빅 데이터 분석을 둘러싼 큰 헛소리

"정보는 21세기의 기름이고 분석은 연소 엔진입니다."

Gartner의 전 수석 부사장, 연구 및 자문 Peter Sondergaard의 이 성명은 빅 데이터를 보다 의미 있고 통찰력 있고 현재 비즈니스 컨텍스트와 관련성 있게 만드는 분석의 힘을 나타냅니다. 오늘날 세상은 수많은 정형 및 비정형 소스에서 유입되는 방대한 데이터에 의해 주도되고 있습니다.

이 "빅 데이터"는 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 블록체인, 사물 인터넷(IoT) 등과 같은 21세기 기술 혁신의 대부분을 지원합니다. 데이터 자체가 비즈니스 인텔리전스의 중추입니다. , 원시 형태로 그것은 방에 있는 코끼리일 뿐입니다. 그 매력을 제대로 발휘하려면 특정 패턴과 의미 있는 통찰력을 얻기 위해 채굴하고 처리해야 합니다.

• 정의
• 역사
• 중요성
• 산업에서 빅 데이터 분석 사용
• 어떻게 작동합니까?
• 유형
• 장점과 단점
• 동영상
• 차이점
• 데이터 과학을 사용한 비즈니스 성장
• 도구 및 기술
• 데이터 분석 소프트웨어의
• 트렌드

빅 데이터 분석이란 무엇이며 오늘날의 맥락에서 그토록 중요한 이유는 무엇입니까?

가장 포괄적인 정의에서 빅 데이터 분석은 본질적으로 고성능 분석 시스템에 의해 추진되는 복잡한 도구 및 애플리케이션, 통계 알고리즘 및 예측 모델링을 포함하는 고급 분석입니다. 간단히 말해서, 분석은 소셜 네트워크, 디지털 플랫폼, 인터넷 데이터, 웹 로그, 고객 설문 조사, 판매 기록, 센서에 의해 캡처된 IoT 데이터 등과 같은 다양한 소스에서 수집된 크고 복잡한 데이터 세트를 미세하게 분석하는 프로세스입니다.

분석의 주요 목표는 조직이 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되도록 고객 선호도, 숨겨진 데이터 패턴 및 상관 관계, 현재 시장 동향과 같은 중요한 정보를 도출하는 것입니다.

전 세계의 조직은 다양한 형태와 사일로에서 기업 전체의 이동을 해석하기 위해 분석 애플리케이션을 실행하는 것의 중요성을 깨닫고 있습니다. 빅 데이터 분석 전반에 걸친 애플리케이션은 데이터 분석가, 과학자, 통계학자 및 예측 모델링 전문가가 조직 전체에 떠다니는 모든 형태의 미개척 데이터를 전문적으로 분석하는 데 도움이 됩니다.

정형, 반정형 및 비정형 엔터프라이즈 데이터의 통합 및 중요 분석을 통해 조직은 필요한 실행 가능한 통찰력을 확보하고 전략적 비즈니스 결정을 내리기 위해 이를 활용할 수 있습니다.

빅데이터와 분석의 역사와 진화

빅 데이터의 개념은 90년대 중반에 처음 도입되었으며 데이터의 양적 증가를 나타냅니다. 2000년대 초반에는 데이터 생성의 속도와 다양성을 포괄하는 용어로 확장되었습니다.

결과적으로 빅데이터의 3가지 핵심 차원인 볼륨(수집된 데이터의 양), 다양성(수집된 데이터의 유형), 속도(데이터 처리 속도)를 식별했습니다. 이것은 2000년대에 Gartner에 의해 널리 대중화된 개념인 빅 데이터의 3V(볼륨, 다양성, 속도)로 알려지게 되었습니다.

2006년 Hadoop 프레임워크의 도입으로 다른 수준에 도달했습니다. Apache 오픈 소스 분산 처리 프레임워크로 출시된 Hadoop을 통해 조직은 상용 하드웨어를 사용하여 구축된 클러스터형 플랫폼에서 복잡한 빅 데이터 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

Hadoop 및 관련 기술이 에코시스템 내에서 계속 성숙하고 발전함에 따라 고급 분석은 더 빠른 속도와 민첩성을 가져왔고 조직이 경쟁 곡선에서 앞서 나갈 수 있도록 했습니다.

글로벌 조직을 위한 빅 데이터 분석의 중요성

고급 데이터 분석에는 강력한 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템이 지원하는 고도로 전문화된 소프트웨어와 솔루션이 포함됩니다. 이를 통해 조직은 기업 데이터를 올바른 방식으로 활용할 수 있습니다. 기존 데이터 모델을 검증합니다. 새로운 정보를 활용하여 보다 현명한 비즈니스 결정을 내리고 수익성을 극대화합니다.

조직이 다음과 같은 측면에서 가치를 도출하는 데 도움이 됩니다.

• 성장 기회 증가
• 향상된 운영 효율성
• 향상된 시장 출시 이니셔티브
• 우수한 고객 서비스
• 대용량 데이터 저장 비용 절감
• 인메모리 분석을 통한 신속하고 즉각적인 의사결정
• 고객의 니즈에 부합하는 신제품 및 서비스의 타겟 출시
• 시장 경쟁력 강화

빅 데이터 분석: 일반적인 산업 사용 사례

• 은행 및 금융 서비스

  이를 통해 은행 및 금융 기관은 대량의 비정형 고객 데이터에 대한 강력한 분석 통찰력을 제공하여 건전한 재무 결정을 내릴 수 있습니다.

더 읽어보기: 빅 데이터 분석을 사용하여 금융 산업을 개선하는 방법

• 조작

  분석은 복잡한 공급망, IoT 시스템, 장비 상태 및 유지 관리에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 제조업체가 비용을 절감하고 수익을 증대하는 데 도움이 됩니다.

• 보건 의료

  환자 건강 기록, 의료 보험 정보 및 기타 환자 건강 데이터의 관리는 사용 가능한 정보의 방대함을 감안할 때 압도적일 수 있습니다.

  고급 분석을 적용하면 의료 전문가가 유용한 통찰력을 얻을 수 있으며 이를 통해 더 빠른 진단 및 치료 옵션을 제공할 수 있습니다.

• 소매

  고객 만족은 주요 소매 성공의 필수 요소이며 오늘날 고객은 개인적인 요구 사항과 브랜드 선호도 측면에서 더욱 까다로워졌습니다. 이제 소매업체는 빅 데이터와 분석을 활용하여 소비자 구매 행동을 연구하고 주요 구매 동향을 예측하여 개인화된 제품 추천을 보내 고객 만족도 지수를 높일 수 있습니다.

• 정부

  대부분의 정부 기관, 특히 법 집행 기관은 종종 빠듯한 예산을 유지하면서 생산성을 높이는 문제에 직면해 있습니다. 빅 데이터 분석 도구는 핵심 운영을 간소화하고 빠르고 정확한 의사 결정을 용이하게 하는 포괄적인 통찰력을 제공함으로써 정부 기관을 돕습니다.

빅 데이터 분석의 실제 작업

우리가 살고 있는 세상은 빅 데이터 웨어하우스입니다. 매일 수조 페타바이트의 데이터가 생성되며 브랜드는 이 데이터의 통찰력을 활용하여 제품 및 서비스 제공을 개선하고 고객 경험을 향상시킵니다. 기술은 우리가 일상 생활을 하고 수행하는 방식에 큰 영향을 미쳤습니다. 그것은 우리의 삶을 극적으로 바꿀 수 있는 정보의 체계적인 수집과 분석을 가능하게 했습니다.

이걸 고려하세요:

거의 모든 개인이 스마트폰을 사용하고 일부 장치 또는 다른 장치를 통해 인터넷에 연결되어 있습니다. 소셜 미디어는 사람들이 가족, 친구, 동료 및 매일 사용하는 브랜드와 상호 작용하는 방식에서 게임 체인저가 되었습니다. 이 복잡한 상호 연결성은 디지털 및 소셜 채널 전반에 걸쳐 엄청난 데이터 폭발을 촉발했습니다. 브랜드는 이러한 빅 데이터를 수집하고 고급 분석을 적용하며 소비자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 관련 통찰력을 추출합니다.

인공 지능 및 머신 러닝과 같은 기술은 브랜드가 보다 개인화된 쇼핑 경험을 만들 수 있도록 지원함으로써 고객 만족의 새로운 패러다임을 만들었습니다.

조직은 제품과 서비스를 개선함으로써 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미치기 위해 기본적인 인간 행동과 본질적인 생활 패턴을 연구하기 위해 배치합니다.

빅데이터 분석의 유형

빅 데이터 분석은 크게 다음 유형으로 분류할 수 있으며 알고리즘은 조직의 기본 요구와 관련된 올바른 유형의 분석을 성공적으로 구현하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

• 예측 분석

  이름에서 알 수 있듯이 특정 데이터 패턴을 나타내는 중요한 '왜' 및 '어떻게' 질문에 답함으로써 미래 경로를 미리 예측할 수 있습니다. 새로운 데이터 패턴이 나타날 때 이동 중에 학습하기 위해 고급 기계 학습 기술이 적용됩니다.

• 진단 분석

  여기에는 과거 데이터를 연구하고 특정 이벤트의 발생 원인을 식별하는 작업이 포함됩니다. 행동 분석이라고도 하는 진단 분석은 분석 허점을 식별 및 제거하고 '왜' 및 '어떻게' 질문에 체계적으로 답변한 후 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

• 처방적 분석

  이 유형은 비즈니스에 대한 명확한 분석 모델을 규정하기 위해 고정된 규칙 및 권장 사항을 기반으로 하는 특정 분석에 중점을 둡니다. 처방적 분석은 의사 결정의 자동화를 촉진합니다. 고급 휴리스틱 및 신경망은 기존 분석 알고리즘에 적용되어 원하는 비즈니스 결과를 달성할 수 있는 최상의 조치에 대한 권장 사항을 제공합니다.

• 기술 분석

  이 유형에는 기업에 들어오는 데이터를 마이닝하고 분석을 적용하여 수집된 데이터 유형을 기반으로 설명을 도출하는 작업이 포함됩니다. 기술 분석은 '무슨 일이 일어났는가' 질문에 답하여 비즈니스 환경에 대한 높은 수준의 개요를 제공합니다.

빅 데이터 분석과 관련된 이점 및 과제

강력한 솔루션을 구현하는 것은 비즈니스 전략의 필수 구성 요소가 되었으며 전 세계의 기업은 데이터 분석의 수많은 이점을 누리고 있습니다. 그러나 본격적인 구현을 실제로 실행하기 전에 배포와 관련된 몇 가지 고유한 이점과 문제를 이해하는 것이 중요합니다.

이익

• 데이터 기반 비즈니스 통찰력으로 뒷받침되는 향상된 의사 결정
• 고급 빅 데이터 분석 도구 및 기술을 통한 생산성 및 운영 효율성 향상
• 효율성 증가로 인한 운영 비용 절감
• 데이터 인사이트를 사용하여 신제품 출시 및 맞춤형 추천 발송을 통해 달성한 우수한 고객 서비스
• 특히 은행 및 의료와 같은 정보에 민감한 산업에서 사기를 쉽게 감지
• 탁월한 의사 결정 및 향상된 고객 서비스로 조직 성장 및 수익 증대
• 글로벌 시장 동향에 대한 시의적절하고 신속한 통찰력을 통한 집중 혁신

도전

• 자격을 갖춘 데이터 전문가(데이터 과학자, 데이터 분석가, 전문가)를 고용하고 교육하는 데 필요한 기술과 높은 비용을 갖춘 인재 부족
• 부적절한 형식의 부정확하고 관련 없는 데이터에 대한 분석을 배포하여 발생하는 데이터 품질과 관련된 문제
• 민감한 개인 데이터와 관련된 산업 표준 및 정부 규정을 충족할 수 없음으로 인한 규정 준수 문제
• 특히 해킹의 대상이 될 수 있는 민감한 데이터의 저장과 관련된 사이버 보안과 관련된 위험
• 글로벌 생태계에서 기술이 빠르게 발전하여 이전 투자가 거의 쓸모없게 되었습니다.
• IT 인프라(데이터 센터, 네트워크 대역폭, ), 하드웨어 유지 관리, 인력 배치 등과 관련된 높은 비용
• 고급 분석 플랫폼과 격리된 데이터 세트를 통합하는 레거시 엔터프라이즈 시스템의 통합과 관련된 문제

(백서 다운로드: 빅 데이터를 큰 가치로 변환하는 5가지 방법)

빅 데이터 또는 데이터 과학 또는 데이터 분석? 차이가 있습니까?

특히 지난 10년 동안의 엄청난 데이터 폭발은 데이터 분석 및 데이터 과학과 같은 분야에서 새로운 전망을 열었고 빅 데이터 분석은 일반적으로 데이터 과학과 관련이 있습니다. 이러한 용어는 상호 교환적으로 사용되지만 각 개념은 데이터 기술 환경 내에서 고유한 방식으로 작동합니다.

세 가지 개념 모두 데이터 영역과 관련이 있으며 글로벌 비즈니스 운영에 큰 영향을 미치고 있습니다. 조직은 제품 중심에서 데이터 중심으로 빠르게 이동하고 있습니다. 사용 가능한 모든 고객 및 시장 정보를 사용하여 제품과 서비스를 개선하고 우수한 고객 서비스를 제공하며 경쟁에서 이깁니다.

데이터 과학을 사용하여 어떻게 비즈니스를 성장시킬 수 있습니까?

IoT, AI 및 ML과 같은 새로운 기술의 출현으로 산업 전반에 걸쳐 빅 데이터 분석 및 데이터 과학 구현이 간소화되었습니다. 데이터 과학은 규모와 비즈니스에도 불구하고 모든 유형의 조직에 몇 가지 유형의 이점을 제공합니다.

• 경영진이 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원
• 심층 데이터 통찰력을 제공하여 중요한 비즈니스 의사 결정을 검증하는 데 도움이 됩니다.
• 경쟁 우위를 유지하기 위해 주요 시장 동향 파악
• 운영 효율성 및 비즈니스 생산성 향상
• 위험도가 낮은 데이터 기반 실행 계획을 배포할 수 있습니다.

최고의 빅 데이터 분석 도구 및 기술

단일 솔루션이나 기술을 통합하지 않습니다. 사실, 이는 분석된 데이터에서 최대 가치를 도출하기 위해 함께 작동하는 여러 고급 도구와 기술의 조합입니다.

오늘날 전문가들은 들어오는 원시 데이터를 저장하기 위한 기본 볼트 역할을 하는 Hadoop 딥 레이크 아키텍처를 사용합니다. 데이터 관리는 데이터 분석 프로세스에서 매우 중요하며 수집된 데이터는 최상의 성능을 달성하기 위해 잘 저장, 구성, 적절한 형식 및 구성 및 분할되어야 합니다. 저장된 데이터는 다음을 위한 도구를 통합한 고급 분석 소프트웨어를 사용하여 분석할 준비가 됩니다.

데이터 마이닝 - 추가 처리 및 분석을 위한 패턴을 발견하기 위해 대규모 데이터 세트를 선별

예측 분석 – 미래 고객 행동을 예측하는 고급 데이터 모델 구축

머신 러닝 – 더 크고 복잡한 데이터 세트를 분석하기 위해 실시간으로 학습하도록 머신을 훈련

인메모리 분석 – 시스템 메모리의 방대한 데이터를 분석하여 새로운 시나리오를 테스트하고 실행 가능한 데이터 모델 생성

텍스트 마이닝 – 책, 설문조사, 인터넷 및 기타 텍스트 기반 데이터 소스의 텍스트 데이터 분석

(또한 읽기: 비즈니스를 위해 고려해야 할 최고의 빅 데이터 분석 도구)

2020년 및 그 이후를 위한 데이터 분석 소프트웨어

다음은 향후 몇 년 동안 대부분의 조직에서 배포할 가능성이 높은 일부 최고의 데이터 분석 소프트웨어 목록입니다.

1. Apache Hadoop – 거대하고 복잡한 컴퓨팅 클러스터 내에서 대규모 데이터 세트의 저장 및 처리를 위한 오픈 소스 솔루션
2. IBM Watson – 자동화된 예측 인텔리전스 및 데이터 검색을 위한 AI 지원 클라우드 분석 플랫폼
3. Google Analytics – 웹사이트 트래픽 추적 및 보고를 위한 가장 널리 사용되는 대시보드 기반 웹 분석 도구
4. SAP Business Intelligence Platform – 고객 행동 분석을 위해 주요 고객 메트릭을 모니터링하는 고급 비즈니스 인텔리전스 솔루션
5. Zoho Analytics – 데이터 기반 의사 결정에 도달하기 위한 보고서 생성을 위한 협업 비즈니스 데이터 분석 플랫폼
6. GoodData – 산업별 데이터 분석 솔루션을 제공하기 위한 분석이 내장된 종단 간 클라우드 기반 시스템
7. IBM Analytics – 중요한 의사 결정을 지원하기 위해 증거 기반 통찰력을 제공하기 위한 규정 및 예측 데이터 분석 도구

빅 데이터 및 분석의 동향: 앞으로 무엇이 있을까요?

2019년에는 주로 자동화 프레임워크에 의해 주도되는 분석을 통해 엔터프라이즈 시스템의 운영이 목격되었습니다. 또 다른 주목할만한 발전은 빅 데이터 솔루션을 제공하는 공급업체의 대규모 통합으로, 시장은 혁신가와 진정한 판도를 바꾸는 사람에게만 열려 있었습니다. AI 및 ML과 기존 데이터 분석 솔루션의 통합은 비즈니스 가치 사슬 전반에 걸쳐 운영 효율성을 높이는 데 상당한 수준에 이르렀습니다.

이러한 추세가 계속 진화하는 동안 세계에 막대한 영향을 미칠 것으로 예상되는 중대한 발전이 있습니다.

1. IoT 및 디지털 트윈의 급증하는 채택:

IoT 데이터 분석은 디지털 트윈이라는 새로운 개념이 조직에서 더 빠르게 채택됨에 따라 엄청난 속도로 계속해서 급증하고 있습니다. 디지털 트윈은 단순히 물리적 개체, 시스템 및 사람의 디지털 복제본입니다. 실시간 센서 수집 데이터로 구동됩니다. 이 모든 데이터에서 가치를 추출하려면 고급 데이터 플랫폼에 통합해야 하며 디지털 트윈은 미래에 엄청난 비즈니스 기회를 창출할 것입니다.

2. 증강 분석:

미래는 분석 시스템이 핵심 통찰력을 선점하기 위해 AI 및 ML 기술을 배포하는 증강 데이터 스트림에 속합니다. Gartner는 사용자가 자연어 처리(NLP)를 사용하여 데이터를 쉽게 쿼리할 수 있도록 하는 증강 분석을 통해 '시민 데이터 과학자'의 부상을 예측합니다.

3. 다크 데이터의 수익화:

Gartner는 다크 데이터를 순전히 규정 준수 표준을 충족하기 위해 수집, 처리 및 기록되는 일상적인 비즈니스 정보로 정의합니다. 그리고 일반적으로 거대한 저장 공간을 차지합니다. 앞으로 몇 년 동안 조직은 아날로그 기업 기록을 디지털화하고 이 데이터를 분석 플랫폼에 통합하여 적절한 비즈니스 통찰력을 도출함으로써 다크 데이터를 활용하는 것을 목격하게 될 것입니다.

4. 콜드 스토리지 배포를 통한 클라우드 비용 최적화:

미래는 조직이 Google의 Nearline 및 Coldline, Azure Cool Blob과 같은 콜드 데이터 스토리지로 이동하여 과거 및 미사용 데이터를 저장하여 데이터 스토리지 비용을 최대 50% 절감하는 비용 최적화 클라우드 시스템에 관한 것입니다5.

5. 데이터 운영:

기존 데이터 파이프라인의 고유한 복잡성과 함께 통합 및 거버넌스 도구에 대한 수요로 인해 DataOps가 등장했습니다. DataOps는 전체 빅 데이터 분석 수명 주기에 DevOps 및 Agile 방법론을 통합하고 품질 통찰력을 제공하기 위해 테스트 및 제공을 위한 자동화된 메커니즘을 배포합니다.

마지막 생각들

빅 데이터 및 분석의 다음 진화 챕터는 이미 전 세계에 선보이고 있습니다. 조직은 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 촉진할 수 있는 향상된 데이터 품질, 보다 통찰력 있는 메트릭 및 사실 기반 예측 분석을 약속하는 새로운 기술, 도구 및 개념을 빠르게 채택하고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션은 빅 데이터 전략에 혁명을 일으키고 조직은 다양한 비즈니스 사용 사례에 맞는 플랫폼과 솔루션에 투자할 것입니다. 앞으로 데이터는 실제보다 더 커질 것이며 분석은 밀접하게 상호 연결된 디지털 생태계에서 미래 경로를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

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