임시 분석이란 무엇입니까?

현대의 비즈니스 인텔리전스에 대해 이야기하면 임시 분석은 특정 유형의 질문을 해결하기 위해 맞춤 제작된 매우 구체적인 분석 유형입니다. 데이터를 분석하여 하나의 질문에 대한 답을 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 기능이 있습니다.

예를 들어, 회사의 CMO가 Google 광고와 Facebook 광고에 대한 지출을 즉시 비교하고 특정 항목에 대한 총 지출을 확인하려는 경우 임시 분석을 사용하여 수행할 수 있습니다. 해당 데이터를 대시보드 형태로 시각화한 경우 본격적인 BI 보고에 반영됩니다.

임시 분석은 예를 들어 하나의 질문에 답하는 하나의 그래프와 같이 즉각적인 솔루션과 즉각적인 조치에 관한 것입니다. 잠시 후 해당 차트가 유용해 보이면 대시보드로 변환할 수 있습니다. 간단히 말해서 Ad Hoc은 지금 무언가를 전달하기 위한 것입니다.

주목해야 할 점은 임시 분석이라는 용어는 사람들이 프레젠테이션에서 사용하는 일상적인 유행어가 아니며 소수의 사람들에게만 한정적으로 사용되는 것도 아니라는 것입니다. 모든 조직이 모든 종류의 의사 결정에 데이터를 사용하는 프로세스와 문화를 갖는 것이 매우 중요합니다. 기업이 임시 분석과 그 운영의 역할을 이해하면 비즈니스 인텔리전스의 규모에 영향을 미치며 쉽게 확장할 수 있습니다.

데이터 문화의 핵심인 임시 분석

임시 보고라고도 하는 임시 분석은 현재 특정 질문에 대한 답변을 도출하는 데 도움이 되도록 비즈니스 데이터를 활용하는 방법론에 불과합니다. 일반적으로 이러한 질문은 일회성 질문입니다. 임시 분석을 사용하면 BI 보고의 전통적이고 경직된 프로세스에 많은 유연성과 자발성을 가져올 수 있습니다.

기존의 비즈니스 인텔리전스 보고 방법은 기술적인 관점에서 매우 복잡하고 시간도 많이 소요됩니다. 보고서와 대시보드를 생성, 업데이트 및 공유하려면 상당한 노력이 필요합니다. 이 문제에 대한 해결책은 경영진이 비즈니스 성장을 위한 결정에 정보를 제공할 수 있도록 하는 비즈니스 인텔리전스였습니다.

비즈니스 인텔리전스 보고 기술과 달리 임시 분석은 그와 정반대입니다. 그것은 하나의 특정 질문에 대한 답을 찾기 위해 데이터를 즉시 깊이 파고드는 것과 같습니다. 일반적으로 그러한 질문에 대한 답변은 일시적이며 단기적인 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

최신 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 도구 덕분에 임시 분석 기술은 대부분의 기업에서 비교적 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 이러한 셀프 서비스 비즈니스 플랫폼은 코딩이 필요하지 않거나 최소한의 코딩이 필요하지 않은 강력한 기능과 결합된 탁월한 사용자 경험을 제공합니다. 조직에서 숫자 계산 작업을 좋아하는 사람이 많을수록 조직에 더 좋습니다. 데이터 기반 문화는 조직의 모든 개인이 임시 분석을 수행할 수 있도록 필요할 때마다 데이터를 볼 수 있는 권한이 부여됨을 의미합니다.

임시 분석의 상위 수준 단계

임시 분석을 수행하려는 경우 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 쉽게 실행할 수 있습니다. 시장에는 BI 기술을 제공하는 업체가 많이 있지만 임시 분석을 수행하려면 기업이 수행해야 하는 4단계가 있습니다.

1. 다양한 데이터 소스 연결

이것은 자명한 진술입니다. 조직의 모든 데이터 소스는 비즈니스 인텔리전스 플랫폼에 연결되어야 합니다. 이 첫 번째 단계 뒤에 있는 이유는 기업이 일반적으로 BI 플랫폼을 설정하기 때문에 수행해야 하는 일회성 작업입니다.

조직에 초기 설정에서 연결되지 않은 새로운 데이터 소스가 있는 경우 BI 플랫폼에 연결해야 합니다. 데이터 원본을 BI 플랫폼에 연결하는 주요 이점은 사용자가 원할 때마다 데이터에 액세스할 수 있고 한 데이터 집합을 다른 데이터 집합과 비교 분석할 수 있다는 것입니다.

Ad Hoc 분석은 빠르고 즉각적인 결과를 의미합니다. 큰 데이터 세트를 검색하는 것은 시간이 많이 걸리고 혼란스러울 수 있습니다. 그러나 좋은 BI 플랫폼을 사용하면 프로세스가 쉬워질 수 있습니다.

2. 데이터 자체 탐색

임시 분석의 가장 중요한 요소 중 하나는 스스로 데이터를 탐색할 수 있는 능력입니다. 이전에는 데이터 전문가가 이 작업을 수행했지만 오늘날에는 누구나 이 데이터를 탐색할 수 있으며 데이터 전문가와 같은 특정 기술이 필요하지 않습니다.

SQL의 전체 길이와 폭을 알기 위해서는 초기 데이터 탐색이 필요합니다. 이것은 임시 분석의 전체 프로세스를 만들었습니다. 이것은 모든 질문이 답변을 받기 전에 여러 당사자를 거쳐야 했기 때문에 임시 분석을 사실상 불가능하게 만드는 기술적으로 병목 현상이었습니다.

그러나 현대 기술에는 코딩 지식 없이도 데이터를 쉽게 읽을 수 있는 Visual SQL 빌더가 함께 제공됩니다.

3. 나만의 시각화 만들기

이제 재미있는 부분이 시작됩니다. 일단 데이터를 탐색하고 정확히 필요한 것이 무엇인지 알아내면 됩니다. 이를 결과 시각화라고 합니다. 시각화가 두 숫자를 비교하는 것만큼 간단할 수 있는 경우가 있습니다. 다른 경우에는 완전한 막대 차트, 원형 차트 또는 선 그래프가 필요할 수 있습니다.

임시 분석은 빠르고 복잡할 수 있지만 조직과 데이터 처리 리소스를 방해해서는 안 됩니다. 완벽한 시각화를 만들려고 하면 시간 낭비가 됩니다. 목표는 이 시각화를 빠르게 만들고 메시지를 전달하는 것입니다.

4. 기술 개발

이 프로세스의 마지막 단계는 다소 모호하게 들릴 수 있지만 조직이 따라야 할 매우 적절한 단계입니다. 애드혹 분석을 꾸준히 하다보면 전문가가 될 가능성이 높다. 여행 과정에서 데이터 활용 능력 개발을 시작할 수 있습니다.

오늘날 조직에서 데이터 및 지식 부문으로 작업하는 대부분의 사람들은 데이터 활용 능력을 개발합니다. 여기에는 영업 임원부터 고위 제품 관리자에 이르는 사람들이 포함됩니다.

BI 도구가 임시 분석을 처리할 수 있는지 어떻게 알 수 있습니까?

조직으로서 비즈니스 인텔리전스 플랫폼에 투자할 계획이라면 해당 도구가 임시 분석을 처리할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 이것은 Bi 플랫폼의 일부 기능이나 요소를 식별하여 수행할 수 있습니다.

• 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 셀프 서비스 플랫폼이어야 합니다.
• 플랫폼은 사용하기 쉬워야 합니다.
• 플랫폼에서 수행할 모든 종류의 반복은 핵심에서 발생해야 합니다.

주목할 만한 점은 임시 분석이 조직의 몇 사람에게만 국한되지 않는다는 것입니다. 이는 조직에서 중요한 구성 요소로 취급되어야 하며 조직의 거의 모든 개인이 중요한 결정을 내리기 위해 이 방법을 따라야 합니다.