기업은 더 나은 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 원시 데이터를 보다 실행 가능한 정보로 변환합니다.
빅데이터 분석은 주로 대량의 데이터를 철저하게 평가하고 그로부터 유용한 정보를 추출하는 과정이다.
사람들의 일과 생활에는 엄청난 양의 데이터가 생성된다. 서비스 제공업체와 개발자는 사람들이 이메일을 열거나, 온라인으로 누군가에게 연락하거나, 스마트폰 앱을 사용하거나, 고객 지원 담당자와 대화하거나, 온라인 구매를 하거나, 가상 비서에게 연락할 때마다 이 원시 데이터를 수집합니다. 이러한 대규모의 체계화되지 않은 데이터 클러스터를 빅데이터라고 합니다.
간단히 말해서 빅데이터는 일반적으로 엄청난 양의 데이터를 의미하며, 이러한 데이터 세트는 다양한 형태로 제공되며 다양한 출처에서 나옵니다. 데이터는 고객 분석, 금융 애플리케이션과 같은 다른 비즈니스 애플리케이션과 마찬가지로 비즈니스 조직의 중추이자 필수적인 부분입니다.
따라서 기업들은 데이터 수집의 중요성을 이해하고 있으며 점점 더 많은 원시 데이터를 수집하고 있습니다. 그러나 이것만으로는 충분하지 않습니다. 기업은 더 나은 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 원시 데이터를 보다 실행 가능한 정보로 변환해야 합니다. 여기서 빅데이터 분석이 중요한 역할을 합니다.
빅데이터 분석이란 무엇인가요?
빅데이터 분석은 주로 빅데이터를 철저하게 평가하고 그로부터 유용한 정보를 추출하는 과정입니다. "정보"라는 용어는 다양한 패턴, 링크, 고객 선호도, 시장 동향을 식별하여 기업이 더 나은 정보를 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 의미합니다.
일반적으로 데이터 분석은 기업이 데이터 세트를 평가하고 이를 유용한 것으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 그러나 빅데이터 분석은 고급 분석으로 인해 더욱 복잡한 게임입니다. 빅데이터 분석에는 가정(what-if) 분석, 통계 알고리즘, 예측 모델 등과 같은 고급 요소가 포함됩니다.
2000년부터 '빅데이터'는 비즈니스 세계에서 인기 있는 용어가 되었습니다. 비즈니스 관행은 시간이 지남에 따라 발전해 왔으며 데이터 수집은 항상 모든 비즈니스 조직의 주요 목표였습니다. 빅 데이터 분석은 원시 데이터가 최대한의 잠재력을 활용하도록 보장합니다. 하지만 문제는 빅데이터 분석이 어떻게 작동하는가입니다.
빅데이터 분석은 어떻게 작동하나요?
빅데이터 분석이란 수집된 대량의 원시 데이터를 처리, 정리, 분석하여 이를 기업의 강력한 자산으로 변환하는 것을 말합니다. 프로세스 작동 방식은 다음과 같습니다.
(1) 데이터 수집
회사마다 데이터 수집 프로세스가 다릅니다. 기술 발전 덕분에 기업은 POS(Point of Sale), 소셜 미디어, 온라인 설문조사, 고객 구매 패턴, 고객 피드백, 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션, 모바일 애플리케이션, 휴대전화 기록, 전자 데이터 등 다양한 소스로부터 조직화되지 않은 데이터 클러스터를 수집할 수 있습니다. 데이터, 이메일 등은 먼저 가능한 소스에서 원본 데이터 웨어하우스로 수집됩니다.
(2) 데이터 처리
데이터를 수집하고 저장한 후 데이터 전문가는 분석 쿼리를 위해 데이터를 분할하고 구성합니다. 일반적으로 데이터를 처리하는 방법에는 다음과 같은 두 가지가 있습니다. 일괄 처리는 시간이 지남에 따라 대량의 데이터를 처리합니다. 일괄 처리는 기업이 데이터 수집과 분석 사이에 충분한 시간을 가질 때 유용합니다.
●Steam은 소규모 데이터 배치를 처리하여 데이터 수집과 분석 사이의 지연 시간을 단축할 수 있습니다. Steam 프로세스는 배치 프로세스보다 더 복잡하고 비용이 많이 들며 경영진이 빠른 결정을 내려야 할 때 주로 사용됩니다.
(3) 데이터 클리닝
대용량 데이터 로드이든 소규모 배치 데이터이든 데이터 품질을 향상하려면 클리닝과 필터링이 필요합니다. 중복되거나 관련이 없고 형식이 잘못된 데이터는 주의 깊게 확인하고 제거하거나 설명해야 합니다. 왜? 더러운 데이터나 품질이 낮은 데이터는 오해를 불러일으킬 수 있고 통찰력의 품질에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.
(4) 데이터 분석
빅데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 데는 확실히 시간이 걸립니다. 고급 분석이 완료되면 빅데이터를 가치 있고 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 데이터 분석 기술입니다.
●데이터 마이닝. 이상 징후를 식별하고 데이터 클러스터를 생성하여 패턴과 링크를 식별함으로써 대규모 데이터 세트를 분류합니다.
●딥러닝.
딥 러닝은 기계 학습과 인공 지능을 사용하여 복잡한 데이터 클러스터에서 패턴과 유용한 정보를 찾습니다.
●예측 분석. 이 기술은 비즈니스의 과거 데이터를 사용하여 패턴을 평가하고 미래를 예측하여 위험과 위협을 최소화합니다.
빅 데이터 분석의 이점
데이터를 더 빠르게 검사하는 능력은 중요한 질문에 신속하게 답하는 데 도움이 되기 때문에 모든 비즈니스에 유익합니다.
빅 데이터 분석은 기업이 다양한 소스에서 얻은 대량의 데이터를 사용하여 기회와 위험을 식별하고 기업이 빠르고 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하기 때문에 중요합니다. 빅 데이터 분석의 이점은 다음과 같습니다.
● 비용 효율성. 기업이 비즈니스를 수행하는 더 좋고 효율적인 방법을 식별하도록 돕습니다.
●제품 개발. 고객의 요구와 욕구에 대한 더 나은 이해는 더 나은 제품 개발로 이어집니다.
●시장 통찰력. 시장 동향과 고객 구매 행동을 추적합니다.
결론
이제 디지털 시대에는 정보가 힘이기 때문에 빅데이터 분석이 비즈니스 시장에서 운용되고 있다고 해도 과언이 아니다. 빅 데이터 분석은 기업이 다양한 소스에서 수집한 대규모 데이터 세트 아래 숨겨진 진실을 발견하는 데 도움이 됩니다. 빅데이터 분석이 없다면 경쟁이 치열한 비즈니스 시장에서 성공하는 것은 꿈일 뿐입니다.