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오늘날 끊임없이 변화하는 데이터 환경에서 기존 BI 접근 방식과 비즈니스 관리자는 속도를 유지하고, 효율성을 높이고, ROI를 창출하고, 비즈니스 가치를 향상시키는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터를 최대한 활용하고, 미래 결과를 효과적으로 예측하고, 더 지능적인 비즈니스 결정을 내리려면 조직은 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 및 중간에 작업을 수행하는 시스템 간의 격차를 해소해야 합니다.
가이드 분석은 데이터 과학자가 올바른 도구, 기술 및 기본 설정을 갖추어 협업하여 대시보드를 구축, 유지 관리 및 지속적으로 개선할 수 있도록 지원하는 분석 프로세스입니다. 이를 통해 비즈니스 사용자는 적절한 수준의 사용자 상호 작용을 통해 모두 협력하여 더 유용한 분석을 생성할 수 있습니다.
이 기사를 읽고 가이드 분석, 이점 및 원칙, 가이드 분석과 셀프 서비스 분석의 장단점에 대해 알아보십시오.
가이드 분석이란 무엇입니까?
가이드 분석은 비즈니스 사용자의 사용 사례 및 요구 사항을 기반으로 예측 및 시각 분석에 대한 접근 방식입니다. 이를 통해 필요할 때 데이터 분석가 또는 비즈니스 사용자를 위한 의사 결정 도구로 사용되는 시각화를 구축할 수 있습니다. 가이드 분석은 직접 사용하거나 처음부터 자체 사용자 지정 애플리케이션을 구축하기 위한 청사진으로 사용할 수 있습니다.
가이드 분석의 이점
궁극적으로 가이드 분석 접근 방식은 최종 사용자가 대시보드에 표시된 통찰력과 정보를 빠르게 이해할 수 있도록 지원합니다. 분석가의 목표는 모든 사람이 빠르게 대시보드에 들어가 스토리를 이해할 수 있도록 유익하고 사용자 친화적인 대시보드를 만드는 것입니다. 데이터를 슬라이스하고 분석할 수 있는 다양한 옵션을 제공하면 사용자가 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
가이드 분석의 또 다른 이점은 모든 팀이 모든 비즈니스 데이터에 대한 중앙 집중식 위치를 통해 동일한 페이지에 있도록 유지하는 데 도움이 된다는 것입니다. 모든 사람이 필요한 데이터를 찾을 수 있습니다.
가이드 분석 접근 방식은 독립 실행형 애플리케이션 또는 임베디드 분석 제품으로 앱을 설계하는 데에도 사용할 수 있습니다. 임베디드 분석 제품은 실시간 보고, 대화형 데이터 시각화 및/또는 AI 및 머신 러닝을 포함한 고급 분석을 애플리케이션 사용자 인터페이스에 직접 제공합니다.
이점 앱에 분석을 통합하면 얻을 수 있는 이점, 그중 가장 큰 이점 중 하나는 각 앱에 대한 분석을 처음부터 개발하는 데 드는 개발자의 귀중한 시간과 노력을 절약할 수 있다는 것입니다.
마지막으로 가이드 분석을 사용하면 사용자가 안전한 데이터 환경에서 전체 데이터 세트를 탐색할 수 있으므로 사용자는 필요한 실행 가능한 통찰력을 추출하여 비즈니스를 개선할 수 있다는 자신감을 얻을 수 있습니다. 의사 결정 프로세스를 안내하기 위해 데이터 우선 접근 방식으로 전환했습니다..
가이드 분석 원칙
가이드 분석의 원칙은 수십 가지가 있지만 데이터 분석 여정에서 모든 사람에게 도움이 될 7가지 원칙을 선택했습니다.
1. 비즈니스에 익숙해지십시오.
이 원칙은 데이터 분석의 전제 조건입니다. 데이터가 생성되고 사용되는 컨텍스트(예: 비즈니스 프로세스)를 이해해야 합니다. 비즈니스에 대해 더 많이 알수록 문제에 대한 이해도가 높아질수록 데이터를 더 잘 사용하고 분석 또는 모델링 결과를 해석할 수 있습니다.
2. 성과 지표를 설정하십시오.
두 번째로 중요한 데이터 분석 원칙은 비즈니스 목표를 실행 가능한 결과로 성공적으로 변환하기 위해 명확한 성과 지표를 설정하는 것입니다. 이를 위해 조직은 무엇을 측정하고, 어떻게 측정할지, 성공 지표를 정의해야 합니다.
추적해야 할 올바른 성과 지표는 비즈니스 전략 및 목표와 관련이 있어야 하며, 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 성과를 정확하게 측정해야 합니다. 성과 지표를 신중하게 선택하고, 비즈니스 사용자가 필요하지 않은 정보로 압도되지 않도록 주의하십시오. 특정 비즈니스 목표/문제와 직접 관련된 성과 지표만 선택하십시오.
3. 필요한 데이터 소스를 식별하십시오.
이제 달성해야 할 특정 비즈니스 목표 또는 해결해야 할 문제를 알았으므로 필요한 데이터를 얻을 위치를 생각할 때입니다. 오늘날 기업은 모든 프로세스, 판매, 마케팅 활동 등에 대한 풍부한 데이터를 수집하므로 필요한 데이터를 얻을 위치를 식별하는 것은 어렵지 않을 것입니다. 예를 들어, 소매업에서 다음 휴일 시즌의 미래 판매 및 수요를 예측해야 하는 경우 과거 휴일 시즌의 데이터를 얻고 다양한 추세와 패턴을 탐색해야 합니다.
4. 데이터 스토리를 구성하십시오.
모든 비즈니스는 올바른 결정을 내리고 싶어합니다. 올바른 결정은 의미 있고 이해하기 쉬운 통찰력으로 변환된 좋은 정보에 의존합니다. 청중이 제시되는 정보를 이해하지 못하면 이를 기반으로 조치를 취할 동기가 거의 없을 것입니다. 바로 이 지점에서 이 점을 염두에 두고, 저희는 다음과 같은 4가지 영역에 노력을 집중합니다. 이 도움이 됩니다.
스토리를 말하는 것이 분석적 사고에 자연스럽게 느껴지지 않으면 걱정하지 마십시오. 조직이 조치를 취하도록 영감을 주고 동기를 부여하는 설득력 있는 데이터 스토리를 만드는 것은 그렇게 어렵지 않습니다. 좋은 데이터 스토리는 데이터 분석, 시각 자료 및 내러티브라는 세 가지 구성 요소로 구성됩니다. 이 세 가지 구성 요소는 함께 데이터를 맥락에 맞게 배치하고 조직의 의사 결정자를 위한 가장 가치 있는 정보를 강조합니다.
5. 데이터 시각화 도구를 현명하게 선택하십시오.
데이터 시각화 도구는 모든 사용자가 데이터를 이해하고 통찰력을 얻을 수 있도록 데이터를 표시하는 데 사용되는 다양한 시각적 요소입니다. 사람들이 데이터를 이해할 수 없으면 조치를 취할 수 없으며 아무것도 변경되지 않습니다. 따라서 데이터 과학자가 아니며 이상한 차트와 스프레드시트에서 정보를 추출할 수 없는 사람들에게 통찰력을 이해하기 쉬운 형식으로 제시하는 대시보드를 만드는 것이 중요합니다.
가이드 분석의 주요 원칙 중 하나는 유연성입니다. 즉, 데이터를 해석할 다양한 사용자의 요구 사항과 기술에 따라 사용자에게 제시하는 데이터 시각화를 현명하게 선택해야 합니다.
6. 쉽게 공유하십시오.
데이터의 오해는 데이터를 사용하지 않는 것만큼 나쁩니다. 이를 줄이는 유일한 방법은 모든 부서가 협력하여 데이터를 번역하고 사용하도록 하는 것입니다. 동료와 데이터 통찰력을 적극적으로 공유하면 참여와 협업이 장려되고, 직장에 투명성이 제공되며, 조직의 다른 사람과 협력하여 효율성을 개선하고 팀 결과를 향상시킬 수 있습니다.
7. 모바일이 우선입니다.
귀사의 비즈니스 산업에 관계없이 언제 어디서나 실시간 비즈니스 통찰력에 액세스할 수 있는 것은 매우 중요합니다. 모바일 BI, 즉 KPI, 비즈니스 지표 및 대시보드를 휴대폰 및 태블릿에 표시할 수 있는 기능은 의사 결정자가 모든 시점에 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
가이드 분석 사용 사례
은행 산업의 가이드 분석
데이터 분석은 은행 산업에 큰 영향을 미쳐 내부 및 외부 고객 데이터를 통합하여 각 은행 고객의 예측 프로필을 구축합니다. 이를 통해 은행은 신용 점수가 낮은 고객에게 돈을 빌려주는 것과 관련된 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다. 은행은 또한 분석을 사용하여 고객이 계정을 사용하는 방식을 이해하고 은행 엔지니어가 더 사용자 친화적인 서비스를 만들고 유지하는 데 도움이 되는 추세를 식별합니다.
IT 산업의 가이드 분석
금융 부문에서 분석은 기업이 경쟁사와 비교하여 성과를 어떻게 내고 있는지, 시스템에서 분석할 수 있는 다양한 시나리오를 기반으로 재정적 상황을 예측하는 등 다양한 정보를 제공할 수 있습니다. 하지만 데이터 분석은 IT 산업에 어떻게 도움이 될 수 있을까요?
IT 분석 는 데이터, 통찰력 및 조치 간의 격차를 해소하여 IT 기업이 개선되어 오늘날의 현대 기술 세계에서 우리 모두에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. 실시간 데이터 통찰력에 액세스하면 IT는 운영과 관련된 추세를 이해하고 서비스를 최적화하고 경쟁력을 유지하기 위한 더 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있습니다.
제조 산업의 가이드 분석
제조 및 비즈니스 프로세스의 데이터는 엄청난 비즈니스 개발 잠재력을 가지고 있습니다. 이를 활용하면 제조 분석을 활용하여, 머신 러닝 알고리즘, 고급 분석 및 기타 데이터 분석 방법 및 도구를 포함하여 제조업체에게 많은 기회를 제공합니다. 여기에는 예방 정비를 통해 장비 유지 보수 비용을 절감하고, 장비 효율성을 극대화하고, 고객 서비스를 위한 물류를 개선하고, 기계 작동 자동화를 통해 가동 중단 시간을 최소화하고, 판매 및 마케팅 기능의 정확성을 높이는 것 등이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.
가이드 분석 대 셀프 서비스 BI
일반적으로 BI 시스템은 안내형 분석과 제품 리더는 수동 보고에 대한 의존도를 줄입니다.의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 두 가지의 주요 차이점은 안내형 분석을 사용하는 경우 최종 사용자가 IT 및 데이터 분석가에 의존하는 반면, 셀프 서비스 분석을 사용하는 경우 사용자가 직접 데이터를 사용하고 대시보드와 보고서를 만들 수 있다는 것입니다.
안내형 분석 또는 셀프 서비스 분석에 대해 잘 알지 못하는 분들을 위해 그 차이점을 더 자세히 설명해 드리겠습니다.
가이드 분석을 통해 회사는 개발자의 도움을 받아 대시보드와 차트를 제공하는 비즈니스 애플리케이션을 설정하고, 사용자의 탐색 및 피드백을 기반으로 업데이트할 수 있습니다. 최종 사용자는 자체 데이터 시각화를 만들거나, 자체 데이터 소스를 가져오거나, 대시보드와 보고서를 구축할 수 없습니다. 가이드 분석 BI 작업은 IT 팀 또는 전담 비즈니스 인텔리전스 전문가가 완전히 소유합니다.
즉, 사용자가 특정 보고서 또는 대시보드를 생성해야 하는 경우, 해당 보고서/대시보드를 전담 전문가에게 요청하고 IT 또는 BI 전문가가 보고서/대시보드를 제공할 때까지 기다려야 합니다. 이 과정은 몇 분에서 며칠까지 걸릴 수 있습니다. 이로 인해 의사 결정에 필요한 정보를 얻는 데 어려움과 지연이 발생할 수 있습니다.
반대로 셀프 서비스 분석은 최종 사용자가 액세스할 수 있는 모든 데이터를 탐색하고 필요할 때 보고서와 대시보드를 쉽게 만들 수 있도록 지원합니다. 셀프 서비스 BI 도구는 직관적인 드래그 앤 드롭 UI를 제공하여 기술 및 분석 지식이 없는 사용자도 데이터를 더 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
최신 분석 애플리케이션은 임베디드 분석 솔루션과 같이 모든 애플리케이션 사용자가 자체적으로 데이터에 액세스하고 분석할 수 있도록 셀프 서비스 및 최신 아키텍처 기능을 제공합니다. 사용자가 필요할 때 실행 가능한 인사이트를 찾을 수 있도록 지원하는 셀프 서비스 분석 방식을 사용하면 모든 사람이 적절한 시점에 조치를 취하고 기회를 놓치지 않을 수 있습니다.
셀프 서비스 분석을 선택해야 하는 이유는 무엇입니까?
오늘날 모든 비즈니스 사용자는 자신의 업무를 추진하기 위해 데이터를 사용하고 분석할 수 있어야 합니다. 올바른 BI 접근 방식을 통해 이러한 기회를 활용하지 못하는 기업은 데이터 기반 의사 결정의 엄청난 잠재력을 놓치게 됩니다.
Reveal은 자체 서비스 임베디드 분석 솔루션 는 데이터를 직원, 고객, 파트너 및 공급업체의 손에 직접 전달합니다. 기본적으로 Reveal은 데이터 기반 의사 결정에 중점을 두고 있으며, 대화형 대시보드 및 데이터 시각화, 고객에게 기능을 제공함으로써 고객 만족도, 애플리케이션 사용률 및 수익 흐름이 증가합니다., 고급 및 예측 분석을 쉽게 통합할 수 있도록 설계되었습니다. 머신 러닝을 사용하여 사용자가 데이터를 준비하고, 예측, 통계 함수 등)을 앱에 통합하여 사용자가 실시간 인사이트에 액세스하고 어디서든 모든 장치에서 아름답고 유용한 대시보드를 구축할 수 있도록 합니다.
드래그 앤 드롭 분석의 중요성 SDK를 다운로드하거나 임베디드 분석의 대화형 분석 빠른 데모를 예약하십시오..
더욱 심층적인 데이터 인사이트를 얻으세요.
안전한 데이터 환경에서 전체 데이터 세트를 탐색하여 더 스마트한 비즈니스 결정을 내리세요.
