고급 분석 및 비즈니스에 대한 중요성

고급 분석에는 조직에서 더 나은 예측 및 비즈니스 결정을 내리는 데 사용하는 복잡하고 현대적인 기술이 포함됩니다.

기존의 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 기술은 기술적으로 발전하는 이 세상의 많은 사용 사례에서 비효율적인 것 같습니다.

오늘날 많은 조직이 전통적인 방법에서 현대적인 기술로 전환하고 있으며 고급 분석의 이점을 활용하고 있습니다.

고급 분석에 사용되는 많은 기술은 인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 등을 포함하여 조직을 다양한 방식으로 지원합니다.

마케팅 캠페인을 개발하든, 새로운 기관 정책의 허점을 찾든, 은행 시스템의 보안을 개선하든 고급 분석의 사용이 증가하고 있습니다.

이 기사에서는 고급 분석과 이것이 비즈니스에 얼마나 중요한지에 대해 설명합니다.

시작하자!

고급 분석이란 무엇입니까?

고급 분석은 다양한 분석 도구 및 기술을 활용하여 이벤트를 예측하고, 결과를 예측하고, 더 나은 결정을 내리고, 비즈니스를 개선하기 위해 귀중한 통찰력을 얻는 데이터 분석 방법론입니다.

여기에 사용되는 분석 기술은 AI, ML 알고리즘, 예측 모델링, 비즈니스 프로세스 자동화, 딥 러닝 등 여러 소스에서 비즈니스 데이터를 학습하고 분석하는 것입니다. 고급 분석 솔루션 및 도구는 처방 및 예측 분석을 확장하고 결합하여 데이터를 시각화하고 패턴을 찾고 의사 결정을 개선합니다.

고급 분석은 데이터 마이닝, 마케팅, 광고 및 사이버 보안을 포함하여 다양한 산업 및 비즈니스에서 사용을 찾습니다. 많은 기업이 이를 사용하여 비즈니스에 대한 통찰력을 얻고, 정책의 허점을 찾고, 시장 역학을 예측하고, 새로운 시장 동향을 찾고, 다른 많은 목적으로 활용합니다.

디지털 문화, 클러스터 분석, 복잡한 이벤트 처리, 다변량 통계, 의사 결정 정보 등과 같은 많은 복잡한 방법론도 고급 분석에 포함될 것으로 예상됩니다.

고급 분석을 기반으로 하는 방법론 목록은 지속적으로 증가하고 있으며 시간이 지남에 따라 새로운 기술이 채택되고 있습니다. 그러나이 분석 방법이 수행하는 데 도움이되는 기본 작업은 세분화, 분류, 상관 관계, 예측 및 연결입니다.

세분화는 서로 다른 유사한 데이터를 결합하는 데 도움이 됩니다.
분류는 분류되지 않은 항목을 분류하는 데 도움이 됩니다.
상관 관계는 항목 속성 간의 연결을 식별하는 작업입니다.
예측 작업은 비즈니스에 예측 가능한 미래 결과를 제공합니다.
연결은 기업이 원시 데이터 세트에서 두 데이터의 공동 발생이 발생할 수 있는 횟수를 평가하는 데 도움이 됩니다. 또한 규칙 파생을 식별하는 데 도움이 됩니다.

고급 분석: 이점

고급 분석은 전 세계 많은 기업에서 사용하는 강력한 방법입니다. 이를 통해 기업은 비즈니스 문제를 피하고 조직을 성장시키는 데 도움이 되는 수많은 데이터 분석 기술에 액세스할 수 있습니다.

고급 분석의 이점은 다음과 같습니다.

정확한 예측: 대부분의 기업이 선호하는 고급 분석의 주요 이점은 높은 수준의 예측 정확도입니다. 여전히 불확실성 요소를 사용하는 이전 BI 도구와 달리 고급 분석은 결과를 보다 효과적으로 예측하고 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 해당 방향으로 비즈니스 결정을 내려야 하는지 여부.

더 나은 위험 관리: 위험은 모든 비즈니스의 일부이며 고급 분석은 위험을 최소화하기 위한 최상의 솔루션 역할을 합니다. 높은 예측 정확도는 조직이 더 나은 위험 관리에 도움이 되고 비용이 많이 드는 실수의 가능성을 억제합니다. 새로운 벤처를 시작하든 제품을 출시하든 고급 분석을 통해 잠재적인 손실을 방지할 수 있습니다.

세부 정보 파악: 고급 분석 도구를 사용하면 시장 데이터에 대한 보다 심층적인 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 시장 역학을 분석하고 예측 모델링을 활용하여 시장에서 다음 비즈니스 단계의 잠재력을 식별할 수 있습니다.

더 빠른 결정: 매우 정확한 미래 예측을 통해 모든 비즈니스 전략에 대해 더 빠른 결정을 내릴 수 있습니다. 유리한 결과를 예측한 모든 결정을 뒷받침하는 데 도움이 됩니다.
편향 억제: 고급 분석 구현의 또 다른 주요 이점은 모든 비즈니스 결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 인지 편향을 억제하는 기능입니다. 고급 분석은 기계 학습 및 AI를 사용하여 보다 데이터 중심적인 결과와 결정에 대한 논리적 솔루션을 제공합니다.
기회 및 문제 예측: 신뢰할 수 있는 고급 분석 도구를 사용하여 기업은 시장에서 새로운 기회를 식별하고 수요에 따라 행동할 수 있습니다. 또한 비즈니스 접근 방식에서 잠재적인 문제를 파악하고 그에 따라 변경하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고급 분석 기술

고급 분석에는 조직이 예측 및 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되도록 함께 작동하는 다양한 기술이 포함됩니다. 다음은 몇 가지 인기 있는 기술입니다.

데이터 마이닝: 데이터 마이닝은 주어진 데이터 세트로 패턴, 허점 및 추세를 식별하는 데 활용되는 가장 많이 사용되는 기술 중 하나입니다. 또한 잠재적인 문제를 해결하기 위해 데이터 세트의 변수 간의 관계를 설정하는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝은 AI, 통계 및 기계 학습을 결합하여 작업을 효과적으로 수행합니다.
감정 분석: 감정 분석은 자연어 처리(NLP), 생체 인식 및 텍스트 분석을 활용하여 텍스트가 부정적인지, 중립적인지 또는 긍정적인지 확인하는 최신 기술입니다. 기업이 잠재 고객의 감정을 분석하고 브랜드 또는 신제품을 인식하는 방식을 돕습니다.
빅 데이터 분석: 방대한 양의 비정형, 반정형 및 정형 데이터를 평가하기 위해 고급 분석에서 구현되는 또 다른 잘 알려진 기술입니다. 이 기술은 시장 동향, 엔터티 간의 상관 관계, 숨겨진 패턴, 고객 선호도 및 기타 많은 데이터 집합에서 숨겨진 정보를 찾는 데 매우 유용합니다.

데이터 시각화: 데이터 시각화는 데이터를 그래픽 형식으로 표시합니다. 그래픽 표현을 통해 분석 및 기타 정보를 표시하는 것은 비즈니스 엔터티의 표준 분석 관행입니다. 데이터 시각화는 단순한 그래프 및 순서도 그 이상입니다. 비즈니스가 어떻게 진행되고 있고 어디로 향하고 있는지와 같은 훨씬 더 많은 정보를 보여줍니다.

클러스터 분석: 고급 분석은 클러스터 분석을 활용하여 구조화되지 않은 데이터 세트를 분석하고 유사한 데이터 포인트의 클러스터를 식별합니다. 기업에서 비정형 데이터를 분류하여 관련 정보를 찾는 데 활용하는 데 도움이 되는 일반적인 분석 방법입니다. 유사성뿐 아니라 이 기술은 해당 데이터 포인트의 차이점을 찾아 시각적으로 보여주는 데에도 도움이 됩니다.
기계 학습: 의심할 여지 없이 기계 학습은 수집된 데이터 소스에서 중요한 정보를 학습하고 상세한 모델을 생성하는 고도로 사용되는 고급 분석 기술입니다. 이는 복잡한 패턴을 식별하고 조직의 로드맵을 결정하는 데 도움이 되는 정확한 예측을 생성하는 데 도움이 됩니다.

복합 이벤트 처리: 복합 이벤트 처리는 구조화된 데이터 스트림을 실시간으로 추적 및 분석하고 실행 가능한 매우 정확한 결론을 예측하는 데 도움이 되는 유용한 방법입니다. 패턴 일치의 특수 기술을 활용하여 모든 이벤트 또는 동작을 인식하고 해당 이벤트에 대응하는 방법에 대한 모든 필수 정보를 제공합니다.

코호트 분석: 이 기술은 거대한 데이터 집합을 관련 집합으로 나누고 인사이트를 사용하여 목표 시장에서 다음 단계로 이동하는 데 도움이 됩니다.

기업은 이 기술을 사용하여 다양한 분석을 기반으로 많은 양의 고객 정보를 정리한 다음 관련 그룹으로 분리합니다. 샘플 데이터를 기반으로 다양한 가정의 가설의 정확성을 테스트하는 데 자주 사용됩니다.

예측 모델링: 예측 모델링은 비즈니스 전략의 미래 결과를 예측하는 데 도움이 되기 때문에 비즈니스에서 널리 사용됩니다. 예측은 과거 데이터를 기반으로 하며 이 기술은 기계 학습 및 통계 모델링을 사용하여 결과를 예측합니다. 그리고 예측을 사용하여 기업은 위험을 최소화하면서 그에 따라 다음 조치를 결정할 수 있습니다.
시뮬레이션 분석: 시뮬레이션 분석은 의사 결정이 구현되는 동안, 이전 또는 이후에 발생할 수 있는 대체 결과를 예측하는 데 도움이 되므로 비즈니스에 유용합니다.
다변량 통계: 데이터 세트 내에서 서로 다른 변수 간의 연결을 조사하기 위해 서로 다른 방법을 포함하는 고도로 발전된 기술입니다. 정확한 결과를 제공하기 위해 동시에 연결을 식별합니다.
스트리밍 분석: 스트리밍 분석은 고대역폭 스트리밍 데이터를 지속적으로 그리고 실시간으로 평가하는 최신 고급 기술입니다. 온라인 상점을 운영하는 많은 기업은 종종 이 기술을 활용하여 판매 및 고객 행동과 관련된 다양한 정보를 이해합니다.
처방적 분석: 처방적 분석은 예측 분석과 비즈니스 인텔리전스의 특성을 결합하기 때문에 조직에서 자주 사용합니다. 이 기술은 조직이 다음 이동을 결정하고 과거 기록을 기반으로 경로를 닦는 데 도움이 됩니다. 조직이 접근 방식에 대해 회의적이며 어떤 접근 방식이 더 나은 비즈니스 결과를 제공하는지 알고자 할 때 특히 사용됩니다.

비즈니스 인텔리전스 대 고급 분석

비즈니스 인텔리전스(BI) 및 고급 분석은 비즈니스 조직이 매우 정확한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 두 가지 가장 인기 있는 선택입니다. 비슷한 업무를 지향하지만, 그들 사이에는 많은 차이점이 있습니다.

고급 분석비즈니스 인텔리전스정의고급 분석은 다양한 최신 기술과 모델링 전략을 사용하여 미래를 예측하고 그에 따라 결정을 내립니다.
주로 미래 이벤트를 지향합니다. BI는 조직이 비즈니스를 개선하는 데 도움이 되도록 이전 성과 및 과거 데이터를 사용합니다.
주로 과거와 현재의 사건을 지향합니다. 주요 목적 비즈니스의 복잡한 문제를 파악하고 그에 따라 조치 과정을 결정하는 것입니다. 과거 데이터에 대한 통찰력을 얻고 사소한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.주요 기술 관련 기술에는 데이터 마이닝, 기계 학습, 의미 분석, 코호트 분석이 포함됩니다. , 패턴 매칭 등.데이터 마이닝, 보고 및 쿼리와 관련된 기술입니다.빅 데이터 사용빅 데이터를 자주 활용합니다.거의 정기적으로 빅 데이터를 사용합니다.분석 유형매우 정확한 예측 분석을 수행합니다. 데이터 패턴.데이터 유형 사용고급 분석에서는 구조화되지 않은 데이터 유형과 구조화된 데이터 유형을 모두 사용합니다.비즈니스 인텔리전스는 주로 구조화된 데이터 유형을 포함합니다.접근 방식사전 관리 접근 방식을 취합니다.정보 처리를 위한 반응형 비즈니스 접근 방식을 만듭니다.지식 생성이 방법에서는 지식이 자동으로 생성됩니다.지식 수동으로 생성됩니다. 사용자비즈니스 분석가 및 데이터 과학자는 고급 분석의 주요 사용자. 주로 비즈니스 분석가 및 사용자가 사용합니다.

고급 분석의 사용 사례

고급 분석은 다음과 같이 현재 비즈니스 에코시스템에서 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다.

공급망 최적화: 고급 분석을 통해 조직은 수요를 평가하고 고객 선호도를 변경하며 비용 변동에 적응하고 동적 공급망을 생성할 수 있습니다. 이는 공급망이 빠른 시장 변화에 적응할 수 있도록 만들고 지연을 줄이고 유통 비용을 줄이며 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

마케팅 분석 수행: 기업이 맞춤형 및 대상 마케팅 캠페인을 만들고 제품을 판매하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 비효율적인 전략을 피하고 비용 낭비를 줄일 수 있습니다. 향후 결과를 분석하여 상향 판매 및 교차 판매의 기회를 식별하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
비즈니스 운영 간소화: 고급 분석을 통해 운영을 간소화하고 변화하는 시장 동향에 적응할 수 있습니다. 변화하는 시장 상황에 적절하게 적응하지 못할 수 있는 BI 도구와 달리 고급 분석은 조직의 성과, 수익 및 생산성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
위험 벡터 분석: 고급 분석을 구현함으로써 기업은 방대한 데이터 세트와 데이터 스트림을 실시간으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 조직에 더 큰 위험을 초래할 수 있는 데이터의 패턴을 감지할 수 있습니다. 지불 사기 및 정책 허점에서 보험 부채 및 고객 평판 모니터링에 이르기까지 고급 분석을 통해 위험을 완화하고 비용을 절감할 수 있습니다.

일부 고급 분석 도구

#1. 카운티

Countly는 애플리케이션에서 비즈니스에 대한 더 깊은 통찰력을 얻는 데 도움이 되는 효율적인 고급 분석 도구입니다. 프라이빗 클라우드에서 사용하거나 자체 호스팅할 수 있습니다. 데스크톱, 웹 및 모바일 애플리케이션에서 제품의 성능과 고객의 행동 및 여정을 추적할 수 있습니다.

기능 및 이점:

완전한 데이터 소유권 및 제어
플러그인의 도움으로 확장 가능
사용자 지정 가능한 대시보드로 더 쉽게 데이터에 액세스
제품 분석
추적 전략 지원
대화형 푸시 알림
이메일 및 충돌 보고
사용자 권한으로 보안 강화
HIPAA, GDPR 및 COPPA와 같은 컴플라이언스 규정을 준수하여 데이터 개인 정보 보호 향상

GitHub에서 총 5.1k+ 별과 949개의 포크를 얻었습니다.

#2. 아파치 수퍼세트

Superset은 Apache의 데이터 탐색 및 시각화 플랫폼입니다. 이 엔터프라이즈급 최신 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션은 많은 비즈니스를 위한 독점 BI 도구를 보강하거나 대체할 수 있습니다.

기능 및 이점:

Superset의 코드 없는 인터페이스를 사용하여 빠르게 차트를 작성할 수 있습니다.
강력한 웹 기반 SQL 편집기로 고급 쿼리 수행
가벼운 시맨틱 계층으로 사용자 정의 지표 및 차원을 신속하게 정의
즉시 사용 가능한 거의 모든 SQL 데이터베이스 지원
막대 차트, 지형 공간 시각화 등과 같은 많은 아름다운 시각화를 통한 데이터 시각화
보안 인증 및 역할을 위한 확장 가능한 옵션
데이터베이스 로드를 단순화하기 위한 구성 가능하고 가벼운 캐싱 레이어
API를 사용한 사용자 지정

또한 여러 데이터 소스와 매우 잘 통합되며 손쉬운 확장을 위해 처음부터 만들어진 클라우드 네이티브 아키텍처가 있습니다.

#삼. 큰 기대

Great Expectations(GX)를 사용하면 데이터 팀이 더 나은 프로파일링, 문서화 및 품질 테스트를 통해 수집된 데이터에 대한 공통된 이해를 구축할 수 있습니다. 데이터 파이프라인을 효과적으로 관리하고 유연하고 확장 가능한 품질 테스트를 신속하게 배포하는 데 도움이 됩니다.

기능 및 이점:

현재 기술 스택에 완벽하게 맞고 CI/CD 파이프라인과 통합
더 큰 데이터 볼륨에 대해서도 가속화된 데이터 검색
자동 생성된 데이터 문서
거버넌스 및 보안 절차를 통해 더 나은 데이터 제어 및 유지 관리
경고 및 알림
AWS S3, GCP 등과 같은 많은 시스템 및 도구와 잘 통합됩니다.

비기술 사용자와 기술 사용자 모두가 문서를 쉽게 이해할 수 있습니다.

고급 분석을 배우기 위한 리소스

#1. Python을 사용한 고급 데이터 분석

이 과정은 Python을 사용하고 실시간 문제를 해결하여 고급 분석을 마스터하는 데 도움이 됩니다.

#2. Excel을 사용한 고급 분석 – 데이터 분석 툴팩/솔버

이 과정은 통계를 위한 툴팩 및 선형 최적화를 위한 솔버와 같은 데이터 분석 도구를 사용하여 Excel에서 고급 데이터 분석을 가르칩니다.

#삼. Spark를 사용한 고급 분석 – 학습 패턴

4명의 Cloudera 데이터 과학자가 작성한 이 실용적인 책을 통해 Spark를 사용하여 대규모 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 여기에서 다양한 분석 문제에 접근하고 해결하는 방법에 대한 예를 찾을 수 있습니다.

#4. R 및 Python을 사용한 Power BI의 고급 분석

저자 Ryan Wade는 데이터 분석 분야의 다양한 언어를 MS Power BI 작업에 적용하는 데 도움이 되는 Python 및 R 레시피를 제공했습니다.

#5. Excel 2019를 사용한 고급 분석

저자인 Manisha Nigam은 복잡한 분석, 데이터 통합, 최근 추세를 기반으로 한 예측을 위한 다양한 방법과 방법을 탐색할 수 있도록 합니다.

결론

고급 분석은 위험을 완화하면서 성장하고 목표를 구체화하는 데 도움이 되는 매우 효과적이고 효율적인 비즈니스 전략임을 입증할 수 있습니다. 기술의 발전과 함께 끊임없이 진화하고 더 많은 스펙트럼을 추가하고 더 유용해지고 있습니다. 대형 브랜드는 이미 고급 분석을 사용하고 있으며 곧 다른 브랜드로 확산될 것입니다.

Augmented Analytics를 탐색할 수도 있습니다.