빅데이터 기획과 분석에 대해서 제대로 배우기

빅데이터 기획과 분석에 대해서 제대로 배우기

◇ 빅데이터 분석적 사고와 스토리텔링

빅데이터 분석적 사고는 데이터를 수집하고 분석하는 능력을 의미합니다. 빅데이터를 다룰 때는 대량의 데이터를 다루기 때문에 이러한 데이터를 분석하는 것은 일반적인 분석보다 더 복잡합니다. 빅데이터는 대량의 데이터를 분류, 정렬, 필터링하고, 추출하며 유용한 정보를 찾는 작업이 필요합니다.

스토리텔링은 데이터로부터 유용한 정보를 축적하고 그 정보를 시각적으로 표현하는 기술입니다. 스토리텔링은 데이터에 기반하면서 문제 해결 방법 및 적극적인 의사결정을 위해 그 데이터를 이해할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 두 가지 기술을 합치면 빅데이터 분석적 사고와 스토리텔링을 바탕으로 데이터에서 파생된 정보를 시각화하고 이해는 것이 가능합니다. 구체적으로 말하면, 다양한 데이터를 수집하고 질문을 제시하여 데이터에 대한 답을 찾는 빅데이터 분석적 사고를 통해 문제점을 파악하고 그 문제점을 해결하기 위한 적극적인 의사결을 할 수 있습니다. 

또한, 스토리텔링을 이용하여 데이터를 시각적으로 표현하고 그 정보를 분류, 정렬하면서 규칙성을 파악하고 이를 기반으로 적극적인 의사결정을 할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제품의 고객 만족도를 파악하기 위해 수집한 데이터를 분석하면서 특정 제품 대비 고객 만족도와 같은 규칙성을 찾아내고, 이를 시각화하여 그 추이를 볼 수 있습니다. 그 결과, 더 나은 제품을 제공하기 위해 개선 방안을 찾을 수 있습니다. 이처럼 빅데이터 분석적 사고와 스토리텔링은 데이터에서 유용한 정보를 마련하고 그 정보를 이해하고 활용하는 데 도움이 됩니다.

 

◇  빅데이터 분석의 이해

빅데이터 분석이란 대규모, 다양하고 실시간으로 발생하는 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하여 통찰력 있는 정보로 변환하고 의사결정을 지원하는 기술과 프로세스를 의미합니다. 빅데이터 분석의 중요성을 점점 더 커지고 있습니다. 이에 대한 이유는 다음과 같습니다.

◈ 다양한 데이터 수집

빅데이터 분석에서 가장 중요한 요소 중 하나는 다양한 형태의 대규모 데이터를 수집하는 것입니다. 이를 통해 더 정확한 예측과 의사결정을 할 수 있는데, 어떠한 데이터를 수집할 수 있는지 살펴보겠습니다.

1. 공공 데이터 수집 : 공공 데이터는 국가 정부나 지자체에서 제공하는 데이터를 말합니다. 대표적인 예로는 인구 통계, 교통 흐름, 날씨, 매출량 등이 있습니다.

2. SNS 데이터 수집 : SNS(소셜 네트워크 서비스)에서 발생하는 데이터는 소비자들의 취향, 트렌드, 이슈 등을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.

3. IoT 데이터 수집 : IoT(Internet of Things)는 인터넷에 연결된 모든 것을 의미합니다. 스마트 홈, 스마트 차와 같은 기기들은 다양한 데이터를 수집하여 빅데이터 분석에 활용 될 수 있습니다.

4. 로그 데이터 수집 : 로그 데이터는 인터넷 사용자의 행동을 기록한 데이터입니다. 이는 디지털 마케팅에서 매우 중요한 역할을 합니다.

5. 구매 이력 데이터 수집 : 구매 이력 데이터는 소비자들의 구매 패턴, 관심사, 취향 등을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.

6. 영상 데이터 수집 : CCTV나 드론과 같은 장비에서 발생하는 영상 데이터는 빅데이터 분석에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 교통량 파악, 방법 등에 활용할 수 있습니다.

데이터 수집은 빅데이터 분석의 가장 기본이 되는 부분입니다. 다양하고 정확한 데이터를 수집하는 것이 빅데이터 분석의 성공적인 시작입니다.

 

◈실시간으로 데이터 처리 가능

빅데이터 분석의 포인트 중 하나는 실시간 데이터 처리입니다. 예를 들어, 온라인 거래 사이트에서 상품을 구매하는 경우, 거래 정보를 실시간으로 수집하여 분석하면 즉시 대응할 수 있습니다. 이를 위해 빅데이터 시스템은 다음과 같은 방법으로 실시간 데이터 처리를 가능케 합니다.

1. 스트리밍 기술 : 스트리밍 기술은 데이터를 지속적으로 쏟아내는 소스에서 끊임없이 데이터를 수집하고 처리하는 기술입니다. 실시간으로 생성되는 데이터를 쉽게 수집하고 처리할 수 있습니다. 

2. 분산 처리 시스템 : 빅데이터 시스템은 분산 처리 시스템으로 동작합니다. 이를 통해 여러 대의 컴퓨터에서 데이터를 처리하고, 각각의 보유한 자원을 쉽게 활용할 수 있습니다. 이점으로는 대규모 데이터 처리 및 병렬처리가 가능해지면서 처리 속도와 성능은 크게 향상됩니다.

3. 클라우드 기반 서비스 : 클라우드 기반 서비스를 사용하면 빅데이터 분석 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 클라우드 기반에서 운영되는 빅데이터 플랫폼은 실시간으로 대용량 데이터를 처리할 수 있습니다.

4. 고성능 스토리지 기술 : 빅데이터 분석에 사용되는 데이터는 매우 대용량이므로 높은 처리 속도와 안정적인 저장이 필요합니다. 이를 해결하기 위해 고성능 스토리지 기술을 사용합니다. 이러한 기술은 데이터의 빠른 입출력 속도와 안정적으로 저장할 수 있는 기능을 제공해 줍니다. 

빅데이터 분석에서 실시간 데이터 처리는매우 중요한 요소입니다. 대규모 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하면 높은 효율적인 의사 결정 및 비즈니스 가치를 얻을 수 있습니다. 

 

◈ 기업 경쟁력 강화

1. 기술력 강화 : 빅데이터 분석 기술이 빠르게 발전하고 있기 때문에, 기전 기술을 개선하고 새로운 기술을 개발해 경쟁력 있는 서비스를 제공하는 것이 중요합니다.

2. 데이터 품질 관리 : 빅데이터를 분석하는것은 데이터 품질 관리에 큰 영향을 받습니다. 정확하고 신뢰성 높은 데이터를 수집하고 관리하여 정확한 분석결과를 제공하는 것이 중요합니다. 

3. 분석 결과 활용 : 빅데이터 분석 결과를 실제 업무에 적용해야 비로소 가치를 발췌합니다. 따라서 기업과 협력관계를 유지하며, 분석결과를 적극적으로 활용하여 고객이 원하는 가치를 제공하는 것이 경쟁력 강화에 필수적입니다.

4. 보안 및 개인 정보 보호 : 빅데이터 분석 기업은 대량의 고객 데이터를 수집 및 처리합니다. 이에 따라 개인 정보 보호와 보안 강화는 필수적입니다. 고객 개인 정보를 안전하게 보호하여 신뢰성 있는 서비스 제공이 필요합니다.

5. 다양한 분야 확장 : 가치를 창출할 수 있는 다양한 분야로 확장하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 의료나 금융분야 등의 신규 시장을 개척하여 다양한 비즈니스 모델을 제공해야 합니다.

 이러한 요소를 고려하여 기존의 경쟁기업과 차별화된 서비스를 제공하는 것이 경쟁력 강화에 중요합니다.

 

◈ 예측 분석

빅데이터는 기존의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로는 처리하기 어려운 대량의 비정형 데이터를 포함하는 데이터 세트입니다. 이러한 빅데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 것을 빅데이터 분석이라고 합니다. 빅데이터 분석의 한 분야인 예측분석은 미래에 발생할 일들을 예측하는 분석 기법입니다. 예측분석을 한다는 것은 주어진 데이터를 통해 미래를 예측하는 것입니다. 이를 위해서는 불확실성이 높은 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 예를 들어, 날씨 데이터를 수집하여 내일 비가 올 확률을 예측하는 것이 예측분석입니다. 이를 해결하기 위해서는 기존의 데이터를 바탕으로 모델을 만들어 예측합니다.

예측분석에서는 여러가지 분석 기법이 사용됩니다. 통계학, 머신러닝, 인공지능 등 다양한 분야에서 발전한 기술을 활용하여 분석합니다. 예측분석의 결과를 활용하여 실제 업무에 적용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 기업은 예측분석을 통해 판매량을 예측하여 제조 계획을 수립하고, 마케팅 전략을 세우며, 재고 관리 등 다양한 업무에 활용합니다. 빅데이터 분석은 기업 혹은 조직에서 발생하는 대규모 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 기술입니다. 예측분석은 빅데이터 분석 중 한로 통계학, 머신러닝, 인공지능 등 다양한 분야에서 발전한 기술을 활용하여 미래를 예측하는 분석 기법입니다. 이는 기업이나 조직에서 다양한 분야에 활용됩니다.

 

◈ 비즈니스 프로세스 최적화

빅데이터 분석은 기업이나 조직에서 발생한 대량의 데이터를 분석함으로써 경영에 필요한 의사결정 지원을 할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 기업이 생산한 제품들의 불량률을 줄이기 위해 빅데이터 분석을 활용할 수 있습니다. 생산 시 설비의 모니터링 데이터, 작업자의 업무시간과 생산물의 품질데이터 등을 수집하여 분석합니다. 분석 결과를 기반으로 생산 설비의 점검시간과 제품 생산 순서를 최적화함으로써 불량률을 줄일 수 있습니다.

또한, 기업 내부의 인사 관리를 비롯한 인력관리 프로세스를 최적화하는 데에도 빅데이터 분석이 활용될 수 있습니다. 이를 위해 직원들의 업무 성과, 출근시간 근무 조건 등의 데이터를 수집하여 분석하여 직원의 업무능력, 근무환경 등을 파악할 수 있습니다. 이를 기반으로 업무 배분, 보상체계를 등을 재설정할 수 있습니다. 이처럼 빅데이터 분석은 기존의 비즈니스 프로세스를 분석하여 문제점을 파악함으로써 최적화 과정을 수행할 수 있게 도와주는 도구입니다. 또한, 이를 적극 활용하면 기업이나 조직의 경쟁력을 강화시키는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

 

◈ 의사결정에 기반한 개선

빅데이터 분석은 수많은 데이터를 분석하고 처리하여 중요한 정보와 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 의사결정에 기반이 될 수 있는 중요한 자료를 제공하며, 기업이나 조직의 개선과 발전에 큰 역할을 합니다. 빅데이터 분석을 통해 얻은 정보와 인사이트는 기업이나 조직 내에서 변화를 제안하고, 개선을 위한 기회를 찾는 데에 활용됩니다. 예를 들어, 고객센터에서 고객 문의들을 분석하고 적절한 대응 방식을 찾는다면, 고객만족도를 높일 수 있고, 브랜드 이미지도 개선할 수 있습니다. 이를 위해서는 고객센터에 전화한 고객들의 특징, 문의 내용, 대응 방식 등의 데이터를 수집하고 분석하여 적합한 대응 방식을 찾아내는 것이 중요합니다. 빅데이터 분석을 활용하면 기업이나 조직 내의 제품 생산, 운영, 판매 등에 대한 의사결정도 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 생산 프로세스에서 발생할 수 있는 경험을 예측하고 대응책을 마련할 수 있다면, 생산 비용을 절감하면서 제품 품질도 향상할 수 있습니다. 빅데이터 분석을 통해 얻은 정보와 인사이트를 기반으로 의사결정을 내리고, 해당 내용을 기업이나 조직 내에서 차곡차곡 적용한다면, 변화와 개선이 이루어질 수 있습니다. 이를 통해 기업니아 조직이 지속적인 성장과 발전을 이룰 수 있습니다.