기계 학습으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니까?

비즈니스 역학은 매초마다 진화하고 있습니다. 오늘날 비즈니스 세계의 경쟁이 10년 전보다 훨씬 더 치열하다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 기업들은 어떤 이점도 차지하기 위해 고군분투하고 있습니다.

디지털화와 일상적인 비즈니스 프로세스에 머신 러닝이 도입되면서 지난 10년 동안 눈에 띄는 구조적 변화가 일어났습니다. 알고리즘은 지속적으로 개선되고 개발되었습니다.

우리 삶을 완전히 바꿔놓은 모든 아이디어는 처음에 비판을 받았습니다. 수용에는 항상 회의론이 따르며, 아이디어가 현실이 되어야만 주류가 이를 진정으로 수용합니다. 처음에는 데이터 통합, 데이터 시각화, 데이터 분석도 다르지 않았습니다.

참조: 기계 학습을 기업에 통합하는 방법

가치 있는 결론에 도달하기 위해 데이터 구조를 비즈니스 프로세스에 통합하는 것은 새로운 관행이 아닙니다. 그러나 방법은 지속적으로 개선되었습니다. 초기에 그러한 데이터는 정부에서만 사용할 수 있었고, 정부는 이를 국방 전략 수립에 사용했습니다. 에니그마에 대해 들어본 적이 있습니까?

현대에는 오픈 소스 클라우드 기반 플랫폼의 도입과 함께 데이터 구조의 지속적인 개발 및 개선으로 모든 사람이 데이터에 액세스할 수 있게 되었습니다. 데이터의 상용화는 대중의 비판과 회의론을 최소화했습니다.

기업은 이제 데이터가 지식이고 지식이 힘이라는 사실을 깨닫고 있습니다. 데이터는 아마도 회사가 소유한 가장 중요한 자산일 것입니다. 기업은 더 많은 정보를 얻고, 데이터 분석 프로세스를 개선하며, 잠재적인 도난으로부터 해당 데이터를 보호하기 위해 많은 노력을 기울입니다. 비즈니스에 관한 거의 모든 것이 올바른 데이터를 분석함으로써 드러날 수 있기 때문입니다.

올바른 종류의 데이터 구조를 통합하지 않고 데이터 통합의 최대 이점을 얻는 것은 불가능합니다. 데이터 기반 조직의 기반은 4가지 기둥에 있습니다. 다음 기능 중 하나라도 부족하면 조직이 번성하기 점점 어려워집니다.

네 가지 핵심 요소

다음은 포괄적인 데이터 관리 시스템의 4가지 핵심 요소입니다.

하이브리드 데이터 관리는 데이터의 접근성과 반복적인 사용을 의미합니다. 조직에 데이터 기반 구조를 통합하기 위한 기본 단계는 데이터를 사용할 수 있는지 확인하는 것입니다. 그런 다음 비즈니스 내의 모든 부서를 참여시켜 진행합니다. 기본 데이터 구조는 회사의 모든 개별 부서를 통합하고 해당 부서 간의 정보 흐름을 간소화합니다.

부서간 소통의 단절이 있으면 정보의 흐름에 방해가 된다. 커뮤니케이션의 잘못된 관리는 비즈니스 운영의 효율성을 높이는 대신 혼란과 혼란을 초래할 것입니다.

처음에는 엄격한 규칙과 규정이 데이터를 관리하고 사람들이 데이터에 액세스하는 것을 제한했습니다. 새로운 형태의 데이터 거버넌스를 통해 데이터에 액세스할 수 있지만 보안 및 보호도 보장됩니다. 여기 Rob Thomas의 GDPR 세션에서 새로운 유럽 연합 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 법률 및 통합 데이터 거버넌스에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

데이터 관리의 다른 두 가지 측면은 데이터 엔지니어링과 관련이 있습니다. 숫자로 가득 찬 스프레드시트는 비즈니스 운영에 대한 유용한 통찰력을 도출하도록 맞춤화할 수 없다면 아무 소용이 없습니다. 이를 위해서는 관련 없는 정보를 걸러내는 분석 기술이 필요합니다. 사람들이 데이터를 보다 쉽게 ​​처리하고 이해할 수 있도록 하는 다양한 시각화 기술이 있습니다.

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