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빅 데이터 사례 연구

데이터는 명백한 디지털 세계의 통화이며 기업은 데이터를 보다 잘 활용해 혁신과 경쟁력을 높이기 위해 고군분투하고 있습니다. 고객이 정보를 소비하는 방식에 있어서의 주요 기술 동향과 변화는 데이터 패러다임에 지각 변동을 일으키고 있으며 이 모두는 엄청난 양의 데이터를 만들어 내고 있습니다. 기업은 데이터를 사용하는 방식과 뒤쳐질 가능성에 대해 다시 생각해야 합니다.

Big data creates new opportunities but increases challenges

Smart mobility, the internet of things, digital personalization and cloud computing are changing the way businesses operate, run and achieve objectives. Companies have invested in big data technologies with the vision of enhancing customer experiences, driving product innovation, and harnessing real-time insights for business decision-making and operations.

Data is created, utilized and managed at various locations and at varying speeds. Data can be structured or unstructured, generated by humans or by machines and sensors. Companies are realizing that current approaches to big data architecture fail to achieve a consistent and trusted view of information across their enterprise, let alone reach their vision.

Is your organization experiencing any of these issues?


  • Inability to capture unstructured data hindering the capability to gauge customer sentiment

  • Lack of ability to capture and leverage edge data impeding nimble decision making

  • Incapability to use sensor edge data to create predictive insights to avoid asset downtime and failure

  • Lost operational efficiencies resulting in excess inventory and increased cost of goods sold

  • Lack of resources to leverage data for predictive automated use cases throttling fraud detection

  • Inability to prioritize and keep all your valuable data resulting in lost historical insight, impeding product innovation

  • 마케팅과 영업 활동이 제대로 이루어지지 않아 수익과 보존에 영향이 있음

Growing business needs a modern big data architecture

비즈니스가 성장하는 데 필요한 요소를 지원하는 최신 빅 데이터 아키텍처 Connected Data Fabric Architecture를 이용해 보세요. Connected Data Fabric Architecture로 조직은 다양한 빅 데이터 형식, 소스, 위치로부터 실시간 인사이트를 활용할 수 있습니다. IoT 분석, 고객 인텔리전스 분석, 사전 사기 예측, 위험 분석, 실시간 분석, 다차원 고객 보기 등 새롭게 떠오르는 사용 사례를 지원하는 고급 자동화 및 인텔리전스로 새롭고 실용적인 인사이트가 제공되는 속도를 높여 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

장점:


  • 인공 지능, 기계 학습, 분산 딥 러닝에 의한 새로운 인사이트 시스템

  • Personalized experiences for 1:1 relationships with billions of customers.

  • Balanced supply chains and the elimination of slack and stock-outs.

  • Data defined new products and services. Many of the products of the future will be data driven or data enhanced

  • 산업, 크기에 관계 없이 조직 전체의 운영 효율

Connected Data Drives Competitive Edge

인사이트
시스템

Personalized
Experiences

Balanced
Supply Chains

새로운 제품
및 서비스

운영
효율

빅 데이터 여정 시작

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2016 빅 데이터 성숙도 조사 인포그래픽

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Forrester 빅 데이터 기술 도입 연구

빅 데이터 기술 및 아키텍처 의사 결정권자를 위한 도입 조사
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빅 데이터 성과 기록표

빅 데이터 성숙도 면에서 어느 정도에 위치해 있는지 점수로 확인해 보세요.
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빅 데이터 여정에서 피해야 할 다섯 가지 실수

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