Oracle 대한민국

마지막 업데이트: 2022년 4월 14일 | 0개 댓글
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예측 분석이란?

예측 분석은 빅 데이터를 분석하여 예측을 하고 미래 결과, 추세 또는 이벤트의 가능성을 알아냅니다. 비즈니스에서는 고객이 신제품 또는 프로모션에 어떻게 반응하는지, 공급망이 격심한 기상 패턴이나 수요 급증에 의해 어떤 영향을 받는지와 같은 다양한 시나리오를 모델링하는 데 사용됩니다. 예측 분석에는 모델링, 머신 러닝 및 데이터 마이닝과 같은 다양한 통계 기술이 포함됩니다.

예측 분석의 힘은 빅 데이터, 데이터 마이닝, 통계 모델링, 머신 러닝, 다양한 수학적 프로세스 등 다양한 방법과 기술에서 Oracle 대한민국 비롯되며, 매개 변수와 함께 현재 및 과거의 대량 데이터를 정렬하고, 패턴을 정확히 파악하며, 지정된 시간에 발생할 수 있는 상황을 예측합니다. 이는 기업이 위험과 기회, 행동 관계 또는 공급망 관리에 중점을 두는지 여부에 관계없이 데이터 내에서 패턴을 찾고 활용하는 데 특히 유용합니다.

신뢰성과 정확성은 판매, 재고, 스케줄링, 점유율, 수익 및 기타 여러 중요한 비즈니스 영역을 예측하는 데 사용되는 과거 도구와 최신 예측 분석을 차별화합니다. 거의 모든 시장의 조직은 예측 분석을 사용하여 마케팅 캠페인을 극대화하여 고객 구매 및 피드백을 장려하고, 신중하게 타겟팅된 행사 및 프로모션을 통해 가장 가치 있는 고객을 유지합니다.

산업별 활용 사례
수많은 산업에서 예측 분석을 사용하여 보다 효율적으로 운영하여 비용을 절감하고 수익을 증대할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 소매업체는 온라인과 매장에서 고객 경험을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 항공사, 호텔, 레스토랑은 고객의 여행 및 식사 습관에 따라 가격을 책정할 수 있습니다. 또한 예측 분석은 이전에는 가능하지 않았던 수준으로 재고 관리 및 물류 조정에 대한 정확도를 제공합니다. 예측 분석은 행동을 추적하여 사기, 사이버 공격 및 기타 범죄를 발견하고 중지할 수 있기 때문에 범죄 퇴치 도구로 널리 사용됩니다. 비정상적인 활동이 감지되면 조직은 악의적인 행위자가 공격을 시작하기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

의료 서비스 제공자는 예측 분석을 사용하여 어느 환자가 가장 위독하고, 어떤 위험성이 있으며, 가장 좋은 치료 방법이 무엇인지 알아냅니다. 의료보험을 제공하는 회사는 이러한 유형의 분석 덕분에 사기적인 보험금청구를 보다 쉽게 식별할 수 있고, 환자가 처방된 진료를 준수하는지 확인할 수 있습니다.

예측과 규범의 차이점
규범적 분석은 예측 분석보다 약간 높은 수준에서 작동하지만 여전히 예측 분석의 연장선상에 있습니다. 예측 분석은 미래에 발생할 상황을 예측하는 데 사용되는 반면, 규범적 분석은 특정 정보 상태에 도달하거나 조건이 충족될 때 특정 조치를 권장하거나 규정하는 데 사용됩니다. 알고리즘, 수학적 기술 및/또는 비즈니스 규칙을 사용하여 목표(예: 비즈니스 성능 향상)에 부합하고 다양한 요구 사항 또는 제약 조건을 인식하는 여러 가지 작업 중에서 선택합니다.

데이터 분석이란 무엇인가?

분석은 데이터에서 중요한 패턴을 검색, 해석 및 전달하는 프로세스입니다. 요약하자면, 분석 기능은 달리 감지하지 못하는 통찰력과 의미 있는 데이터를 확인하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 애널리틱스는 데이터에서 도출된 통찰력을 사용하여 조직이 판매를 늘리고 비용을 절감하며 기타 비즈니스를 개선할 수 있도록 돕는 보다 정확한 의사결정을 내리는 데 중점을 둡니다.

비즈니스 분석

모든 회사가 더 나은 성과를 원하고 더 나은 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 분석하기 때문에 오늘날 비즈니스 분석은 어디에나 있습니다. 조직은 분석자료를 통해 더 많은 것을 얻기를 원합니다. 이를 위해 더 적은 비용으로 더 많은 사람들을 위한 깊이 있는 통찰력을 빠르게 도출하고자 더 많은 데이터를 사용합니다. 이러한 목표를 달성하려면 기대하는 보안, 유연성 및 안정성으로 전체 분석 프로세스를 지원하는 강력한 클라우드 분석자료(PDF) 플랫폼이 필요합니다. 따라서 사용자가 거버넌스를 희생하지 않고 셀프 서비스 분석을 수행할 수 있도록 지원해야 합니다. 그리고 관리가 쉬워야 합니다.

그러나 엔터프라이즈급 비용과 인프라 없이 엔터프라이즈급 시스템의 이점을 어떻게 얻을 수 있을까요?

개인화, 머신 러닝 및 심층적인 도메인 지식을 사용하는 비즈니스 분석을 통해 기업은 애플리케이션, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 데이터에서 관련성 높고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 비즈니스 분석은 조치를 요구하는 완전한 프로세스여야 합니다. 통찰력이 확보되면 비즈니스는 프로세스를 재평가, 재실행 및 재구성할 수 있습니다. 중요한 것은 실행입니다.

분석 기본 사항

데이터 자체는 의미가 없습니다. 갖은 노력을 기울여 모든 내용을 배워도 이를 실행에 옮기지 않는다면, 그리고 변화하지 않는다면 모두 허사가 될 것입니다. 이용할 수 있는 모든 기술을 활용하지 않는다면, 투자 수익을 실현할 기회를 놓치게 됩니다. 오늘날 우리는 데이터가 질문에 대한 해답을 찾고, 결과를 예측하고. 새로운 패턴을 배우게 할 수 있습니다. 이것이 귀하가 보유한 데이터의 잠재력입니다.

분석의 비즈니스 가치

비즈니스의 본질이 변화하고 있으며, 이러한 변화와 더불어 새로운 경쟁 방식이 등장합니다. 기술에 능숙한 오늘날 직원의 요구 사항을 충족하려면 빠르게 가치를 창출하고 실행하는 방법이 필요합니다. 또, 사용자들에게 속도와 단순성을 제공하는 동시에 최고 수준의 데이터 품질과 보안을 유지할 수 있습니다. IT가 중추적인 역할을 담당하는 중앙 집중식 분석 플랫폼을 비즈니스 분석 전략의 토대로 삼아야 합니다. 비즈니스 계획 및 IT 주도형 계획을 결합하면 가장 최적의 방법으로 혁신을 실현할 수 있습니다.

분석 기술이 발전하면서 데이터를 통해 수익을 창출할 수 있는 새로운 기회가 열리고 있습니다. 현대화된 분석은 예측적, 자가 학습적 및 능동적으로 숨겨진 데이터의 패턴을 발견할 수 있도록 지원합니다. 이는 직관적일 뿐만 아니라 수백만 행 및 열의 데이터를 즉시 이해할 수 있도록 돕는 탁월한 가상화 기능을 포함하고 있습니다. 현대화된 분석은 모바일을 지원하며 쉽게 실행할 수 있습니다. 또한, 사용자들을 적시에, 적합한 데이터로 연결하며 추가로 교육을 받을 필요가 거의 또는 전혀 없습니다.

귀하는 경쟁업체들보다 먼저 데이터 신호를 파악하고자 할 것입니다. 분석기술은 비즈니스 환경을 상세히 파악할 수 있도록 지원합니다. 개인/기업/빅 데이터를 조합하면 데이터의 가치를 빠르게 파악하고 자신의 데이터 경험을 동료들과 공유할 수 있으며 이를 단 몇 분만에 처리할 수 있습니다.

분석 동향

끊임없이 진화하는 분석 시장에서 IT가 비즈니스 분석 이니셔티브를 단독으로 추진하는 방식에서 비즈니스와 IT가 함께 결정하는 방식으로의 근본적인 변화는 이제 새로운 표준이 되었습니다. 오늘날 대부분의 조직에서 분석의 성격이 전략적으로 바뀌었다는 것은 확실하며, 이러한 분석으로 인해 새로운 소비자가 유입되고 새로운 기대치가 형성되었습니다.

달라진 것은 결정을 실시간으로 내리고 많은 사람과 공유해야 하는 점입니다. 인력은 변화하고 있으며, 이러한 변화로 새로운 업무 수행 방식이 등장합니다. 사무실에서 교육 매뉴얼을 사용하던 시대는 지났습니다. 오늘날의 직원은 직관적인 인터페이스로 빠르게 업무를 시작하고 수행할 수 있기를 기대합니다. 그러나 여기서 끝이 아닙니다. 속도와 단순성이 핵심이지만, 비즈니스 리더들은 여전히 데이터 품질과 보안에 대해 높은 기대를 걸고 있습니다. IT가 중추적인 역할을 담당하는 중앙 집중식 분석 플랫폼은 여전히 분석 전략의 토대입니다. 비즈니스 계획 및 IT 주도형 계획을 결합하면 가장 최적의 방법으로 혁신을 실현할 수 있습니다.

클라우드에 분석을 적용하는 것은 단순한 배포 옵션 이상의 의미를 지닙니다. 이는 사람, 장소, 데이터, 시스템 간의 장벽을 허물어 사람 및 프로세스가 정보, 기술 그리고 서로 상호 작용하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다.

과거: 분석의 역사

통계를 비교하고 데이터를 분석하는 것은 선사시대로 거슬러 올라가지만, 분석을 오늘날 우리가 알고 있는 프로세스로 발전시키는 데 일조한 중요한 이정표가 몇 가지 있습니다.

1785년 William Playfair는 널리 사용되는 기본 데이터 시각화 기능인 막대 차트의 개념을 고안했습니다. 그는 수십 개의 데이터 포인트를 표시하기 위해 막대 차트를 발명했다는 이야기가 있습니다.

1812년, 지도 제작자인 Charles Joseph Minard는 나폴레옹 군대의 모스크바 진군 실패를 도표로 만들었습니다. 그는 폴란드-러시아 국경에서부터 시작하여 군대가 공급선에서 멀리 떨어진 기간과 혹독한 겨울 추위가 실패와 어떻게 연결되어 있는지를 여러 굵기의 선으로 표시한 선형지도를 만들었습니다.

1890년, Herman Hollerith는 천공 카드에 데이터를 기록하는 "tabulating machine"을 발명했습니다. 이를 통해 데이터를 더 빨리 분석할 수 있게 되어 미국 인구 조사국의 집계 과정이 7년에서 18개월로 빨라졌습니다. 이로써 데이터 수집 및 분석을 지속해서 개선해야 하는 비즈니스 요구사항이 확립되어 오늘날에도 여전히 지켜지게 되었습니다.

현재: 오늘날의 분석

1970년대와 1980년대에는 주문형 분석을 위해 데이터를 추정하는 관계형 데이터베이스(RDB) 및 표준 쿼리 언어(SQL) 소프트웨어가 탄생했습니다.

1980년대 후반, William H. Inmon은 정보에 신속하고 반복적으로 액세스할 수 있는 "데이터 웨어하우스"의 개념을 제안했습니다. 또한, Gartner 분석가인 Howard Dresner는 "비즈니스 인텔리전스"라는 용어를 만들어 비즈니스 프로세스를 더 잘 이해할 목적으로 데이터 분석을 추진하는 업계의 발판을 마련하였습니다.

1990년대, 기업은 데이터 마이닝 개념을 통해 매우 큰 데이터 세트를 분석하고 패턴을 발견할 수 있었습니다. 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트는 머신 러닝 알고리즘을 개발하고, 대규모 데이터로 작업하며, 복잡한 데이터 시각화를 만들기 위해 R과 Python과 같은 프로그래밍 언어로 몰려들었습니다.

2000년대에는 웹 검색의 혁신으로 인해 MapReduce, Apache Hadoop 및 Apache Cassandra를 개발하여 정보를 검색, 준비 및 제공할 수 있었습니다.

미래: 차세대 분석

기업이 데이터 가시성을 확보하고 더 많은 통찰력을 요구하는 것에서 벗어남에 따라 도구와 기능도 발전했습니다.

첫 번째 분석 툴 세트는 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어에서 차용한 의미 쳬계 모델을 기반으로 했습니다. 이를 통해 강력한 거버넌스, 데이터 분석 및 기능 간 조정을 확립할 수 있었습니다. 한 가지 단점은 보고서가 항상 적시에 준비되지는 않았다는 것입니다. 비즈니스 의사 결정권자는 결과가 원래 쿼리와 일치하는지 확신할 수 없었습니다. 기술적 관점에서 이러한 모델은 주로 온 프레미스에서 사용되므로 비용 효율성이 떨어집니다. 또한, 데이터가 종종 사일로에 갇히기도 합니다.

다음으로, 셀프 서비스 도구의 진화는 분석의 대상층을 더욱 광범위하게 확장했습니다. 진화된 도구를 사용함에 있어 특별한 기술이 필요하지 않았기 때문에 분석의 활용이 가속되었습니다. 이러한 데스크톱 비즈니스 분석 도구는 특히 클라우드에서 지난 몇 년 동안 인기를 얻었습니다. 비즈니스 사용자는 다양한 데이터 자산을 탐색하는 것에 흥미를 느낍니다. 사용의 용이성은 매력적이지만, 데이터를 혼합하고 단일 버전의 SSOT(Single Source of Truth)를 만드는 것은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 데스크톱 분석이 언제나 더 큰 그룹으로 확장 가능한 것은 아닙니다. 또한, 일관성 없는 정의에 취약합니다.

가장 최근의 분석 도구는 데이터 검색, 데이터 정리 및 데이터 게시를 자동으로 업그레이드하고 자동화하는 도구를 사용하여 비즈니스 인사이트의 폭넓은 혁신을 가능케 합니다. 비즈니스 사용자는 컨텍스트가 있는 모든 장치와 협업하고 정보를 실시간으로 활용하며 결과를 도출할 수 있습니다.

오늘날 대부분의 작업을 여전히 인간이 수행하고 있지만, 자동화를 지지하는 움직임은 늘어나고 있습니다. 기존 소스의 데이터는 쉽게 결합할 수 있습니다. 소비자는 쿼리를 실행하여 작업한 다음, 데이터의 시각적 표현과 상호 작용하여 인사이트를 얻고 모델을 구축하여 향후 동향이나 결과를 예측합니다. 이 모든 것은 매우 세분화된 수준에서 사람들이 관리하고 통제합니다. 데이터 수집, 데이터 검색 및 머신 러닝까지 포함함으로써 엔드유저에게 그 어느 때보다 빠른 기간 내에 더 많은 Oracle 대한민국 옵션을 제공합니다.

비즈니스 분석 수용

우리 삶의 모든 면에 스며들어 있는 데이터 분석 기술. 직원이나 재무에 관한 것이든, 고객이 좋아하고 싫어하는 것이 무엇이든, 그것이 고객의 행동에 어떤 영향을 미치는지에 관계없이 분석을 통해 답을 얻고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 분석이란 무엇인가요?

데이터 분석을 통해 기업은 프로세스와 서비스에 대한 가시성을 높이고 더 깊이 이해할 수 있습니다. 고객 경험과 고객 문제에 대한 상세한 인사이트를 제공합니다. 인사이트를 행동으로 연결하기 위해 데이터를 넘어 패러다임을 전환함으로써 기업은 개인화된 고객 경험을 만들고 관련 디지털 제품을 구축하고 운영을 최적화하고 직원 생산성을 높일 수 있습니다.

빅 데이터 분석이란 무엇인가요?

빅 데이터는 대량으로 빠르게 계속해서 생성되는 정형, 비정형, 반정형 등 다양한 데이터의 대규모 집합을 의미합니다. 빅 데이터는 일반적으로 테라바이트 또는 페타바이트 단위로 측정됩니다. 1페타바이트는 1,000,000기가바이트와 같습니다. 이를 기준으로, HD 영화 1편에 약 4기가바이트의 데이터가 들어 있다고 가정하면 1페타바이트는 영화 250,000편에 해당합니다. 대규모 데이터 세트는 수백에서 수천, 수백만 페타바이트에 달합니다.

빅 데이터 분석은 방대한 데이터 세트에서 패턴, 추세 및 관계를 찾는 프로세스입니다. 이러한 복잡한 분석에는 규모를 지원하는 특정 도구와 기술, 연산 능력 및 데이터 스토리지가 필요합니다.

빅 데이터 분석은 어떻게 작동하나요?

빅 데이터 분석은 다음과 같은 5단계로 큰 데이터 세트를 분석합니다.

1. 데이터 수집
2. 데이터 저장
3. 데이터 처리
4. 데이터 정리
5. 데이터 분석

데이터 수집

여기에는 데이터 소스 식별과 데이터 수집이 포함됩니다. 데이터 수집은 ETL 또는 ELT 프로세스를 따릅니다.

ETL – 추출, 전환, 적재
ETL에서는 생성된 데이터가 먼저 표준 형식으로 전환된 다음 스토리지에 적재됩니다.

ELT – 추출, 적재, 전환
ELT에서는 데이터가 먼저 스토리지에 적재된 다음 필요한 형식으로 전환됩니다.

데이터 저장

데이터의 복잡성에 따라 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크와 같은 스토리지로 데이터를 이동할 수 있습니다. 필요할 때 비즈니스 인텔리전스 도구에서 데이터에 액세스할 수 있습니다.

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 비교

데이터 웨어하우스는 트랜잭션 시스템과 비즈니스 애플리케이션에서 오는 관계형 데이터를 분석하도록 최적화된 데이터베이스입니다. 데이터 구조와 스키마는 빠른 검색 및 보고에 최적화되도록 미리 정의됩니다. 데이터는 사용자가 신뢰할 수 있는 "단일 정보 소스" 역할을 하도록 정제, 강화 및 전환됩니다. 데이터 예에는 고객 프로필과 제품 정보가 포함됩니다.

데이터 레이크는 추가 처리 없이 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있다는 점에서 다릅니다. 데이터 또는 스키마의 구조는 데이터가 캡처될 때 정의되지 않습니다. 이는 신중한 설계 없이 모든 데이터를 저장할 수 있음을 의미하며, 데이터의 향후 사용을 알 수 없는 경우에 특히 유용합니다. 데이터의 예로 소셜 미디어 콘텐츠, IoT 디바이스 데이터 및 모바일 앱의 비관계형 데이터가 있습니다.

조직에는 일반적으로 데이터 분석을 위해 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스가 모두 필요합니다. AWS Lake Formation과 Amazon Redshift가 데이터 요구 사항을 처리할 수 있습니다.

데이터 처리

데이터가 준비되면 분석 쿼리에서 정확한 결과를 얻을 수 있도록 데이터를 변환하고 구성해야 합니다. 이를 위한 다양한 데이터 처리 옵션이 있습니다. 데이터 처리에 사용할 수 있는 컴퓨팅 및 분석 리소스에 따라 접근 방식을 선택합니다.

중앙 집중식 처리
모든 처리는 모든 데이터를 호스팅하는 전용 중앙 서버에서 이루어집니다.

분산 처리
데이터는 서로 다른 여러 서버에 분산되고 저장됩니다.

배치 처리
데이터 조각은 시간 경과에 따라 누적되고 배치로 처리됩니다.

실시간 처리
데이터는 지속적으로 처리되며 컴퓨팅 태스크는 몇 초 만에 끝납니다.

데이터 정리

데이터 정리에는 중복, 불일치 또는 잘못된 형식과 같은 오류에 대한 스크럽이 포함됩니다. 또한 데이터 정리는 분석을 위해 원치 않는 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다.

데이터 분석

이 단계에서 원시 데이터가 실행 가능한 인사이트로 변환됩니다. 다음은 네 가지 유형의 데이터 분석입니다.

1. 기술 분석
데이터 사이언티스트는 데이터를 분석하여 데이터 환경에서 무슨 일이 일어났는지 또는 무슨 일이 일어나고 있는지 파악합니다. 파이 차트, 막대 차트, 선 그래프, 테이블 또는 생성된 내러티브와 같은 데이터 시각화를 특징으로 합니다.

2. 진단 분석
진단 분석은 문제가 발생한 이유를 이해하기 위한 심층 분석 또는 상세한 데이터 분석 프로세스입니다. 드릴다운, 데이터 검색, 데이터 마이닝, 상관 관계 등의 기술을 특징으로 합니다. 이러한 각 기술에서 원시 데이터를 분석하기 위해 여러 데이터 작업과 변환이 사용됩니다.

3. 예측 분석
예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래 추세에 대한 정확한 예측을 수행합니다. 기계 학습, 예측, 패턴 일치 및 예측 모델링과 같은 기술을 특징으로 합니다. 이러한 각 기술에서 컴퓨터는 데이터의 인과 관계 연결을 리버스 엔지니어링하도록 훈련됩니다.

4. 처방 분석
처방 분석은 예측 데이터를 한 단계 발전시킵니다. 일어날 가능성이 있는 일을 예측할 뿐만 아니라 그 결과에 대한 최적의 응답을 Oracle 대한민국 제안합니다. 다양한 선택 사항의 잠재적 영향을 분석하고 최상의 조치를 제안할 수 있습니다. 그래프 분석, 시뮬레이션, 복잡한 이벤트 처리, 신경망 및 권장 사항 엔진을 특징으로 합니다.

다른 데이터 분석 기술로 무엇이 있나요?

자연어 처리

자연어 처리는 컴퓨터가 말과 문자로 된 인간의 언어를 이해하고 응답하도록 하는 기술입니다. 데이터 분석가는 이 기술을 사용하여 구술한 기록, 음성 명령 및 채팅 메시지와 같은 데이터를 처리합니다.

텍스트 마이닝

데이터 분석가는 텍스트 마이닝을 사용하여 이메일, 트윗, 연구 및 블로그 게시물과 같은 텍스트 데이터의 추세를 파악합니다. 뉴스 콘텐츠, 고객 피드백 및 고객 이메일을 정렬하는 데 데이터 마이닝을 사용할 수 있습니다.

센서 데이터 분석

이상치 분석

데이터 분석을 자동화할 수 있나요?

예, 데이터 분석가는 프로세스를 자동화하고 최적화할 수 있습니다. 자동화된 데이터 분석은 컴퓨터 시스템을 사용하여 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 분석 태스크를 수행하는 방식입니다. 이러한 메커니즘은 복잡성이 다양합니다. 즉, 간단한 스크립트 또는 코드 줄에서 데이터 모델링, 기능 검색 및 통계 분석을 수행하는 데이터 분석 도구에 이르기까지 다양합니다.

예를 들어, 사이버 보안 회사는 자동화를 사용하여 방대한 웹 활동에서 데이터를 수집하고 추가 분석을 수행한 다음 데이터 시각화를 사용하여 결과를 보여주고 비즈니스 결정을 지원할 수 있습니다.

데이터 분석을 아웃소싱할 수 있나요?

예, 회사는 데이터 분석을 위해 외부 도움을 받을 수 있습니다. 데이터 분석을 아웃소싱하면 경영진이 비즈니스의 다른 핵심 운영에 집중할 수 있습니다. 전담 비즈니스 분석 팀은 해당 분야의 전문가입니다. 그들은 최신 데이터 분석 기술을 알고 있으며 데이터 관리의 전문가입니다. 즉, 데이터 분석을 보다 효율적으로 수행하고, 패턴을 식별하고, 미래 추세를 성공적으로 예측할 수 있습니다. 그러나 아웃소싱 시 지식 이전 및 데이터 기밀성으로 인해 비즈니스 문제가 발생할 수 있습니다.

데이터 분석으로 고객 인사이트 향상

다음과 같은 다양한 고객 데이터 소스의 데이터 세트에 대해 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

• 타사 고객 설문조사
• 고객 구매 로그
• 소셜 미디어 활동
• 컴퓨터 쿠키
• 웹 사이트 또는 애플리케이션 통계

분석을 통해 고객 선호도, 웹 사이트의 인기 페이지, 고객이 탐색하는 데 걸리는 시간, 고객 피드백, 웹 사이트 양식과의 상호 작용과 같은 숨겨진 정보를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객의 요구에 효율적으로 대응하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

사례 연구: Nextdoor가 데이터 분석을 사용하여 고객 경험을 개선한 방법

Nextdoor는 신뢰할 수 있는 연결과 유용한 정보, 상품, 서비스의 교환을 위한 이웃 허브입니다. 지역 사회의 힘으로 Nextdoor는 사람들이 더 행복하고 의미 있는 삶을 살 수 있도록 돕습니다. Nextdoor는 Amazon 분석 솔루션을 사용하여 고객 참여와 권장 사항의 효율성을 평가했습니다. 데이터 분석을 통해 고객은 더 나은 연결을 구축하고 실시간으로 관련성이 더 높은 콘텐츠를 볼 수 있었습니다.

효과적인 마케팅 캠페인을 알려주는 데이터 분석

데이터 분석은 마케팅, 제품 개발, 콘텐츠 생성 및 고객 서비스에서 추측을 없앱니다. 이를 통해 기업은 대상 콘텐츠를 배포하고 실시간 데이터를 분석하여 미세 조정할 수 있습니다. 데이터 분석은 또한 마케팅 캠페인이 어떻게 수행되고 있는지에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 타겟팅, 메시지 및 크리에이티브는 모두 실시간 분석을 기반으로 조정할 수 있습니다. 분석은 전환을 늘리고 광고 낭비를 줄이기 위해 마케팅을 최적화할 수 있습니다.

사례 연구: Zynga가 데이터 분석을 사용하여 마케팅 캠페인을 강화한 방법

Zynga는 Words With Friends, Zynga Poker, FarmVille 등의 인기 게임을 출시한 세계에서 가장 성공한 모바일 게임 회사 중 하나입니다. 전 세계에서 10억 명이 넘는 플레이어가 이들 게임을 설치했습니다. Zynga의 수익은 인앱 구매에서 나오므로 Amazon Kinesis Data Analytics를 사용하여 실시간 게임 내 플레이어 행동을 분석하여 보다 효과적인 게임 내 마케팅 캠페인을 계획합니다.

데이터 분석으로 운영 효율성 향상

기업은 데이터 분석을 통해 프로세스를 간소화하고 손실을 줄이고 수익을 높일 수 있습니다. 예측 유지 보수 일정, 최적화된 직원 명단, 효율적인 공급망 관리는 비즈니스 성과를 기하급수적으로 향상시킬 수 있습니다.

사례 연구: BT Group이 데이터 분석을 사용하여 운영을 간소화한 방법

BT Group은 180개국의 고객에게 서비스를 제공하는 영국 최고의 통신 및 네트워크입니다. BT Group의 네트워크 지원 팀은 Amazon Kinesis Data Analytics를 사용하여 네트워크에서 영국 전역에서 이루어진 통화를 실시간으로 확인했습니다. 네트워크 지원 엔지니어와 오류 분석가는 시스템을 사용하여 네트워크의 문제를 발견하고 대응하며 성공적으로 해결합니다.

사례 연구: Flutter가 데이터 분석을 사용하여 게임 운영을 가속화한 방법

Flutter Entertainment는 세계 최대의 온라인 스포츠 및 게임 제공업체 중 하나입니다. 그들의 임무는 안전하고 책임감 있고 지속 가능한 방식으로 1,400만 명이 넘는 고객에게 엔터테인먼트를 제공하는 것입니다. 지난 몇 년 동안 Flutter는 대부분의 소스 시스템에서 점점 더 많은 데이터를 수집했습니다. 볼륨과 지연 시간의 조합으로 인해 지속적인 문제가 발생합니다. Amazon Redshift는 Flutter가 늘어나는 요구 사항과 일관된 최종 사용자 경험에 맞게 확장할 수 있도록 지원합니다.

데이터 분석으로 제품 개발 정보 제공

조직은 데이터 분석을 사용하여 제품 개발을 위한 새로운 기능을 식별하고 우선순위를 지정합니다. 그들은 고객 요구 사항을 분석하고, 더 짧은 시간에 더 많은 기능을 제공하고, 더 빠르게 신제품을 출시할 수 있습니다.

사례 연구: GE가 데이터 분석을 사용하여 제품 제공을 가속화한 방법

GE Digital은 General Electric의 자회사입니다. GE Digital은 다양한 업종에서 많은 소프트웨어 제품과 서비스를 보유하고 있습니다. Proficy Manufacturing Data Cloud라는 제품이 있습니다. Amazon Redshift는 고객에게 더 많은 기능을 제공할 수 있게 데이터 변환 및 데이터 지연 시간을 크게 개선할 수 있도록 지원합니다.

데이터 분석으로 데이터 작업 조정 지원

데이터 분석은 마이그레이션, 준비, 보고 및 통합과 같은 여러 데이터 태스크에 자동화를 도입합니다. 수동의 비효율성을 제거하고 데이터 작업을 완료하는 데 필요한 시간과 공수를 줄입니다. 이는 조정을 지원하고 새로운 아이디어를 빠르게 확장할 수 있도록 합니다.

사례 연구: FactSet이 데이터 분석을 사용하여 클라이언트 통합 프로세스를 간소화한 방법

FactSet의 사명은 콘텐츠와 분석 모두를 위한 최고의 개방형 플랫폼이 되는 것입니다. 데이터 이동에는 대규모 프로세스, 클라이언트 측의 여러 팀원, FactSet 측의 여러 개인이 포함됩니다. 문제가 있을 때마다 프로세스의 어느 부분에서 데이터 이동이 잘못되었는지 파악하기 어려웠습니다. Amazon Redshift는 프로세스를 간소화하고 FactSet의 클라이언트가 더 빠르게 조정하고 요구 사항을 충족하기 위해 더 많은 데이터를 가져올 수 있도록 지원했습니다.

AWS는 데이터 분석에 관해 어떤 도움을 줄 수 있나요?

AWS는 포괄적이고 안전하며 확장 가능하고 비용 효율적인 데이터 분석 서비스를 제공합니다. AWS 분석 서비스는 모든 데이터 분석 요구 사항에 부합하며 모든 규모와 산업의 조직이 데이터로 비즈니스를 재창조하도록 지원합니다. AWS는 데이터 이동, 데이터 스토리지, 데이터 레이크, 빅 데이터 분석, 기계 학습 등 최고의 가격 대비 성능을 제공하는 목적별 서비스를 제공합니다.

• Amazon Kinesis Data Analytics는 Apache Flink를 통해 실시간으로 스트리밍 데이터를 변환하고 분석할 수 있는 간소화된 방법입니다. 고급 분석을 위해 스트리밍 데이터를 필터링, 집계 및 변환하는 기본 기능을 제공합니다.

• Amazon Redshift를 사용하면 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크에서 엑사바이트 규모의 정형 데이터 및 반정형 데이터를 쿼리하고 결합할 수 있습니다.

• Amazon QuickSight는 클라우드용 구축형 확장 가능한 서버리스의, 임베드 가능 기계 학습 기반 비즈니스 인텔리전스(BI) 서비스입니다. QuickSight를 사용하면 기계 학습 기반 인사이트가 포함된 대화형 BI 대시보드를 쉽게 만들고 게시할 수 있습니다.

• Amazon OpenSearch Service를 사용하면 대화형 로그 분석, 실시간 애플리케이션 모니터링, 웹 사이트 검색 등을 쉽게 수행할 수 있습니다.

다음을 사용하여 디지털 트랜스포메이션 여정을 시작할 수 있습니다.

• AWS Data Lab – 데이터 및 분석 이니셔티브를 가속화하기 위한 고객과 AWS 기술 리소스 간의 공동 엔지니어링 계약입니다.

분석 기술이란 무엇입니까?

연구 과학자가 페트리 접시를 조사하고 있습니다.

분석 기술은 정보를 수집하고 분석하는 능력을 의미하며, 문제 해결 , 결정을 내립니다. 이러한 기술을 보유한 직원은 회사의 문제를 해결하고 전반적인 생산성과 성공을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

분석 기술 및 작동 방식에 대해 자세히 알아보십시오.

분석 기술이란 무엇입니까?

고용주는 문제를 조사하고 시기 적절하고 효율적인 방식으로 이상적인 솔루션을 찾을 수 있는 능력을 갖춘 직원을 찾습니다. 문제를 해결하는 데 필요한 기술을 분석 기술이라고 합니다.

패턴을 감지하고, 브레인스토밍하고, 관찰하고, 데이터를 해석하고, 새로운 정보를 통합하고, 이론화하고, 사용 가능한 여러 요소와 옵션을 기반으로 결정을 내릴 때 분석 기술을 사용합니다.

명확하고 체계적인 접근 방식이나 보다 창의적인 기술을 통해 솔루션에 도달할 수 있습니다. 문제를 해결하는 두 가지 방법 모두 분석 기술이 필요합니다.

분석 기술의 작동 방식

대부분의 작업 유형에는 분석 기술이 필요합니다. 솔루션이 명확하지 않거나 여러 변수가 있는 문제를 해결하는 데 사용합니다.

당신이 식당의 매니저이고 지난 2주 동안 음식에 대한 예산을 초과했다고 가정해 봅시다. 메뉴와 고객이 주문한 음식을 공급업체의 식비와 함께 검토합니다.

지난 2주 동안 해산물 가격이 인상되었음을 알 수 있습니다. 공급업체와 이야기하면 날씨로 인해 공급망에 차질이 생겼다고 설명합니다. 보상하기 위해 비용을 늘렸습니다. 비용을 낮추기 위해 해산물 주문을 줄이고 요리사와 협력하여 다른 단백질 옵션을 활용하는 새로운 특선 요리를 개발하기로 결정했습니다.

이 예에서는 분석 기술을 사용하여 다양한 소스의 데이터를 검토하고, 새로운 정보를 통합하고, 관찰을 기반으로 결정을 내렸습니다.

분석 기술의 유형

기사에 설명된 대로 5가지 유형의 분석 기술에 대한 그림.

이력서에서 강조할 최고의 분석 기술은 지원하는 직책에 따라 다릅니다. 다음은 고려해야 할 5가지 기술입니다.

의사 소통

결과를 공유하고 구현할 수 없는 경우에만 분석이 진행됩니다. 보고 있는 패턴과 결론 및 권장 사항을 논의하려면 효과적인 의사 소통자가 되어야 합니다.

분석적 의사소통 기술에는 다음이 포함됩니다.

정보를 분석하려면 다른 사람들이 찾지 못할 수도 있는 데이터의 추세를 찾아내는 창의적인 안목이 필요한 경우가 많습니다. 문제 해결에 있어 창의성도 중요합니다. 분명한 해결책이 항상 최선의 선택은 아닙니다. 강력한 분석 기술을 가진 직원은 큰 문제에 대한 효과적인 솔루션을 찾기 위해 틀을 벗어나 생각합니다.

창의적 기술에는 다음이 포함됩니다.

비판적 사고

비판적 사고는 정보를 평가한 다음 발견한 내용을 기반으로 결정을 내리는 것을 말합니다. 비판적 사고는 직원이 회사의 문제를 해결하는 데 도움이 되는 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 다음이 포함될 수 있습니다.

데이터 분석

경력 분야가 무엇이든 분석을 잘한다는 것은 많은 양의 데이터를 조사하고 해당 데이터의 추세를 식별할 수 있다는 것을 의미합니다. 최고 의사 결정권자에게 패턴을 강조 표시하여 정보를 이해하기 위해 단순히 정보를 읽고 이해하는 것 이상을 해야 합니다.

다양한 유형의 데이터 분석이 있지만 오늘날 직장에서 가장 일반적인 몇 가지 유형은 다음과 같습니다.

  • 비즈니스 분석
  • 강점, 약점, 기회 및 위협(SWOT) 분석
  • 비용 분석
  • 신용 분석
  • 비판적 분석
  • 기술 분석
  • 재무 분석
  • 산업 연구
  • 정책분석
  • 예측 분석
  • 처방적 분석
  • 공정 분석
  • 정성적 분석
  • 정량 분석
  • 투자 수익률(ROI) 분석

문제를 해결하기 전에 문제에 대해 더 많이 배워야 하므로 필수 분석 기술은 데이터를 수집하고 주제를 조사할 수 있는 것입니다. 여기에는 스프레드시트 검토, 온라인 조사, 데이터 수집 및 경쟁사 정보 보기가 포함될 수 있습니다.

분석 연구 기술에는 다음이 포함됩니다.

분석적 사고는 소프트 스킬 , 그러나 분야별, 기술적 유형의 분석은 어려운 기술입니다. 둘 다 이력서와 면접에서 강조되어야 합니다.


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