분석 애플리케이션이란 무엇입니까?

전 세계 모든 산업 분야의 기업이 점점 더 많은 데이터를 활용하여 통찰력 확보 시간을 단축하고, 비즈니스 성과를 개선하며, 데이터 기반 의사 결정.

이를 위해 원시 데이터를 가치 있는 정보로 변환하여 비즈니스 성장에 지능적으로 활용해야 합니다. 바로 이 지점에서 분석 애플리케이션이 중요한 역할을 합니다. 강력한 도구와 기술을 통해 분석 애플리케이션은 데이터를 수집, 저장 및 검색하여 사용자가 데이터를 최대한 활용하고 중요한 시점에 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.

분석 애플리케이션이란 무엇입니까?

분석 애플리케이션 또는 분석 앱은 비즈니스 인텔리전스 (BI) 기능(예: 셀프 서비스 대시보드, 보고 및 대화형 데이터 시각화)을 포함하는 패키지로, 최종 사용자에게 비즈니스 데이터에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 기업은 성능 관련 질문에 신속하게 답변하고 운영을 개선하여 필요한 시점에 효율성을 높이기 위한 변경을 수행할 수 있습니다.

분석 애플리케이션은 단일 부문 또는 산업으로 제한되지 않습니다. 마케팅 및 영업, 재무 등 다양한 비즈니스 애플리케이션에 구축, 적용 또는 통합될 수 있습니다.

분석 애플리케이션은 어떻게 작동합니까?

분석 앱은 독립 실행형 애플리케이션 또는 임베디드 분석 으로 설계되어 모든 사용자가 전문 지식에 관계없이 데이터에 쉽게 액세스하고 이해할 수 있도록 합니다. 이는 비즈니스 직원이 사용하는 데이터에 대한 논리적이고 상황에 맞는 보기를 제공하는 즉시 사용할 수 있는 BI 도구입니다. 사용자가 비즈니스 질문에 답하기 위해 데이터를 쉽게 액세스하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

임베디드되면 데이터 분석 애플리케이션은 또한 강력한 커넥터를 제공합니다. 조직의 표준 비즈니스 애플리케이션과의 간소화된 통합을 위해 개발자를 위한 솔루션입니다. 솔루션에 따라 일부 분석 애플리케이션은 미리 정의된 데이터 모델을 제공하기도 합니다. 코드 또는 로우코드 앱 개발 환경을 통해 통합 및 전반적인 BI 경험을 원활하게 제공합니다. 이러한 기능은 분석 애플리케이션의 주요 이점 중 일부입니다.

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분석 애플리케이션 사용의 이점

상황에 맞는 분석

데이터 자체만으로는 항상 완전한 가치를 제공하지는 않습니다. 사람들이 원시 숫자의 행을 보고 있다면, 그 안의 이야기를 쉽게 해석하고 이해할 수 없으며, 따라서 전략적으로 활용하여 개선할 수 없습니다. 그러나 분석 애플리케이션은

보고 기능, 데이터 시각화 기능과 같은 기능을 제공하여 사용자가 주어진 상황에 맞춰 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 사용자에게 실시간 상황에 맞는 분석을 제공함으로써, 사용자는 사실에 근거한 합리적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 및 향상된 사용자 및 고객 경험 임베디드 분석의 주요 이점 중 하나는 데이터 분석 도구 및 기술을 사용자가 이미 사용하고 익숙한 애플리케이션에 직접 통합한다는 것입니다. 이를 통해 사용자는 필요한 정보를 찾기 위해 여러 앱을 전환할 필요 없이, 데이터가 무엇을 의미하는지에 집중하고 이에 따라 조치를 취하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

또한, 우수한 임베디드 분석 공급업체는 화이트 라벨 기능도 제공합니다. 화이트 라벨링을 통해 분석 솔루션의 모든 부분을 브랜드 테마에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다. 분석 애플리케이션이 마치 해당 애플리케이션의 일부인 것처럼 느껴지면, 사용자는 주의가 분산되거나 앱의 차이점을 눈치채지 않고, 오히려 귀사가 제공하는 추가 가치로 인해 더욱 충성스럽고 만족스러운 고객이 될 것입니다. 경쟁 우위 강화

BI를 활용하거나 제공하지 않는 경쟁사들이 아직 이 문제를 해결하려고 노력하는 동안, 귀사는 고객에게 비즈니스 인사이트를 제공하거나 활용하여 경쟁에서 우위를 점할 수 있습니다. 데이터 분석 애플리케이션은 비즈니스 소유자와 최종 사용자 모두에게 경쟁 우위를 제공합니다. 이러한 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

데이터 및 대시보드에 쉽고 빠르게 액세스할 수 있습니다. 타겟 시장에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. 개선 기회를 발견할 수 있습니다.

조치가 필요한 성능 문제를 식별할 수 있습니다. 비용을 절감하고 수익을 증대할 수 있습니다. 수익 증대 고객에게 기능을 제공함으로써 고객 만족도, 애플리케이션 사용률 및 수익 흐름이 증가합니다. 고객이 만족하면, 그 사실을 널리 알리고 싶을 것입니다. 그리고 고객이 귀사를 옹호하는 것보다 더 좋은 판매 방법은 없습니다. 고객 기반을 확장하는 것이 더 쉬워지고 덜 어려워질 것입니다. 또한 이 기회를 활용하여 기존 고객에게 더 많은 기존 기능을 판매할 수도 있습니다.

데이터 분석 애플리케이션은 다양한 사용 사례를 가지고 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

재무: 데이터 분석 앱은 예산 최적화, 재무 계획, 예측, 포트폴리오 관리 등에 사용됩니다. 실시간 데이터를 통해 재무 분석은 CFO가 데이터를 더 잘 이해하고 분석하여 비용을 절감하고, 더 많은 수익을 창출하고, 고객에게 더 많은 가치를 제공하며, 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 필요한 도구를 제공합니다.

• 제조: 애플리케이션 분석 도구는 제조업체가 공급업체 성능을 모니터링하고, 유지 관리 요구 사항을 예측하고, 생산 능력을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 제조 분석은 기계, 주문, 배송 및 사람과 같은 수많은 소스에서 대량의 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 품질을 보장하고, 성능 및 생산량을 최적화하고, 비용을 절감하고, 공급망을 개선합니다.
• 물류 및 배송: FedEx 및 DHL과 같은 물류 회사는 전반적인 운영을 관리하기 위해 분석 애플리케이션을 사용합니다. 예를 들어, 최적의 배송 경로 및 배송 시간을 식별하기 위해 분석을 사용합니다. 물류 및 배송에서, 배송물이 출발지에서 배송 주소와 구매자에게 도착할 때까지 모든 항목의 위치가 실시간으로 추적됩니다. 이는 또한 배송 회사가 품목 손실 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
• 헬스케어: 헬스케어 산업의 데이터 분석 애플리케이션은 매우 가치가 있습니다. 이러한 도구는 방대한 양의 정보를 분석하여 다양한 질병에 대한 치료 방법 또는 해결책을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 예측 분석을 통해 헬스케어 전문가가 보다 효과적이고 효율적인 운영 및 임상 결정을 내리고, 추세를 예측하고, 질병 확산을 관리할 수 있습니다.
• 보안: 분석 자체는 기업이 사기 위험을 줄이고 데이터를 더 잘 보호하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구는 패턴을 식별하여 사기 행위를 감지하고 방지하여 기업이 안심할 수 있도록 합니다. 한 가지 예는 보험 산업입니다. 신청자의 과거 행동을 기반으로 보험 분석은 기업이 모든 청구를 처리하고 과거 사기 추세가 반복되는지 감지하여 발생을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 귀사의 비즈니스에 적합한 데이터 분석 애플리케이션을 선택하는 것은 모든 요구 사항에 맞는 도구가 없기 때문에 어려운 일입니다. 다행히도 약간의 도움과 지침을 통해 귀사의 고유한 비즈니스 사용 사례에 가장 적합한 솔루션을 선택하는 프로세스를 훨씬 쉽게 만들 수 있습니다. 귀하가 이 여정에서 도움을 받을 수 있도록, 공급업체에 투자하기 전에 답변해야 하는 질문 목록을 모았습니다.

분석 애플리케이션을 누가 사용할 것입니까?

- 숙련된 데이터 분석가 및 데이터 과학자, 직관적인 인터페이스가 필요한 비기술 사용자 또는 두 유형의 사용자를 모두 만족시켜야 합니까? 분석 애플리케이션을 내부적으로 사용할 것입니까, 아니면 사용자에게 제공할 것입니까? 데이터 기반 의사 결정 이 솔루션은 임베디드용으로 특별히 제작되었습니까?

- 대부분의 임베디드 BI 및 분석 공급업체는 웹 또는 데스크톱 기반 대시보드 도구를 구축하는 것으로 시작했습니다. 시간이 지나면서 이러한 공급업체 중 다수는 임베디드 옵션을 만들어 고객이 앱 경험을 가져와 자체 앱에 제공할 수 있도록 했습니다. 문제는 훌륭하고 임베디드된 경험을 만드는 것이 어렵다는 것입니다. 모든 장치에서 데스크톱에서 웹으로, 임베디드 앱까지 경험이 동일해야 합니다. 솔루션이 모든 데이터에 연결할 수 있습니까?

분석 애플리케이션 사용 사례

- 무엇보다 먼저, 솔루션이 위치에 관계없이 조직의 모든 데이터에 연결할 수 있는지 확인해야 합니다. 우수한 임베디드 분석 공급업체는 사용자가 더 포괄적인 분석을 위해 단일 보기 또는 위치로 가져올 수 있는 광범위한 데이터 소스를 지원합니다.

데이터 분석 도구를 사용자 지정할 수 있습니까? - 솔루션이 개인화 기능을 제공하는지 확인하십시오. 제품의 모양 및 느낌을 포함하여 고객 여정의 모든 단계를 개인화할 수 있는 것은 고객 충성도의 핵심입니다. 시각적 요소(글꼴 및 색상)를 사용자 지정하고 궁극적으로 처음부터 사용자 지정 테마를 만들 수 있도록 하는 솔루션에 투자하십시오. 마지막으로 가격을 고려하십시오. 일부 데이터 분석 애플리케이션은 무료이지만 대부분은 유료입니다. 가장 비싼 도구가 반드시 가장 많은 기능을 제공하는 것은 아니므로 신중하게 선택해야 합니다. 또한 많은 공급업체는 나중에 숨겨진 수수료, 사용량 및 사용자 계층으로 고객에게 요금을 부과하는 가격 책정 기술을 사용합니다. 명확하고 투명하며 공개적으로 사용할 수 있는 가격 책정을 제공하는 공급업체와 협력하는 것이 좋습니다. 무료 PDF 사본을 받으세요.

양식을 작성하여 액세스하십시오. 몇 분 안에 액세스할 수 있습니다. 문제가 지속되면 [이메일 주소]로 문의하여 문제를 알려주십시오.불행히도 Google은 귀하를 봇으로 간주했습니다. [이메일 주소]로 문의하여 찾고 있던 자료를 얻거나 제품 데모를 예약하십시오. 양식 약관에 동의하여 성공적으로 제출하십시오. 이 이메일 주소는 유효하지 않은 것 같습니다. 업데이트하고 다시 시도하십시오. 비즈니스 이메일 주소를 사용하십시오. 국가 저는 Infragisitcs의 약관에 동의합니다.

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읽고 배우는 것을 즐기십시오. – PDF: 저희의 무료 ‘임베디드 BI 기능 체크리스트’ 가이드를 받으세요. Predictive analytics in healthcare, for example, allows healthcare professionals to find opportunities to make more effective and more efficient operational and clinical decisions, predict trends, and even manage the spread of diseases.

Security – analytics by itself helps companies reduce the risk of fraud and better protect their data. Such tools can identify patterns to detect and prevent fraudulent behavior so businesses can rest assured. One example is the insurance industry. Based on applicants’ past behavior, insurance analytics help companies process any claim and detect if given trends in past frauds are repeating and therefore prevent the occurrence of such.

귀사의 비즈니스에 적합한 데이터 분석 애플리케이션을 선택하는 방법

Choosing the right data analytics application for your business is challenging, as no tool fits every need. Luckily, with some help and guidance, the process of choosing the best solution for your unique business use case can become a lot easier. To help you out on that journey, we’ve gathered this list of questions that you need to answer before investing in a vendor:

Who’s going to use the analytical application? – Will it be used by sophisticated data analysts and data scientists, by nontechnical users who need an intuitive interface, or should it suit both kinds of users? Are you going to use the analytical application for internal use or offer it to your users?

Was the solution purpose-built for embedded? – Most embedded BI and analytics vendors started out building a web or desktop-based dashboard tool. With time, many of these vendors decided to create an embedded option, enabling customers to take the app experience and deliver it in their own apps. The problem – creating an amazing, embedded experience is hard. It’s important that the experience is the same from the desktop to the web to the embedded app on every device.

Can the solution connect to all your data? – Before anything else, you need to make sure that the solution will be able to connect to all your organization’s data no matter where it lives. A good embedded analytics vendor supports a wide range of data sources that users can bring together into one view or location for a more comprehensive analysis.

Could the data analytics tool be customized? – Check if the solution offers personalization capabilities. Being able to personalize all stages of the customer journey, including the look and feel of your product, is key to customer loyalty. Invest in a solution that will allow you to customize the visual elements, such as fonts and colors, and ultimately let you create your own custom theme from scratch.

Finally, consider the price. Some data analytics applications are free, but most are paid. The most expensive tools are not necessarily the most feature-complete, so you should choose carefully. Also, many vendors use pricing techniques that later on charge customers with hidden fees, usage, and user tiers. We recommend partnering with a vendor that has clear, transparent, and publicly available pricing.

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