그러나 빅 데이터 분석의 새로운 이점은 속도와 효율성입니다. 몇 년 전, 한 기업은 정보를 수집하고, 분석을 실행하고, 향후 의사 결정에 사용할 수 있는 정보를 발굴할 수 있었습니다. 이제 기업은 시각화 데이터를 기반으로 즉각적인 의사 결정을 내리고 민첩성을 유지하기 위해 보다 신속하게 대응할 수 있으므로 전례 없는 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
빅 데이터 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?
빅 데이터 분석은 기업이 데이터를 활용하여 새로운 기회를 잡는 데 도움이 될 수 있습니다. 우수한 데이터 분석은 보다 지능적인 비즈니스 프로세스, 보다 효과적인 운영, 더 높은 이익, 더 정확한 고객을 제공합니다. 그렇다면 빅 데이터 분석의 가치는 무엇입니까? 자, 이제 한 번 보시죠.
1. 비용 절감. Hadoop 및 클라우드 기반 분석과 같은 데이터 기술은 대량의 데이터를 저장하는 데 상당한 비용 이점을 제공하며 보다 효율적인 비즈니스 수행 방법을 결정할 수 있습니다.
2. 더 빠르고 더 나은 의사 결정. Hadoop 및 메모리 분석의 속도와 새로운 데이터 소스를 분석할 수 있는 기능을 통해 기업은 즉시 정보를 분석하고 배운 내용에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 신제품 및 서비스. 분석을 통해 고객의 요구와 만족도를 측정할 수 있는 능력은 고객에게 원하는 것을 제공할 수 있다. Davenport 는 빅 데이터 분석의 도움으로 점점 더 많은 기업들이 고객의 요구를 충족시키기 위해 신제품을 개발하고 있다고 지적했다.
작동 원리 및 핵심 기술
대용량 데이터 분석에는 정보의 가치를 극대화하기 위해 다양한 기술이 함께 작동해야 합니다. 다음은 핵심 기술 및 관련 원칙입니다.
기계 학습. 기계 학습은 기계 학습 방법을 훈련시키는 인공지능의 특정 하위 집합이다. 더 크고 복잡한 데이터를 분석하고 더 빠르고 정확한 결과, 심지어 매우 큰 모델을 제공하는 모델을 빠르고 자동으로 생성할 수 있습니다. 정확한 모델을 구축함으로써 기업은 수익성 있는 기회를 더 잘 식별하거나 알 수 없는 위험을 피할 수 있습니다.
데이터 관리. 데이터를 안정적으로 분석하기 전에 높은 품질의 관리가 필요합니다. 데이터가 기업에 유입되고 유출됨에 따라 데이터 품질 표준을 설정하고 유지하는 반복 가능한 프로세스를 구축하는 것이 중요합니다. 일단 데이터가 신뢰할 수 있게 되면, 기업은 기업 전체가 같은 페이지에 놓이도록 마스터 데이터 관리 프로그램을 구축해야 합니다.
데이터 마이닝. 데이터 마이닝 기술은 대량의 데이터를 검사하여 데이터의 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 정보는 복잡한 비즈니스 질문에 답하는 데 도움이 되는 추가 분석에 사용될 수 있습니다. 데이터 마이닝 소프트웨어의 도움으로 데이터의 모든 혼란과 반복되는 소음을 걸러내고, 관련 내용을 찾고, 이 정보를 사용하여 가능한 결과를 평가하여 현명한 의사 결정의 속도를 높일 수 있습니다.
Hadoop. 이 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크는 대량의 데이터를 저장하고 상용 하드웨어 클러스터에서 응용 프로그램을 실행할 수 있습니다. 데이터의 양이 커지고 종류가 많아지면서 비즈니스를 수행하는 핵심 기술이 되었으며, 분산 컴퓨팅 모델은 대용량 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다. 또 다른 장점은 Hadoop 의 오픈 소스 프레임워크가 무료이며 대량의 데이터를 저장하기 위해 상품 하드웨어를 사용한다는 점입니다.
메모리 분석. 하드 드라이브 대신 시스템 메모리의 데이터를 분석하여 데이터에서 즉각적인 통찰력을 얻고 빠른 조치를 취할 수 있습니다. 이 기술은 데이터 준비 및 분석 처리 대기 시간을 제거하여 새로운 시나리오를 테스트하고 모델을 만들 수 있습니다. 이는 기업이 민첩성을 유지하고 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 간단한 방법일 뿐만 아니라 반복 및 대화식 분석 시나리오를 실행할 수 있도록 합니다.
예측 분석. 예측 분석 기술은 데이터, 통계 알고리즘 및 기계 학습 기술을 활용하여 과거 데이터를 기준으로 미래 결과의 가능성을 결정합니다. 앞으로 일어날 일에 대한 최상의 평가를 제공하므로 기업들은 최선의 비즈니스 결정을 내리고 있다고 자신있게 생각할 수 있습니다. 예측 분석의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 일부는 사기 탐지, 위험, 운영 및 마케팅입니다.
텍스트 마이닝. 텍스트 마이닝 기술의 도움을 받아 웹, 주석 필드, 책 및 기타 텍스트 기반 소스의 텍스트 데이터를 분석하여 이전에는 발견되지 않았던 통찰력을 찾을 수 있습니다. 텍스트 마이닝은 기계 학습이나 자연어 처리 기술을 이용하여 문서를 정리하여 대량의 정보를 분석하고 새로운 주제와 용어 관계를 발견하는 데 도움을 줍니다.