새롭고 멋진 빅 데이터 세상

볼륨, 속도, 가치 및 다양성이 특징입니다. 빅데이터는 매년 2.8제타바이트(ZB) 또는 2조 8000억 기가바이트 이상의 속도로 생성되고 있습니다. 매일 200만 개의 블로그가 게시되고 1억 7200만 명의 사용자가 Facebook을 방문하고(단일 소셜 네트워킹 사이트에서 총 47억 분을 소비), 5100만 분 분량의 동영상이 업로드되고 2억 5000만 개의 디지털 사진이 공유됩니다. 많은 사람들이 이메일을 오래된 커뮤니케이션 형식으로 생각하지만 우리는 매일 2,940억 개의 이메일을 계속 생성합니다. 2020년까지 연간 40ZB 이상으로 폭발할 것으로 예상됩니다. 그리고 앞서 나가기 위해 기업은 오늘부터 빅 데이터를 처리하기 시작해야 합니다. 생산성을 향상하고, 가치를 창출하고, 경쟁력을 유지하고, 새로운 비즈니스 동향을 파악하고, 흥미로운 분석 솔루션을 생성하기 위해 그 어느 때보다 빠르게 투자가 이루어지고 있습니다. 빅 데이터는 점점 더 많은 기업에서 소비되고 활용되는 21세기 초의 특징이 되고 있습니다. 인스타 팔로워 구매

일반적으로 빅 데이터를 정형 및 비정형의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 하루에 전송되는 2,940억 개의 이메일은 구조화된 텍스트로 간주될 수 있으며 가장 단순한 형태의 빅 데이터 중 하나입니다. 영화 티켓 판매, 휘발유 판매, 레스토랑 판매 등을 포함한 금융 거래는 일반적으로 구조화되어 있으며 오늘날 글로벌 네트워크에서 실행되는 데이터의 작은 부분을 구성합니다. 다른 형태의 구조화된 데이터에는 클릭 스트림 활동, 로그 데이터 및 네트워크 보안 경고가 포함됩니다. 비정형 데이터는 빅 데이터 성장의 주요 원천이기도 합니다. 음악은 점점 더 다양한 데이터를 제공하며 우리는 무료 음악 서비스인 Pandora를 통해 매일 거의 1,900만 시간의 음악을 스트리밍하고 있습니다. 오래된 텔레비전 쇼와 영화는 구조화되지 않은 영역에서 다양성의 또 다른 원천입니다. 매일 864,000시간 이상의 동영상이 YouTube에 업로드됩니다. MBAOnline.com은 심지어 지루함, 재미 또는 광기의 끝없는 시간을 위해 98년 간의 논스톱 고양이 비디오를 모든 사람의 집에 펌핑할 수 있다는 것을 발견했습니다!

일반적으로 기술을 넘어 빅 데이터는 적절한 분석적 판단으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 대부분의 비즈니스 프로세스에서 변화를 요구할 것입니다. 그들이 이러한 요구 사항을 인식하려면 두 가지 주요 아이디어에 더 자세히 집중해야 합니다. 첫째, 기업이 현재 기술 솔루션을 활용하여 데이터를 분할한 다음 분석하는 방법에 대한 탐색이 필요합니다. 둘째, 기업이 다양한 수익원을 창출, 유지, 강화하기 위한 전략을 형성하기 위해 데이터를 보유하고 있고 사용할 방법에 대한 프레젠테이션 및 예측이 발생해야 합니다.

기업은 수십 년 동안 고객 시장을 세분화해 왔지만 빅 데이터 시대는 세분화를 더욱 필수적으로 만들고 더욱 정교하게 만들고 있습니다. 문제는 정보를 수집하는 것뿐만이 아닙니다. 오히려 고객을 더 친밀하게 이해하기 위한 경쟁입니다. 세분화는 고객을 이해하는 기본 요소입니다. 가장 단순한 형태로 고객은 유사한 특성을 기반으로 그룹화됩니다. 데이터가 향상됨에 따라(인구 통계, 태도 및 행동) 세분화에 대한 접근 방식이 더욱 정교해집니다. 현재 기업은 수집되는 모든 데이터에 거의 빠져 있으며 주의하지 않으면 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 제대로 활용하지 못하고 시간을 허비할 수 있습니다. 해부 시간은 실제 결과를 산출하지 않고도 무한할 수 있으므로 입증되고 확장 가능한 분석 시스템을 갖추면 이 세분화 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

모든 부문의 기업은 고객을 잘 아는 것이 구매자를 위한 개선되고 개인화된 서비스로 이어지며 그 결과 충성도가 높은 고객이 된다는 것을 알고 있습니다. 고객을 더 잘 알기 위해 기업은 전통적으로 Google Analytics와 같은 고급 분석 시스템을 사용하여 인구 통계, 지역 등을 기반으로 고객을 그룹으로 분류했습니다. 이러한 유형의 세분화가 도움이 되지만 고객 간의 중요한 차이점을 정의하지 못할 뿐만 아니라 일관되고 혁신적인 기능을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 항공사의 기본 여행자 세분화는 고객을 37세의 남성으로 정의할 수 있으며 Raleigh에 거주하고 일하며 런던으로 자주 출장을 갑니다.

더 나은 접근 방식은 비즈니스와의 모든 상호 작용을 기반으로 고객의 선택, 선호도 및 취향에 따라 분류하는 것입니다. 그러나 고객을 정확하게 마이크로세그먼트하기 위해 기업은 항공사의 예약, 출발 통제 및 로열티 시스템의 구조화된 정보 너머에서 발견되는 더 광범위한 고객 특성을 인식해야 합니다. 이메일, 통화 기록, 채팅, SMS, 소셜 미디어 등과 같은 고객 상호 작용에서 고객에 대한 풍부한 추가 정보를 찾을 수 있습니다. 기업은 고객 대화의 의미를 이해할 수 있어야 하며 새로운 유형의 분석 시스템을 통해 자동으로 이해할 수 있어야 합니다.

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