데이터 랭글링이란 무엇입니까?

데이터 랭글링 은 다양한 데이터 소스의 데이터를 통합하고 쉽게 액세스하고 분석할 수 있도록 정리하는 프로세스입니다. 오늘날 수집되는 데이터의 양은 빠르게 증가하고 있으므로 조직은 데이터 준비 워크플로를 단순화하는 궁극적 인 목표로 데이터를 처리하고 구성하는 프로세스를 구현해야 합니다.

데이터 랭글링 다이어그램

성공적인 데이터 분석 은 체계적이고 정확하며 실행 가능한 데이터에 달려 있습니다. 그러나 연구에 따르면 분석 시간의 50 ~ 80%는 오류, 불일치 및 분석을 위한 구성이 불량한 데이터를 랭글링하는 데 소비됩니다. 오늘날 최고의 데이터 랭글링 솔루션은 빅 데이터 소스를 포함한 모든 소스의 데이터를 연결, 혼합, 정리 및 랭글링할 수 있는 자동화된 인라인 데이터 랭글링을 허용합니다.

분석의 첫 번째 단계는 데이터 수집입니다. 그런 다음 분석을 시작하고 해답을 찾기 위해 다양한 데이터 소스에서 정보를 연결하고 매시업해야 하는 경우가 종종 있습니다. 데이터는 정리되지 않고 체계적이지 않으며 오류가 있을 수 있습니다. 작업을 시작하자 마자 그룹화 및 계산을 추가하여 보강하거나 확장해야 할 필요성을 알게 될 것입니다. 때로는 이미 구현된 변경 사항을 이해하기가 어렵습니다.

데이터 랭글링과 분석 도구 사이를 이동하면 분석 프로세스가 느려지고 오류가 발생할 수 있습니다. 분석을 종료하지 않고 데이터를 쉽게 조정할 수 있는 데이터 랭 링 기능을 찾는 것이 중요합니다.

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데이터 랭글링의 이점

모든 데이터 소스에 액세스 및 연결

오늘날 최고의 데이터 랭글링 솔루션을 사용하면 다양한 소스의 모든 데이터를 연결할 수 있습니다. 구조적 이든 비 구조적 이든 데이터를 매시업하고 일치시킴으로써 보다 명확하고 완전한 데이터 뷰를 확보하고 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 분석에 더 많은 시간 투자

데이터가 비즈니스에 어떤 의미인지 이해하기 전에 데이터를 구성하는 데 수많은 시간을 소비하는 대신 데이터 랭글링 솔루션을 사용하여 시간과 비용을 절약합니다. 그러면 심층 분석에 집중하고 데이터 탐색 에 더 많은 시간을 할애하며 비즈니스 개선에 사용할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 데이터 보장

데이터 랭글링은 데이터에 대한 신뢰성을 추가합니다. 모든 데이터를 정리하고 구성하면 다음 분석을 통해 문제없이 조치할 수 있는 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

쉬운 액세스 및 협업

데이터를 단순화함으로써 데이터 랭글링을 통해 조직 내에서 더 많은 청중에게 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 데이터를 이해하기 쉽게 만들면 비전문가에게 토론이 열리므로 더 빠른 의사 결정과 팀 간의 풍부한 공동 작업이 가능합니다.

필수 데이터 랭글링 기능

빠르고 쉬운 인라인 데이터 랭글링

오늘날 최고의 데이터 랭글링 솔루션을 사용하면 동일한 플랫폼과 데이터 소스 자체에서 데이터 준비 및 분석을 수행할 수 있습니다. 인라인 데이터 랭글링을 통해 비즈니스 사용자는 다음을 조정할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스의 열과 행을 매시업합니다. 한 번의 클릭으로 피벗 해제, 데이터 유형, 범주 및 열 이름을 변경합니다. 시각화 에서 열을 동적으로 그룹화합니다. 정렬 순서 수정, 스마트 열 분할, 잘못되거나 누락된 값을 대체하여 데이터를 정리합니다. 완전한 API 지원을 통해 결합 유형 추가 또는 변경과 같은 함수를 삽입하여 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

각 단계 자동 기록

최고의 데이터 랭글링 솔루션은 데이터 랭글링 및 분석에서 수행하는 모든 단계를 문서화하는 데이터 파이프 라인을 소스 뷰 데이터 캔버스에 자동으로 구축합니다. 이러한 방식으로 데이터 모델의 추적 가능성과 감사 가능성을 보장하고 쉽게 공유할 수 있으며 데이터 소스, 연결, 운영 및 변환에 대한 정보가 자동으로 기록됩니다.

데이터 랭글링의 영향

데이터 랭글링은 분석 중에 데이터에서 가치 있고 정확한 통찰력을 확보하는 데 필수적인 단계입니다. 데이터 랭글링은 지저분하거나 복잡하거나 불완전한 데이터를 사용하기 쉬운 실행 가능한 정보로 변환하는 데 도움이 됩니다. 오늘날 조직이 처리하는 방대한 데이터로 인해 나머지 데이터와 관련 데이터를 분리하려면 데이터 랭글링이 필요합니다. 데이터 랭 글링을 사용하면 신뢰할 수 없는 데이터로부터 회사를 보호하여 복잡한 데이터 세트를 이해하고 변경해야 하는 불일치 또는 오류를 판별하는 데 도움이 됩니다.

효율적인 데이터 랭글링은 분석가가 실제로 데이터를 분석하는 데 더 많은 시간을 할애하는 데 도움이 될 수 있습니다. 분석을 시작하거나 통찰력을 도출하기 전에 데이터를 구조화하고 정리하는 데 대부분의 시간을 소비하는 대신 분석가는 정확한 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정을 내리는 데 집중할 수 있습니다.

데이터 랭글링은 또한 데이터 전문가가 아닌 직원을 포함하여 더 많은 직원에게 열린 공동 작업을 지원할 수 있습니다. 복잡한 데이터 세트를 단순화함으로써 데이터 랭글링을 통해 데이터 이면의 의미를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 데이터에 대한 더 많은 협업을 통해 조직은 더 많은 청중에게 귀중한 통찰력을 제공하고 더 빠르게 조치를 취할 수 있습니다.

데이터 랭글링에서 가치 얻기

오늘날 최고의 데이터 랭글링 솔루션을 사용하면 데이터를 분석하는 동안 대화식으로 데이터를 수정할 수 있으므로 데이터 준비와 분석 사이의 앞뒤가 필요 없습니다. 데이터 준비 및 분석에 대한이 통합된 접근 방식은 사용하기 쉽고 신속한 데이터 정리가 가능하며 비용 효율적입니다.

데이터 준비는 항상 분석 전에 필요하지만 데이터를 조사하기 전에 무엇을 해야하는지 거의 알 수 없습니다. 변경 사항을 확인하는 것이 중요합니다. 데이터 랭글링은 스키마 다이어그램에서 데이터 소스, 연결, 작업 및 변환에 대한 시각적 개요를 제공할 수 있습니다. 여러 소스의 데이터를 정리 및 결합하든, 강화하고 변환하든 수행 된 데이터 작업에 대한 자세한 정보를보고 결과를 미리 볼 수 있습니다. 이를 통해 데이터 랭글링에 대한 모범 사례를 설정 및 관리하고 거버넌스 를 유지하면서 민첩성을 유지할 수 있습니다.

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몇 가지 주요 사용 사례는 무엇입니까?

  • 마케팅 분석: 현대 마케팅은 데이터에 의존하여 잠재 고객을 정확하게 타겟팅하고, 고객 경험을 개인화하며, 고객 충성도를 높입니다. 그러나 IoT 장치가 점점 더 대중화되고 조직이 고객에 대한 더 크고 복잡한 양의 데이터를 추적하기 시작함에 따라 마케팅 담당자는 모든 데이터를 처리하기 위한 데이터 랭글링 도구가 필요합니다. 데이터 랭글링이 완료되면 마케팅 부서는 데이터를 분석하고 더 현명한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 머신 러닝 애플리케이션 : 머신 러닝 및 인공 지능 (AI)이 계속 인기를 높이고 있지만 조직은 여전히 정확한 모델을 작성하기 위한 높은 데이터 품질 을 보장하기 위해 고군분투하고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 기업은 데이터 랭클링 솔루션을 적용하여 서로 다른 여러 소스의 데이터를 통합하고 빅 데이터의 확장성을 보장해야 합니다.
  • 의료 시스템: 의료 산업은 효율성을 높이고 최고 수준의 환자 진료 품질을 보장하기 위한 분석을 구현하면서 점점 데이터 중심화 되어 가고 있습니다. 그러나 이러한 결과를 얻으려면 의료 서비스 공급자는 의료 기록, 환자 데이터, 인구 통계 정보 및 연구 결과로부터 대량의 데이터를 확보해야 합니다.
  • 금융 서비스 및 뱅킹: 오늘날 금융 서비스 및 뱅킹은 데이터에 의존하여 고객 관계를 주도하고 운영을 개선하며 우수한 고객 서비스를 제공합니다. 이를 위해 금융 기관은 경쟁 우위를 유지하기 위해 거래 및 고객 데이터에 대해 랭킹해야 합니다. 이는 사기 또는 위험을 감지하고 규정 준수 요구 사항을 충족하는데도 중요합니다.
  • 여행 및 숙박: 여행 및 숙박 업계의 빅 데이터는이를 활용할 수 있는 기업에게 새로운 기회를 열어줍니다. 데이터 랭글링을 사용하여 고객 데이터를 수집하고 분석하는 기업은 매력적인 고객 경험을 창출하고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
  • 유권자 및 선거 통계: 오늘날의 선거는 데이터에 의존하여 유권자와 소통하고 주요 문제를 이해하며 캠페인 전략을 개발합니다. 그러나 데이터 중심의 정치 캠페인 전략을 만들려면 정확한 예측을 보장하기 위한 많은 데이터 랭글링이 필요합니다.

일반적인 데이터 랭글링 소스

  • 비정형 데이터
  • 정형 데이터
  • 정량적 데이터
  • 정성적 데이터
  • 빅 데이터
  • 머신 데이터
  • 실시간 데이터
  • 공개 데이터
  • 운영 데이터