빅 데이터 분석이란 무엇입니까?

빅 데이터 분석은 추세, 패턴, 고객 행동 및 시장 선호도를 파악하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 제공하기 위해 크고 복잡한 데이터 소스를 분석하는 프로세스입니다. 빅 데이터 분석의 복잡성으로 인해 예측 분석 , 머신 러닝 , 스트리밍 분석, 데이터베이스 내 및 클러스터 내 분석과 같은 기술을 비롯한 다양한 방법이 필요합니다.

빅 데이터 분석은 데이터 입력량이 너무 방대해지고 거대해져 여러 소스에서 들어오는 모든 데이터를 처리하기 위해 더 큰 컴퓨팅 기능이 필요한 경우 사용합니다. 빅 데이터는 일반적으로 다음과 같은 네 가지 V로 특징지어집니다:

• 볼륨(Volume): 대량의 데이터
• 다양성(Variety): 다양한 비정형 및 정형 형태의 데이터
• 속도(Velocity): 들어오는 데이터의 빈도
• 진실성(Veracity): 데이터의 신뢰성

단순한 데이터의 양을 넘어서 수집되는 데이터의 복잡성은 데이터 아키텍처 배열, 데이터 관리, 통합 및 분석에 문제를 제기합니다. 그러나 소셜 미디어 콘텐츠, 비디오 또는 운영 로그와 같은 비정형 데이터 소스를 트랜잭션과 같은 기존의 정형 데이터와 결합하는 조직은 컨텍스트를 추가하고 새롭고 종종 더 풍부한 인사이트를 생성하여 더 나은 비즈니스 결과를 얻을 수 있습니다.

또한 빅 데이터의 또 다른 구성 요소는 센서, 모바일 장치, 웹 클릭 스트림 및 트랜잭션과 같은 급증하는 소스에서 들어오는 데이터가 생성되는 속도가 빨라지는 것이며 이로부터 실시간 분석이 필요하게 됩니다. 현재 일어나고 있는 상황을 활용하여 장비 고장을 방지하고, 구매 항목을 추천하고, 신용 카드 사기를 식별할 수 있는 조직은 미래의 산업에서 운영 우수성의 새로운 표준이되고 있습니다.

마지막으로 빅 데이터는 데이터 정확성, 정밀도 및 신뢰성의 정도를 나타냅니다. 비정형 데이터 소스를 분석하면 새로운 통찰력을 얻을 수 있으므로 모든 데이터가 고도로 선별되고 정리되어야 한다는 것은 아닙니다. 그러나 데이터 담당자와 의사 결정권자 모두 인사이트 생성 및 의사 결정에 사용되는 데이터의 품질, 정확성 및 신뢰성을 알고 있어야 합니다.

빅 데이터 분석의 진화

빅 데이터로 알려진 정형 및 비정형 데이터의 부상은 데이터를 행동으로 전환하고 비즈니스에 가치를 추가함으로써 비즈니스 인텔리전스(BI)의 기능을 근본적으로 변화시켰습니다. 빅 데이터 분석은 비즈니스 전반에서 가치 있는 통찰력을 발견할 수 있는 기회를 증가시켰지만 정보 수집, 저장 및 액세스에 있어 새로운 과제도 제시했습니다. 빅 데이터 분석 시대에 데이터 양의 기하급수적 증가와 데이터 다양성, 데이터 축적 및 변경 속도로 인해 BI 문제가 증가했습니다. 이러한 변화로 인해 데이터 스토리지 및 분석 소프트웨어에 대한 새로운 요구가 크게 증가하여 비즈니스에 새로운 과제로 되었습니다. 그러나 또한 경쟁 우위를 위해 빅 데이터 분석을 구현할 수 있는 좋은 기회를 창출합니다. 이 가치를 실현하기 위해 조직은 빅 데이터를 수집하고 저장하는 능력을 높이고 해당 데이터를 비즈니스를 위한 통찰력으로 전환하기 위해 빅 데이터 분석에 투자해야 합니다.

빅 데이터 분석이 가치있는 이유는 무엇입니까?

조직은 빅 데이터 분석을 사용하여 현재와 미래의 비즈니스를 구축할 수 있는 흥미로운 새로운 기회를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 데이터 수집 및 데이터 검색을 완전히 새로운 수준으로 끌어 올릴 수 있습니다. 빅 데이터 분석은 유휴 데이터(기존의 정형 데이터)와 유동하는 데이터(현재의 비정형 데이터)를 결합하여 기회를 식별하고 실시간으로 활용합니다.

빅 데이터는 이미 많은 기업에서 운영의 부분으로 되었지만 빅 데이터의 엄청난 양과 엄청난 복잡성은 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 기업은 갑작스레 정형, 비정형 및 다중 정형 데이터에서 유휴 데이터와 유동하는 데이터 모두를 이해하고 기회를 창출하는 데 고심해야 합니다. 빅 데이터 분석 만이 기업이 이러한 엄청난 빅 데이터를 처리하고 이러한 방대하고 복잡한 데이터 소스에 숨겨진 가치를 활용할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

빅 데이터 분석을 활용하면 잠재적으로 수익성있는 기회를 확대할 수 있습니다. 그리고 장래의 1 년, 3 년, 5 년 후에 어떻게 사용될지는 정확히 알 수 없지만, 빅 데이터를 경쟁 우위로 전환해야 한다는 긴박감은 그 누구도 사물이 어떻게 구체화되는지 기다릴 여유가 없다는 것을 의미합니다. 행동할 기회의 창은 점점 짧아지고 있으며, 긴박감이 강해졌습니다. 빅 데이터 분석을 지원하기 위해 기업은 분석 및 데이터 시각화 소프트웨어와 함께 통합 데이터 아키텍처를 구현하여 빅 데이터 시대의 잠재력을 실현하고 위험을 최소화해야 합니다.

빅 데이터 투자에서 가치를 얻으려면 데이터를 효과적으로 관리할 수 있어야 합니다. 조직에 ROI를 제공하는 정보를 검색하는 것은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같을 수 있으며 이로 인해 많은 기업에서 빅 데이터 투자에 대한 ROI가 낮은 것으로 보고됩니다.

빅 데이터 분석의 이점은 무엇입니까?

빅 데이터 분석을 구현하면 비즈니스에 풍부한 기회를 얻을 수 있습니다. 다음은 빅 데이터 분석을 통해 찾아볼 수 있는 가치의 몇 가지 예입니다:

• 비즈니스의 전체성: 빅 데이터 분석은 조직이 데이터가 풍부하고 일관적이며 포괄적인 비즈니스 관점을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 사용자 친화적인 분석 대시 보드와 비즈니스 애플리케이션은 데이터 중심의 의사 결정을 높이고 기술이 없는 사용자가 직감으로가 아니라 정확하고 시기 적절한 정보를 기반으로 운영 할 수 있도록 합니다.
• 실행 시간 단축: 조직은 조직의 모든 개인이 상황과 기회를 예측하고 관련성 있고 시기 적절한 질문을 하여 결정적인 조치를 취하는 데 필요한 답변을 얻을 수 있도록 하는 빅 데이터 분석을 필요로 합니다. 이러한 조치는 빠른 응답을 보장하기 위해 자동화될 수도 있습니다.
• 미지에 대한 가시성: 기업이 크고 복잡한 데이터 세트에서 보이지 않거나 숨겨진 추세와 패턴을 발견하려면 빅 데이터 분석을 사용해야 합니다. 이를 통해 조직을 위한 전략적 기회 또는 위험을 더 빨리 식별할 수 있습니다.
• 셀프 서비스 데이터 디스커버리: 빅 데이터 분석을 통해 사용자는 전문적이고 심층적인 데이터 모델링이 없이도 데이터를 탐색하고 답변을 얻을 수 있습니다. 이는 IT에 대한 의존도를 줄이고 의사 결정 프로세스를 가속화합니다.

빅 데이터 분석 단계

성공적인 빅 데이터 분석 프로그램을 보장하려면 다음 단계를 사용하여 제대로 진행되고 있는지 확인해야 합니다. 이러한 단계는 모든 분석 프로그램에 일반적이지만 빅 데이터 분석에 특히 중요합니다.

• 캡처: 모든 것은 데이터를 캡처하고 수집하는 것으로 시작됩니다.
• 이해: 빅 데이터는 통찰력과 이해로 전환될 수 있는 재료로서만 유용합니다.
• 모델: 많은 통찰력이 직관적으로 명백해 보일 수 있지만 다른 통찰력을 발견하려면 더 강력한 분석 기능이 필요합니다.
• 예상: 이러한 새로운 통찰력은 사용자가 실시간으로 조치를 취할 수 있도록 운영되어야 합니다. 이를 통해 기업은 기회를 예측하고 비즈니스를 개선하기 위한 노력을 할 수 있습니다.
• 결정: 실시간 빅 데이터 분석의 힘은 실시간 의사 결정을 가능하게 하는 능력입니다. 통찰력을 활용하고 상황이 발생할 때마다 대응하는 데 사용해야 합니다.
• 행동: 적절한 행동이 결정되면 조직은 신속하게 행동해야 합니다. 종종 이러한 경우에 자동화를 구현하여 비즈니스가 이러한 기회를 활용하도록 할 수 있습니다.
• 모니터링: 마지막으로, 회사의 빅 데이터 분석이 효과적으로 사용되고 있는지 확인하기 위해 이 프로세스를 정기적으로 모니터링하고 개선해야 합니다.

필수 빅 데이터 분석 기능

빅 데이터 분석은 크고 복잡한 데이터 소스를 다루기 때문에 조직은 다음 기능을 지원하는 솔루션을 채택해야 합니다.

데이터 자산 관리

데이터 관리는 마스터 데이터 관리, 데이터 시각화, 데이터 카탈로그, 셀프 서비스 데이터 준비 및 랭글링 등 도구를 사용하여 데이터의 일관된 액세스, 전달, 거버넌스, 보안을 지원함으로써 조직의 요구사항을 충족합니다.

고급 통계 및 머신 러닝 계산

데이터 사이언스 검색 도구 및 통계 컴퓨팅을 사용하여 많은 양의 과거 데이터를 가져 와서 새로운 지식을 도출하고 패턴을 찾습니다. 머신 러닝은 비즈니스 프로세스를 개선하고 비즈니스 가치를 추가할 수 있는 강력한 알고리즘을 만들고 훈련하는 데 도움이 됩니다.

스트리밍 분석

라이브 데이터에 분석과 예측 모델을 적용하여 조치를 실시간으로 자동화합니다. 시각적 개발 환경을 사용하여 스트리밍 애플리케이션을 신속히 구축, 배포함으로써, 운영 시스템이 빠른 속도로 데이터를 평가하고, 알림을 보내고, 즉시 조치를 취하여 시기 적절하고 상황에 맞는 의사결정이 이루어지도록 합니다.

데이터 시각화

빅 데이터를 시각화하려면 데이터를 직관적인 대시 보드로 빠르게 가져오는 데 도움이 되는 간단한 통계와 창의적인 기본 데이터 커넥터가 있어야 합니다. 이를 통해 비즈니스 사용자에게 빅 데이터 소스를 분석하고, 올바른 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 비즈니스 요구 사항을 설명하는 대시 보드를 지속적으로 활용할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다.

셀프 서비스 데이터 디스커버리

빅 데이터 분석 솔루션을 통해 조직 전체의 사용자는 전문적이고 심층적인 데이터 모델링이 없이도 데이터를 탐색하고 답변을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 IT 및 전용 비즈니스 인텔리전스(BI) 리소스에 대한 의존도가 줄어들고 의사 결정 프로세스가 크게 가속화됩니다.

빅 데이터 분석을 위한 공통 데이터 소스

빅 데이터 분석에는 다양한 소스의 정형 및 비정형 데이터의 통합이 포함됩니다. 다음은 이러한 복잡한 데이터 소스 중 일부입니다:

• 빅 데이터 플랫폼
• 거래 고객 데이터
• IoT/센서 데이터
• 이벤트 스트림
• 작업 로그
• 소셜 미디어
• 웹/온라인 데이터
• 모바일 장치 데이터
• 웨어러블 기기
• 과거 및 실시간 데이터
• 판매 시점(PoS)
• 지리적 위치
• 텍스트 기반 데이터

몇 가지 주요 사용 사례는 무엇입니까

애플리케이션의 폭이 넓어짐으로 하여 빅 데이터 분석의 인기가 계속 증가하고 있습니다. 빅 데이터 분석은 여러 산업에서 사용할 수 있습니다. 다음은 빅 데이터 분석을 위한 다양한 사용 사례의 몇 가지 예입니다.

• 고객에 대한 360도 뷰
• 사기 방지
• 보안 인텔리전스
• 가격 최적화
• 운영 효율성
• 공급망 효율성
• 추천 엔진
• 소셜 미디어 분석 및 대응
• 예방/예측 정비
• 사물 인터넷 (IoT)