데이터 기반 의사 결정 및 데이터 분석을 개선하는 방법은 무엇입니까?

지난 10년은 전적으로 데이터의 대량 생산, 소비 및 분석에 의해 주도되었습니다. 기업은 이제 데이터 기반 의사 결정을 기업 전략의 핵심 부분으로 사용하고 데이터 분석을 사용하여 생산적인 의사 결정을 제공하고 진행을 간소화합니다. 현재 데이터 분석 및 빅 데이터에 투자하지 않는 비즈니스를 찾기가 어려울 것입니다.

실제로 97% 이상의 회사가 빅 데이터 프로젝트에 투자하고 있으며, 그 중 79%는 다른 데이터 기반 회사가 이를 능가할 것이라고 우려하고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스의 데이터 분석과 해당 비즈니스의 성공은 데이터를 사용하는 회사가 보다 효과적이고 목적이 있으며 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 밀접하게 연결되어 있습니다.

그러나 데이터 분석은 다양한 형태로 제공됩니다. 처음에 떠오르는 것은 순전히 숫자일 수 있지만 양적 데이터는 기업이 액세스할 수 있는 유일한 스트림이 아닙니다. 종종 회사가 수집하는 데이터 소스의 수를 넓힘으로써 일반 시장, 경쟁업체 및 내부 회사 동향에 대한 보다 포괄적인 이해를 개발할 수 있습니다.

이 기사에서는 데이터 분석의 세계에 대해 자세히 살펴보고 데이터 기반 의사 결정 전략을 개선하는 방법을 정확히 살펴봅니다. 각각의 잠재적인 데이터 분석 스트림을 탐색하여 효과적이고 직접적이며 생산성이 높은 방식으로 데이터를 작동시키는 방법을 자세히 설명합니다. 바로 다이빙합시다.

기업에서 사용할 수 있는 데이터 분석 유형

조직 전체에서 데이터 분석을 통해 사람들은 매일 접하는 프로세스에 대해 더 큰 통찰력을 얻을 수 있습니다. 의견이나 직감에 따라 결정을 내리는 대신 데이터 분석의 통합은 올바른 결정을 정확히 찾아내고 실행하는 증거 기반 방법을 제공합니다.

2023년에는 전 세계 기업이 데이터 분석을 사용하여 프로세스를 간소화하고 일상 운영의 모든 요소를 ​​최적화합니다. 마케팅 및 영업 부서에서 HR 등에 이르기까지 모든 곳에서 데이터 분석을 찾을 수 있습니다. 특히 기업에서 사용할 수 있는 수많은 데이터 민주화 도구를 사용하면 직원이 필요한 정보에 신속하게 액세스할 수 있는 중앙 집중식 데이터베이스를 만드는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

데이터 분석이 얼마나 널리 사용되는지에 따라 기업에서 집중할 수 있는 다양한 분석 분야가 있습니다. 비즈니스의 특성, 경쟁하는 시장 및 고객에 따라 그들이 사용하는 특정 분석 학교가 다를 수 있습니다. 기업에서 사용하는 네 가지 핵심 데이터 분석 시스템이 있습니다.

• 기술 분석.
• 소셜 미디어 분석.
• 텍스트 분석.
• 예측 분석.

더 자세히 분석해 보겠습니다.

관련: 소셜 데이터 분석을 사용하여 성공적인 마케팅 캠페인을 시작하는 방법은 무엇입니까?

1. 기술적 분석

기술 분석은 특정 기간 동안의 데이터를 분석하여 보이지 않는 추세, 통찰력 및 이벤트를 드러내는 프로세스입니다. 대부분의 기업은 판매 기록, 사이트 방문자, 전자 상거래 데이터 등을 아우르는 이전 데이터의 보물창고를 갖게 될 것입니다. 장기간에 걸쳐 이 데이터를 수집함으로써 데이터 분석은 데이터에서 의미를 도출할 수 있습니다.

기술 분석은 비즈니스에서 발생하는 특정 추세의 배후 요인을 파악하는 데 특히 유용합니다. 예를 들어 전자 상거래 상점이 지난 3개월 동안 매출이 갑자기 급증한 것을 알게 되면 기술 분석을 사용하여 이러한 증가가 시작된 시점을 정확히 파악할 수 있습니다.

특정 날짜에 집중함으로써 전자 상거래 비즈니스는 새로운 웹 사이트 디자인을 게시한 날에 판매 증가를 맞출 수 있습니다. 과거의 추세를 통해 기업은 이러한 "왜"라는 질문에 답하고 미래를 더 잘 준비할 수 있습니다. 회사가 여름에 매출이 증가하는 것을 알게 되면 해당 달의 가용 재고를 미리 늘리면 성수기 동안 원활하게 운영할 수 있습니다.

이러한 형태의 분석은 주로 적용 범위가 넓기 때문에 가장 일반적으로 사용되는 것 중 하나입니다.

2. 소셜 미디어 분석

데이터 분석가가 사용할 수 있는 도구가 개선됨에 따라 새로운 분석 분야를 사용할 수 있게 되었습니다. 소셜 미디어 분석은 이러한 혁신의 산물이며, 전 세계 기업은 이제 자연어 처리(NLP)를 사용하여 엄청난 양의 서면 데이터에서 의미를 도출합니다.

소셜 미디어 분석은 NLP와 AI를 혼합하여 사용하여 트윗, Facebook 게시물 및 기타 소셜 사이트에서 생성된 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리합니다. 소셜 미디어의 인기를 고려할 때 회사의 대중 인식에 대해 더 많이 알 수 있는 환상적인 장소입니다. 브랜드를 언급하는 수천 개의 게시물을 분석함으로써 소셜 미디어 분석 도구는 시간 경과에 따른 소비자 행동과 브랜드 정서를 추적할 수 있습니다.

회사가 신제품을 출시하거나 리브랜딩을 진행하거나 단순히 대중이 제품을 인식하는 방법에 대한 인지도를 높이고 싶을 때 바쁜 소셜 미디어 세계를 바꾸는 것은 훌륭한 전략입니다.

3. 텍스트 분석

텍스트 분석은 소셜 미디어 분석과 동일한 많은 기본 기술을 사용합니다. 그러나 고객 리뷰, 지원, 티켓, 이메일 및 기타 텍스트 데이터와 같은 텍스트 항목에 중점을 둡니다. 소셜 미디어의 NLP와 마찬가지로 분석가는 이러한 텍스트 요소에서 데이터를 수집한 다음 분석을 실행하여 근본적인 추세가 있는지 확인할 수 있습니다.

기업은 텍스트 분석을 가장 잘 활용하여 소비자 행동과 피드백을 이해할 수 있습니다. 예를 들어 회사에서 VOC(Voice of the Customer) 프로그램을 실행하고 피드백을 수집하는 경우 텍스트 분석을 통해 고객이 원하는 비즈니스 개선 사항을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

언어 처리 도구의 효율성이 높아짐에 따라 텍스트 분석은 고객 성공, 모니터링 및 지원의 세계에서 중요한 도구가 되고 있습니다. 텍스트 분석을 사용하기 시작함으로써 기업은 엄청난 양의 구조화되지 않은 데이터를 소화하여 사용할 수 있습니다.

4. 예측 분석

예측 분석은 과거 데이터를 가져와 이를 사용하여 과거 이벤트를 기반으로 일련의 가능성 있는 미래 결과를 예상합니다. 회사가 지난 5년 동안 12월에 매출이 급증한 경우 예측 분석은 12월 급증이 다시 발생할 가능성이 있음을 시사합니다.

매출의 급증과 감소를 예측하는 것 이상으로 예측 분석은 매우 정확한 분야가 될 수 있습니다. 예를 들어 보험 제공자는 고객 데이터, 청구 내역, 위치, 연령, 성별 및 기타 인구통계학적 요인과 심리통계학적 요인을 사용하여 신규 고객을 맞이할 때의 상대적 위험을 계산합니다.

고객이 보험을 청구할 가능성을 추정함으로써 회사는 가격 책정 전략을 최적화하여 고객의 이익을 최대한 보호할 수 있습니다. 예측 분석의 두 번째 분야인 규범적 분석은 기업이 예측 분석 결과에 따라 조치를 취하는 단계를 넘어선 단계입니다.

과거의 성과가 반드시 미래의 결과를 보장하는 것은 아니지만 과거 데이터는 기업이 프로세스를 최적화하는 데 활용할 수 있는 유용한 관점을 제공합니다.

데이터 기반 의사 결정의 효율성을 높이는 방법은 무엇입니까?

데이터 분석은 진공 상태에서 존재하지 않습니다. 위의 각 방법은 다른 모든 방법과 관련하여 사용할 수 있습니다. 종종 회사가 더 많은 정보를 보유할수록 미래에 닥칠 수 있는 모든 것에 더 잘 대처할 수 있습니다.

이를 염두에 두고 기업이 의사 결정을 위한 데이터 처리, 처리 및 사용의 효율성을 높이기 위해 할 수 있는 일이 많이 있습니다.

1. 기본 인프라 간소화

데이터 분석에서는 품질이 중요하지만 수량도 중요합니다. 분석에서 최상의 결과를 얻으려면 기업은 가능한 한 많은 소스를 확보해야 합니다. 이 모든 데이터를 저장하고 쿼리하기 위해 기업은 우수한 기본 데이터 도구가 있는지 확인해야 합니다. 예를 들어 Apache Pinot과 Druid를 비교할 때 하나의 특수 분석 데이터베이스가 데이터를 신속하게 관리하고 처리하는 데 더 적합합니다. 데이터 분석이 가능한 한 잘 수행되기 위해서는 기본 인프라가 원하는 목적을 제공하는지 확인해야 합니다.

2. 데이터 기반 문화 조성

비즈니스에서 가능한 모든 데이터, 도구 및 시각화 구조를 제공하더라도 직원이 데이터의 힘을 이해하지 못한다면 데이터 기반이 될 수 없습니다. 의사 결정 프로세스에서 데이터 사용의 중요성을 보여줌으로써 데이터 기반 문화를 만드는 것은 데이터 기반이 되기 위한 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 모든 직원이 데이터 분석을 사용해야 하는 방법과 이유를 이해하면 갑자기 모든 결정이 논리, 이유 및 정확한 분석의 장소에서 오는 것을 보게 될 것입니다.

3. 데이터 중앙 집중화

데이터 기반 문화를 만드는 것은 데이터 기반 의사 결정의 중요성을 높이는 강력한 방법이지만 데이터 중앙 집중화 없이는 거의 불가능합니다. 첫 번째 우선 순위 중 하나는 데이터를 중앙 집중화하고 데이터 사일로를 제거하는 것입니다. 데이터가 부서, 팀 및 비즈니스 부문 간에 자유롭게 흐를 수 있게 되면 모든 사람이 완전한 데이터 기반이 되기 위해 필요한 지식에 액세스할 수 있습니다.

데이터 분석은 비즈니스에 매우 강력한 자산이지만 회사가 이를 올바르게 통합할 때만 혁신적인 변화를 만듭니다. 기본 인프라, 회사 문화 및 데이터 관리 관행에 초점을 맞춤으로써 기업은 이 데이터 기반 의사 결정 시대에 발을 들여놓을 준비가 될 것입니다.

참조: 데이터 수집의 목적 및 방법 – 알아보자!

마지막 생각들

데이터 기반 의사 결정은 단순한 비즈니스 트렌드가 아닙니다. 오히려 그것은 현대 비즈니스의 중심 기둥이자 전 세계의 발전을 주도하는 기둥입니다. 데이터 분석 전략을 일상 업무에 통합함으로써 회사는 미래에 대비할 수 있으며 회사의 이익을 위해 프로세스, 관리 및 의사 결정을 신속하게 최적화할 수 있습니다.

데이터를 의사 결정 프로세스에 통합하여 가능한 최상의 결과를 얻으려면 기업은 대규모 데이터 분석을 처리할 수 있는 적절한 장비를 갖추어야 합니다. 데이터를 적절하게 수집, 변환, 저장 및 분석하기 위한 기본 인프라 개발에 집중하면 향후 배당금을 지불할 것입니다.