데이터화 – 빅데이터 시대

게시 됨: 2024-05-14
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데이터화란 무엇인가
데이터화의 동인
데이터 캡처 및 저장 분야의 기술 발전
IoT와 센서 기술의 부상
소셜 미디어와 디지털 커뮤니케이션의 확산
드라이버 연결
현실 세계에서의 데이터화 적용
소셜 미디어의 데이터화:
개인 생활의 데이터화:
비즈니스 프로세스의 데이터화:
데이터의 힘 활용
데이터 관리 모범 사례
데이터 활용도 극대화 전략
데이터 중심 문화 구축
요약하자면
자주 묻는 질문
데이터화의 예는 무엇입니까?
디지털화와 데이터화의 차이점은 무엇인가요?

우리는 모든 것이 데이터를 중심으로 돌아가는 시대에 살고 있습니다. 현대 기술과 그 기여로 인해 우리 주변의 모든 것을 정량화 가능한 데이터로 모니터링, 기록 및 분석하는 것이 가능해졌습니다. 이는 또한 기업이 이익을 얻을 수 있는 완전히 새로운 가능성의 세계를 열어줍니다. 데이터화(Datafication)는 오늘날 전체 비즈니스 현장을 변화시키고 있는 데이터 중심의 고객 중심 비즈니스 인텔리전스 관행에 가장 최근에 추가된 것입니다. 이미 빅데이터(Big Data)나 게임화(Gamification)와 같은 또 다른 유행어가 되었기 때문에 독자들에게 설명하는 데이터화 기술은 다음과 같습니다.

데이터화

데이터화란 무엇인가

우선, Datafication에 대한 공식적인 정의는 없습니다. 이는 단순히 삶의 많은 물리적 측면을 컴퓨터화된 데이터로 전환하는 과정을 의미합니다. 다크 데이터가 많이 포함된 신체 활동을 생각해 보세요. 다크데이터(dark data)는 우리에게 보이지 않지만 귀중한 정보를 많이 담고 있는 데이터를 의미합니다. 지금까지 기술의 한계로 인해 다크 데이터는 무시되어 왔으며 이를 사용 가능한 데이터로 변환하는 것은 어려운 작업이었습니다. 그러나 오늘날 데이터 과학 및 분석 스트림의 발전으로 IOT와 같은 신기술은 우리의 어두운 활동을 밝혀내고 이를 유용한 데이터로 전환할 수 있는 많은 새로운 방법을 가능하게 했습니다.

예를 들어,Fitbit은 우리가 걷는 걸음 수, 수면 시간 등과 같은 신체 데이터를 캡처한 다음 이를 우리가 소모한 칼로리 등과 같은 활용 가능한 데이터로 변환합니다.즉, 우리의 신체 활동을 데이터화하여 유용한 정보를 도출합니다.

데이터화(Datafication)는 디지털 기술을 사용하여 물리적 객체와 관련된 데이터를 분리하여 물리적 객체와 관련된 지식을 공개하는 것입니다.

우리의 일상 생활을 생각해 보십시오. 우리는 전화 통화, 소셜 미디어 참여(공유, 트윗, 게시 또는 댓글 달기), 신용 카드를 사용한 온라인 쇼핑, 보안 카메라 통과 등을 통해 많은 데이터를 생성합니다. 우리가 생성하는 데이터의 양이 우리의 행동 패턴이나 성격에 대한 정보를 이렇게 많이 담고 있다고는 결코 생각하지 못했습니다. 요즘 데이터 과학자와 광부는 새로운 기회를 창출하는 방식으로 이러한 데이터를 모니터링하고 추적하기 시작했습니다.

적절한 조사를 거친 후 시장 점유율, 제품 수익성 및 브랜드 인지도를 높이는 데 항상 관심이 있는 기업 임원에게 이러한 귀중한 정보를 전달합니다. 즉, 데이터화 기술은 기존 사업을 '데이터 기반 사업'으로 전환시키는 과정으로 설명할 수 있다. 마찬가지로 소셜 미디어 마케팅 담당자는 다양한 네트워킹 사이트에서 고객 프로필을 지속적으로 보고 연구하여 제품이나 브랜드에 대한 감정을 이해하는 데 도움이 되는 좋아요 및 싫어요 패턴을 관찰합니다.

업계 전문가들은 데이터에서 시작하여 고객의 행동과 요구 사항에 대한 보다 풍부하고 깊은 이해를 바탕으로 고객과 소통할 수 있는 비즈니스 인프라를 구축해야 한다는 의견을 가지고 있습니다.

데이터화의 동인

데이터 캡처 및 저장 분야의 기술 발전

데이터를 캡처하고 저장하는 능력의 기하급수적인 성장은 데이터화 기술의 중요한 동인이었습니다. 더 강력한 마이크로프로세서, 더 크고 더 저렴한 스토리지 솔루션(SSD 및 클라우드 스토리지 등)과 같은 하드웨어 혁신으로 인해 비용이 대폭 절감되고 데이터 저장 및 처리 효율성이 향상되었습니다. 또한, 데이터베이스 기술과 데이터 처리 소프트웨어의 발전으로 조직은 그 어느 때보다 더 효과적으로 방대한 양의 데이터를 관리할 수 있게 되었습니다.

IoT와 센서 기술의 부상

사물 인터넷(IoT)은 일상의 사물을 세상에 대한 우리의 이해를 향상시키는 데이터 생성 "사물"로 변화시켰습니다. 센서가 장착된 이러한 IoT 장치는 주변 환경에서 데이터를 수집하며, 이는 농업 관행 최적화부터 도시 계획 개선 및 주택 보안 강화에 이르기까지 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. 이러한 장치의 확산은 계속해서 엄청난 양의 데이터를 생성하여 실시간으로 정보를 수집, 분석 및 활용하는 방법의 한계를 넓히고 있습니다.

소셜 미디어와 디지털 커뮤니케이션의 확산

소셜 미디어 플랫폼과 디지털 커뮤니케이션 채널은 데이터 생성 급증에 중요한 기여를 하고 있습니다. Facebook, Twitter, Instagram, WhatsApp과 같은 플랫폼의 모든 텍스트, 이미지, 비디오 및 상호 작용은 인간 행동, 사회적 추세 및 소비자 선호도에 대한 통찰력을 수집하기 위해 분석할 수 있는 데이터 포인트를 생성합니다. 이 데이터는 고객 경험을 향상하고 대상 고객의 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 제품, 서비스 및 마케팅 전략을 맞춤화하려는 기업에 매우 중요합니다.

드라이버 연결

이러한 동인은 함께 데이터가 일상 생활에 깊이 통합되는 세상에 기여합니다. 데이터 캡처 및 저장 분야의 지속적인 기술 발전은 IoT 장치의 네트워크 확장 및 소셜 미디어의 보편화와 결합되어 우리 세계의 데이터화를 촉진합니다. 이러한 추세는 통찰력과 혁신을 위한 전례 없는 기회를 제공할 뿐만 아니라 앞으로 나아갈 때 해결해야 할 개인 정보 보호, 보안 및 데이터 관리 측면에서 새로운 과제를 제시합니다.

현실 세계에서의 데이터화 적용

  1. 소셜미디어 데이터화 :

  • 우리의 잘못된 생각에 대한 트위터
  • 우리의 직장 생활을 데이터화하는 Linkedin
  • Facebook은 친구 네트워크를 데이터화하고 있습니다.
  1. 개인 생활의 데이터화 :

  • 온라인 쇼핑 패턴(가제트, 음식 등)
  • 체크인(극장, 콘서트, GPS 위치 등)
  • 스트리밍 영화 및 TV 시리즈(Netflix, YouTube 등)
  1. 비즈니스 프로세스의 데이터화 :

  • 사물 인터넷
  • 인공지능

데이터화의 예를 들어Walmart Labs는 휴대폰 위치 데이터, 소셜 미디어 활동, 외부 날씨 및 이전 주문 세부 정보를 통해 고객 구매 패턴을 식별합니다.그들은 나중에 이 데이터를 분석하고 잃어버린 고객을 다시 찾을 수 있는 독점 제안을 보냅니다.

데이터의 힘 활용

데이터 관리 모범 사례

효과적인 데이터 관리는 데이터의 품질, 접근성 및 보안을 보장하는 데 중요합니다. 모범 사례는 다음과 같습니다.

  • 데이터 거버넌스 : 데이터 수집, 저장 및 액세스 방법을 규정하는 명확한 정책 및 표준을 수립합니다.
  • 데이터 품질 보증 : 수집된 데이터의 정확성, 완전성 및 신뢰성을 보장하는 프로세스를 구현합니다. 여기에는 부정확성을 제거하기 위한 정기적인 감사, 검증 프로세스 및 데이터 정리가 포함될 수 있습니다.
  • 데이터 보안 : 암호화, 보안 액세스 제어, 직원을 위한 정기적인 보안 교육 등 강력한 보안 프로토콜을 통해 무단 액세스 및 위반으로부터 데이터를 보호합니다.
  • 데이터 수명주기 관리 : 데이터 생성부터 삭제까지 데이터를 관리하여 데이터 스토리지를 효율적으로 구성하고 법률 및 규제 요구 사항을 준수하도록 지원합니다.

데이터 활용도 극대화 전략

데이터의 잠재력을 최대한 활용하려면 조직은 몇 가지 전략적 접근 방식을 채택해야 합니다.

  • 다양한 데이터 소스의 통합 : 다양한 소스의 데이터를 결합하여 보다 포괄적인 뷰를 제공합니다. 이는 숨겨진 패턴과 더 깊은 통찰력을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 실시간 데이터 처리 : 실시간 데이터 처리가 가능한 기술을 활용하여 시기적절한 의사 결정과 즉각적인 분석이 가능합니다.
  • 고급 분석 및 기계 학습 : 정교한 분석 기법과 기계 학습 모델을 사용하면 미래 추세를 예측하고 운영을 최적화하며 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.
  • 데이터의 민주화 : 조직 전체에서 데이터에 액세스할 수 있게 하면 부서와 개인이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 역량을 강화할 수 있습니다.

데이터 중심 문화 구축

데이터를 가치 있게 여기고 효과적으로 활용하는 문화를 조성하려면 다음과 같은 몇 가지 핵심 요소가 필요합니다.

  • 리더십 헌신 : 리더십은 조직의 전략과 의사결정 프로세스를 추진하기 위해 데이터와 분석의 사용을 옹호해야 합니다.
  • 데이터 활용 능력(Data Literacy) : 데이터 활용 능력을 향상시키기 위해 직원을 교육하고 훈련하여 데이터를 효과적으로 해석하고 사용할 수 있는 기술을 갖추도록 합니다.
  • 개방형 커뮤니케이션 : 데이터 결과와 그 의미에 대한 공개 토론을 장려하면 데이터를 중요한 자산으로 평가하는 협업 환경을 조성할 수 있습니다.
  • 데이터 기반 결과 보상 : 데이터를 기반으로 한 결정과 혁신을 인식하고 보상하면 데이터 기반 접근 방식의 중요성이 강화될 수 있습니다.

요약하자면

결론적으로, 데이터화 기술은 이전에는 볼 수 없었던 방식으로 전 세계 데이터에 혁명을 일으켰습니다. 기존 비즈니스를 분석이 중요한 역할을 하는 데이터 기반 비즈니스로 전환하고 있습니다.

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자주 묻는 질문

데이터화의 예는 무엇입니까?

데이터화의 전형적인 예는 소셜 미디어 플랫폼을 통해 사회적 상호 작용을 데이터로 변환하는 것입니다. 댓글 게시, 사진 공유, 콘텐츠 반응 등 개인이 온라인에서 상호 작용할 때마다 이러한 행동은 데이터 포인트로 변환됩니다. Facebook, Instagram, Twitter와 같은 플랫폼은 이 데이터를 수집하여 사용자 행동, 선호도 및 소셜 네트워크를 분석합니다. 이 정보는 콘텐츠를 맞춤화하고 보다 효과적으로 광고를 타겟팅하며 제품 개발에 영향을 미치는 데 사용됩니다. 이 프로세스는 일상적인 활동이 어떻게 정량화 가능한 데이터로 전환되는지 보여줄 뿐만 아니라 비즈니스 및 마케팅 전략을 추진하는 데 있어 이 데이터가 미치는 영향을 강조합니다.

데이터화의 목적은 무엇입니까?

데이터화의 목적에는 조직, 사회 및 경제가 작동하는 방식에 큰 영향을 미치는 몇 가지 주요 목표가 포함됩니다. 주요 목적은 다음과 같습니다.
  1. 향상된 의사결정 : 데이터화는 인간 생활의 여러 측면을 분석할 수 있는 데이터로 변환하여 보다 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업, 정부 및 기타 단체는 직관이나 추측이 아닌 경험적 증거에 기초하여 전략과 결정을 내릴 수 있습니다.
  2. 향상된 효율성 및 최적화 : 조직은 프로세스와 상호 작용을 데이터로 전환하여 비효율성을 식별하고 운영을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 비용 절감, 고객 경험 개선, 리소스 관리 개선으로 이어질 수 있습니다.
  3. 혁신 및 개발 : 데이터화는 통찰력을 얻을 수 있는 풍부한 정보를 제공하여 혁신을 촉진하고 새로운 제품, 서비스 및 기술 개발로 이어집니다. 또한 기존 제품을 개선할 수도 있습니다.
  4. 서비스 개인화 : 마케팅, 소매, 엔터테인먼트 등의 분야에서 데이터화는 서비스의 개인화를 가능하게 합니다. 기업은 데이터를 사용하여 개인의 선호도와 행동을 이해하고 고객의 특정 요구 사항과 욕구를 충족하도록 제품을 맞춤화합니다.
  5. 예측 기능 : 데이터화를 통해 예측 분석을 가능하게 하는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이 기능은 미래 결과를 예측하여 생명을 구하고 금전적 이익을 높이거나 범죄를 예방할 수 있는 의료, 금융, 보안과 같은 분야에서 특히 중요합니다.
  6. 사회적 통찰력 : 더 넓은 규모에서 데이터화는 사회적 추세와 대중 행동에 대한 통찰력을 제공하여 정책 입안자와 연구자가 사회적 문제를 더 잘 이해하고 적절한 대응을 할 수 있도록 돕습니다.
  7. 규정 준수 및 위험 관리 : 데이터화는 조직이 규정을 준수하고 위험을 보다 효과적으로 관리하는 데도 도움이 됩니다. 데이터를 분석함으로써 기업은 법적 표준을 준수하고 운영상의 잠재적 위험을 평가할 수 있습니다.

디지털화와 데이터화의 차이점은 무엇인가요?

"디지털화"와 "데이터화"라는 용어는 서로 관련되어 있지만 데이터 및 기술 영역에서는 서로 다른 개념입니다. 차이점은 다음과 같습니다.

디지털화란 정보를 물리적 형식에서 디지털 형식으로 변환하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 손으로 쓴 메모를 입력된 텍스트로 변환하거나, 사진을 스캔하여 디지털 이미지를 생성하거나, 아날로그 오디오 녹음을 디지털 파일로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다. 디지털화의 주요 목표는 정보를 보존하고 디지털 기술을 사용하여 보다 쉽게 ​​저장, 액세스 및 공유할 수 있도록 하는 것입니다.

반면, 데이터화(Datafication)는 다양한 활동과 상호 작용에서 얻은 데이터를 수집하고 분석하여 삶의 모든 측면을 정량화 가능한 데이터로 전환하는 프로세스입니다. 이는 단순히 정보를 디지털화하는 것 이상입니다. 데이터화에는 스마트폰을 통한 사람들의 움직임 추적, 소셜 미디어에서의 상호 작용 기록, 온라인 쇼핑 습관 기록 등 이전에는 정량화되지 않았던 프로세스와 행동에서 데이터를 추출하는 작업이 포함됩니다. 이러한 활동을 분석하여 통찰력을 얻고 서비스를 개선하며 향후 행동을 예측할 수 있는 데이터로 전환하는 데 중점을 둡니다.