데이터 솔루션 조직의 기존 도구

데이터 솔루션

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데이터 솔루션 조직이 기존 도구를 사용하여 관리하기 어려운 초대형 데이터 세트인
“빅 데이터”에서 가치를 축적, 저장, 관리 및 추출하는 데 도움이 되는 다양한 최신 기술로 구성됩니다.
한편으로 데이터 저장 및 처리를 위한 새로운 솔루션은 정책 입안자들이 어려운 경제 및 거버넌스 문제를 해결하고,
컴퓨터와 보다 직관적이고 인간적인 상호 작용을 가능하게 하고, 지식의 접근성과 유용성을 향상시키고,
예측 모델의 정확성을 크게 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
반면에 첨단 데이터 솔루션은 정보 과부하의 통로, 억압적인 정부의 도구,
유비쿼터스 인프라에 필요한 높은 유지 관리 부담, 다극 정보 전쟁의 전장이 될 수 있습니다.

현재 애플리케이션은 이미 상거래, 대규모 과학적 노력, 정보 및 법 집행을 포함한 정부 서비스에 중요합니다.
예를 들어, 대형 소매업체는 데이터 솔루션을 사용하여
고객의 매장 내 지출 습관, 신용 기록, 웹 서핑 기록, 소셜 네트워크 게시물, 인구 통계 정보 등에 대한 정보를 융합합니다.
이러한 융합에서 데이터 솔루션을 통해 소매업체는 고객의 선호도에 대한 귀중한 통찰력을 추출할 수 있으므로 무엇보다도 매우 정확하게 타겟팅된 광고가 가능합니다.

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소매업체 및 기타 비즈니스도 일반적으로 공급망 관리 및 물류에 데이터 솔루션 기술을 사용합니다. 인터넷 회사는 또한 웹 검색, 타겟 광고, 이미지 인식, 언어 번역, 자연어 처리 및 유사한 기능을 구현하는 데 필수적인 데이터 솔루션 기술을 많이 사용하고 있습니다. 데이터 솔루션의 과학적 응용에는 기상 예측, 물리학 연구 및 우주 탐사가 포함되며 계산 생태학을 비롯한 새로운 영역에 대한 잠재력이 있습니다.

정부 서비스는 매우 큰 데이터베이스와 정보 전달 시스템에 의존하며 이러한 데이터베이스와 시스템을 통합하기 위해

데이터 솔루션을 사용하기 시작했습니다.

첨단 대규모 IT 시스템의 주요 고객이자 사용자인 정부 수집가는 현재 가장 크고 가장 비구조적이며 가장 이기종 데이터 세트의 일부를 처리합니다. 현재 데이터 솔루션은 기존 계산에 의존하지만 양자 컴퓨팅은 2030년까지 영향을 미치기 시작할 수 있는 기술 와일드 카드이며 기본적인 과학적 발견, 검색 및 암호화에 영향을 미칩니다.

엄청난 기술적 도전이 남아 있지만 여러 경로를 통해 진전이 이루어졌습니다.

최신 데이터 솔루션이 등장한 이후로 빅 데이터 세트의 크기가 기하급수적으로 증가했습니다. 동시에 빅 데이터 세트를 처리하는 조직에서 사용할 수 있는 소프트웨어 도구 및 모범 사례뿐만 아니라 지식 발견의 다양한 구성 요소도 이러한 성장 속도를 따라가지 못했습니다. 결과적으로 조직이 축적할 수 있는 데이터의 양과 이러한 데이터를 유용한 방식으로 활용하는 조직의 능력 사이에 크고 빠르게 증가하는 격차가 존재합니다. 이상적으로는 인공 지능, 데이터 시각화 기술 및 조직의 모범 사례가 데이터 솔루션을 통해 정보가 필요한 사람들이 적시에 올바른 정보에 액세스할 수 있고 혼란스럽거나 관련 없는 정보에 과부하가 걸리지 않도록 하는 수준까지 발전할 것입니다. . 그러한 진화가 얼마나 빨리 또는 발생하는지 여부는 매우 불확실합니다.

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정부 또는 개인이 데이터 솔루션의 미래 성장을 형성하는 방식도 마찬가지로 불확실합니다. 오웰식 감시 국가의 성장에 대한 두려움으로 인해 시민들, 특히 선진국에서는 정부에 빅 데이터 시스템을 제한하거나 해체하도록 압력을 가할 수 있습니다. 마찬가지로, 개인 정보를 악용하는 지나치게 방해가 되는 광고에 대한 개인의 혐오감은 데이터 솔루션 기술의 여러 종류의 상업적 사용에 대한 반발로 이어질 수 있습니다. 반면에 많은 권위주의 국가의 정부는 반대 세력을 더욱 통제하기 위해 빅 데이터 시스템을 사용하려고 할 것입니다.