빅 데이터는 오늘날 IT 산업에서 가장 인기 있는 단어 중 하나입니다. 디지털 시대에는 빅 데이터가 기업이 소유할 수 있는 큰 자산입니다. 그러나 이 데이터는 전통적인 도구를 사용하여 처리, 저장 및 분석할 수 없습니다. 그래서 이 기사에서는 빅 데이터 분석이 무엇이며 왜 중요한지에 대해 알아보겠습니다.
I. 빅 데이터 분석이란 무엇인가요?
빅 데이터 분석은 구조화된, 반구조화된 및 비구조화된 다양한 소스 및 크기의 거대한 데이터 세트에 대한 고급 분석 기술의 사용입니다. 이 데이터는 테라바이트부터 젯타바이트까지의 다양한 크기로 나타납니다.
구체적으로 빅 데이터 분석은 데이터 세트로부터 정보를 수집, 처리 및 도출하기 위해 사용되는 방법과 도구를 의미합니다. 이는 시장 동향, 고객 선호도 등에 대한 정보와 같은 것들을 포함합니다.
Big Data Analytics helps process large amounts of data and provides valuable information – Image: eduba.com
II. 빅 데이터 분석의 중요성
오늘날, 빅 데이터 분석은 다양한 산업의 모든 규모의 기업에게 필수적이고 유용한 도구가 되었습니다. 모든 기업은 대량의 원시 데이터에서 가치 있는 통찰력을 도출하기 위해 빅 데이터를 추구합니다. 따라서 빅 데이터 분석은 조직이 자료를 채굴하고, 자료를 정보로, 정보를 통찰력으로 변환하는 데 도움을 줍니다.
결과적으로, 기업은 새로운 기회를 식별하고, 더 스마트한 비즈니스 결정을 내릴 수 있으며, 더 효율적으로 운영하고, 더 많은 이익을 창출하며, 더 행복한 고객을 확보할 수 있습니다. 이러한 혜택은 경쟁자들에 대한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 게다가, 기업은 빅 데이터 분석에 의존하여 시간과 비용을 절약하고, 리스크를 더 잘 관리할 수 있습니다.
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Big data analytics brings countless benefits to businesses – Image: recosense.com
- 실제 예시
넷플릭스는 대표적인 브랜드로서 타겟 광고에 대한 빅 데이터 분석을 사용하는 사례입니다. 1억 명 이상의 구독자를 보유한 이 회사는 거대한 양의 데이터를 수집했습니다. 넷플릭스는 구독자에게 다음으로 시청할 영화를 추천합니다. 이는 사용자의 이전 검색 및 시청 데이터를 분석하여 이루어집니다.
아마존은 빅 데이터 분석을 활용하여 거대한 시장에 진출했습니다. 데이터 분석을 통해 기업은 고객이 어떻게 식료품을 구매하는지, 그리고 판매업체가 식료품 업체와 상호 작용하는지를 이해할 수 있습니다.
III. 빅 데이터 분석의 다양한 유형
1. 기술 설명 분석
기술 설명 분석은 현재의 트렌드와 회사의 성과에 대한 최신 정보를 파악하는 유용한 기술입니다. 이는 데이터를 단순화하여 읽을 수 있는 형태로 요약합니다. 기술 설명 분석을 사용하여 트렌드와 통찰력을 확인한 후에는 해당 트렌드의 원인에 대해 더 자세히 알아보기 위해 다른 유형의 분석을 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 다우 화학회사는 과거 데이터를 추적하고 기술 설명 분석을 사용했습니다. 기술 설명 분석 덕분에 이 회사는 활용되지 않은 공간을 인식할 수 있었습니다. 그들은 그들의 사무실 환경 주변의 시설 사용을 촉진했습니다. 이로써 회사는 매년 약 400만 달러를 절약했습니다.
Descriptive analytics is useful for uncovering patterns in a certain customer segment – Image: analyticssteps.com
2. 진단 분석
이것은 진단적 질문 “왜 그럴까?”에 대한 대형 데이터 분석 유형입니다. 이 유형의 분석을 사용하면 고객, 직원, 제품 등과 관련된 특정 이벤트의 원인을 이해할 수 있습니다. 비즈니스에서 진단 분석은 이탈 지표와 충성 고객의 사용 트렌드에 대한 이유를 연구할 때 유용합니다.
예를 들어, 소셜 미디어 마케팅 캠페인의 경우 진단 분석을 사용하여 게시물, 언급, 팔로워, 페이지 조회수, 리뷰 등을 측정할 수 있습니다. 수천 개의 온라인 언급이 하나의 통합된 뷰로 압축될 수 있습니다. 거기서 지난 캠페인에서 작동한 것과 그렇지 않은 것을 볼 수 있습니다.
3. 예측 분석
이 유형의 분석은 과거 및 현재 데이터를 검토하여 미래에 대한 예측을 수립합니다. 고객 트렌드, 시장 트렌드 등을 예측하기 위해 데이터 마이닝, 인공 지능 및 기계 학습 기술과 같은 예측 도구와 모델을 사용합니다. 이는 오늘날 가장 널리 사용되는 분석 유형 중 하나입니다.
예를 들어, PayPal은 온라인 결제 서비스를 제공하는 회사입니다. 그들은 모든 과거 결제 데이터 및 사용자 행동 데이터를 사용하여 고객의 부정 행위를 예측했습니다.
4. 권고 분석
권고 분석은 기술적 및 예측적 분석에서 결과를 도출합니다. 이 유형의 분석은 특정 문제에 대한 해결책을 규정합니다. 규칙을 의존하여 회사에 가장 좋은 움직임을 제안하기 위해 데이터의 통찰력을 활용합니다.
예: 건강 관리 산업에서는 권고 분석을 사용하여 비만 환자 수를 측정하여 환자 수를 더 잘 관리할 수 있습니다. 그런 다음 당뇨병 및 LDL 콜레스테롤 수준과 같은 요인에 대한 필터를 추가하여 치료에 중점을 둘 위치를 결정할 수 있습니다. 거의 모든 산업 문제에 대해 동일한 권고 분석 모델을 적용할 수 있습니다.
There are 4 common types of Big Data analysis – Image: designveloper.com
결론
요약하자면, 위에서는 빅 데이터 분석이 무엇인지, 그 중요성 및 다양한 분석 유형에 대한 설명을 제공하였습니다. 전 세계적으로 데이터 양이 지속적으로 증가함에 따라 빅 데이터 분석의 사용도 증가하고 있습니다. 은행부터 정부, 교육부터 제조업까지 거의 모든 산업이 이를 적용하여 과제를 해결하고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
당신의 비즈니스가 여전히 기존 데이터 소스를 활용하여 더 효율적으로 운영하지 못한다면, 오늘부터 빅 데이터 분석 서비스를 배우고 사용해 보세요. BAP Software에서는 판매, 마케팅, 비즈니스 모델 등에 필요한 정보를 분석하기 위해 빅 데이터 시스템을 구축하는 데 폭넓은 경험을 가진 직원들이 있습니다.
