데이터 분석이 무엇인가요?

시장 및 고객에 대한 인사이트는 비즈니스 성공에 필수적입니다. 그러나 이러한 인사이트를 얻는 데는 항상 어려움이 따릅니다. 오늘날의 디지털 시대에는 최고의 분석 및 데이터 관리 기능을 통합하여 데이터에 쉽고 빠르게 접근하고 필요한 정보를 필요한 시기와 장소에서 분석하는 데이터 분석 솔루션이 필요합니다.

데이터 분석은 어떻게 비즈니스 의사 결정을 향상시킬 수 있나요?

데이터에서 특정 지표 또는 주요 성과 지표(KPI)를 도출하는 일은 어려울 수 있습니다. 조직 전체에 분산된 데이터를 사용하면 통합 정보를 적시에 확보하는 것 역시 쉽지 않죠. 일반적으로 기업이 경쟁에서 승리하기 위해 필요한 정보 또는 인사이트를 얻는 데는 지나치게 오랜 시간과 많은 노력이 필요합니다.

분석 기능이 부족할 수 있는 상황이 그 이유로 자주 지목됩니다. 데이터는 사용 준비가 되었는데 빠른 액세스를 제공하는 도구가 없을 수도 있습니다. 하지만 데이터 또는 비즈니스 분석가가 있었다면, 빠른 셀프 서비스 데이터 시각화 및 분석을 수행할 수 있었을 겁니다. 또한 데이터가 분산되는 경우가 많기 때문에 직원이 분석을 시작하기 전에 먼저 데이터를 수동으로 수집부터 해야할 수 있습니다.

예를 들어 여러 영업 애플리케이션을 사용함으로써 기업은 CSV 또는 Excel 파일 형식의 마케팅 또는 재무 데이터 추출을 포함한 여러 데이터 소스에 접근할 수 있습니다. 다른 곳에서 임시로 얻은 추가 데이터를 가져올 수도 있습니다. 그러나 분석을 수행하기 전에 데이터를 병합해야 합니다. 대부분의 경우 데이터베이스와 같은 스프레드시트를 사용한 다음 측정 단위나 분석을 작성해야 합니다.

이러한 데이터 수집 프로세스는 실제 데이터 분석보다 훨씬 어렵고 시간이 많이 소요됩니다. 또한 매우 수동적이기 때문에 반복이 불가능해 3주 후 새로운 분석이 필요할 때는 이 어렵고 시간이 많이 소요되는 프로세스를 다시 수행해야 합니다.

또한 이 접근 방식은 데이터 일관성 문제를 생성합니다. 동료들끼리 오랜 기간 여러 차례 업데이트된 스프레드시트를 공유하는 일도 비일비재합니다. 그 결과 다양한 팀이 공통 및 최신 소스를 포함하지 않은 다양한 버전을 사용하게 되기 때문에 원래 스프레드시트와 전혀 달라지게 됩니다. 버전 간 양식 오류와 스프레드시트 공유로 인한 링크 오류가 상황을 더욱 악화시킵니다. 스프레드시트로 인해 발생하는 모든 일반적인 문제가 이때 발생하지만, 특히 스프레드시트를 임시변통의 데이터베이스로 사용하려고 할 때 문제가 발생합니다.

거버넌스 및 보안 문제도 있습니다. 재무 계획 및 분석을 담당하는 팀원의 경우, 스프레드시트에 핵심 재무 정보를 담아 이메일로 전송하거나 SharePoint(또는 다른 협업 툴)을 통해 공유하는 것은 사이버 범죄에 귀사를 노출시킬 수 있는 위험한 보안 관행입니다.

셀프 서비스 데이터 준비가 무엇인가요?

비즈니스에 데이터 애널리틱스 사용을 시작하려면 먼저 셀프서비스 데이터 준비를 활용하여 프로세스 중 일부를 자동화하는 것이 좋습니다. 이 기능은 프로세스를 문서화하고 자동화하는 분석 도구의 통합 기능으로, 반복 가능하기 때문에 분석 및 결과 소요 시간이 크게 단축됩니다.

자율운영 솔루션을 통해 데이터 인식 비즈니스 분석가는 단 몇 분 만에 안전하고 공유 가능한 데이터 저장소를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 기업은 분석 클라우드 플랫폼 내의 셀프서비스 데이터 준비 기능을 사용하여 데이터 준비 프로세스를 자동화할 수 있을뿐 아니라 안전하고 공유 가능한 데이터 저장소를 자동으로 채울 수도 있습니다. 데이터가 업데이트되면 모든 사람이 업데이트된 내용을 확인하고 데이터 일관성 및 보안 문제를 해결할 수 있습니다.

거버넌스 관점에서 중앙 집중식 데이터 및 분석 팀은 어떤 데이터, 변환, 측정지표, 보고서 및 분석이 사용되고 있는지 확인할 수 있습니다. 이는 비즈니스 기능 내부 및 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 임시 데이터세트를 포함하여 모두 추적할 수 있음을 의미합니다. 일반적으로 사용되는 데이터세트 및 데이터는 부서별 또는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 및 측정지표와 표준 대시보드 및 보고서에 통합될 수 있습니다. 격리된 임시 프로세스는 부서 및 엔터프라이즈 프로세스에 통합되어 더욱 향상된 일관성, 액세스 및 효율성을 제공합니다.

데이터 분석 및 기술 로드맵의 역사

과거에는 통계를 비교하고 비즈니스 통찰력에 대한 데이터를 분석하는 작업이 수동으로 이루어졌고, 스프레드시트가 가장 널리 사용되는 도구인 경우가 많았습니다. 1970년대부터 기업은 관계형 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, ML(머신러닝) 알고리즘, 웹 검색 솔루션, 데이터 시각화 및 기타 도구를 포함한 전자 기술을 사용하기 시작했으며 분석 프로세스를 촉진, 가속화 및 자동화할 수 있습니다.

그러나 이러한 기술 발전과 시장 수요 증가와 함께 새로운 과제가 등장했습니다. 서로 경쟁 관계에 있고, 호환되지 않는 경우도 있는 분석 및 데이터 관리 솔루션이 증가함에 따라 부서 및 조직뿐만 아니라 외부 파트너 및 벤더 사이에도 기술적 사일로가 발생했습니다. 이러한 솔루션 중 일부는 매우 복잡하여 평균 비즈니스 사용자 이상의 기술적 전문 지식이 필요하기 때문에 조직 내에서 사용 편의성이 제한되기도 합니다.

또한 모던 데이터 소스는 기존의 관계형 데이터베이스와 기타 도구를 사용하여 대규모 범주의 데이터를 입력, 검색 및 조작하는 기능에 세금을 부과했습니다. 이러한 도구는 이름, 날짜 및 주소와 같은 구조화된 정보를 처리하도록 설계되었습니다. 이메일, 텍스트, 비디오, 오디오, 워드 프로세싱 및 위성 이미지를 포함한 최신 데이터 소스에서 생성된 비정형 데이터는 기존 도구를 사용하여 처리하고 분석할 수 없습니다.

특히 오늘날 생성되는 대부분의 데이터는 반정형이거나 비정형이므로 증가하는 데이터 소스에 액세스해 가치 있는 항목이 무엇인지 결정하는 것은 쉽지 않습니다.

최고의 데이터 분석 유형은 무엇인가요?

기업에 가장 적합한 데이터 분석 유형은 개발 단계에 따라 다릅니다. 대부분의 기업은 이미 특정한 종류의 분석 기능을 사용하고 있지만, 이와 같은 분석 기능은 일반적으로 사전 예방적이 아닌 사후 대응적 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있는 통찰력만 제공합니다.

점점 더 많은 기업들은 머신러닝 기능을 갖춘 정교한 데이터 분석 솔루션을 채택하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리고 시장 동향과 기회를 파악하고 있습니다. 사전 예방적 미래 예측 기능으로 데이터 분석을 사용하지 않는 조직은 숨겨진 패턴을 발견하고 기타 통찰력을 확보할 수 있는 능력이 부족하기 때문에 비즈니스 성과가 부족할 수 있습니다.

네 가지 주요 데이터 분석 유형

비즈니스 중심 인사이트 및 신속한 시장 변화 대응

끊임없이 변화하는 비즈니스 환경에서는 다음의 행보를 예측하기가 어려울 수 있습니다. 이때 데이터 분석이 활용됩니다. 팀과 기업 전반의 데이터에 빠르게 액세스함으로써 다음과 같은 심도 있는 인사이트를 확보해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다:

• 고객은 누구이고 어떻게 고객에게 연락할 것인가?
• 경쟁업체를 포함한 시장
• 과거에 일어난 일
• 현재 발생한 일
• 비즈니스의 미래

데이터를 활용한 정보 기반의 의사 결정

테이블에 앉아 있는 한 명의 고객의 업무만 처리하면 된다면 필요한 정보를 수집하고, 그를 기반으로 조치를 취하는 일은 간단할 수 있습니다. 하지만 고객이 단 한 명인 기업이 몇이나 될까요? 일반적인 고객 풀을 계산하려면, 한 고객에 100을 또는 1000을, 그 이상의 수를 곱해야 할 겁니다. 다양한 방법식으로, 다양한 소스로부터 제공되는 마케팅 및 고객 데이터를 추가하게 되면, 필요한 정보를 얻거나 앞으로 나아갈 방향을 파악하는 일이 어려울 수 있습니다. 이를 위해서는 작업에 따라 알맞은 데이터 분석 솔루션이 필요합니다.

데이터 분석 솔루션 선택 시 고려해야 할 사항

인사이트 기반의 조직을 구축하려는 경우 현재 시장에 많은 데이터 분석 제품이 나와 있습니다. 궁극적으로 이상적인 솔루션은 예측 가능하고 직관적인 자가 학습 및 적응형 최신 분석 도구를 제공합니다.

조직에서 데이터를 사용하는 모든 방식을 지원하려면 다음 사항을 염두에 두어야 합니다:

• 분석 및 데이터 관리 기능을 통합하는 단일 플랫폼이 필요합니다. 이러한 솔루션은 보고, 검색, 분석 및 권장 사항을 위한 여러 솔루션이 있는 레거시 환경의 호환성 및 액세스 문제를 방지합니다. 모든 것이 통합되고 포함되기 때문에 프로비저닝도, 비즈니스 가치 실현도 더욱 손쉽고 빠르게 할 수 있습니다.
• 클라우드에 상주하지만 온프레미스 및/또는 하이브리드 환경의 데이터에 액세스할 수 있는 플랫폼이 중요합니다. 데이터에 빠르고 쉽게 접근할 수 있으며 분석을 통해 조직 내 모든 사용자가 인사이트를 얻고 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

자동화 및 자율성을 지원하는 데이터 분석

수작업된 수백만 개의 스프레드시트가 금융, 과학, 경제 등 다양한 산업에 사용되고 있습니다. 그러나 ZDNet에 따르면 모든 스프레드시트의 90%에 오류가 있으며, 이 오류들은 각 산업의 결과물에 영향을 미칩니다. 잘라내기 및 붙여넣기 문제, 숨겨진 셀 및 기타 오류로 기업들에게 수백만 달러의 비용이 발생합니다.

기존 분석 솔루션 및 프로세스로 인해 비즈니스에 시기적절한 의사 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공하는 데 지연이 발생할 수도 있습니다. 추출, 변환 및 로드(ETL), 연결 및 인터페이스 생성, 데이터베이스 간에 데이터 전송, 데이터 품질 확인, 스프레드시트에 데이터 입력 등 여러 애플리케이션과 플랫폼에서 데이터를 수집하는 경우가 많습니다. 이러한 모든 작업에는 귀중한 시간과 리소스가 소요될 수 있습니다.

또한 기존 솔루션 및 프로세스를 사용하면 분석 수행을 위해서는 보통 스스로 IT 또는 분석 전문가가 되어야 합니다. 이런 건 월말 분석으로 바쁜 경영진들이 원하는 셀프서비스 경험이 아닙니다. 결국 IT 또는 분석 전문가가 필요한 걸 제공할 때까지 기다려야 되는 상황이 옵니다.

분석 프로세스를 자동화하고 클라우드에 프로세스를 배치하는 것은 모든 규모의 기업과 모든 업계에서 경쟁 판도를 바꿀 수 있습니다. 예를 들어 AI 및 ML이 내장된 모던 분석 솔루션과 자율 보안, 셀프 패치 적용, 셀프 튜닝 자율 클라우드에서 실행되는 자율운영 데이터 웨어하우스를 통합했습니다.

모던 분석 솔루션을 사용하면서 모든 것을 자동화할 수 있습니다. 검토할 항목, 적용할 모델 및 예측할 열의 몇 가지 매개변수를 식별한 후 해결 방법을 인계합니다. 데이터는 여러 애플리케이션, 플랫폼 및 클라우드에서 수집할 수 있습니다. 예측을 위해 수집, 정리, 준비, 변환 및 분석이 가능합니다. 모두 자동으로 프로세스를 가속화하고 사람이 생성한 오류의 가능성을 줄일 수 있습니다.

Oracle을 선택하면 Oracle Analytics와 Oracle Autonomous Database가 결합된 단일 통합 플랫폼이 제공됩니다. 분석 및 강력한 자율 데이터 서비스의 최고의 요소를 갖춘 단순하고 반복 가능한 솔루션입니다. 즉, 장애물이 제거되고 데이터가 SSOT(단일 정보 소스)로 통합되며 실행 가능성이 높은 통찰력이 빠른 속도로 제공되므로 전략적 비즈니스 의사 결정을 안내하는 이상적인 데이터 분석 솔루션입니다.