수 있으며, 이는 직원이 직급에 필요한 수준에서 수행해야하는 경우 도움이되는 성격 속성을 식별하게합니다. Kowske는“관리자는 HR 직원보다는 연구원처럼 생각해야합니다. “회사는 데이터를 수집 할뿐만 아니라 사소한 형태로 데이터를 저장해야합니다. 실제로 데이터가 모두 같은 위치에 있지는 않기 때문에 여러 HR 시스템에서 크롤링 할 수있는 스마트 툴을 보유하는 것이 유용 할 것입니다.”

HR 부서가 빅 데이터를 빠르게 처리 할 수 ​​있도록 코티지 산업이 성장하고 있습니다. 그러한 회사 중 하나 인 Spring International은 CEO 인 Robert Berrier가 대통령 투표에 대한 배경 지식을 가지고 있습니다. 봄의 전략 및 개발 부사장 매트 푸 멘토는 정치인들이 유권자들을 캠페인 광고로 구체적으로 타겟팅 할 수있는 세그먼트로 나눕니다. 그는 HR에서 기업은 자신의 인력 (및 잠재적 인 고용)을 더 잘 이해하고 직업에 대한 참여 수준을 극대화하려고 노력하고 있다고 말합니다. Spring은 직원 결근 및 병가와 같은 정보와 함께 직원을 조사하고 해당 데이터를 연구하여 직원 참여를 평가합니다. Spring은 또한 고객 만족, 수익 창출 및 수익성과 같은 요소를 조사합니다.

참여한 전문가들은 결론에 확실히 추가합니다. 항공 고객의 경우, Spring은 조종사의 참여 수준을 이륙 전에 활주로에 소비 한 시간과 상관 관계가 있으며 항공 운송 지연으로 인해 회사에 1 억 달러의 비용이 든다는 것을 알았습니다. Lowe와 같은 소매 고객의 경우 매장 공간의 평방 피트 당 발생하는 매출에 대한 참여의 영향을 식별하는 데 도움이됩니다. Lowe는 참여 직원, 고객 만족도 및 수익 창출 간의 연결을 확인할 수있었습니다.

가장 단순한 수준에서 페인트 한 갤런을 찾고있는 Lowe의 고객은 분리 된 직원으로부터 아무것도 얻지 못할 것입니다. 그러나 직원이 듣고있는 경우 프로젝트에 관심을 갖게되며, 고객은 페인트 외에 포장 풀, 사포, 브러쉬 및 롤러를 사용할 수 있습니다. Lowe 's는 가장 높은 참여율과 가장 낮은 참여율 사이의 차이가 매년 백만 달러 이상이라는 것을 발견했습니다.

전략 맵 : 무형 자산을 유형의 성과로 전환 하기 책에 따르면 실제 수익 결과를 찾는 것이 중요합니다 . 70 ~ 90 %의 기업이 비즈니스 전략에 실패합니다. 그리고 그 이유 중 하나는 중요한 전략적 결정을 내릴 때 직원 성과를 높이는 방법에 대한 귀중한 정보를 제공 할 수있는 HR이 자리를 차지하지 않기 때문입니다. 2011 년 설문 조사 인 Engagement Maturity Practices에서 조사한 200 개 기업 중 4 개 기업 만이 직원의 참여를 비즈니스 성과와 동일시 할 수있었습니다.

Fumento는 빅 데이터 및 연간 또는 분기 별 검토가 아닌 직원의 업무 수명 동안 실시간으로 생성 된 정보에 액세스하면 HR이 회사에 대한 투자 수익을 제공한다는 것을 분명히 할 수있을 것이라고 말했습니다. "인력 정보 모델은 HR 기능을 혁신 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다."

클라우드로

데이터는 단순히 증가하는 것이 아니라 온라인으로도 마이그레이션되므로 기회뿐만 아니라 추가 과제가 발생합니다. Digital Universe Study에 따르면 오늘날 클라우드 컴퓨팅이 IT 지출의 2 % 미만을 차지하고 있지만 2015 년에는 거의 20 %의 정보가 클라우드에서 처리되고 10 %가 저장 될 것입니다. IDC에 따르면 2010 년에 클라우드 컴퓨팅에 사용되는 가상 서버가 실제 서버보다 더 많이 구입되었습니다.

원격 서버에서 사무실 외부에 저장된 정보를 회사 하드 드라이브에 저장된 바이트와 통합해야하기 때문에 클라우드를 대신하여 빅 데이터를 관리하는 것은 어려운 일입니다. 회사 관계자들은 클라우드 데이터가 안전하고 제 3 자에게 제한이 없으며 정기적으로 백업되고 올바르게 보관되도록해야합니다. 그러나 클라우드에 빅 데이터를 수용하면 많은 이점이 있습니다. ZDNet을 위해 필 Wainewright는 iPhone 4의 디지털 음성 길잡이 인 Siri를 사용하여 그 점을 설명합니다. 이전 세대의 음성 인식은 시간이 지남에 따라 사용자의 음성으로 훈련되어야했습니다. Siri는 클라우드를 사용하여 집에서 가능하게하는 수만 개의 라이브러리에서 가장 가까운 음성 패턴과 사용자를 일치시킵니다. 대부분의 회사에서 크고 작은 클라우드 스토리지는 중요한 공간 제한이없고 사내 저장시처럼 원격 위치에서 데이터에 액세스 할 수 있기 때문에 의미가 있습니다.

빅 데이터 풀을 분석하는 기능 만이 아닙니다. 웨인 라이트는“정말 중요한 것은이 데이터의 광범위한 기반이며, 행동 ​​패턴을 분석 한 다음 다른 곳에 적용 할 수있는 다양한 사용자 조합에서 수집 한 것입니다. 이 데이터를 집단 데이터로 생각하면 재사용 할 수있는 패턴을 총체적으로 추가하는 많은 개별적이고 자율적 인 행동입니다.”

기술 및 서비스 제공 업체 인 CDW의 2012 Energy Efficient IT Report에서 조사한 IT 관리자의 62 %에 따르면 클라우드에 빅 데이터를 저장하는 또 다른 이점은 에너지 비용 절감이라는 것입니다. 에너지 사용량은 사소한 문제가 아닙니다. 구글의 경우는 220 만 와트의 전력 생산이 필요한 900, 000 대의 서버를 운영하는 것으로 나타 났으며, 이는 전 세계 데이터 센터 에너지 사용의 거의 1 %, 세계 총 에너지 수요의 0.01 %입니다. CDW 조사에 따르면 가상 솔루션은 응답자 중 평균 28 %의 에너지 수요를 줄였습니다.

이상적으로, 회사의 클라우드 솔루션은 방대한 데이터 스토리지와 모든 정보 (원 스톱 상점)를 분석 할 수있는 기능을 결합한 것입니다. 이러한 솔루션은 지난 4 월 글로벌 컴퓨터 엔터프라이즈에서 SMART Cloud for BigData and Analytics로 발표했습니다. 위에서 언급 한 Apache Hadoop과 같은 오픈 소스 도구로 개발되었습니다. 정부 기관은 주요 대상 사용자입니다.

오바마 행정부는 우연히 빅 데이터의 가능성에 주목하고있다. 3 월에는 에너지, 국방 및 국토 안보부를 포함하여 6 개 기관에 약 2 억 달러 규모의 약정 패키지 인 빅 데이터 연구 및 개발 이니셔티브 (Big Data Research and Development Initiative)를 발표했습니다. 과학 기술 정책국 (Office of Science and Technology Policy) 정책 부국장 Tom Kalil은 이렇게 말합니다.

오바마의 과학 고문 인 존 홀드 렌 (John Holdren)은 ARPANET이라는 정부 시스템이 오늘날 인터넷의 선구자 인 것처럼 빅 데이터에서도 비슷한 기회가 존재한다고 말했다. "정보 기술에 대한 과거의 연방 투자가 슈퍼 컴퓨팅과 인터넷 생성에있어 극적인 발전을 가져 왔던 것과 마찬가지로 오늘날 우리가 시작한 이니셔티브는 빅 데이터 사용 능력을 변화시킬 것을 약속합니다."

연방 계획의 일부는 버클리 소재 캘리포니아 대학에서 국립 과학 재단을 통해 클라우드 컴퓨팅, 크라우드 소싱 (현대 기술을 사용하여 대중으로부터 정보 및 이미지 수집) 및 컴퓨터를 돕는 기술에 1, 000 만 달러의 자금을 연구에 제공하는 것입니다. 경험에서 "배우십시오". 빅 데이터가 성숙함에 따라, 특히 미국이 기술 주도권을 유지해야하는 경우에는 바로 이런 종류의 최첨단 프로젝트입니다. 우리는 흥미 진진한 갈림길에 있으며 빅 데이터와 그 연구는 모두 초기 단계에 있습니다. 가까운 시일 내에 데이터 누적이 기하 급수적으로 증가 할 것입니다. 문제는 우리가 얼마나 지혜롭게 접근 할 것인가입니다.

현실의 빅 데이터

빅 데이터에 대한 실제적인 용도는 단지 이론적 인 것이 아니라 현재와 현재입니다. 다음은 혁신적인 사람과 회사가 막대한 정보 스트림을 작동시키는 다섯 가지 방법입니다.

➤ 데스크탑 전사. 뉴욕 대학교 (University of New York) 박사 아프가니스탄 전쟁에 관한 공개적으로 이용할 수있는 위키 리크 스 정보를 대량으로 모았습니다. Gigaom의 보고서에 따르면, Drew Conway 학생은 피크 기간과 분쟁 지역에 대한 결론을 도출 할 수있었습니다. Zero Intelligence Agents 블로그를 운영하는 Conway는 지역과 미군과 아프간 인 간의 만남의 성격 (적대하거나 우호적)에 따라 빅 데이터 덤프를 조직했습니다. 탈레반과의 갈등은 특정 계절에 정점에 이르렀으며 카불의 수도를 둘러싸고있는 순환 도로 주변에 집중되어 있다는 결론에 대한 신뢰를 얻었습니다.

➤ 판매 목표. 영국의 슈퍼마켓 체인 인 테스코는 초기 평가 기간 동안 데이터 분석을 통해 할인 판매 대상 품목과시기를 결정하는 데 12 %의 매출 증가를 경험했습니다. 쇼핑 정보 회사 인 Tesco의 최근 인수 자회사 인 Dunnhumby는 1600 만 가족의 판매 데이터를 추적했으며, Tesco Clubcards를 사용하여 매일 약 6 백만 건의 거래를 통해 보상 포인트가 발생했습니다. 이 회사는 또한 쇼핑 선호도 데이터를 다른 비즈니스에 판매함으로써 이익을 얻습니다. 그러나 일부 비평가들은 쇼핑객들이 자신들의 정보가 Tesco의 이익을 위해 사용되고 있다고 말하지 않았기 때문에이 프로그램은 논쟁의 여지가 없다. 이 회사는 고객의 삶을 들여다 보지 않고 트렌드 만 파악하고 있다고 말합니다.

➤ 누가 우리의 아이들을 운전합니까? 빅 데이터의 모든 용도가 매우 복잡하거나 기술적 인 것은 아닙니다. Terry Branstad 주지사는 아이오와 주에서 스쿨 버스 운전 기사가 신원 조회를 받아야한다는 새로운 명령을 법으로 서명했습니다. 소집자를 통과하려면 신청자는 성범죄자 등록, 아동 학대를위한 중앙 등록 소, 부양 성인 학대 파일 및 운전 위반 사항이있는 경우를 포함하여 공개 기록을 검색 한 후에도 살아남 아야합니다. 이 기록은 공식적으로 사용하기 위해 격리 된 것이 아니라 아이오와 법원 온라인 검색을 통해 온라인으로 이용할 수 있습니다. 운전 면허증을 갱신 할 때마다 5 년마다 절차를 따라야합니다. 기록에 따르면 데이터 교차 점검은 아이들을 위험에 빠뜨리지 않도록하는 데 유용 할 수 있습니다. 법의학 컴퓨터 조사 결과 이메일 주소와 비밀번호로 업로드 된 소셜 네트워킹 사이트에서 8 개의 아동 포르노 비디오를 발견 한 후 2010 년 오레곤 스쿨 버스 운전수가 체포되었습니다. 그는 7 년 형을 받았으며 말할 것도없이 더 이상 아이들을 학교에 데려다주지 않을 것입니다.

➤ 전압으로 충전됩니다. General Motors는 OnStar 서비스의 무선 연결을 통해 주차장에서 잃어버린 차를 찾는 것부터 비상 대응 및 운전 방향에 이르기까지 모든 범위의 서비스를 제공하는 최초의 자동차 제조업체였습니다. GM은 이제 OnStar를 통해 매년 놀라운 3 페타 바이트의 데이터 (1 페타 바이트는 1 조 바이트)와 같은 저글링을합니다. OnStar CIO 인 Jeffrey Liedel은 GM이 고객과 회사의 수익성을 위해 데이터 흐름을 구현하는 방법을 완전히 파악하지 못했다고 인정합니다. 그러나 OnStar는 미래의 전기 자동차 구매자에게 큰 도움이 될 것임을 알고 있으며, 운전자가 원격으로 배터리 충전을 확인하고 거실 라운지 의자에서 편안하게 충전 세션을 시작 또는 중지 할 수있는 앱을 테스트하고 있습니다.

➤ 글로벌 위기 예측. 유엔의 글로벌 펄스 이니셔티브는 소셜 미디어 채팅, 휴대 전화 통화 및 온라인 거래와 같은 디지털 데이터를 활용하여 경제 위기, 건강 전염병 및 자연 재해를 예측하고 더 잘 이해합니다. Pulse 및 분석 소프트웨어 전문가 SAS를 보유한 연구원은 아일랜드와 미국의 500, 000 개가 넘는 블로그, 온라인 포럼 및 뉴스 사이트를 분석하여 소셜 미디어 대화 (특히 "차단", "대중 교통 이용"및 "차량 다운 그레이드"에 관한)를 확인했습니다. )은 3 ~ 5 개월 후에 발생한 실업 급증을 예측할 수 있습니다. 글로벌 펄스 연구원들은 또한 휴대 전화 사용과 같은 디지털 데이터를 사용하여 아이티의 2010 지진에 따른 사람들의 움직임과 그에 따른 콜레라 발생의 확산을 모니터링했습니다.

빅 데이터는 빙산과 비슷하며 실제 용도는 아주 조금만 볼 수 있습니다. 흥미로운 것은 빙산의 나머지 부분이 보이기 때문에 우리가 할 수있는 일입니다. 물론 개인 정보 보호 문제가 그 어느 때보 다 위험에 처해있는 상황에서이 빙산의 발견이 세계 경제를 구할 수 있을까, 아니면 인류를 침몰 시킬까?

전략 맵 : 무형 자산을 유형 성과로 전환