우리는' 빅 데이터' 를 약칭으로 사용한다.

확실히 표제당은 아니지만, 우리가 시간을 내는 것이 아니라, 우리가 고객을 도와 시간을 내는 것이다. 그때는 내가 로펌에서 전임 변호사가 될 때이다.

만약 당신이' 반독점법' 에 대해 어느 정도 알고 있다면, 만약 두 개 (또는 두 개 이상) 기업 사이에 집중 (예: 인수) 이 발생하고, 집중에 참여하는 기업이 일정 규모에 이르면 (예: 매출이 일정 기준에 도달한 경우), 집중은 먼저 신고해야 (예: 우리나라 상무부에 신고하는 경우) 신고가 통과된 후에야 집중을 실시할 수 있다는 것을 알게 될 것이다. 반독점 신고의 목적은 관련 시장의 경쟁 질서를 집중적으로 파괴하는 것을 방지함으로써 소비자의 이익을 해치는 것이다. 예를 들어, 코카콜라와 펩시가 한 기업으로 집중된다면, 이 집중은 콜라 시장 경쟁 질서의 왜곡과 파괴로 이어질 가능성이 매우 높다. 콜라 시장의 경쟁은 두 주요 경쟁자의 실종으로 사라질 것이다. 그러면 콜라의 가격이 치솟아 소비자의 이익을 손상시킬 가능성이 매우 높다.

코카콜라와 시 콜라가 집중 합병을 하려면 이런 집중 합병을 정부 관련 부서에 신고해야 하며, 동시에 많은 브로커, 헤지펀드 또는 다른 사람들이 두 회사의 주식을 많이 할 것인지 아니면 공단할 것인지를 결정해야 한다. 만약 이런 집중이 비준될 가능성이 있다면, 이 두 회사 주식의 기본면은 매우 클 것이다. 집중이 소비자의 이익을 손상시킬 수 있지만, 두 회사 모두 좋은 점이 있다. 두 회사의 주가가 모두 오르기 때문에 다발이 이길 것이다. 한편 집중이 부결될 가능성이 높으면 이 두 회사 주식의 기본면이 커진다. 집중 신고가 부결되면 집중에 참여하는 회사 주식이 하락하면 공방이 이기게 되기 때문이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 물론, 이 두 콜라 거물들을 예로 들자면, 나에게는 너무 전형적이고 비현실적일 수 있다. 왜냐하면 그들의 집중이 부결될 것이라는 것은 거의 확실하기 때문이다. 그럼 실전의 예를 들어보죠. 하지만 이 예는 여전히 코카콜라와 관련이 있습니다.

2008 년 9 월 3 일 코카콜라는 중국 환원 주스그룹 유한회사 (0 1886) 인수 계획을 발표했다. 홍콩 달러) 현금. 코카콜라는 주당 65,438+02.20 홍콩 달러, 발행된 전환채권과 옵션을 같은 가격으로 인수할 것을 제안했다. 코카콜라는 이미 공고 전 환원 3 명의 주주가 서명한 철회할 수 없는 청약 약속을 받았고, 3 명의 주주 * * * 는 환원 66% 의 주식을 보유하고 있다. 만약 제안된 거래가 받아들여진다면, 코카콜라는 약 24 억 달러의 대가를 지불할 것이다. 거래가 완료되면 당시 코카콜라가 중국에서 가장 큰 인수안이 될 것이며, 환원 주스도 퇴장할 것이다.

이 같은 소식이 발표되자 환원과 코카콜라의 주가가 모두 크게 올랐다. 하지만 문제는 코카콜라가 환원을 인수하는 것은 우리나라 반독점법 규정이 신고해야 하는 집중에 속하며 상무부의 비준을 받아 이번 거래의 X 요소가 될 수 있느냐는 점이다. 헤지펀드에 대한 분석을 받으러 왔습니다. 우리는 이런 업무를 하는 방식과 방법에 따라 관련 데이터를 수집하여 분석합니다 (여기서는 어떤 데이터와 분석 방법을 말하지 않습니다). 어차피 우리의 최종 분석 결과는 상무부 반독점국이 이번 집중을 비준하지 않을 것이라는 것이다. 다행히도, 우리의 분석 결과는 정확하다. 그에 따라, 우리의 건의에 따라 빈칸을 하는 고객도 돈을 버는 것이다.

7 년 전 우리가 위의 사례 분석을 했을 때,' 대데이터',' 소데이터' 와 같은 개념은 없었다. 지금 돌이켜 보면, 우리가 당시 (그리고 지금) 한 것은 단지 데이터 분석일 뿐이다. 물론 관련된 데이터의 총량은 그리 크지 않을 수도 있지만, 구체적인 프로젝트에 비해 충분히 크다. 물론, 이 자료들이 현재 우리가 말하는' 빅 데이터' 로 간주될 수 있을지는 논의할 만하다. 앞으로 다른 문장 속에서 토론할 것이다. 이것이 내가 이 문장 제목에서' 빅 데이터' 를 인용한 이유다. 어쨌든, 지금까지 상무부가 제출한 1 000 여 건의 반독점 신고 사건 중 단 두 건만이 신고되지 않았다는 점을 감안하면, 우리는 당시 이렇게 작은 확률로 사건의 발생을 정확하게 예측할 수 있었던 것이 자랑스럽다. 이는 우리 데이터 수집의 정확성과 분석의 적절성 덕분이다.

위의 성공을' 대데이터' 를 이용하는 효과적인 분석으로 볼 수 있다면' 대데이터' 분석에는 다음과 같은 몇 가지 특징이 있는 것 같은데, 여기서 소위 특징을 요약하여 옥을 끌어들이는 목적을 달성하려고 합니다.

빅 데이터 분석은 우선 상품이어야 합니다. 데이터 수집 및 분석 방법이 무엇이든 최종 제품은 인건비로 구입해야 한다. 상업적 가치가 없는 빅데이터나 빅 데이터 분석 제품은 가치가 없다. 즉, 할 수 없는 것이다.

--빅 데이터 분석 제품 개발은 고객을 대상으로해야합니다. 고객마다 빅 데이터 분석 제품에 대한 수요가 다릅니다. 위의 법업 빅 데이터를 예로 들어 보겠습니다. 빅 데이터 및 빅 데이터 분석 제품에 대한 직접적인 수요가 있는 율소와 국제 대기업은 기본적으로 섭외 업무이기 때문에 상술한 빅 데이터 및 빅 데이터 분석 제품의 작업 언어는 기본적으로 영어입니다.

-빅 데이터 분석의 활력은 정확성에 있습니다. 위의 사례를 예로 들어 보겠습니다. 코카콜라 인수환원 부결돼 환원주가 개장 다음날 42% 폭락했다. 이에 앞서 코카콜라 천가 인수환원 소식은 환원 주가가 200 배 가까이 치솟도록 자극한 바 있다. 코카콜라가 환원 주스 인수를 선언한 이후 뉴욕 증권 거래소 주가가 한때 강세를 보였지만 이후 반년 동안 20% 하락한 것은 환원을 인수하지 못한 것과는 무관하지 않다. 우리가 당시 분석이 정확하지 않았다면 고객은 손해를 볼 것이라고 상상할 수 있다. 물론, 우리의 이 사건의 성공은 우연이라고 할 수 없다. 그렇게 큰 데이터 분석은 내결함성이 있는가? 나는 있다고 믿는다. 만약 큰 데이터가 틀리지 않는다면, 그것은 하나님과 같지만, 큰 데이터의 오류율이 너무 높아서 상업적 가치도, 심지어 오락가치도 없다.

문말에 한 가지 질문이 제기된다: 데이터 분석의 결론 (크거나 작은 것) 으로 공란을 하는 것은 악의적인가? 아마도 이 문제는 좀' 자연' 일 것이다.

이것은 변쇼가 우리가' 대데이터' 로 공략한 것에 대해 공유한 내용입니다. (윌리엄 셰익스피어, 빅데이터, 빅데이터, 빅데이터, 빅데이터, 빅데이터, 빅데이터) 더 많은 정보는 글로벌 아이비리그가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다.