빅 데이터는 비즈니스 기업에게 생산성과 수익을 향상시킬 수있는 결코 전에 기회를 제공. However, 기업은 수집 한 빅 데이터에서 최선을 얻는 작업과 어려움을 겪고있다. 에서 실시한 설문 조사 2012 on 300 최고 경영진 및 관리자는 매우 명확하게 투쟁 조직이 빅 데이터를 관리 직면 한 요약. Here are the salient points of the survey:
- 66% 응답자는 자신의 조직에 더 많은 사람들에게 분석 도구의 범위를 확대 할의.
- 59% 응답자의 기존의 분석 프레임 워크는 빅 데이터를 처리하기에 너무 느린이라고 생각.
- 57% 응답자의 자신의 분석 프레임 워크는 빅 데이터가 네트워크로 유입되는 속도와 일치 할 수 없다고 생각.
- 55% 응답자 그 분석 도구를 사용하기가 너무 어렵고 이해하기 쉬운 형태의 정보를 제공하지 않는 것으로 판단.
위의 결과는 꽤 빅 데이터와 조직이 직면 한 주요 과제를 요약. However, 이후 2012, 문제는 더 복잡해지고, 특히 빅 데이터 볼륨이 큰 속도 때문에 빅 데이터 관리 전략으로 많은 기업의 태도로 증가하고 있기 때문에.
이러한 기술 등의 과제가 있지만, 하드웨어 및 소프트웨어 문제, 아주 조직이 가치 심각성과 빅 데이터를 처리하지 않는 것 같다. 즉, 루트 문제가 될 것 같습니다. 아래 단락은 빅 데이터와 주요 고통 포인트를 설명.
데이터를 향해 가난한 태도
빅 데이터 관리 전략은 실제로 마케터가 빅 데이터와 그 가능성을 보는 방법을 반영. 그리고 지금까지, 전략은 진지함과 일관성이 부족했다. 하버드 비즈니스 리뷰 기사에 따르면, 마케팅은 빅 데이터에 의존 11% 자신의 고객 관련 의사 결정의. 그리고 그, 모든 홍보 및 과대 광고 후 빅 데이터가 수신되었습니다. 분명히, 단어와 일치하지 않는 행동. 하버드 비즈니스 리뷰의 조사는 대부분의 마케팅 의사 결정에 도달하기 위해 고객과 이전의 경험에 대해 자신의 직감에 더 의존 발견. 데이터에 대한 신뢰은 보통 목록의 마지막 항목이 될 것이다. 이 결함과 시대에 뒤 떨어진 사고 방식입니다. For example, 당신은 이상의 사람들을 대상으로 제품을 판매하는 경우 60, 당신의 경험에 따라 때문에 당신은 페이스 북 페이지를 갖는 것을 고려하지 않을 수 있습니다, 노인 페이스 북을 사용하는 경향이 없습니다. 그러나 휘발성 비즈니스 환경에서, 이러한 가정은 더 이상 좋은 유지하지 않을 수.
과도하게 데이터에 집착하는 마케팅의 또 다른 그룹이있다. 그들은 가난한 데이터 관리의 또 다른 차원을 나타냅니다. 이 그룹은 지속적으로 모니터링하고 추적 데이터를 수신, 과립 상세에 지나치게 집중하고있는 데이터의 경우에도 적은 비율의 불리한 결과가 표시되는 경우 주요 목표 산만 도착. 그들은 불안 할 수 있습니다 목표와 목표의 일정한 재설정 주장 때문에 사람들이 그룹은 데이터 관리 프로젝트를 탈선 수 있습니다.
빅 데이터 신화
Figure 1: 마케팅 및 빅 데이터 신화
결함 데이터 관리 전략
인터뷰에서, 마이클 네프 스키, 컨설턴트, 소비자 및 구매자 마케팅 - IRI는 기업이 마케팅 활동에 상당한 초점을 지불하지 않는 것을 관찰. 많은 조직에서, 마케팅 부서는 인원 부족하고 사용할 수있는 마케팅 데이터와 관련이없는 다른 과제를하고있다. So, 데이터 분석 및 의사 결정에 초점을 가용 대역폭 데이터에 기초 없다. 마케팅의 수는 포장 등의 제품 관리 활동에 너무 많은 초점을 맞추고있다. 깊은 데이터 분석 및 고객 통찰력을 돌보는, 조직은 타사 공급 업체에 그 활동을 외부에서 조달하고있다. 이 전략은 투자에 상당한 반환을 제공하지 않을 수 있습니다 (RoI에) 전체 구성은 잘 계획되어 있지 않은 경우. First, 많은 조직은 타사 공급자에 대한 데이터 분석을 아웃소싱. 이 빅 데이터에 대한 전문 지식을 성장하는 조직 내에서 마케팅을 방지 할 수있다. 조직은 데이터 분석 및 통찰력에 대한 타사 소스에 완전히 의존하는 경우, 다음은 타사가 완전히 목표와 목표를 이해하고 있는지 확인해야하고 그에 따라 작업을 정렬. 이 수, 예를 들면, 마케팅 팀과 주간 및 월간 회의에 참석 공급 업체가 수행해야.
CMO는 모든 마케팅 의사 결정자가 데이터에 액세스하고 정기적으로 분석하고 통찰력을 실행할 수 있는지 확인해야합니다.
더 빨리 데이터를 분석 할 필요
매일, 데이터 캡처 프레임 워크는 여러 소스로부터의 데이터의 방대한 양을 수집 — social media, sensors, 휴대폰, 거래 기록, 그리고 더 많은. 데이터는 곱 계속 그러나 당신이 처리 할 수있는 경우에만 유용하고 의미있는 얻기 위해 신속하게 데이터를 분석 할 수 있습니다, relevant insights. 말할 필요도없이, 당신은이 작업을 수행하는 고급 데이터 캡처 및 분석 프레임 워크를 필요.
데이터 해석
데이터 시각화는 데이터를 해석하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 데이터 시각화, 당신이 이미 알고하지 않은 경우, 화보 및 그래픽 형식으로 정보의 프리젠 테이션입니다. 이것은 분명히 쉽게 정보를 이해할 수 있습니다. However, 데이터 시각화를 수행하는, 데이터는 제 맥락에서 이해되어야. For example, 데이터는 소셜 미디어에서 공급되는 경우, 다음은 고객의 요구를 이해하거나 먼저 해독 할 필요가있다. 그래야만 더 이해할 형식으로 데이터를 표시 할.
데이터 품질 보장
데이터 품질은 데이터 시각화를 수행하려고 할 때 직면 한 주요 도전. 데이터 캡처 프레임 워크는 여러 소스에서 데이터를 수집하기 위하여려고하고 툴을 적용 필터링의 품질에 따라한다, 데이터 품질에 대한 최소한의 필터링에게이있을 수 있습니다. In such a case, 하면 처리에 많은 시간을 낭비 및 중복 데이터를 걸러. So, 당신은 시간에 밖으로 잃어 가고있다. 나중에 품질 데이터의 시각화를 수행 할 경우에도, 당신은 이미 소중한 시간을 잃은 수 있으며 당신의 경쟁자는 당신을 예리하게했다.
가능한 의미있는 데이터를 만들기
특히 때문에 수집 된 데이터의 거대한 볼륨의 가능한 의미있는 데이터를 만들 수있는 큰 도전이다. For example, 당신은 표시해야하는 경우 20 당신이 표시해야 소매 데이터 억 행, 사용자는 매우 어려운 그것에서 어떤 의미를 발견 할 것이다. 당신은 작고 논리 그룹으로 정보를 클러스터 관객에게 제공 할 수 있습니다. 이러한 방식으로, 관객들은 그들이 원하는 데이터를 볼 수 있습니다.
보안 문제
클라우드 인프라 모두에 더 접근되고 함께, 조직은 점차 클라우드로 자신의 빅 데이터를 저장하는. 클라우드 스토리지는 인터넷 연결을 통해 어디서나 액세스 할 수 있기 때문에, 이 최대 새로운 여는, 정교한 보안 문제. 빅 데이터는 여러 소스에서 수집되기 때문에, 들어오는 데이터가 확보되어 있는지 확인하는 도전이다. 하둡과 NoSQL에 같은 빅 데이터 처리 도구는 원래 보안을 염두에두고 설계되지 않은 주로하기 때문에 빅 데이터는 처리시 조작 할 수 있습니다. So, 조직은 빅 데이터를 수집 및 보안과 기밀성을 보장 사이의 균형의 과제에 직면하고 있습니다.
Summary
빅 데이터는 비즈니스 기업을위한 엄청난 기회입니다하지만 그들은 빅 데이터와 그 용도가 보는 방법에 더 많은 관심을 지불 할 필요, 특히 마케팅 부서. 그들은 직감과 경험 중심의 마케팅 의사 결정 없애 필요로하고 객관적인 정보에 더 의존. 그들은이 작업을 수행 할 때, 다른 문제는 더 쉽게 극복 될 수있다.
