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【トレンド】大規模なデータ·アセット·マネジメントとインテリジェント決定 最近、ロサンゼルス警察は、犯罪の発生を予測するためにビッグデータを使用して開始した、馬の私は、これは、人々が積極的な意思決定のインスタンスを作るためにビッグデータだと思います。しかし、それよりもはるかに多くのビッグデータの役割。事業では、意思決定管理のための大きなデータも重要な基準値を持っています。クラウド·コンピューティング業界の情報産業発展研究センター、ゼネラルマネージャーのための中国のセンターとしての呉のLi-知ら著者は、彼が紙、「ハーバード·ビジネス·レビュー」を発行し、データを収集し、意思決定を行うためにビッグデータの使用方法についての意思決定者のための方法が記載されています。近年では、前例のないグローバル·データ、データ型の急速な成長はまた、より多くなってきています。一方では、効果的な、迅速な検索のためのチャレンジ情報の多様化データの大容量記憶装置は、一方で、また、クマ巨大商業的価値は、データ処理、巨大な需要の分析につながりました。ビッグデータの概念については、広く業界によって採用されたの明確な定義がなされていません。大規模なデータの一般的に受け入れられて特性が業界と組み合わせたビッグデータの概念の含蓄によると、私たちは、次の概念を提案する：ビッグデータは、大規模な、多様な取引、インタラクティブなデータの値を抽出するために迅速な収集、処理、分析を通じて指しとセンサデータ。これらの中でも、質量及び多様化は、データとデータ型の大量のデータの定義は、高速大容量のデータを収集、処理、分析速度の要件のために、大きなデータの取得、処理、意味や目的の分析の値は、トランザクションモバイル通信レコードやソーシャルメディアからインタラクティブデータ;からデータを感知する、インタラクティブなデータやセンサデータは、ビッグデータ、エンタープライズERPシステムからのトランザクションデータ、様々なPOS端末、オンライン決済システムや他の業務システムの源でありますGPSデバイス、RFIDデバイス、ビデオ監視装置です。ビッグデータの使用は、市場機会をつかむために、企業のコア競争力を強化するために鍵となるでしょう。利益センタにコストセンターからの第1、データ資産と情報部門：ビッグデータは、2つの重要なトレンドを生成するために様々な産業における情報技術の応用を推進していきます。ビッグデータの時代では、データはすべてのセクターに浸透、徐々に戦略的資産となります。スケールデータ、アクティビティ、及び収集、企業のコア競争力を決定するためにデータを使用する能力を有しています。第二に、インテリジェントな意思決定、データ駆動型のビジネス主導のアプローチから事業戦略。インテリジェント決定は、企業の将来の発展の方向です。独自のビジネス開発のため、過去に多くの企業の分析は、単純な要約レベルのデータや情報、顧客、ビジネス、マーケティング、競争および他の態様の詳細な分析の欠如に滞在します。ビッグデータの時代では、情報に固有の内部および外部のデータの多くを介して掘削企業は、あなたがより効果的な戦略を開発するために、インテリジェントな意思決定分析のための市場の需要を予測することができます。そこで、産業ユーザーのために大規模なデータに固有の大きな商業的価値を活用するビッグデータを扱うための戦略を開発する方法である必要があり、基準には、次の2つの提言を行う:?一方で、企業のデータ資産の形成をデータ集中のクラウドプラットフォームを実装する必要があります。大企業の場合は、ERPシステムのすべてのレベルでの子会社や支店は毎日取引およびビジネス·データを大量に生成しています。集中型のリソースプールではなく、相互に接続を形成することができない様々なビジネスシステムのデータに散在し、それは真剣に大規模なデータマイニングと値の一元管理に影響を与えます。これは、データの利用の大規模なデータセットを達成するための最初のステップです。一方、大規模なデータマイニングの詳細な分析の価値べきであり、ビジネス·インテリジェンスの意思決定を促進します。業界のユーザーは、データ駆動型の変化にビジネス主導の意思決定メカニズムから、企業を促進し、企業の競争力を向上させる、ビッグデータを徹底的に分析し、鉱業の値に注意を払う必要があります。予測によると、ビッグデータマイニングおよびアプリケーションは剰余価値の何兆ドルを作成することができ、データは企業の利益の源泉となり、マスタデータも競争力を習得しました。企業は、データの収集、照合、抽出、分析にもっと注意を払う必要があります。次に3--5年、本当にビッグデータとビッグデータを理解する人との間のギャップは、鉱山会社の価値、および拡幅の間に十分な注意を払って大企業のデータマイニングの値を利用することができます。その業界のリーダー作り、強力な競争上の優位性を持つことになり、企業の生産性に大きなデータと値を利用することが本当にできます。
