디지털 혁신은 제품 및 서비스 측면에서 기업과 사용자의 인식을 빠르게 수정하고 있습니다. 그 효과는 회사에서 제공하는 서비스에 국한 될뿐만 아니라 비즈니스 운영 및 프로세스에 더 큰 영향을 미치고 있습니다.
빅 데이터, 인공 지능, 기계 학습, 사물 인터넷과 같은 신흥 기술의 진화는 규모, 기술 및 산업에 관계없이 모든 단일 비즈니스의 중요한 운영 매개 변수를 방해하고 있습니다. 말할 것도없이, 빅 데이터 분석 및 도구는 비즈니스가 오늘날 기술을 축하하고 변화를 성공적으로 채택하는 경우 기존 리소스 및 개발 관행을 방해하고 있습니다.
빅 데이터 도구 및 분석
빅 데이터 도구 및 분석의 영향은 다양한 연구 기관 및 기업의 인식 부족으로 인해 프로젝트의 R & D 수명주기의 초기 단계에 있습니다. 그러나이 기술의 결과는 일관되고 느린 속도로 증가하고 있습니다. 이것이 연구원과 SAP 개발 회사 전문가들이 향후 5 년 내에 글로벌 채택에 대해 확신하는 이유입니다. 빅 데이터 기술의 영향은 핵심 비즈니스 운영의 65 %를 방해 할 것으로 예상되며, 내부, 외부 및 제품 관련 검사 수행 측면에서 연구 수행 방식에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
많은 양의 비즈니스 또는 기관 데이터를 분석하는 것은 인간에게 어려운 작업입니다. 그러나 기계에서는 같은 방식으로 작동하지 않습니다. 기업이 데이터를 집계하고 분석하기 위해 특정 도구 및 기술 세트에 의존하면 동일한 정보에서 유용한 통찰력을 도출 할 수 있습니다. 이 기사에서는 연구 개발 분야에서 빅 데이터 서비스 의 통합을 살펴보고 비즈니스 기능을 향상시킬 수있는 잠재력에 대해 알아볼 것입니다. 채굴 및 시각화 분야의 데이터 반복은 R & D 분야의 차세대 애플리케이션이 업계에서 큰 표를 남기면서 일정한 속도로 진화하고 있습니다. 이러한 새로운 솔루션과 빅 데이터 애플리케이션은 기업이 연구 개발 분야의 기존 이론에 대한 신뢰할 수있는 솔루션을 구축 할 수있는 무한한 기회를 제공하고 있습니다. 따라서 기존 연구 개발 시스템에 빅 데이터를 통합하면 실질적으로 지속적인 실패의 대화를 효율성과 생산성 향상으로 바꿀 수 있습니다. 더 큰 범위에서 운영 비용을 절감하고 연구자 및 기업의 많은 시간을 절약 할 수 있습니다.
빅 데이터 살펴보기 : 이것이 정말로 중요한 이유는 무엇입니까?
'빅 데이터'라는 용어는 구조화되거나 구조화되지 않은 방대한 데이터에 사용됩니다. 빅 데이터는 정기적으로 기업에 범람하는 실제 데이터 양을 나타냅니다. 그러나 중요한 것은 데이터 양이 아닙니다. 중요한 측면은 비즈니스가 플랫폼에 가장 중요한 데이터로 무엇을 할 수 있는지입니다. 빅 데이터 개발 회사는 더 나은 의사 결정을 촉진하고 비즈니스를위한 전략적 움직임을 공식화 할 수있는 유용한 통찰력을 얻기 위해 빅 데이터 분석을 전문으로합니다. 빅 데이터 솔루션은 다양한 산업 분야에서 거대한 분야가되었습니다. 사실, 사물 인터넷과 잠재적 장치의 광범위한 적응성과 맹공격은 데이터 생성 측면에서 엄청난 수용을 축하했습니다.
조직은이 정보를 자주 수집, 관리 및 분석하는 것과 함께 사용할 수 있습니다. 빅 데이터 솔루션은 또한 모든 산업 및 도메인에 대한 빅 비즈니스 통찰력을 얻을 수있는 잠재력을 제공합니다. 빅 데이터 기술의 중요성은 전적으로 데이터 볼륨을 중심으로 이루어지지는 않습니다. 그러나 사용 가능한 데이터로 무엇을 할 수 있는지에 대한 사실을 강조합니다. 예를 들어, 기업은 모든 리소스에서 데이터를 추출하고 분석하여 다음 중 일부 또는 모두에서 사용할 수있는 몇 가지 답변을 얻을 수 있습니다.
- 비용을 줄이기 위해
- 시간을 줄이기 위해
- 신제품 개발 및 솔루션 최적화
- 현명한 의사 결정 촉진
기업이 빅 데이터 기술과 클라우드 컴퓨팅 서비스를 결합하면 Deccan은 절대적인 효율성으로 목표를 달성합니다. 빅 데이터는 다양한 방식으로 조직을 지원하며 그중 일부는 다음과 같습니다.
- 비즈니스 실패, 결함 및 잠재적 문제의 근본 원인을 실시간으로 파악하는 데 도움이됩니다.
- 고객의 구매 행동과 습관을 바탕으로 비즈니스 POS에서 가치있는 쿠폰 생성
- 실시간으로 비즈니스를위한 포트폴리오 재창조
- SAP 개발 회사 의 이익을위한 제품 개발 전략 채널링
- 사기 행위가 조직에 영향을 미치기 전에 탐지
딥 러닝과 머신 러닝은 기본 패턴을 분리해야하기 때문에 빅 데이터 진화도 갈망합니다. 빅 데이터 지원은 정보 나 데이터를 과도하게 맞추지 않고 쿼리에 대한 답변을 얻는 데 중요합니다. 빅 데이터를 사용하면 품질이 좋을수록 결과가 우수합니다.
연구 개발 분야에서 빅 데이터 서비스의 가치
연구 개발 산업은 항상 신제품 또는 서비스 제조의 중요한 부분으로 남아 있습니다. 많은 기업들이 R & D 완료 후 가장 적합한 제품 개발을 목표로합니다. 연구 개발의 이점을 비즈니스 실행의 최종 단계까지 쉽게 읽을 수 있도록하는 것입니다. 빅 데이터 도구 및 분석이 기존 리소스 및 개발 체인에 가치를 더할 수있는 데에는 여러 가지 이유가있을 수 있습니다.
빅 데이터 도구의 통합은 모든 조직의 영업 및 마케팅 활동에 큰 영향을 미칩니다. 빅 데이터 도구의 기능적 사용도 연구 개발을 촉진하는 방향으로 점차 이동하고 있습니다. 많은 기업이 연구, 정확성 및 문제 분석의 부족으로 인해 실행 중에 몇 가지 장애물과 병목 현상을 경험하고 있기 때문입니다. 이 섹션에서는 빅 데이터 도구 및 연구 개발이 비용과 시간을 줄이는 데 얼마나 중요한지, 그리고 데이터 기반 통찰력을 통해 비즈니스 운영에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해합니다.
연구 및 개발에서 빅 데이터의 유용성을 이해하기 전에 " 데이터는 원시 형태로 다소 원유와 비슷합니다. 정렬하면 매우 가치가 있지만 정의되지 않은 경우에는 여전히 가치가 있습니다. 후자의 경우 데이터의 실제 값을 최대한 활용할 수 있습니다 .
위의 인용문은 모든 산업이 동일한 데이터에 대해 비즈니스 기반 통찰력을 사용하기 시작할 때만 데이터의 원래 가치가 파생된다는 것을 의미합니다. 모든 분야에서 일관된 데이터 혁신으로 인해 처리 및 분석해야 할 데이터의 양이 엄청납니다. 데이터의 양, 속도, 다양성 및 진실성 매개 변수와 관련하여 특히 SaaS 개발 회사의 연구 및 개발 팀을 위해 통계 도구를 사용하고 유용한 데이터 기반 전략을 개발하기가 어렵습니다.
빅 데이터 도구가 놀라운 성능을 이끌어내는 매개 변수
빅 데이터 도구가 조직 내에서 놀라운 성과를 이끌어내는 특정 매개 변수를 살펴 보겠습니다.
- 일관된 성능 향상 지원
팀 또는 개인 성과와 관련하여 빅 데이터는 생산성을 높이는 데 매우 중요 할 수 있습니다. 개선이 필요한 관리 영역을 강조하고 직원들이 자신의 업무 활동을 더 잘 인식하도록 지원합니다. 모든 종류의 교육에 한 번만 투자하는 대신 이러한 유형의 관리 데이터는 전투 데이터가 수집되면 비즈니스 개선을위한 최신 경로를 지속적으로 공개 할 수있는 활성 리소스가 될 수 있습니다.
- 빅 데이터는 원하는 의사 결정을 장려합니다.
빅 데이터가 클라우드 컴퓨팅 서비스와 통합되면 특정 증거로 일관된 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 개인의 의견이 다를 수있는 상황의 균형을 맞출 수 있습니다. 또한 최대 비즈니스 데이터가 분석되어 비즈니스에 가장 도움이되며 성장에 더 많은 도움이 될 것입니다. 발표 된 성과 보고서에 따르면 비즈니스 분석 엔진은 회사 데이터에서 예측 된 결과를 관찰하는 효율성으로 확실히 더 똑똑해집니다. 이 데이터 수집은 조직의 의사 결정자가 경험할 수있는 데이터 편향 및 제한없이 이루어집니다.
- 빅 데이터로 적극적인 채용 촉진
채용 담당자가 빅 데이터를 유리하게 사용할 수있는 가장 중요한 의사 결정 선택 중 하나는 인력 분야입니다. 기술 격차에서 경험 부족에 이르기까지 자격을 갖춘 직원을 찾는 것은 특히 의료 또는 기술과 같은 산업에서 고용주에게 어려울 수 있습니다. 점차적으로 세계는 지식과 기술이 중요하고 희소 한 자산으로 간주되는 경제로 변모했습니다. 이런 일이 일어나면서 빅 데이터 개발 회사 는 재능있는 개인의 모든 구성 요소에 대해 더 똑똑해집니다. 이 시나리오에서 데이터 기반 알고리즘은 잠재적 인 개인의 관심과 참여를 예측하고 고용주가 고용 선택을하도록 도와줍니다. 데이터 기반 분석을 기반으로 조직은 채용 계획 및 교육 프로세스를 변경할 수 있습니다.
요약하면, 빅 데이터의 잠재력을 유발하는 것은 조직이 잠재적 인 직원을 모집하고 동일한 직원을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 기업이 장기적으로 비즈니스 성과를 개선 할 수있는 통찰력을 생성하는 데 도움이 될 것입니다.
- 빅 데이터는 업계 경쟁을 지원합니다
빅 데이터 분석은 최신 작업 공간에서 중요한 부분이되었으며 모든 구성 요소는 기술 및 도구의 지원을 통해보다 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 빅 데이터 및 클라우드 통합 솔루션의 발전으로 인해 액세스 및 모니터링을 위해 모든 풍부한 구성 요소가 모두 한 지붕 아래에 있습니다. 현재 기업은 동시대 기업보다 우위를 점할 수있는 데이터 중심의 직접적인 경쟁을 믿습니다. 최근 설문 조사에 따르면 비즈니스는 더 발전된 빅 데이터 분석 잠재력을 가지고 있으며 기존 경쟁에서 앞서가는 경향이 있습니다. 이러한 비즈니스는 재무 성과 차트의 최상위에있을 가능성이 높을뿐만 아니라 다른 회사보다 더 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
- 빅 데이터는 수익 증대로 이어집니다
여러 비즈니스 이니셔티브는 궁극적으로 수익 증대라는 하나의 공통된 목표로 귀결됩니다. 빅 데이터가 특정 부서에서 어떻게 도움이 될 수 있는지 궁금하십니까? 통계를 살펴 보겠습니다.
이 볼륨을 파헤친 텍사스 대학교는 비즈니스의 성능 메트릭에 대한 빅 데이터의 영향을 분석하기 위해 모든 산업에 걸쳐 포춘 엔터프라이즈 (1000)의 데이터입니다. 결과가 공개됨에 따라는 빅 데이터가 기업이 엄청난 이익을 거두는 데 도움이 될 수 있음을 증명합니다. 이 연구의 주목할만한 발견 중 일부는 평균적으로 회사의
- 비즈니스 프로세스에서 약 10 %의 빅 데이터를 채택하여 연간 20 억 달러 이상의 수익 증대
- 빅 데이터에 대한 신뢰도와 직원의 액세스 능력을 10 % 만 높인 후 자기 자본 수익률을 15 % 높일 수 있습니다.
- 빅 데이터 및 인텔리전스에 대한 접근성을 10 % 만 높여서 추가 수익의 270 만 달러에 해당하는 0.7 %의 투자 수익을 높입니다.
가장 중요한 것은 빅 데이터 개선의 중요한 영역에서 재정적 수익과 이익을 얻기 위해 더 적은 업그레이드 만 필요하다는 것입니다.
빅 데이터 서비스가 업스트림 R & D 분야에서 생산성을 향상시키고 비용을 절감하는 방법
제약, 의료, 제조 등의 다양한 산업은 잠재 고객을위한 새로운 아이디어와 서비스를 만들기 위해 연구 개발 부서에 의존하고 있습니다. 이 시나리오에서 빅 데이터 도구 및 분석의 잠재력을 활용하는 것은 시간에 정통한 것으로 입증 될뿐만 아니라 정확성 측면에서 포괄적 인 결과를 제공하고 반복적 인 작업의 기회를 제거합니다. 장기적으로는 조직 내에서 최대의 생산성을 보장하고 오버 헤드를 줄입니다. 빅 데이터 도구를 사용하여 개발 된 연구 개발 전략은 유망합니다. 빅 데이터 통찰력을 사용하여 개발 된 비즈니스 전략은 비즈니스가 치열한 경쟁에서 살아남고 다가오는 비즈니스 벤처를 유지하는 데 도움이됩니다. 빅 데이터 솔루션은 조직이 새로 개발 된 매개 변수와 함께 기존 연구 및 개발 전술을 확장, 분석, 육성 및 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.
제품 개발의 라이프 사이클 전반에 걸쳐 발전을 모니터링하는 것과 함께 연구 개발을 수행하는 것은 중요한 작업입니다. SaaS 개발 회사 솔루션의 지원을받는 많은 기업은 R & D 활동에 대한 비즈니스 중심 가치를 쉽게 구현할 수 있습니다. 빅 데이터 도구는 비즈니스 데이터를 저장, 평가 및 분석하고이를 통해 의미있는 결과를 도출하는 데 도움이됩니다. 조직이 막대한 데이터 청크를 보유하면 기업이 데이터를 처리하는 것이 어려워지고, 특히 연구 개발과 같은 복잡한 분야에서 빅 데이터 도구가 구출됩니다. R & D의 다양한 부문에 미치는 영향을 살펴 보겠습니다.
- 빅 데이터 분석 및 기타 인공 지능 도구의 잠재력은 유용한 비즈니스 통찰력을 도출하기위한 새로운 기술과 함께 활용할 수 있습니다. 또한 방대한 비정형 데이터 세트에서 실행 가능한 전략을 생성합니다.
- 대부분의 기존 연구 개발 전문가는 과거 매개 변수와 데이터 값에 의존합니다. 따라서 빅 데이터 도구 및 클라우드 통합 솔루션을 배포하면 연구 팀이 예측 분석 모델을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 모델은 프로젝트 수명주기 동안 연구 업그레이드를위한 실시간 통찰력 생성으로 이어질 수 있습니다.
블로그 읽기- 빅 데이터 사용에 대해 알아야 할 3 가지
- 빅 데이터 분석은 연구원이 대규모 데이터 청크를 분석해야 할 때 연구 개발 팀을 구제합니다. 빅 데이터 도구는 연구원이 데이터를 분리하는 데 도움이 될뿐만 아니라 더 나은 분석을 수행하도록 도와줍니다.
- 연구 개발 분야에서 가장 중요한 관심사는 데이터 시각화 및 표현입니다. 실행 가능한 데이터에서 유용한 비즈니스 통찰력을 추출 할 수 있으므로 연구 및 개발을위한 분리 된 데이터 통찰력의 표현은 빅 데이터 시각화 도구를 구현해야만 가능합니다.
데이터 분리 및 추출이 완료되는 즉시 연구 및 개발 팀은 프로젝트의 수명주기를 진행합니다. 빅 데이터 분석이 연구 개발 후 계획을 어떻게 향상시킬 수 있는지 알고 싶으십니까? 빅 데이터는 파괴적인 계획을 통해 연구 개발 분야를 지속적으로 변화시키고 있습니다. 데이터 추출이 완료된 후 연구원이 결과 중심 전략을 구현하는 데 도움이됩니다. 달성 된 결과를 바탕으로 조직이 분석을 수행하여 개발 단계에 들어가기 전에 진행중인 프로젝트를 수행할지 여부를 결정합니다. Rolls Royce, Amazon, Tesla, Caterpillar, Aerospace 등과 같은 많은 반복 플랫폼은 빅 데이터 분석을 사용하여 잠재 고객의 비전으로 정의를 수행 할 수있는 신제품 개발 전략을 향상시키기위한 필수 조건을 이해하고 있습니다.
빅 데이터의 신뢰성은 클라우드 컴퓨팅 서비스 의 의미로 더욱 향상됩니다. 조직이 데이터 기반 인사이트를 유지, 분석, 탐색 및 구현하는 데 도움이되며 오류를 중첩 할 수있는 믿을 수 없을 정도로 풍부한 옵션 소스를 제공합니다. 따라서 실제 전략을 설계하고 개발하기 전에 리소스 및 개발에서 빅 데이터 도구를 사용하면 기업이 제품 개발 수명주기보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다. 또한 예측 된 결과를 기반으로 프로젝트를 통해 가까운 미래를 계획하는 데 도움이되었습니다.
빅 데이터 도구가 비즈니스 생산성에 미치는 영향 및 비용 절감
현재 사용 가능한 글로벌 기술 영역에서 자주 사용되는 특정 단어가 있습니다. 수년 동안 존재해온 눈에 띄는 것 중 하나는 실제로 빅 데이터입니다. 빅 데이터라는 용어는 모든 도메인에서 쉽게 손상 될 수 있으며 모든 종류의 구조화 또는 비 구조화 데이터의 가용성으로 분류됩니다. 일반적으로 자원 및 개발 분야에서는 기술적 관점에서 본다. 사용자와 그들의 행동 패턴으로부터 데이터를 수집하면 업계의 마케팅 전문가가보다 영향력있는 캠페인을 만들고 올바른 전략으로 잠재적 인 사용자 기반을 정확하게 타겟팅 할 수 있습니다.
그러나 빅 데이터 분석의 유용성은 마케팅 전략 설계에만 국한되지 않고 현대 기업은 빅 데이터의 이점을 얻을 수있는 낭비를 찾고 있습니다. 빅 데이터 기술의 주요 장점 중 하나는 프로젝트의 오버 헤드를 제한하면서 비즈니스 생산성을 높일 수 있다는 것입니다. R & D 완료를 위해 빅 데이터 도구를 통합하기로 결정한 경우 숙련 된 빅 데이터 개발 회사를 고용하여 제품 개발 수명주기를 관리하도록하기 만하면됩니다. 빅 데이터 도구 및 분석은 R & D의 생산성을 향상시키기 위해 다양한 방법으로 사용될 수 있습니다.
- 원활한 업무 운영에 필요한 일상적인 절차를 실험적으로 개선 할 수 있습니다.
- 이를 통해 기업은 직원의 성과와 효율성을 추적 할 수 있습니다.
- 연구 개발 팀은 귀중한 정보의 로그를 쉽게 작성하고 직원의 성과 패턴을 이해할 수 있습니다.
- 많은 기업이 결과 수명주기에 대한 빅 데이터 분석을 실행하여 엄청난 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다.
- 빅 데이터 분석을 통해 수집 된 데이터는 제품 개발 전략의 성능 및 재구성을 측정하는 데 도움이됩니다.
혼자라면 타사 SAP 개발 회사를 고용하거나 데이터를 관련 형식으로 기록하고 가장 정확한 결과를 제공 할 수있는 소프트웨어를 아웃소싱하는 것을 고려할 수 있습니다. 빅 데이터 솔루션은 개인 수준에서 생산성을 높이는데도 도움이됩니다.
결론
보시다시피 빅 데이터는 거의 모든 곳에 존재하며 기업의 모든 측면에 유리할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 조직 수준에서 개인 수준의 직원 끝에서 비즈니스의 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다. 빅 데이터 분석을 클라우드 통합 솔루션 과 함께 사용하면 한 지붕 아래에서 다양한 이점을 모두 제공 할 수 있습니다. 빅 데이터 도구는 기업의 R & D 비용을 크게 제한 할 수 있으며, 올바른 방향으로 그리고 유익한 방향으로 지출을 최적화 할 수도 있습니다. 빅 데이터 분석을 구현하면 비즈니스 생산성을 활용하고 리조트 및 개발에 대한 원치 않는 비용을 제거 할 수 있습니다.