고급 분석이란?
고급 분석은 기존의 비즈니스 인텔리전스 (BI) 도구의 기능을 능가하는 예측 모델링, 통계 방법, 머신 러닝 및 공정 자동화 기술을 사용하여 데이터 또는 비즈니스 정보를 분석합니다. 성숙한 분석 방법을 포함하는 데이터 사이언스를 활용하여 미래의 추세를 예측하고 잠재적인 이벤트의 가능성을 예측합니다. 기본 BI 및 분석은 비즈니스의 개요만 제공할 수 있지만 고급 분석은 미래의 추세 또는 결과를 예측하여 비즈니스에 대한 이해를 심화시킬 수 있는 기능을 제공합니다. 고급 분석 기능을 통해 기존 리어뷰 BI로는 해결할 수 없는 다양한 문제를 해결할 수 있으므로 미래를 위한 보다 강력한 전략적 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
한 개 학문으로서 고급 분석은 예측 분석 및 처방 분석을 모두 포함하고 확장합니다. 예측 모델링 기능을 갖춘 분석 소프트웨어에는 종종 사용자 환경에 내장된 통계 분석 기능이 포함됩니다. 이러한 기능에는 계산된 열, 시각화에 식을 삽입하는 기능 및 기타 고급 통계 기능이 포함될 수 있습니다. 고급 분석을 통해 기업은 예측 모델을 생성하고 이를 사용자 친화적인 인터페이스에 삽입하여 비즈니스에 적용할 수 있습니다.
고급 분석의 가치는 무엇입니까?
고급 분석은 비즈니스에 데이터 자산을 운영하고 더 많은 가치를 얻을 수 있는 방법을 제공합니다. 여기에는 예측 분석 또는 추천 엔진의 사용이 포함될 수 있습니다. 고급 분석은 많은 기업들이 데이터웨어 하우스에 저장된 데이터나 비즈니스 운영에 의해 생성된 실시간 데이터이든 간에 데이터를 통해 가치를 창출할 수 있는 잠재적인 방법을 나타냅니다. 고급 분석 도구를 사용하는 기업은 지식 발견을 기반으로 미래 이벤트 가능성을 알 수 있으므로 보다 반복 가능한 비즈니스 결과를 더욱 신뢰하게 됩니다. 고급 분석은 기존의 리어뷰 BI 보고에서는 불가능했던 더 복잡한 비즈니스 문제를 해결합니다.
고급 분석과 함께 자주 사용되는 일부 기술에는 데이터 마이닝, 머신 러닝, 데이터 시각화 , 감정 분석, 네트워크 및 클러스터 분석, 예측, 패턴 매칭, 복잡한 이벤트 처리 등이 있습니다. 이러한 기술의 전부 또는 일부를 사용하여 회사 데이터를 탐색하고 모델링함으로서 실행 가능한 통찰력을 기반으로 비즈니스를 개선할 수 있습니다.
일부 고급 분석 기술 또는 기능은 무엇입니까?
고급 분석에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다:
- 예측 분석: 과거 데이터를 기반으로 통계 모델링(회귀 모델) 및 머신 러닝(ML) 기술을 사용하여 미래 비즈니스 결과에 대한 예측을 수행하는 데 사용되는 데이터 분석입니다.
- 클러스터링: 데이터 클러스터링은 그룹 내 사물 간의 유사성을 기반으로 사물을 그룹화하는 프로세스입니다.
- 계산: 고급 분석에서 시각화에 대한 집계, 표현과 같은 다양한 계산 도구를 사용할 수 있습니다.
- 통계적 기능: 클러스터링, 상자 그림, 비교 원, 범주형 변수 간의 관계(카이제곱)를 포함한 고급 분석을 수행하려면 통계적 기능을 갖는 것이 중요합니다.
- 머신 러닝 : 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 학습하여 복잡한 패턴을 식별하고 매우 정확한 예측을 할 수 있는 세부 모델을 생성합니다. 마이크로 세분화, 개인화, 복잡한 프로세스의 근본 원인 분석, 사기 탐지 및 고객 이탈과 같은 사용 사례에 매우 적합합니다.
오늘날 고급 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?
대부분의 회사가 기존의 BI 도구만으로 충분했지만 오늘날 경영진은 BI 투자에 대한 투자 수익(ROI)을 높이기 위해 고급 분석으로 전환하고 있습니다. 왜 그런 것일까요? 오늘날 고급 분석이 그렇게 많은 기업에 매혹적인 이유는 무엇입니까?
매일 엄청난 양의 데이터가 생성됨에 따라 기업들은 이러한 모든 데이터를 활용할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 고급 분석을 통해 기업은 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 기업은 고급 분석을 통해 운영을 최적화하고 혁신하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 고급 분석은 고객 분석, 예측 분석 및 통계 모델링을 개선함으로써 기업이 의사 결정을 개선하며 경쟁이 치열하고 빠르게 변화하는 시장에 보조를 맞출 수 있도록 지원합니다. 기존의 분석 및 BI 도구가 제대로 작동하지 않는 경우 고급 분석은 회사를 미래의 성공으로 이끕니다.
고급 분석의 이점
실제 비즈니스 가치에 기여하는 다음의 이점은 조직이 성공적인 고급 분석 프로그램을 얻을 수 있는 가장 큰 이점입니다:
- 미래 예측: 고급 분석을 사용하는 조직은 미래 결과에 대해 더 큰 확신을 가지고 신속하게 행동할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 시장 동향, 고객 선호도 및 주요 비즈니스 활동에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 고급 분석을 구현하면 기업이 시장 상황을 더 빨리 평가하고 경쟁사보다 먼저 변화에 대응하여 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
- 위험 감소: 고급 분석을 통해 보다 정확한 예측을 할 수 있으므로 기업은 부정확한 예측을 바탕으로 한 고비용의 위험한 결정을 내리지 않아도 됩니다. 고급 분석을 통해 기업은 과거, 현재 및 미래를 포괄적으로 파악하여 위험을 더 잘 파악하고 관리할 수 있습니다.
- 문제 예측 및 해결: 고급 분석을 통해 기업은 기존 BI로는 불가능한 문제를 해결할 수 있습니다. 가능성에 기초하여, 더 나은 비즈니스 결과를 얻기 위한 조치를 규정할 수 있습니다.
고급 분석의 일부 사용 사례는 무엇입니까?
기업에서 이미 기존 BI 도구를 사용하고 있다면 고급 분석에서도 이점을 얻을 수 있을 것입니다. 고급 분석을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다:
- 공급망 최적화: 글로벌 기업은 시장 수요, 고객 선호도 및 가격 변동을 포함한 시장 상황의 변화에 신속하게 대응할 수 있는 공급망을 필요로 합니다. 고급 분석을 통해 특히 제조 시 유통 비용을 절감하고, 지연 또는 기계 고장을 방지하며, 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
- 마케팅 분석: 고객을 이해하는 것은 그 어느 때보다 어려운 일이며 적시에 적절한 방법으로 고객을 대상으로 판매 및 마케팅을 수행하는 것은 큰 도전이 될 수 있습니다. 고급 분석을 통해 기업은 맞춤화된 판매 및 마케팅 캠페인을 생성하여 비효율적인 전략에 대한 지출을 줄이고 상향 판매 및 교차 판매 기회를 식별하며 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
- 위험 분석: 모든 기업은 미래의 위험을 완화 할 방법을 모색하지만 고급 분석을 사용하는 기업 만이 실시간으로 대규모 데이터 세트 또는 데이터 스트리밍을 관리 하여 위험 패턴을 식별할 수 있습니다. 고급 분석 기술을 사용하여 결제 및 주문 사기를 감지하거나 현재 고객들의 평판을 모니터링할 수도 있습니다.
- 인적 자원 분석 : 직원 만족도는 비즈니스 성과에 지대한 영향을 미치지만 대부분의 회사는 인적 자원 데이터를 활용하지 못합니다. 인적 자원에 고급 분석을 적용하여 직원 이직률, 채용 및 고용과 관련된 비용을 줄이고 효과적인 보상 프로그램에 투자하여 직원 만족도를 유지하거나 높일 수 있습니다.
- 비즈니스 운영: 기존 BI 도구는 민첩성이 부족하여 변화하는 시장 상황에 대응하고 미래 추세에 대한 예측을 기반으로 의사 결정을 최적화하는 운영 우수성을 실현할 수 없습니다. 고급 분석을 통해 조직은 성능과 생산성을 개선하고 수익을 늘리며 운영 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다.
