데이터 애널리틱스란?

고급 애널리틱스 또는 빅 데이터 애널리틱스라고도 불리는 데이터 애널리틱스는 기존 비즈니스 인텔리전스(BI)보다 정교한 기술과 도구를 통해 데이터 또는 콘텐츠를 자율적 또는 반자동적으로 검사하여 더 깊은 통찰력을 발견하고, 예측 및 추천을 가능하게 합니다. 기술에는 데이터/텍스트 마이닝, 머신 러닝, 패턴 일치, 예측, 시각화, 시멘틱 분석, 감정 분석, 네트워크 및 클러스터 분석, 다변수 통계, 그래프 분석, 시뮬레이션, 복잡한 이벤트 처리, 신경망 등이 포함됩니다.

데이터 애널리틱스는 통찰력을 도출하기 위해 알고리즘 또는 기계적 프로세스를 적용하는 것을 포함하여 조직과 기업이 데이터에서 답을 찾고 기존 이론과 모델을 검증(또는 반증)할 수 있도록 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 데이터 애널리틱스는 연구원이 이미 가지고 있는 정보를 기반으로 결론을 도출하는 프로세스에 초점을 맞추고 있습니다. 애널리틱스의 핵심 가치 제안은 비즈니스의 추진력과 궤적에 깊은 영향을 미치는 통찰력을 제공하는 능력입니다.

데이터 애널리틱스의 이점

 

데이터 분석, 데이터 애널리틱스 및 데이터 과학의 차이점은 무엇인가요?

이것들은 모두 서로 연관되어 있지만 다 다릅니다. 데이터 분석의 초점은 프로세스와 기능입니다. 반면에 데이터 애널리틱스에는 정보, 대시보드 및 보고 기능이 포함됩니다. 마지막으로 데이터 과학은 데이터 분석을 다루지만 데이터 정리(또는 데이터 클리닝) 및 준비도 포함됩니다.

빅 데이터 애널리틱스가 중요한 이유는 무엇인가요?

기업이 데이터를 캡처하고 분석할 때 새로운 기회를 식별하고, 더 나은 비즈니스 결정을 할 수 있고, 더 효율적인 운영과 더 높은 수익을 창출할 수 있게 되고 고객을 만족시킬 수 있게 됩니다. 빅 데이터 애널리틱스는 다음과 같은 다양한 방식으로 기업을 지원합니다:

  • 시간 및 비용 절약: 데이터 애널리틱스를 통해 많은 양의 데이터를 저장하고 보다 효율적인 비즈니스 수행 방법 식별이 가능하여 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.
  • 더 빠르고 정확한 의사 결정: 새로운 데이터 소스 분석 기능에 속도와 인메모리 애널리틱스를 결합하여 기업은 실시간으로 정보를 분석하고 학습한 내용을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 제품 및 서비스 개발 강화: 애널리틱스를 사용하여 고객의 요구와 만족도를 측정함으로써 제조업체와 서비스 제공업체는 특정 고객의 요구를 해결할 수 있습니다.
 

데이터 애널리틱스 유형

  • 규범적 애널리틱스: 특정 정보 상태에 도달하거나 조건이 충족될 때 특정 조치를 권장하거나 처방하는 데 사용되는 예측 애널리틱스의 유형 또는 확장된 개념입니다.

  • 예측 애널리틱스: 빅 데이터를 분석하여 예측하고 미래 결과, 추세 또는 이벤트의 가능성을 결정합니다.
  • 진단 애널리틱스: 과거를 조사하고 특정 이벤트가 발생한 이유를 분석합니다. 일반적으로 대시보드 작업이 포함됩니다.
  • 설명 애널리틱스: 기업이 특정 작업, 프로세스 또는 일련의 트랜잭션에서 발생한 일을 이해할 수 있도록 빅 데이터를 사용 가능한 정보의 작은 덩어리로 분해하는 것을 일컫습니다.
 

산업별 데이터 애널리틱스 애플리케이션

병원과 의료 서비스 제공자는 비용을 유지하는 동시에 환자 치료를 개선해야 하는 경쟁적인 문제에 직면하고 있습니다. 데이터 및 애널리틱스를 사용하여 환자 흐름, 치료 및 병원 장비 사용을 추적 및 최적화하고 궁극적으로 효율성과 비용을 모두 개선할 수 있습니다.

데이터 애널리틱스는 모바일/웹로그와 소셜 미디어 데이터 분석을 통해 구매 경험을 최적화하여 소비자와 여행 서비스 및 숙박을 제공하는 기업 모두의 여행 경험을 개선하고 있으며, 이제 소셜 미디어 데이터 기반의 데이터 애널리틱스를 통해 맞춤형 여행 상품을 제공합니다.

컴퓨터 게임 회사는 데이터 애널리틱스를 통해 사용자가 게임 환경 내에서 관계를 형성하고 상호 작용하고 기능을 사용하는 방법을 이해합니다.

유틸리티 및 에너지 공급업체는 유틸리티 회사의 스마트 그리드 관리, 에너지 최적화, 에너지 분배 및 건물 자동화를 위해 데이터 애널리틱스를 활용합니다. 유틸리티는 네트워크에서 수백만 개의 데이터 포인트를 통합하여 엔지니어가 네트워크 모니터링을 위해 애널리틱스를 사용할 수 있도록 지원합니다.

데이터 애널리틱스에 대한 자세한 정보