대기업이 빅데이터 스타트업을 인수하는 이유

빅 데이터는 경쟁업체 및 시장과 함께 내부 비즈니스 프로세스에 대한 깊은 통찰력을 기업에 제공함으로써 중요한 성장 동력이 되었습니다. 데이터에 대한 이러한 기하급수적인 수요로 인해 빅 데이터를 기반으로 혁신적인 제품을 획득, 분석 및 구축하는 데 주력하는 스타트업이 급증했습니다. 우리는 또한 더 큰 기술 기업이 빅 데이터 스타트업을 인수하는 횟수가 증가하는 것을 목격했습니다. 이 맥락에서 주목할만한 인수 중 일부는 다음과 같습니다.

마이크로소프트, 빅데이터 분석 스타트업 메타노틱스 인수

Microsoft는 2015년에 빅 데이터 분석 스타트업 Metanautix 를 인수하여 데이터 분석의 가장 큰 과제 중 하나인 강력한 분석을 위해 데이터를 통합하고 지능형 자동화를 통해 성장 기회를 발견하는 문제를 해결했습니다. 회사에서 생성한 엄청난 양의 정보는 데이터 기반 전략과 활동을 강화하는 데 사용해야 했습니다. Metanautix의 기술은 조직 데이터의 크기, 위치 또는 유형에 관계없이 경계를 허물고 "데이터 공급망"을 연결할 수 있어 Microsoft를 끌어들였습니다.

SAP, Altiscale 인수

엔터프라이즈 소프트웨어 제공업체인 SAP는 클라우드 기반 Hadoop 버전이라는 고유한 오퍼링을 제공하는 빅 데이터 스타트 업인 Altiscale 을 인수했습니다. 이 솔루션은 다양한 유형의 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 이 인수는 SAP의 클라우드 소프트웨어 포트폴리오를 향상시키는 것을 목표로 했으며, 이를 통해 Microsoft 및 IBM과 같은 강력한 경쟁자와의 전투에서 확실한 우위를 확보할 수 있습니다. 이는 또한 클라우드 기반 빅 데이터 서비스의 인기가 높아지고 있음을 암시합니다.

애플, 투플점프 인수

거대 기술 기업인 애플이 빅 데이터 회사를 인수하기 시작했습니다. Perceptio 와 Turi 이후 , Apple 은 최근 Tuplejump 라는 또 다른 빅 데이터 회사 를 인수 했습니다 . Apple은 인수하는 회사와의 목적이나 계획에 대해 비밀로 하는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 Tuplejump는 실시간으로 방대한 양의 데이터에 대한 기계 학습 기술과 분석을 사용하는 오픈 소스 프로젝트를 진행하고 있었습니다. 이것이 비즈니스 인텔리전스 측면에서 Apple에 경쟁 우위를 제공할 수 있는 방법을 고려할 때 이것이 Apple이 찾고 있던 것이라고 안전하게 가정할 수 있습니다.

대기업이 빅데이터 스타트업을 인수하는 이유

빅 데이터는 다이아몬드 블레이드만큼 강력할 수 있습니다. 기업은 가치 있는 통찰력을 획득, 분석 및 도출할 수 있는 올바른 도구와 기술을 통해 짧은 시간 내에 경쟁업체보다 쉽게 ​​앞서 나갈 수 있습니다. 대기업은 이 사실을 잘 알고 있습니다. 새로운 스타트업이 빅 데이터 및 머신 러닝의 기술 발전을 생각해 냈을 때 대기업 중 누구도 경쟁자가 이를 따라잡기를 원하지 않습니다. 이것은 데이터를 처리할 수 있는 최고의 도구가 있다는 장점과 함께 이러한 신생 기업을 인수하는 것이 더 큰 회사에 유리한 일입니다. 이러한 인수의 주요 이유는 다음과 같습니다.

새로운 시장 식별

새로운 기회를 포착하는 것은 견고한 빅 데이터 분석 스택을 보유하는 가장 큰 이점 중 하나입니다. 이것은 대기업이 항상 찾고 있는 것이며 데이터는 그러한 기회를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터는 고객의 기업 통계, 인구 통계 및 행동 프로필에 대한 명확한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 구매자 페르소나에 맞지 않는 고객이 많이 발견되면 목표로 삼아야 할 새로운 시장을 나타낼 수 있습니다. 이것은 구축하거나 구매할 수 있는 강력한 빅 데이터 기술로만 식별할 수 있습니다.

새로운 시장을 탐색하는 것은 때때로 마른 우물을 시추하는 것과 같을 수 있지만 빅 데이터에서는 그렇지 않습니다. 데이터는 회사에 고객이 있는 곳과 없는 곳을 보여줄 수 있습니다. 이러한 선견지명을 갖는 것은 엄청난 도움이 되며 독특한 경쟁 우위를 제공합니다. 수익을 보장하는 새로운 벤처에 시간과 노력을 투자함으로써 기업은 낭비를 줄이고 매우 높은 운영 효율성을 누릴 수 있습니다.

수익 성과 마케팅 활성화

마케팅은 종종 블랙박스로 변할 수 있습니다. 많은 돈이 들어가고 나오지만, 많은 기업들이 여전히 이 블랙박스가 어떻게 작동하는지 파악하지 못하고 있습니다. 기업은 기계 학습 및 데이터 분석을 사용하는 마케팅 ROI 추적 메커니즘을 사용하여 마케팅에 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 식별할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 이와 같은 시스템을 구현하면 회사는 리드가 취한 각 조치에 가치를 할당하고 마케팅 캠페인 결과를 추적/예측할 수 있습니다. 이것이 바로 많은 기업이 빅데이터 스타트업 인수를 통해 달성하고자 하는 것입니다.

리드 인텔리전스 생성

회사와 접촉한 모든 리드는 데이터 발자국을 남겼을 것입니다. 이 데이터는 수익성이 높은 리드 간의 패턴을 식별하기 위해 저장 및 분석할 수 있으며, 이를 통해 회사는 이를 새로운 수신 리드와 일치시켜 그에 따라 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 이 우선 순위를 지정하면 모든 리드에 동일하게 시간과 노력을 소비하는 것보다 높은 잠재 리드에 더 많은 시간과 노력을 할당하는 데 도움이 됩니다. 리드 인텔리전스를 더 발전시키기 위해 이 데이터에 대한 코호트 분석을 사용하여 다른 코호트(그룹)를 도출하고 각 코호트에 다른 페르소나를 할당할 수 있습니다. 이것은 회사가 모든 고객을 맹목적으로 개별적으로 조각화하는 대신 고객의 라이프 사이클 전반에 걸쳐 패턴을 보는 데 도움이 됩니다.

더 나은 고객 경험과 서비스 제공

더 나은 서비스와 고객 경험을 제공하는 것은 모든 성공적인 비즈니스의 최우선 순위 중 하나입니다. 고객 기반이 넓은 경우 이는 때때로 어려운 작업이 될 수 있습니다. 빅 데이터는 각 고객에 대한 포괄적인 프로필을 제공할 수 있으므로 여기에서 큰 도움이 될 수 있습니다. 그들의 요구를 예상하고 그들이 직면한 문제를 발견하면 더 나은 서비스를 제공하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

더 많은 데이터가 더 나은 데이터

모든 기업이 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 확보하고 있고, 더 큰 기업은 빅데이터로 자신을 도울 수 있는 기업까지 인수하고 있습니다. 이러한 경향은 당분간 사그라들지 않을 것으로 보입니다. 데이터는 이 디지털 시대에 기업의 최고의 경쟁 우위 중 하나이기 때문에 데이터를 획득하고 활용하는 것은 크고 작은 기업의 최우선 과제로 남을 것입니다.