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우편메소피아@프로톤메일.com
2024-07-12
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비즈니스 구축->프로세스 구축->제품 구축->디지털 구현(기술 구축, IT 구축) 비즈니스 플라이휠이 시작된 후 비즈니스 활동이 데이터를 생성하고 비즈니스의 현재 상황과 제약 사항도 제품 형태를 결정합니다. 사용자와 시장의 YY로 인해 신발에 맞게 발을 자르는 것은 더욱 터무니없는 일입니다.
사용자는 사람이 먼저가 아니라 다양한 시나리오의 기능 조합입니다. 비오는 날 운전하거나 대중교통을 이용하고 싶지 않을 때 온라인 차량 공유 제품이 최선의 선택일 가능성이 높습니다. 매운 음식은 먹고 싶지만 전골은 먹기 싫을 때 전골 꼬치 애용자일 수도 있다.
사용자는 교육을 받을 수 없으며 제품, 기술, 시장, 마케팅, 정책 등을 통해 교육을 받는 것이 아니라 제약과 환경에 따라 스스로 성장할 수 있습니다. 이는 사용자 행동의 진화와 선택의 변화를 공동으로 결정하며, 이를 "사용자 교육" 및 "사용자 성장"이라고 합니다.
지난 제품 실습에서 특정 데이터 제품의 화면에 표시되는 결과를 보다 규칙적이고 소위 "사용 가능"하게 만들기 위해 우연히 팀의 빅 데이터 부서에서 이상한 아이디어를 접하게 되었습니다. 데이터가 시간주기 지표와 같은 상식에 고의적으로 부합하기를 바랍니다. 일반적으로 한 달을 초과하는 특징적인 데이터가 갑자기 나타나면 데이터가 거의 사용 가능하지 않은 것으로 간주됩니다. 표준에 부합), 반대로 기업은 의도적으로 특정 비즈니스 행동을 피할 것으로 예상됩니다. 이거 너무 웃기지 않나요! 사업의 열매를 맺고 사업의 대의를 옮깁니다. 원인이 없으면 소위 결과가 전혀 보이지 않는데, 어떻게 원인을 물을 수 있겠습니까?
위의 낮은 수준의 논리적 오류는 말할 것도 없습니다.
당연히 버려서는 안 될 정보를 숨기거나, 제거하거나 걸러내는 것이 답이 아니다. 물론 이 부분도 노이즈 데이터일 가능성을 배제할 수는 없지만, 그 내용도 크다. 정말 중요한 데이터의 일부, 즉 위험 데이터, 누적된 데이터가 "비즈니스 시스템"의 횡단성을 갖게 만드는 개별 데이터입니다. 50년, 100년에 한 번씩 발생하는 폭우, 폭설, 강풍처럼 이 부분의 데이터를 없애야 한다고는 절대 생각하지 못할 것입니다.
위 데이터는 실제 비즈니스를 반영한 것이므로 절대로 이 데이터를 회피해서는 안 됩니다. 이러한 비즈니스 행위는 과거에도 발생했기 때문에 확률이 매우 낮고 우발적이라고 하더라도 미래에 이러한 비즈니스 행위가 발생하지 않는다는 의미는 아닙니다. 이를 버리고 미래의 데이터 지원을 논하는 것은 의심할 바 없이 맹인의 추측이다.
데이터는 특정 관점에서 비즈니스 결과를 제시합니다. 결과와 관련된 요소들이 복잡하게 얽혀 있어 문제를 바라보는 데 있어 데이터 분석 부서가 비즈니스 관점을 대체할 수는 없으며 비즈니스 부서와 위험을 공유하는 것도 어렵습니다. 같은 밧줄에 메뚜기. 생각과 행동의 인식과 분리는 불가피합니다.
"나는 장사가 잘 된다"고 말하는 사람들은 단지 칭찬의 말일 뿐입니다. 만능 운영 전사 등 비즈니스, 데이터, 전략을 담당하는 팀이 있다면 상황은 훨씬 나아질 수 있습니다. 데이터는 결과를 제시하고, 조직은 문제점/개선점을 발굴하며, 궁극적으로는 사업부서가 자체적으로 사업 최적화를 추진합니다.
데이터 집착으로 인해 데이터 최적화, 데이터 최적화 역관리 사업이 탄생하게 되었습니다. 이것은 가장 큰 농담입니다! 소위 데이터 거버넌스 및 기술 거버넌스는 당연히 데이터 거버넌스를 위한 비즈니스 관리보다는 비즈니스 개발 서비스를 전제로 합니다.
비즈니스 개발 없이는 물론 데이터와 기술이 필요하지 않습니다. 단, 데이터와 기술 자체가 오늘날의 많은 대형 모델 제품과 같이 운영 가능한 "비즈니스 제품"이 아닌 이상은 아닙니다. 그렇지 않다면 사업개발에는 기술이 필요하고, 기술은 사업개발을 지원하는 것입니다. 이때 사업은 '두뇌'와 같아서 온몸의 모든 뼈와 근육이 배치되고 결합될 수 있는 하드웨어/기술자원입니다. 뇌는 명령을 실행할 수 없기 때문에 자연스럽게 의식의 변화와 조정을 일으키고 그에 맞는 행동을 하게 됩니다.