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데이터 분석 도구의 5가지 주요 이점

데이터 분석 도구는 비정형 데이터를 변환하여 프로젝트 공동 작업자가 받아들이고 조치를 취할 수 있도록 핵심 메트릭을 집중적이고 이해하기 쉬운 시각적 표현으로 나타내줍니다.

비기술직 배경을 가진 비즈니스 전문가든 데이터 과학자든 관계없이 이 도구를 사용하면 데이터를 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움이 되는 인사이트로 신속하게 전환할 수 있습니다. 데이터 관리, 시각화, AI 기반 분석, 비즈니스 인텔리전스 공유, 거버넌스 등과 같은 5가지 주요 방식으로 이점을 제공합니다.

1. 도구로 데이터 준비

분석 과정은 데이터를 수집하고 조사와 해석을 위해 준비하는 것으로 시작됩니다. 많은 조직은 분석을 시작하기 전에 분석가에게 의뢰하여 데이터를 수동으로 결합하고 패키징합니다. 하지만 모든 관련 데이터를 포함하도록 세심한 주의를 기울이더라도 수동 프로세스는 중요한 정보를 누락하거나 실수로 잘못된 데이터를 포함할 위험이 있습니다.

연결된 데이터로 더 나은 결과 얻기

데이터 분석 소프트웨어를 사용하면 여러 위치에서 가져오더라도 셀프 서비스 및 엔터프라이즈 데이터를 하나의 보기로 집계할 수 있습니다. 선택한 도구에 Excel 쿼리 및 데이터 모델링을 포함하여 모든 데이터 원본을 통합할 수 있는 기능이 있는지 확인하세요.

필요한 모든 데이터를 한 곳에 모아 놓으면 포괄적인 데이터 분석 도구가 데이터를 완전하고 정확한 최신 상태로 유지하고 적절한 형식을 지정하며 중복되거나 관련 없는 정보가 없도록 효율적으로 정리할 수 있습니다. 그러면 분석가의 시간이 많이 절약됩니다.

빅 데이터에서 의미 도출

현재 기업에서 축적하는 다양하고 엄청난 양의 데이터, 그리고 매일 생성되는 데이터 속도로 인해 데이터에 대한 빠르고 명확한 분석이 필요합니다. 확장형으로 설계된 데이터 분석 도구를 이용하면 기존 데이터베이스가 할 수 없는 방식으로 빅 데이터를 처리할 수 있습니다.

여러 소스에서 지속적으로 유입되는 정보를 추가해야 하는 경우 대용량 데이터 세트의 분석 작업 역시 어렵습니다. 데이터 분석 도구는 현재 시장 동향이나 고객 세그먼트의 선호도와 같은 광범위한 주제로 방대한 양의 데이터를 해석하는 데 도움이 됩니다.

2. 데이터를 생생한 스토리텔링으로 변환

시각화는 복합 데이터를 유용한 비즈니스 정보로 전환할 때 데이터 분석 도구가 수행하는 작업의 기초가 됩니다. 데이터 시각화는 데이터를 통합하여 매력적인 스토리로 바꾸고 비즈니스 성과에 대한 이해도를 높입니다. 또한 조직을 위한 최선의 조치를 다른 사람들에게 설득할 때 그 효과가 큽니다.

의사결정력 강화

매력적인 시각적 디스플레이로 데이터에 생생함을 불어 넣으면 모든 동료가 복잡한 정보를 파악하고 중요한 인사이트를 발견하고 더 나은 결정을 쉽게 내릴 수 있습니다. 데이터 시각화 도구로 다음과 같은 작업이 가능합니다.

  • 사전 제작된 템플릿으로 시각적으로 표현합니다.
  • 이미지, 텍스트, 색상, 인상적인 디자인 요소를 추가합니다.
  • 차트, 그래프, 피벗 테이블, 요약보기를 사용하여 분석을 명확히 합니다.
  • 사람들이 파악하기 힘들 수 있는 추세와 패턴을 밝혀냅니다.

재무 상황 추적

시각화 도구는 대시보드에서 데이터를 통합하여 판매 수익, 마케팅 성과와 같은 영역에서 핵심 성과 지표(KPI)를 표시합니다. 특정 부서 또는 분석을 위해 대시보드를 사용자 지정하고 새로 고침을 할 수 있으므로 전략이 작동하는 방식에 대한 큰 그림을 제공합니다.

3. AI로 심층 인사이트 확보

데이터 분석 소프트웨어를 시장 조사할 때 인공 지능(AI)과 기계 학습을 통합해주는 도구를 찾으세요. 이를 통해 프로젝트 공동 작업자와 회사는 과거의 성과를 이해하고 해당 지식을 기반으로 미래를 예측하며 미리 계획할 수 있습니다.

효과적으로 고객 이해

개별 예측 분석을 통해 고객을 더 잘 파악하고 높은 효율성과 효과로 고객에게 도달할 수 있습니다. 이 증강 분석에서는 AI와 기계 학습을 사용하여 기업이 다양한 그룹의 고객 행동 및 선호도에 대한 과거 데이터를 분석하여 미래의 시장 수요를 예측할 수 있도록 지원합니다.

어떤 데이터 분석 소프트웨어는 코딩 교육이나 경험이 필요치 않은 예측식 AI 기능을 제공하므로 조직 전체에서 더 많은 직원들이 이용할 수 있습니다. 이를 통해 비기술직 비즈니스 전문가가 데이터를 준비하고 귀중한 고객 인사이트를 추출할 수 있습니다. 또한 이러한 작업을 더 빠르게 수행할 수 있어 기술 전문가에게도 도움이 됩니다.

고급 AI의 이점

고급 통계 분석을 통해 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어가 고급 데이터 모델을 만들고, 더 나은 시각 자료를 만들고, 데이터에서 더 많은 것을 배우고, 플래닝을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 종류의 AI 기능은 R 오픈 소스 프로그래밍 언어에서 지원됩니다.

4. 비즈니스 인텔리전스 공유

직원과 그 공동 작업자가 데이터 시각적 개체에서 인사이트를 도출한 후에는 보고 소프트웨어를 사용하여 조직 안팎의 사람들과 비즈니스 인텔리전스 를 공유합니다.

데이터 분석 도구 키트의 일부인 보고 소프트웨어를 사용하면 결과물을 효율적으로 게시하고, 시각적 개체를 내장하고, 보고서를 확인해야 하는 사람들에게 권한을 할당할 수 있습니다. 또한 보고서 배포를 간소화하고 버전 제어를 유지하며 오프라인 복사를 방지할 수 있습니다.

사용자 지정 보고서 작성 및 배포

비즈니스에 맞게 사용자 정의된 형식 및 레이아웃 테마로 자신만의 보고서를 만들 수 있습니다. 보고 소프트웨어를 사용하면 테이블 형식의 페이지가 매겨진 정적 보고서나 대화형 보고서 등 커뮤니케이션에 가장 적합한 방식으로 게시할 수 있습니다. 또한 보고서를 최적화하여 사람들이 모바일 디바이스에서 간편하게 보고서를 열고 읽을 수 있습니다.

특정 유형의 보고서를 얼마나 자주 내보낼지(매월 1회 또는 매주 1회 등) 지정합니다. 또는 사람들이 답변이 필요할 때마다 특정 질문에 답변하는 임시 셀프 서비스 보고서를 사용할 수 있습니다. 보고 소프트웨어의 대규모 서비스 제공으로 분석가가 작성한 보고서를 회사 전체의 많은 수신자에게 배포할 수 있다는 이점이 있습니다.

5. 데이터 보호

여러 소스의 많은 양의 데이터를 연결한 후 나중에 비즈니스 인텔리전스를 게시할 때 보안에 대한 우려 사항이 있을 수 있습니다. 고객 데이터를 보호할 수 있는 보호 장치가 있는 데이터 분석 도구를 찾고, 전송 중에 중요한 데이터를 비공개로 유지하는 암호화 키를 찾으면 됩니다.

보호 기능이 내장된 데이터 분석 도구를 사용하면 데이터에 위협을 가하는 위험한 활동을 차단하는 이점을 누릴 수 있습니다. 보고서를 공유할 때 이러한 도구는 별도의 작업 영역에 게시하게 되므로 작업 영역 수준에 대한 보안을 제공합니다. 또한 행 수준에서 데이터 액세스를 제한하고 필요한 곳에 더 광범위한 액세스 제어를 설정할 수 있으므로 행 수준 보안이 가능합니다.

백그라운드에서 작동하는 거버넌스 기능을 사용하여 데이터를 분석할 수 있는 도구를 선택하세요. 또한 사용하는 도구가 IL6, FedRamp, HIPAA, FINRA와 같은 업계의 표준, 규제 제어, 인증을 준수하는 데 도움을 제공하는지 확인합니다.

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