데이터 분석이란
데이터 분석을 통해 조직은 모든 데이터(실시간, 역사적, 정형, 비정형, 및 질적인)를 분석하여 패턴을 식별하고 통찰력을 생성하여 정보를 제공하고 경우에 따라 결정을 자동화하고 인텔리전스와 행동을 연결할 수 있습니다. 오늘날의 최고의 솔루션은 데이터 액세스, 준비 및 분석에서 분석 운영 및 결과 모니터링에 이르기까지 종단 간 분석 프로세스를 지원합니다.
데이터 분석을 통해 조직은 비즈니스와 문화를 디지털로 전환하여 의사 결정에서보다 혁신적이고 진보적인 사고를 할 수 있습니다. 기존의 KPI 모니터링 및 보고를 넘어 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾는 데까지 알고리즘에 기반한 조직은 새로운 혁신자이자 비즈니스 리더로 됩니다.
통찰력과 행동을 연결하기 위한 데이터를 넘어 패러다임을 전환함으로써 기업은 개인화된 고객 경험을 만들고 연결된 디지털 제품을 구축하며 운영을 최적화하고 직원 생산성을 높일 수 있습니다.
협업 데이터 분석을 통해 기업은 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트로부터 개발자와 비즈니스 분석가, 심지어 비즈니스 전문가와 비즈니스 리더까지 모든 사람이 비즈니스 성공에 기여할 수 있도록 지원합니다. 협업 데이터 분석은 또한 조직 내부와 외부 모두가 연결하여 협업하도록 장려합니다. 예를 들어, 데이터 사이언티스트는 고객과 긴밀히 협력하여 오늘날 현대 분석의 고도 협업체인 UI를 사용하여 실시간으로 문제를 해결하도록 도울 수 있습니다.
데이터 분석은 모든 곳에서 알고리즘을 적용하여 매장에 들어가는 고객, 곧 고장날 장비 부품 또는 비즈니스 성공과 실패의 차이를 나타낼 수있는 기타 이벤트와 같은 중요한 비즈니스 순간을 최적화함으로써 기업을 발전시킵니다. 데이터 분석은 금융 서비스 및 보험, 제조 , 에너지, 운송, 여행 및 물류, 의료 등 모든 산업에 적용됩니다. 데이터 분석은 중단을 예측 및 처리하고, 경로를 최적화하고, 사전 고객 서비스를 제공하고, 스마트 교차 판매 제안을 하고, 임박한 장비 고장을 예측하고, 실시간으로 재고를 관리하고, 가격을 최적화하고, 사기를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
필수 데이터 분석 기능
1.비즈니스 인텔리전스 및 보고
데이터를 분석하여 비즈니스 리더 및 기타 최종 사용자에게 실행 가능한 정보를 제공함으로써 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 하는 것은 데이터 분석의 가장 큰 용도 중 하나입니다. "비즈니스 인텔리전스"라고도 알려진 데이터 분석은 모든 비즈니스에 대한 정보 포털입니다. 소비자, 개발자, 데이터 모델러, 데이터 품질 관리자, 비즈니스 임원, 운영 관리자 등은 비즈니스 진행 상황, 상태, 중단, 수익, 파트너 등을 모니터링하는 데 도움이 되는 보고서와 대시 보드를 사용합니다.
2. 데이터 랭글링/데이터 준비
우수한 데이터 분석 솔루션에는 실행 가능한 셀프 서비스 데이터 랭글링 및 데이터 준비 기능이 포함되어 있어 불완전하거나 복잡하거나 지저분할 수 있는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 쉽고 빠르게 모아서 쉽게 매시업 및 분석할 수 있도록 정리할 수 있습니다.
3.데이터 시각화
데이터에서 통찰력을 얻기 위해 많은 분석가와 데이터 사이언티스트는 데이터 시각화 또는 데이터의 그래픽 표현을 사용하여 사람들이 데이터의 패턴과 이상치를 시각적으로 탐색하고 식별할 수 있도록 합니다. 훌륭한 데이터 분석 솔루션에는 데이터 시각화 기능이 포함되어 이를 통해 데이터 탐색을 더 쉽고 빠르게 할 수 있습니다.
데이터 시각화란
사람들이 맥락과 중요성을 이해하는 데 도움이 되는 데이터의 그래픽 표현이다.인터랙티브 데이터 시각화를 통해 기업은 세부 사항을 조사하고, 패턴과 특이치를 식별하며, 처리 및/또는 제외되는 데이터를 변경할 수 있다.데이터 시각화는 종종 분석을 이해하고 전달하는 첫 번째 단계가 된다. 왜냐하면 인간은 데이터를 숫자로 표현하기 보다는 그래픽으로 표현했을 때 훨씬 더 잘 이해하기 때문이다.데이터를 시각화하면 새로운 추세를 보다 쉽게 볼 수 있어 통찰력을 도출하는 경우가 많다.
다소 직관적인 형식인 데이터 시각화는 발견 사항을 전달하는 강력한 방법이며, 이를 통해 협업과 기술혁신이 더욱 쉬워진다.데이터의 편재성으로 인해 데이터 시각화 기술은 사용량이 증가하고 여러 분야에 걸쳐 확산되고 있다.
4. 지리 공간 및 위치 분석
분석 솔루션에 지리 공간 및 위치 분석기능이 포함되지 않은 경우 대규모 데이터 세트를 분석하는 것은 종종 의미가 없습니다. 이 인텔리전스 계층을 데이터 분석에 추가하면 데이터에서 이전에 보지 못했을 통찰력을 개발하고 관계를 파악할 수 있습니다. 가장 가치있는 고객의 위치와 제품 구매 경로를 더 잘 예측할 수 있습니다.
5. 예측 분석
오늘날 비즈니스 데이터 분석의 가장 큰 용도 중 하나는 이벤트 예측입니다. 예를 들어, 기계가 고장날 시기 또는 특정 시간에 특정 상점에서 필요한 재고량 예측을 들 수 있습니다. 예측 분석에는 과거 데이터를 가져와 향후 이벤트를 예측하는 데 도움이 되는 모델 생성이 포함됩니다. 이전에는 고급 분석이 고도로 훈련 된 데이터 사이언티스트, 통계 학자 및 데이터 엔지니어의 영역이었습니다. 그러나 소프트웨어가 발전함에 따라 이러한 역할의 측면이 시티즌 데이터 사이언티스트에 의해 점점 더 많이 수행되고 있습니다. 많은 분석 회사들은 생성된 고급 분석의 양에서 시티즌 데이터 사이언티스트가 데이터 사이언티스트를 능가할 것으로 예측합니다.
시티즌 데이터 사이언티스트란
애플리케이션을 사용하여 데이터에서 가치가 높은 통찰력을 추출하는 고등 수학 및 통계에 대한 공식 교육을 받지 못한 지식 근로자입니다. 시티즌 데이터 사이언티스트는 매일 데이터와 그에 대한 분석을 사용하여 포인트 앤 클릭 인터페이스로 특정 비즈니스 문제를 해결합니다. 그들은 도구에 의존하여 데이터 추상화와 같은 작업에서 난이한 대부분 문제를 추상화하고 데이터를 모델링하고 패턴을 감지하는 작업의 대부분을 자동화합니다.디지털 혁신 이니셔티브는 오늘날 조직이 비즈니스를 수행하는 방식의 모든 측면에 영향을 미쳤습니다. 이러한 데이터 중심의 변화로 인해 점점 더 많은 비즈니스 리더가 데이터 및 분석에 대한 수요와 현재 시장에서 숙련된 데이터 사이언티스트의 제한된 공급 사이의 격차를 메우기 위해 시티즌 데이터 사이언티스트로 눈을 돌리게 되었습니다. 시티즌 데이터 사이언티스트는 이러한 기술 부족을 해결할 수 있습니다. 그들은 통계 분석에 대한 배경 지식이 없이도 고급 및 예측 분석을 사용하여 데이터 사이언스 모델을 만들 수 있습니다.
머신 러닝
머신 러닝에는 데이터로 반복 학습하고 성능을 최적화하는 알고리즘을 통한 분석 모델의 자동화가 포함됩니다. 빅 데이터에 사용할 수 있는 머신 러닝 알고리즘을 통해, 컴퓨터가 어디를 살펴보아야 할지 명확히 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 새로운 패턴과 인사이트를 찾아내도록 작동시킬 수 있습니다. 자연어 검색, 이미지 분석 및 증강 분석을 제공하는 데이터 분석 솔루션을 찾아보십시오.
스트리밍 분석
중요한 순간에 실시간 이벤트에 대한 대처는 오늘날 데이터 분석의 중요한 기능이 되고 있습니다. IoT 스트리밍 장치, 비디오 소스, 오디오 소스 및 소셜 미디어 플랫폼에서 데이터를 모두 실시간으로 가져오는 것은 오늘날 최고의 분석 솔루션의 필수 기능입니다.
데이터 분석 사용 방법:
분석 프로세스
- 비지니스 문제를 이해합니다.
- 문제와 관련된 데이터를 수집/식별합니다.
- 분석하려는 데이터를 준비합니다.
- 데이터를 분석하여 통찰력을 산생합니다.
- 분석 및 모델을 배포/운영합니다.
- 성능을 모니터링하고 최적화합니다.
데이터에서 인사이트를 생성하기 위한 첫 번째 단계는 데이터가 체계적이고 정확하며 실행 가능한지를 확인하는 것입니다. 많은 기업들은 우선 가상 데이터 계층을 사용하여 서로 다른 소스의 데이터에 액세스하고 통합하는 표준 방법을 만듭니다. 다음으로 데이터 랭글링을 자동화한 후 기업은 데이터 이상치 또는 불일치에 대처하는 데 시간과 에너지를 집중할 수 있습니다. 다음으로 시각적 분석은 데이터 탐색을 위한 풍부한 대화형 대시 보드를 제공하여 회사에 직관적인 형식으로 강력한 분석 기능을 제공할 수 있습니다. 많은 조직에서 데이터 과학을 사용하여 예측 통찰력을 제공하는 모델을 만듭니다. 또한 데이터 분석 솔루션은 이제 가장 정확한 분석을 위해 지속적으로 실시간 스트리밍 데이터를 가져옵니다. 새로운 통찰력을 통해 조직은 실시간 데이터와 기록 데이터를 모두 명확하게 이해하여 긴급한 결정을 빨리 간단하게 내릴 수 있습니다.
오늘날 조직은 데이터 분석 기능을 사용하여 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링 할 수 있습니다. 최고의 데이터 분석 솔루션이 여러분을 위해 이 모든 작업을 수행하므로 데이터를 최대한 활용하고 비즈니스 전략을 개선할 수 있습니다.
데이터 분석의 이점
1. 간소화, 협업, 효율성 제고
오늘날 최고의 데이터 분석 솔루션은 매우 복잡한 프로세스를 단순화합니다. Spark와 Hadoop 등 빅 데이터 에코시스탬 내에서 엔드 투 엔드 분석 라이프사이클을 간소화하여 데이터 사이언스 기법을 대규모로 사용할 수 있도록 합니다. 빅 데이터 분석 프로젝트에서 데이터 사이언스, 비즈니스 라인, IT 팀 간의 전반적인 협업을 통해 조직 전체의 효율성과 생산성을 향상시킵니다.
2. 이상을 찾아내고 조치를 취합니다.
핵심 비즈니스 시스템과 에지 모두에서 고용량 스트리밍 데이터를 분석하여 이상치를 찾고, 의사결정을 내리고, 필요한 시점에 조치를 취할 수 있도록 합니다. 데이터의 양이 끊임없이 증가하는 가운데 실시간으로 분석, 필터링, 요약 및 통찰력을 얻을 수 있으므로 이상이 더 큰 문제가 되기 전에 찾아낼 수 있습니다.
3. 운영화, 모니터, 관리, 신뢰
많은 조직들이 분석을 운영화하기 위해 고심합니다. 데이터가 표류하고 모델이 쇠퇴함에 따라 에지에서 또는 비즈니스 시스템 내에서 직접 새로운 분석 모델을 유지, 갱신하고 자동으로 배포할 수 있다면 신뢰할 수 있는 결과를 도출하고 이를 토대로 조치를 취할 수 있습니다.
4. 인텔리전스를 행동으로 연결
어디서나 모든 데이터에 대한 전반적 가시성을 확보하여, 실행 가능한 실시간 인사이트 및 인텔리전스를 토대로 최선의 의사결정을 내릴 수 있습니다. 분석을 비즈니스에 융합하고 의사결정을 자동화하여 비즈니스 성과를 개선합니다. 지속적 피드백이 기본 제공되는 폐쇄 루프(closed loop) 솔루션을 통해 더 많은 정보를 얻고, 정제하고, 인텔리전스를 구축합니다.
5. 빠르고 정확한 응답
순식간에 이벤트에 응답하고 올바른 사람이 올바른 시점에 올바른 조치를 취하여 문제를 신속히 시정할 수 있도록 합니다. 오픈 소스 기술에 기초한 소형 풋프린트의 첨단 서비리스 애플리케이션 및 에지 스코어링을 위한 마이크로서비스를 사용합니다.
데이터 분석의 영향
데이터 분석은 올바르게 활용될 때 경쟁 우위의 원천으로 될 수 있습니다. 중심적인 비전을 가지고 데이터 분석에 접근하는 조직은 디지털 전환을 주도하고 고객 경험을 개선하며 데이터 기반 기업 문화를 만들 수 있습니다. 조직은 데이터 분석을 사용하여 새로운 비즈니스 기회를 식별하고 통찰력을 사용하여 작업의 우선 순위를 지정하고 새로운 수익원을 만들 수 있습니다.
데이터 분석이 조직에 제공할 수 있는 가치를 활용하기 위해 기업은 모든 비즈니스 의사 결정에 사용하는 데이터를 결과를 최적화하고 정보에 입각한 의사 결정을 추진하는 방식으로 고려해야 합니다.
데이터 분석 이니셔티브의 수용이 점점 많아짐에 따라 조직은 기존 보고에서 더 고급 실시간 분석 솔루션으로 전환하게 될 것입니다. 디지털 혁신과 데이터 기반 조직이 우선 순위가 높아지면서 기업 내 데이터 분석 프로그램이 빠르게 발전하고 있습니다.
링크텍스트
[출처: https://www.tibco.com/ko/reference-center/what-is-data-analytics]
