1. 시작하기 전에 명확한 분석 목표를 설정하십시오.
비즈니스에서 매일 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 테라바이트 단위의 정보를 정렬하는 것이 문제가 되고 분석 효율성이 느려질 수 있습니다. 이러한 대규모 데이터 세트는 올바르게 필터링하고 구성하는 데 더 오랜 시간이 걸립니다. 높은 대역폭을 사용하여 여러 데이터 스트림을 처리하는 기업의 경우 비즈니스 및 분석 목표를 향한 명확한 경로가 있으면 잘못된 의사 결정을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터에 대한 명확한 목표를 설정하고 관련이 없거나 불분명한 데이터 포인트를 필터링하는 매개변수를 만드는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터 세트를 사전 검사하고 노이즈를 줄여 필터링 및 분류를 더 쉽게 할 수 있습니다. 또한 특정 KPI를 측정하는 데 더 집중하여 스트림에서 올바른 데이터를 추가로 필터링할 수 있습니다.
2. 데이터 흐름 단순화 및 중앙 집중화
분석 제품군이 직면한 또 다른 문제는 여러 스트림의 서로 다른 데이터를 조정하는 것입니다. 기업에는 개별적으로 보기보다는 더 큰 전체의 일부로 보아야 하는 내부, 제3자, 고객 및 기타 데이터가 있습니다. 소스마다 고유한 형식이나 스타일을 사용할 수 있으므로 데이터를 보관하면 데이터 통찰력이 손상될 수 있습니다.
여러 데이터 스트림을 데이터 분석 소프트웨어에 연결하기 전에 첫 번째 단계는 데이터를 중앙에서 수집하고 균일하게 구성하기 위한 프로세스를 구축하는 것입니다. 이러한 중앙 집중화를 통해 데이터 분석 도구에 데이터를 원활하게 공급하는 동시에 사용자가 데이터를 찾고 조작하는 방법을 단순화할 수 있습니다. 소스 수를 줄이고 궁극적으로 보다 통합된 세트를 생성하기 위해 데이터 흐름을 설정하는 최선의 방법을 고려하십시오.
3. 저장하기 전에 데이터를 필터링하세요.
끝나지 않는 데이터는 품질과 수량에 대한 의문을 제기합니다. 더 많은 정보가 바람직하지만, 데이터가 노이즈와 관련 없는 포인트로 둘러싸여 있으면 그 유용성을 잃습니다. 새로 고치지 않은 데이터 세트로 인해 통찰력을 발견하고, 데이터베이스를 적절하게 관리하고, 나중에 정보에 액세스하는 것이 더 어려워집니다.
데이터 웨어하우징 및 액세스 전에 적절한 프로세스를 사용하여 데이터를 정리하여 깔끔한 컬렉션을 생성하는 것을 고려하세요. 관련 없는 데이터를 효과적으로 필터링하면서 데이터 관련성을 보장하는 단계를 만듭니다. 또한 낭비되는 자원을 줄이기 위해 프로세스가 최대한 자동화되었는지 확인하십시오. 데이터 분류 및 사전 분류와 같은 기능을 구현하면 데이터 필터링 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 명확한 데이터 관리 규칙 수립
데이터 관련 가장 큰 이슈 중 하나는 데이터 관리입니다. 소비자 정보, 민감한 금융 세부정보 등 많은 소스의 민감성으로 인해 누가 정보에 접근할 수 있는지에 대한 문제가 데이터 관리의 핵심 주제가 되고 있습니다. 또한 데이터 세트 및 스토리지에 대한 무료 액세스를 허용하면 운영 오류 및 삭제로 이어질 수 있으며, 이로 인해 데이터가 손상될 수 있습니다.
누가, 언제, 어떻게 데이터에 접근할 수 있는지에 대한 명확하고 모호하지 않은 규칙을 확립하는 것이 중요합니다. 계층적 권한 시스템(읽기, 읽기/쓰기, 관리)을 생성하면 오류를 줄이고 누출을 방지할 수 있습니다. 또한 다양한 그룹에 더 쉽게 액세스할 수 있는 방식으로 데이터를 정렬하면 모든 팀 구성원에 대한 권한을 설정하지 않고도 데이터 액세스를 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.
5. 동적 데이터 구조 생성
데이터 저장이 단일 데이터베이스로 축소되어 데이터 조작 방식이 제한되는 경우가 많습니다. 정적 데이터 구조는 데이터를 보유하는 데 효과적이지만 데이터를 분석하고 처리하는 데에는 제한이 있습니다. 대신, 데이터 관리자는 심층 분석을 위한 구조 생성에 더 중점을 두어야 합니다.
동적 데이터 구조는 실시간 데이터를 저장하는 방법을 제공하므로 사용자가 점을 더 잘 연결할 수 있습니다. 3D 데이터베이스를 사용하고, 데이터를 신속하게 재구성하는 방법을 찾고, 더 많은 상호 연결된 데이터 사일로를 생성하면 보다 민첩한 비즈니스 인텔리전스를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터를 격리하는 대신 데이터 액세스 및 상호 작용을 단순화하기 위해 데이터베이스 및 구조를 생성합니다.
데이터 관리 및 분석 분야는 계속 발전하고 있습니다. 분석 팀에서는 미래 지향적인 인프라를 구축하고 사용자에게 최고의 분석 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 최고의 데이터 분석 사례를 확립하고 가능한 한 이를 실행함으로써 기업은 데이터 생성에 의존하는 의사 결정 권장 사항의 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.