데이터 분석 도구의 5가지 주요 이점

1. 분석 도구로 데이터 준비

분석은 언제나 데이터를 수집하고 연구와 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 위치에 있는 셀프 서비스 및 엔터프라이즈 데이터를 가져와 하나의 뷰로 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 데이터 보고서에서 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 원본에서 지속적으로 유입되는 정보를 추가해야 하는 경우 대용량 데이터 세트의 분석 작업 역시 어렵습니다. 데이터 분석 도구는 현재 시장 동향이나 고객 세그먼트의 선호도와 같은 광범위한 토픽에 대한 방대한 데이터양을 해석하는 데 도움이 됩니다.

AI로 심층 인사이트 확보

데이터 분석 소프트웨어를 시장 조사할 때 인공 지능(AI)과 기계 학습을 통합해 주는 도구를 찾으세요. 이러한 기능을 사용하여 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 있습니다.

어떤 데이터 분석 소프트웨어는 코딩 교육이나 경험이 없어도 가능한 예측식 AI 기능을 제공하므로 조직 전체에서 더 많은 직원들이 이용할 수 있습니다. 이를 통해 비기술직 비즈니스 전문가가 데이터를 준비하고 가치 있는 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 인텔리전스를 공유합니다.

데이터 분석 도구 키트의 일부인 보고 소프트웨어를 사용하면 결과물을 효율적으로 게시하고, 시각적 개체를 임베딩하고, 보고서를 확인해야 하는 사람들에게 권한을 할당할 수 있습니다. 또한 보고서 배포를 간소화하고 버전 관리를 하며 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 작성할 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.