빅 데이터 분석: 왜 중요한가요?
게시 됨: 2022-09-20발견되지 않은 패턴, 상관 관계 및 기타 통찰력을 찾기 위해 빅 데이터 분석을 사용하여 대량의 데이터를 분석합니다. 오늘날의 기술을 사용하면 데이터를 신속하게 분석하고 통찰력을 얻을 수 있지만 기존의 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하면 이 프로세스가 더 오래 걸리고 덜 효과적입니다.
기업의 가장 중요한 자원은 데이터입니다. 데이터는 항상 깨어 있습니다. 모든 웹 사이트, 전화, 센서 및 기타 장치에서 매초 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 데이터가 유용한지 여부에 관계없이 일반적으로 나중에 사용할 수 있도록 데이터를 보존합니다. 통계를 보면 매일 250경 바이트 이상의 데이터가 생성됩니다. 이 경우 많은 빅 데이터 문제가 있지만 비즈니스는 성공이 데이터에서 통찰력을 얻는 방법을 이해하는 데서 온다는 것을 발견했습니다.
빅데이터 분석의 발전과 역사
빅 데이터에 대한 아이디어는 한동안 존재해 왔으며 이제 대부분의 기업은 운영에 입력되는 모든 데이터를 캡처함으로써(아마도 실시간으로) 분석을 사용하여 데이터에서 중요한 가치를 추출할 수 있음을 인식하고 있습니다. 인공 지능과 같은 고급 방법을 채택할 때 특히 그렇습니다. 그러나 "빅 데이터"라는 용어가 만들어지기 훨씬 전인 1950년대에도 기업은 패턴과 통찰력을 찾기 위해 기본 분석(기본적으로 스프레드시트의 숫자를 수동으로 검토)을 사용했습니다.
속도와 효율성은 빅 데이터 분석의 두 가지 주요 장점입니다. 불과 몇 년 전만 해도 기업은 데이터를 수집하고, 분석을 실행하고, 미래의 결정을 알리는 데 활용할 수 있는 지식을 발견했습니다. 기업은 이제 실시간으로 데이터를 수집하고 빅데이터를 분석하여 보다 뛰어난 지식으로 신속하게 선택을 할 수 있습니다. 조직은 민첩성을 유지하면서 더 빠르게 운영할 수 있어 이전에는 없었던 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
빅 데이터 분석: 왜 중요한가요?
조직은 데이터를 활용하고 빅 데이터 분석을 사용하여 새로운 기회를 찾을 수 있습니다. 그 결과 더 현명한 회사 결정, 더 효과적인 운영, 더 큰 수익성, 더 행복한 고객이 됩니다. 빅 데이터를 정교한 분석과 결합하는 기업은 다음과 같은 다양한 방식으로 이점을 얻습니다.
- 저렴한 비용: 막대한 양의 데이터를 유지하는 데 드는 비용의 경우 클라우드 기반 분석과 같은 빅 데이터 기술은 해당 비용을 크게 줄일 수 있습니다(예: 데이터 레이크). 또한 빅 데이터 분석은 기업이 보다 효과적으로 운영하는 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.
- 더 빠르고 더 나은 의사 결정 : 기업은 인메모리 분석의 속도와 IoT의 스트리밍 데이터와 같은 새로운 데이터 소스를 검사할 수 있는 용량으로 인해 신속하게 정보를 평가하고 교육에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
- 신선한 상품과 서비스를 만들고 홍보합니다 . 기업은 분석을 사용하여 고객의 요구 사항과 만족도 수준을 파악함으로써 고객이 원할 때 고객이 원하는 것을 제공할 수 있습니다. 빅 데이터 분석은 더 많은 기업이 고객의 변화하는 요구에 부응하는 최첨단 신제품을 만들 수 있는 기회를 제공합니다.
빅 데이터 및 스마트 분석은 어떻게 작동합니까?
핵심 기술
빅 데이터 분석은 다양한 기술에 걸쳐 있습니다. 물론 빅 데이터는 고급 분석의 이점을 누릴 수 있지만 실제로는 다양한 기술이 결합되어 데이터의 가치를 극대화합니다. 주요 수치는 다음과 같습니다.
클라우드 컴퓨팅
구독 기반 제공 모델인 클라우드 컴퓨팅은 성공적인 빅 데이터 분석에 필요한 확장성, 빠른 제공 및 IT 효율성을 제공합니다. IT 요구 사항을 변화하는 비즈니스 목표와 통합하는 데 있어 많은 실용적이고 예산적인 장애물을 제거하므로 모든 규모의 조직이 흥미롭게 생각합니다.
데이터 관리
성공적으로 평가되기 전에 데이터는 고품질이고 잘 관리되어야 합니다. 데이터가 지속적으로 조직에 들어오고 나가기 때문에 데이터 품질에 대한 표준을 만들고 유지하기 위한 반복 가능한 절차를 갖는 것이 중요합니다. 데이터를 신뢰할 수 있게 되면 회사는 전체 회사를 통합할 수 있는 마스터 데이터 관리 프로그램을 설정해야 합니다.
데이터 수집
이러한 기술은 대용량 데이터를 다루는 전문가가 데이터에서 패턴을 발견하는 데 도움이 되는 것으로 알려져 있습니다. 이 정보는 특히 복잡한 비즈니스 쿼리 및 질문에 답하는 추가 분석에도 사용됩니다. 데이터 마이닝 소프트웨어는 또한 데이터의 혼란스럽고 반복적인 노이즈를 통해 전환하고 관련성을 강조하며 동일한 정보를 사용하여 결과를 평가하는 데 도움이 됩니다. 또한 정보에 입각한 결정을 내리는 속도를 가속화합니다.
데이터 저장고
이 기술은 Data Lake 및 Data Warehouse를 포함합니다. 비즈니스 사용자와 데이터 사이언티스트가 필요에 따라 데이터에 액세스하고 사용하기 위해서는 방대한 양의 정리된 데이터와 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있어야 합니다. 데이터 레이크는 처리되지 않은 방대한 양의 원시 데이터를 원래 형식으로 빠르게 흡수합니다. 소셜 미디어의 음성, 스트리밍 오디오 및 이미지 콘텐츠와 같은 비정형 빅 데이터를 보관하는 데 적합합니다. 중앙 데이터베이스에서 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터를 많이 보관합니다. 많은 기업에서 두 가지 보완적인 스토리지 기술을 모두 사용합니다.
인 메모리 분석
하드 드라이브가 아닌 시스템 메모리에서 데이터를 검사하여 데이터에서 얻은 통찰력에 따라 신속하게 조치를 취할 수 있습니다. 이 기술은 조직이 민첩성을 유지하고 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 것을 간단하게 만듭니다. 또한 반복 및 대화형 분석 시나리오를 실행할 수 있습니다. 이 기술은 데이터 준비 및 분석 처리 대기 시간을 제거하여 새로운 시나리오를 테스트하고 모델을 생성할 수 있습니다.
기계 학습
이제 더 크고 더 복잡한 데이터를 분석하고 더 빠르고 더 정확한 답변을 제공할 수 있는 모델을 신속하고 자동으로 생성할 수 있습니다. 기계 학습은 기계에 학습 방법을 가르치는 AI의 특수 하위 집합입니다. 또한 정확한 모델을 생성함으로써 회사는 수익성 있는 가능성을 발견하거나 미확인 위협을 피할 수 있는 더 나은 기회를 갖게 됩니다.
자세히 보기: 빅 데이터 분석 아웃소싱: 분석을 통한 비즈니스 의사 결정 개선
예측 분석
데이터, 통계 알고리즘 및 기계 학습 기술은 모두 예측 분석 기술에서 과거 데이터를 기반으로 미래 이벤트의 가능성을 계산하는 데 사용됩니다. 이 모든 것은 미래에 일어날 일에 대한 가장 큰 예측을 제공하여 기업이 실현 가능한 최고의 비즈니스 결정을 내리고 있다는 확신을 가질 수 있도록 합니다. 예측 분석은 사기 탐지, 위험, 운영 및 마케팅 분야에서 자주 사용됩니다.
결론
기업은 이미 데이터 기반 경제에서 데이터로부터 상업적 가치를 도출하기 시작했습니다. 사물 인터넷의 도입으로 더 나은 분석과 확장된 연결성을 통해 기업은 엄청난 데이터 기반 기회를 활용할 수 있었습니다. 빅 데이터 솔루션은 기업이 상황 인식을 개선하고 현명한 결정을 내리며 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다.