빅데이터 분석의 이해

빅 데이터 분석은 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 검사하여 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 기타 통찰력을 발견하는 프로세스입니다. 조직이 고객 행동을 이해하고, 운영을 개선하고, 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 

빅 데이터 분석은 오늘날 비즈니스 세계에서 뜨거운 주제입니다. 디지털 중심의 세계에서 기업은 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 이 데이터는 고객 행동, 시장 동향 및 기업이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 기타 요인에 대한 귀중한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있습니다. 

 

 

 

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1. 빅 데이터 분석이란?

 

빅 데이터 분석을 통해 비즈니스 요구 사항에 대한 새로운 범위의 진단 질문에 답할 수 있습니다. 더 많은 데이터와 정교한 분석을 제공하여 비즈니스 팀에 실행 가능한 결과를 제공합니다.

 

심층적인 진단 질문을 탐색하여 새로운 차원의 통찰력을 드러내고 비즈니스 성과를 개선하기 위해 취해야 하는 단계를 식별할 수 있습니다.

 

 

 

2. 빅 데이터 분석의 역사

빅 데이터라는 아이디어는 사실 수년 전부터 존재해 왔습니다. 1950년대로 거슬러 올라가면, 빅 데이터라는 용어를 알기도 전인 1950년대에 기업은 통찰력과 추세를 파악하기 위해 수동으로 검사해야 하는 스프레드시트의 숫자로 구성된 일종의 기본 분석을 사용하고 있었습니다.

 

이제 대부분의 기업은 비즈니스로 유입되는 캡처된 데이터에 분석을 적용하는 것의 중요한 가치를 이해하고 있습니다. 오늘날 빅 데이터 분석이 제공하는 새로운 이점이 있습니다. 그들은 속도와 효율성입니다.

몇 년 전만 해도 한 기업이 수집된 정보에 대한 분석을 실행하고 향후 의사 결정에 사용할 수 있는 통찰력을 발견했습니다. 오늘날에는 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 인사이트를 식별할 수 있습니다. 이러한 속도와 민첩성은 기업에 이전에는 갖지 못했던 경쟁 우위를 제공합니다.

 

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3. 빅 데이터 분석의 중요성

빅 데이터 분석은 간단해 보일 수 있지만 그 안에는 많은 프로세스가 구성되어 있습니다. 빅 데이터는 방대한 볼륨, 속도 및 다양성을 가진 것으로 생각할 수 있습니다. 빅 데이터 분석 도구는 대량의 데이터를 이해하고 이를 가치 있는 비즈니스 통찰력으로 변환할 수 있습니다.

 

빅 데이터 분석의 필요성은 매우 빠른 속도로 데이터를 생성하고 있으며 모든 기업이 이 데이터를 이해해야 한다는 사실에서 비롯됩니다. 2020년에는 초당 1.7MB의 데이터가 생성되었습니다. 이는 대량의 데이터를 이해하기 위한 빅 데이터 분석의 중요성을 나타냅니다. 기업의 요구 사항에 따라 데이터를 구성, 변환 및 모델링하는 데 도움이 됩니다. 또한 패턴을 식별하고 데이터에서 결론을 도출할 수 있습니다.

 

데이터 크기가 클수록 문제가 커집니다. 따라서 빅 데이터는 그 크기 자체가 문제를 제기하는 데이터로 정의 될 수 있으며 동일한 처리 방법을 더 많이 사용하는 것이 필요합니다. 볼륨, 속도 및 다양성이 높은 데이터 분석은 기존의 데이터 작업 방법이 여기에 적용되지 않는다는 것을 의미합니다.

 

 

 

4. 빅 데이터 분석의 이점

다음은 빅 데이터 분석을 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점입니다.

• 다양한 형태와 종류의 이질적인 소스에서 대량의 데이터를 적시에 분석합니다
  
• 공급망, 물류 및 기타 전술적 의사 결정 부문을 강화하기 위한 전략을 성공적으로 수립하기 위해 정보에 입각한 판단을 신속하게 내릴 수 있습니다
  
• 비즈니스 프로세스의 효율성 및 최적화 증가로 인한 비용 절감
  
• 대규모 데이터 샘플 크기를 기반으로 한 보다 정보에 입각한 리스크 관리 기술
  
• 소비자 행동, 수요 및 정서에 대한 더 많은 지식을 확보하면 제품 개발 데이터가 개선되고 전략적 관리 프로세스의 중요성이 높아질 수 있습니다

 

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5. 빅 데이터 분석의 특징

개념적으로 빅 데이터 프로젝트는 종종 실패하기 때문에 기업에 매우 어려울 수 있습니다. 빅 데이터의 특성은 주로 4개의 V로 정의됩니다. 이제 빅 데이터 분석의 4가지 V를 살펴보겠습니다.

1) Volume(볼륨)

빅 데이터 볼륨은 기업의 일반 시스템에서 처리되는 데이터의 볼륨보다 큽니다. 그 결과 새롭게 설계된 시스템이 탄생했습니다. 이러한 양의 데이터가 발생하는 이유는 개발 상황에 따라 다릅니다.

빅 데이터 볼륨이 발생하는 한 가지 이유는 서로 다른 IT 시스템의 데이터가 병합되어 데이터 양이 증가하기 때문입니다. 또는 크롤러가 타사 데이터를 확보하거나 추출하여 시스템과 병합합니다.

 

2) Veractiy(정확성)

서로 다른 시스템의 데이터 수집 및 처리된 데이터로 인해 데이터 정확성과 관련된 신뢰성 문제가 발생합니다. 예를 들어, 서로 다른 레코드가 다른 날짜와 타임스탬프를 가진 동일한 데이터를 표시하는 경우 어떤 레코드가 올바른 레코드인지 확인하기가 어렵습니다.

 

또는 데이터가 불완전하고 이에 대해 알지 못하는 경우 시스템 오류가 있을 수 있습니다. 따라서 빅 데이터 시스템에는 진실성 문제를 극복하기 위한 개념, 방법 및 도구가 필요합니다.

 

3) Variety(종류)

다양한 원본 시스템과 함께 이전에 기록되고 재정의되지 않은 데이터를 빅 데이터 시나리오에 저장할 수 있습니다. 데이터는 레코드 업데이트 및 기록 변경과 같으며, 이전 재정의 데이터에서는 불가능한 시계열 분석과 같은 새로운 사용 사례를 허용할 수 있습니다.

 

엄청난 양의 데이터를 생성하는 새로운 데이터 소스가 있습니다. 보다 단순한 버전에는 고객 상호 작용에 대한 새로운 통찰력이 있는 소셜 미디어 또는 스마트폰 앱의 데이터가 포함됩니다.

이러한 데이터의 다양성은 비정형 소셜 미디어 텍스트 데이터에서 정형화된 운영 엔터프라이즈 시스템 데이터에 이르기까지 다양합니다. 계산 가능한 금융 시계열 데이터, 시계열 커밋 로그, 앱 사용량 및 반구조화된 고객 상호 작용 데이터를 검토할 수 있습니다.

 

빅 데이터 시스템과 환경은 이러한 다양한 데이터를 처리하고 사용자가 데이터를 이해하기 위해 데이터를 결합할 수 있도록 하는 데 어려움을 겪습니다.

 

4) Velocity(속도)

기업의 비즈니스 모델이 IoT 데이터에 점점 더 많이 의존함에 따라 IoT 데이터는 지속적으로 데이터 생성 속도를 높이는 결과를 낳고 있습니다. 데이터 생성은 데이터베이스의 정적 레코드만이 아닙니다. 지속적인 데이터 생성이 필요합니다.

 

이로 인해 데이터 저장뿐만 아니라 데이터 스트림의 이벤트에 대한 계산 및 반응에 대한 우려가 더욱 커집니다. 대량의 데이터를 처리할 수 있는 일괄 처리는 더 이상 증가하는 속도를 따라갈 수 없습니다. 이것이 바로 현대의 빅 데이터 분석 환경이 빠르게 생성된 데이터를 신속하게 저장하고 데이터 계산 및 이동을 효율적으로 실행할 수 있어야 하는 이유입니다.

 

 

 

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6. 빅 데이터 분석의 유형

다음은 빅 데이터 분석의 네 가지 유형입니다.

1) 예측 분석(Prescriptive Analytics)

예측 분석은 기업에 대한 특정 분석 경로를 규정하기 위해 규칙 및 권장 사항을 기반으로 하는 분석에 대해 설명합니다. 다음 단계에서는 처방적 분석이 의사 결정과 작업을 자동화할 것인데, 이를 어떻게 실현할 수 있을까요?

이전 분석을 기반으로 신경망 및 휴리스틱을 데이터에 적용하여 원하는 결과를 도출할 수 있는 최상의 작업을 권장합니다.

 

2) 진단 분석(Diagnostic Analytics)

진단 분석에서 대부분의 기업은 어떤 일이 어떻게, 왜 발생했는지와 같은 진단 질문에 답하기 위해 빅 데이터 분석을 적용하기 시작합니다. 어떤 사람들은 이것을 행동 분석이라고 부를 수도 있습니다. 진단 분석은 과거를 조사하고 특정 상황이 발생한 이유를 파악하는 것입니다. 이러한 유형의 분석은 일반적으로 대시보드 작업을 중심으로 이루어집니다.

 

빅 데이터를 사용한 진단 분석은 디지털 시대가 가져온 추가 데이터가 분석 사각지대를 제거하고, 방법 및 이유에 대한 질문이 취해야 할 조치를 정확히 찾아내는 통찰력을 제공하는 두 가지 면에서 도움이 됩니다.

 

3) 예측 분석(Predictive Analytics)

예측 분석을 통해 향후 작업 과정에 대한 경로를 예측할 수 있습니다. '어떻게'와 '왜'라는 질문에 답하면 결과가 언제 발생하려고 하는지 감지할 수 있는 특정 패턴이 드러납니다.

예측 분석은 진단 분석을 기반으로 하여 이러한 패턴을 찾고 어떤 일이 일어날지 확인합니다. 기계 학습은 또한 지속적인 학습을 위해 새로운 패턴이 나타날 때 적용됩니다.

 

4) 기술 분석(Descriptive Analytics)

기술 분석에서는 들어오는 데이터를 기반으로 작업이 수행됩니다. 이 데이터의 마이닝을 위해 분석을 배포하고 데이터를 기반으로 설명을 제시합니다.

많은 기업이 무슨 일이 일어났는지에 대한 질문에 답하기 위해 설명 분석을 생성하는 데 수년을 보냈습니다. 이 정보는 중요하지만 비즈니스 성과에 대한 높은 수준의 백미러 보기만 제공합니다.

 

 

 

 

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7. 빅 데이터 분석의 응용

다음은 빅 데이터 분석의 응용 프로그램에 대한 몇 가지 예입니다.

• 고객 확보 및 유지: 고객 정보는 데이터 기반 작업을 통해 고객 만족도를 높이는 마케팅 동향에 큰 도움이 됩니다. 예를 들어 Netflix, Amazon 및 Spotify의 개인화 엔진은 고객 경험을 개선하고 고객 충성도를 확보하는 데 도움이 됩니다.
• 타겟 광고: 상호 작용 패턴, 주문 내역 및 제품 페이지 조회 내역에 대한 개인화된 데이터는 더 큰 규모와 개인 수준에서 고객을 위한 타겟팅 광고 캠페인을 만드는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
• 제품 개발: 개발 결정, 제품 실행 가능성, 성능 측정 등에 대한 통찰력과 고객에게 긍정적인 서비스를 제공하는 직접적인 개선을 생성할 수 있습니다.
• 가격 최적화: 소매업체는 수익을 극대화하기 위해 다양한 데이터 소스의 도움을 받아 가격 모델을 모델링하고 사용할 수 있습니다.
• 공급망 및 채널 분석: 예측 분석 모델은 B2B 공급업체 네트워크, 선제적 보충, 경로 최적화, 재고 관리 및 배송 지연 가능성에 대한 알림을 지원합니다.
• 리스크 관리: 효과적인 위험 관리 전략을 개발하기 위해 데이터 패턴을 사용하여 새로운 위험을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 의사 결정 개선: 데이터에서 추출된 통찰력은 기업이 건전하고 신속한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

8. 빅데이터 분석의 응용

 

1) 리테일

리테일 업계는 빅 데이터 분석을 적극적으로 배포하고 있습니다. 데이터 분석 기술을 적용하여 고객이 무엇을 구매하는지 이해한 다음 고객에게 맞는 제품과 서비스를 제공하는 것입니다.

오늘날에는 옴니채널 경험을 제공하는 것이 가장 중요합니다. 고객은 한 채널에서 브랜드와 연락한 다음 최종적으로 다른 채널을 통해 제품을 구매할 수 있으며 동시에 더 많은 중개 채널을 거칠 수 있습니다. 소매업체는 이러한 고객 여정을 추적해야 하며 이를 기반으로 마케팅 및 광고 캠페인을 배포하여 매출 증대 및 비용 절감 가능성을 높여야 합니다.

 

2) 기술

기술 회사들은 빅 데이터 분석을 대대적으로 배포하고 있으며 고객이 웹 사이트 또는 앱과 상호 작용하고 주요 정보를 수집하는 방법에 대해 더 많이 알고 있습니다. 이를 기반으로 기술 회사는 판매, 고객 서비스, 고객 만족도 등을 최적화할 수 있습니다. 이는 또한 우리가 지식 집약적인 경제에 살고 있고 기술 부문의 회사들이 빅 데이터 분석의 이점을 누리고 있기 때문에 새로운 제품과 서비스를 출시하는 데 도움이 됩니다.

 

3) 의료

의료 분야는 빅 데이터 분석 도구, 기술 및 프로세스의 이점을 누릴 수 있는 또 다른 산업입니다. 의료진은 다양한 검사를 통해 환자의 건강을 진단하고, 컴퓨터를 통해 검사를 실행하고, 이상, 질병 등의 명백한 징후를 찾을 수 있습니다. 또한 의료 분야에서 환자 치료를 개선하고 치료 및 약물 프로세스의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 일부 질병은 발병 전에 진단할 수 있으므로 치료 방식이 아닌 예방 방식으로 조치를 취할 수 있습니다.

 

4) 제조

제조업은 물리적 상품 개발과 관련된 산업 부문입니다. 제조 공정의 수명 주기는 제품마다 다를 수 있습니다. 제조 시스템은 산업 설정 및 제조 현장 전반에 걸쳐 관여합니다.

사물 인터넷(IoT), 로봇 공학 등과 같이 제조와 관련된 많은 기술이 있지만 이 모든 것의 근간은 확고하게 빅 데이터 분석을 기반으로 합니다. 이를 통해 제조업체는 수율을 개선하고, 시장 출시 시간을 단축하고, 품질을 향상시키고, 공급망 및 물류 프로세스를 최적화하고, 제품 출시 전에 프로토타입을 구축할 수 있습니다. 이러한 모든 단계를 통해 제조업체에 도움이 될 수 있습니다.

 

5) 에너지

에너지 부문에 속하는 대부분의 석유 및 가스 회사는 빅 데이터 분석을 광범위하게 사용합니다. 그것은 석유 및 기타 천연 자원을 발견 할 때 배치됩니다. 석유 1배럴의 가격이 얼마가 될 것인지, 생산량은 얼마가 되어야 하는지, 유정이 수익성이 있을지 없을지 알아내는 데 엄청난 양의 빅 데이터가 투입됩니다.

또한 장비 고장을 찾아내고, 예측 유지 보수를 배포하고, 자본 지출을 줄이기 위해 자원을 최적으로 사용하는 데 배포됩니다.

 

 

 

 

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9. 빅 데이터 분석 도구

 

• Apache Spark: Spark는 Hadoop 에코시스템의 일부인 실시간 데이터 분석을 위한 프레임워크입니다.
• 파이썬: Python은 기계 학습을 포함한 다양한 응용 프로그램에 빠르게 배포되고 있는 가장 다재다능한 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
• SAS: SAS는 대량의 데이터로 작업하고 이를 통해 귀중한 통찰력을 도출하는 데 사용되는 고급 분석 도구입니다.
• Hadoop: Hadoop은 빅 데이터를 이해하기 위해 전 세계의 다양한 조직에서 배포하는 가장 인기 있는 빅 데이터 프레임워크입니다.
• SQL 크랙: SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템에 대한 작업에 사용됩니다.
• Tableau: Tableau는 데이터 시각화 및 비즈니스 분석을 위해 배포되는 가장 인기 있는 비즈니스 인텔리전스 도구입니다.
• Splunk: Splunk는 머신에서 생성된 데이터를 구문 분석하고 이를 통해 가치 있는 비즈니스 인사이트를 도출하기 위한 최적의 툴입니다.
• R: R은 데이터 과학자가 통계 컴퓨팅 및 그래픽 응용 프로그램 모두에 사용하는 1위 프로그래밍 언어입니다.

 

 

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