빅 데이터 분석 – 정의, 중요한 이유 및 비즈니스에서 구현하는 방법

오늘날의 디지털 시대에서 성공하기는 어렵습니다. 비즈니스 리더는 업계, 고객의 요구, 끊임없이 변화하는 시장 혼란 및 이점에 대해 시장을 매우 잘 알고 있어야 합니다. 이러한 이벤트를 계속해서 파악하는 유일한 방법 은 빅 데이터 분석을 통합하는 것입니다 .

기계 학습, 인공 지능 및 지능형 자동화와 같은 새로운 기술의 채택이 증가함에 따라 산업 전반의 기업에서 여러 빅 데이터 분석 애플리케이션을 실험하기 시작했습니다.

2021년 말 NewVantage Partners에서 실시한 설문 조사에 따르면 IT 및 비즈니스 임원의 91.7%가 빅 데이터 및 AI 투자를 늘리고 있다고 답했으며 92.1%는 이러한 기술을 통해 막대한 비즈니스 성과를 얻고 있다고 밝혔습니다. . 이제 이러한 통계의 일부가 되려면 최고의 빅 데이터 분석 기술을 적용하는 것이 필수적입니다.

이 기사에서는 비즈니스에서 빅 데이터 분석 기술을 시작하는 기본 사항을 살펴보겠습니다. 그러나 그 전에 빅 데이터 분석이 무엇이며 비즈니스에 왜 중요한지 살펴보겠습니다.

빅 데이터 분석이란 무엇입니까?

빅 데이터 분석은 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내릴 목적으로 대량의 원시 데이터 간의 패턴, 추세 및 관계를 찾는 프로세스입니다. 스마트 장치, 웹 사용 및 고객 상호 작용 등과 같은 여러 접점에서 들어오는 데이터의 지속적인 유입으로 빅 데이터 엔지니어는 정보를 사용하고 이를 주요 비즈니스 통찰력으로 변환할 수 있습니다.

빅데이터 분석의 유형

빅데이터는 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 세 가지 유형은 빅 데이터가 작동하는 방식을 이해하는 것뿐만 아니라 비즈니스에 기술을 통합하는 것을 시작하는 데에도 중요합니다. 다음은 빅 데이터 분석의 세 가지 유형입니다.

구조화된 데이터 – 이 데이터 세트는 세트 매개변수에 따라 정의된 차원으로 구성됩니다. 이는 아키텍처에서 데이터를 쉽게 정렬하고 수집할 수 있게 해주는 유형의 숫자입니다.

비정형 데이터 – 익숙하지 않은 모델 또는 구조와 함께 제공되는 모든 데이터는 비정형 데이터 세트로 분류됩니다. 이러한 데이터 유형은 구조와 형태의 특이성이 결여되어 처리 및 분석이 어렵다.

반정형 데이터 - 이 데이터 유형은 정형 데이터 유형과 비정형 데이터 유형이 모두 혼합되어 있습니다. 특정 리포지토리로 분류되지는 않았지만 데이터세트 내에서 요소를 구별하는 중요한 태그나 정보로 구성된 것입니다.

빅 데이터의 핵심 요소

이 기술은 다음과 같은 다양한 기능과 구성 요소를 중심으로 이루어집니다.

빅 데이터 아키텍처 – 기존 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터를 저장하기 위해 빅 데이터 아키텍처에 통합됩니다. 또한 기업은 기본 형식으로 여러 데이터 세트를 저장하고 일반적으로 Hadoop, Spark 및 NoSQL 데이터베이스와 같은 빅 데이터 분석 기술을 기반으로 구축되는 데이터 레이크를 사용합니다.

빅 데이터 분석 – 빅 데이터 아키텍처는 일반적으로 보고에서 변칙 찾기와 같은 고급 분석에 이르기까지 다양한 분석 애플리케이션에 사용됩니다. 특히 머신 러닝은 비즈니스 차트를 지시하는 패턴을 찾기 위한 빅 데이터의 존재로부터 혜택을 받고 있습니다.

빅 데이터 통합 ​​– 데이터 검색, 정리 및 검증과 같은 분석 단계를 위한 정보 준비를 위해 빅 데이터에 여러 통합 기술이 채택되었습니다. 요소는 빅 데이터 프로젝트의 성공을 정의할 때 매우 중요합니다.

[ 또한 읽어 보기 : 데이터 통합이란 무엇이며 비즈니스에 왜 중요한가요? ]

빅 데이터 거버넌스 – 데이터 수집이 일관되고 데이터 표준 및 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 하려면 효율적인 데이터 거버넌스가 필요합니다. 이를 달성하기 위해 데이터 품질 관리 관행은 빅 데이터 통합의 모든 개별 단계에 통합됩니다.

이제 빅 데이터란 무엇인지에 대한 기본 사항을 정했으므로 비즈니스에서 빅 데이터 분석의 중요성을 살펴보겠습니다.

빅데이터 분석의 장점

빅 데이터 분석의 중요성은 기존 기업과 신생 기업 모두에게 나타납니다. 전자의 경우 엄청난 양의 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 되고 후자의 경우 민첩성과 빠른 데이터 중심 의사 결정을 내리는 능력을 촉진하여 도움이 됩니다.

고객 이해

빅 데이터 분석 애플리케이션은 기업에 고객에 대한 완전한 그림을 제공하는 데 도움이 됩니다. 그들이 행동하게 만드는 요인, 구매하는 제품 유형, 시기, 비즈니스와 상호 작용하는 방법, 특정 회사/제품을 다른 회사보다 선택하는 이유.

기업은 적절한 빅 데이터 분석 기술을 통해 내부 데이터, 소셜 미디어, 공개 데이터 및 브라우저 로그에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

트렌드 찾기

패턴과 행동을 식별하고 추적하는 것은 빅 데이터 분석의 또 다른 이점입니다. 비즈니스 성장이 어디로 향하고 있는지, 제품의 수요는 무엇이며 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 알려줍니다. 이 기술은 트렌드에 대한 예측에서 "본능"을 제거합니다.

빅 데이터 도구는 소셜 미디어 및 기존 미디어 세트의 추세, 고객 행동 패턴을 대조하도록 설계되었습니다. 결과적으로 타겟 광고 및 고객 유지 측면에서 사전 예방적 수준에서 에너지를 어디에 집중해야 하는지 기업에 알려줍니다.

모니터링 경쟁

전통적으로 경쟁 움직임을 이해하는 것은 비즈니스 뉴스 읽기, 프로세스에 대한 통찰력을 얻기 위해 고객인 척하는 등의 활동으로 제한되었습니다. 그러나 오늘날에는 책상을 떠나지 않고도 경쟁에 대해 필요한 모든 정보를 얻을 수 있습니다.

Google 트렌드는 브랜드의 인기를 보여줄 수 있고, 소셜 미디어는 사람들이 제품에 대해 어떻게 생각하는지 알 수 있으며, 평가 및 리뷰 웹사이트는 브랜드가 뒤처지는 부분을 보여줄 수 있습니다. 이 모든 것은 간단한 빅 데이터 분석 기술을 통해 제공됩니다.

더 나은 운영

빅데이터 기술은 비즈니스 프로세스와 운영을 최적화하기 위해 요구됩니다. 생산 라인, 고객 주문 시스템 등과 같은 데이터 집약적인 모든 비즈니스 운영에 통합함으로써 이 기술은 효율성을 정의하고, 이상을 찾아내고, 프로세스 개선이 필요한 시점을 강조하는 데 사용됩니다.

빅 데이터 분석의 이러한 이점은 소매 , 공급망 , 통신 , 의료 및 기타 유사한 산업과 같은 부문에서 많이 사용되고 있습니다.

비즈니스 모델 조정

빅 데이터 분석 응용 프로그램은 기업에서 현재 제품을 업데이트하는 동시에 신제품 및 비즈니스 라인을 제공하는 데 사용되었습니다. 방대한 시장 데이터 세트를 활용하여 기업은 고객이 무엇을 찾고 있고 어떤 기업이 고객의 요구를 충족하는지 정의할 수 있습니다. 이 정보는 차례로 새로운 제품과 비즈니스 모델을 정의하는 데 사용됩니다.

우리가 다룬 빅 데이터 분석의 장점은 기업이 빅 데이터를 사용하는 방식에 대한 표면적인 설명일 뿐입니다. 글로벌 스타트업과 확립된 비즈니스 생태계에서 이 기술이 사용되는 다른 방법이 많이 있습니다. 그러나 도메인에서 새로운 비즈니스의 경우 이러한 이점은 비즈니스에 빅 데이터 분석을 올바르게 통합한 경우에만 발생할 수 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

비즈니스에서 빅 데이터 분석을 시작하는 방법은 무엇입니까?

빅 데이터 기술이 약속하는 많은 이점을 모두 얻는 데 있어 중요한 부분은 비즈니스 모델에 빅 데이터를 통합하는 방법을 아는 것입니다.

Appinventiv에서는 고객이 빅 데이터 프로젝트 생성에 대한 도움을 요청하기 위해 방문할 때마다 이 프로세스가 발생하는 것을 보았습니다.

빅 데이터 프로젝트는 비즈니스 임원이 빅 데이터의 이점을 놓치고 있다고 확신할 때 존재합니다. 이러한 확신은 CMO와 CIO 팀이 함께 협력하여 추구해야 할 통찰력의 범위를 지정하고 만들고 이를 중심으로 분석 아키텍처를 만들도록 합니다. 다음으로, 비즈니스는 CIO 팀이 원시 데이터를 캡처하여 구조화된 정보로 변환하는 복잡한 시스템을 엔지니어링하는 소규모 IT 프로젝트를 시작합니다.

이제 분석 전문가가 빅 데이터 모델이 생성된 데이터를 처음 사용하기 시작하면 시스템의 문제를 감지하기 시작하고 반복 주기가 시작됩니다.

우리는 데이터 분석 서비스 여정에서 이러한 상황이 여러 번 발생하는 것을 목격했습니다.

예를 들어, 미국 의 선두 통신 회사를 위해 데이터 분석 플랫폼을 만들 때 첫 번째 단계는 Spark 및 Hadoop과 같은 Apache 기술을 사용하여 클라우드에 데이터를 저장하고 분석하는 것이었습니다. 데이터 통찰력에 액세스할 수 있도록 대화형 대시보드를 통해 다양한 BI 솔루션 을 배포했습니다. 결과는?

우리의 노력으로 고객 소비 데이터를 100% 처리하고 데이터 품질과 접근성을 85% 향상했습니다.

비즈니스에서 빅 데이터 분석을 시작하는 것으로 돌아가서 우리가 고객에게 조언하는 것은 첫째, 아주 작게 시작하라는 것입니다. 고객이 보고 있는 제품을 식별하고 페이지를 떠나는 것만큼 작을 수 있습니다. 이 정보는 후속 이메일이나 푸시 알림을 보내는 데 사용할 수 있습니다.

둘째, 데이터를 캡처하고 분석하는 프로세스를 만드는 대신 일회성 모델로 데이터를 캡처하는 것이 좋습니다. 테스트를 수행하는 데 필요한 특정 데이터를 캡처하는 것으로 시작하면 데이터 볼륨을 쉽게 관리할 수 있습니다. 이 단계에서 우리는 분석 엔지니어를 포함합니다. 특정 빅 데이터 모델에 대해 어떤 데이터가 필요하고 어떤 데이터를 무시해야 하는지 강조 표시할 수 있습니다.

이 두 단계를 마스터하면 비즈니스에서 빅 데이터를 훨씬 더 광범위하게 채택하는 단계로 이동할 수 있습니다. 이러한 작은 목표 단계를 통해 빅 데이터를 통합하는 것이 가장 저렴하고 빠른 방법이 될 수 있습니다. 빅 데이터에 대한 대규모 투자가 유익한 것으로 입증되는지 또는 장기적으로 어떻게 성과를 낼지 비즈니스에 명확성을 제공할 것입니다. 빅 데이터가 왜 중요한지 의문의 여지가 없지만 다른 사람들에게 이익이 되는 것이 당신에게도 같은 방식으로 이익이 되지 않을 수 있습니다. 이러한 소규모 프로토타입을 실행하면 비즈니스에 빅 데이터가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다.

셋째, 빅 데이터의 통합과 관련된 문제를 아는 것이 중요합니다. 그것들이 무엇인지 미리 알면 프로젝트 규모에 대해 계산된 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 다음은 이러한 과제 중 일부입니다.

• 데이터 관리 – 비즈니스가 성장함에 따라 수집해야 하는 데이터의 크기도 커집니다.
• 데이터 품질 유지 – 기업은 데이터를 정리하고 통찰력을 준비하는 데 많은 시간을 소비하게 됩니다.
• 데이터 보안 유지 – 개인 정보 보호 문제는 빅 데이터에서 피할 수 없는 부분입니다. 특히 대용량 데이터에 포함되어 있기 때문에 더욱 그렇습니다. 여기에서 엄격한 규정 준수 검사가 필요합니다.

이것은 비즈니스에서 빅 데이터 통합의 가장 안전한 측면 접근 방식을 강조하지만 빅 데이터 분석이 작동하는 방식을 아는 것도 마찬가지로 중요합니다. 시작하는 방법에 대한 프레임워크를 제공합니다. 기사를 마치면서 다음에 살펴보겠습니다.

빅 데이터 분석은 어떻게 작동합니까?

빅 데이터 분석은 결과로 정보에 입각한 데이터를 얻기 위해 기업에서 주로 사용하는 4단계 프로세스입니다. 그 단계는 다음과 같습니다.

데이터 수집 – 여기에서 데이터(정형, 비정형 및 반정형)는 여러 소스에서 수집되어 BI 도구가 분석할 수 있는 데이터 웨어하우스 에 저장됩니다. 일반적으로 매우 다양한 비정형 데이터에는 개별 메타데이터가 할당되어 데이터 레이크에 저장됩니다.

데이터 처리 – 데이터가 수집 및 저장되면 쿼리에 대한 결과를 얻기 위해 처리됩니다. 이를 달성하기 위해 두 가지 처리 옵션을 사용할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 큰 데이터 세트를 살펴보는 일괄 처리와 작은 데이터 일괄 처리가 처리되는 스트림 처리입니다.

데이터 정리 – 크기에 관계없이 데이터 품질을 개선하고 더 나은 결과를 얻으려면 데이터를 스크러빙해야 합니다. 이 단계에서 데이터는 동일한 컨텍스트에서 형식이 지정되고 관련 없는 모든 중복 데이터가 시스템에서 제거됩니다.

데이터 분석 – 수집된 데이터를 인사이트로 변환하는 단계입니다. 가장 널리 사용되는 데이터 분석 방법에는 데이터 마이닝 , 예측 분석 및 딥 러닝이 있습니다.

마무리!

여기에서 빅 데이터 분석을 시작하는 데 필요한 모든 정보를 얻을 수 있습니다. 통합 접근 방식은 다양할 수 있지만 최종 결과는 동일해야 합니다. 빅 데이터는 비즈니스 문제를 해결하고 복잡하게 만들지 않아야 합니다.

비즈니스에 빅 데이터 기술을 추가하고 시작하기 위한 지원을 찾고 있다면 당사 데이터 분석 팀에 문의하십시오 . 빅 데이터가 가장 유용할 수 있는 영역을 식별하고 통합 작업을 수행할 수 있도록 안내해 드리겠습니다.