Return to Blog
ChatGPT
Perplexity
오늘날 끊임없이 변화하는 데이터 세계에서, 전통적인 BI 접근 방식과 비즈니스 관리자들은 속도를 따라잡고, 효율성을 높이며, ROI를 창출하고, 비즈니스 가치를 증진시키는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터를 최대한 활용하고, 미래 결과를 효과적으로 예측하며, 더 지능적인 비즈니스 결정을 내리기 위해서는 조직이 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 그리고 중간에서 작업을 수행하는 기계 사이의 격차를 해소해야 합니다.
가이디드 분석(Guided analytics)은 데이터 과학자에게 적절한 도구, 기술, 선호도를 갖추어 협력적으로 일련의 대시보드를 구축, 유지 및 지속적으로 개선할 수 있도록 하는 분석 프로세스입니다. 이는 비즈니스 사용자에게 적절한 수준의 사용자 상호 작용을 제공하여 모든 사람이 함께 더 유용한 분석을 생성할 수 있도록 합니다.
이 기사를 읽고 가이디드 분석, 그 이점과 원칙, 그리고 가이디드 분석 대 셀프 서비스 분석의 장단점에 대해 알아보세요.
가이디드 분석이란 무엇인가요?
가이디드 분석은 사용 사례 및 요구 사항을 기반으로 비즈니스 사용자를 위해 설계된 예측 및 시각적 분석 접근 방식입니다. 이는 필요할 때 데이터 분석가나 비즈니스 사용자를 위한 의사 결정 도구 역할을 하는 시각화를 구축할 수 있는 기능을 제공합니다. 가이디드 분석은 직접 사용되거나, 자체 맞춤형 애플리케이션을 처음부터 구축하기 위한 청사진으로 사용될 수 있습니다.
가이디드 분석의 이점
궁극적으로, 가이디드 분석 접근 방식은 최종 사용자가 대시보드에 제시된 통찰력과 정보를 빠르게 이해할 수 있도록 힘을 실어줍니다. 분석가의 목표는 누구나 깊이 파고들어 스토리를 빠르게 이해할 수 있도록 정보가 풍부하고 사용자 친화적인 대시보드를 만드는 것입니다. 데이터를 슬라이스하고 다이스할 수 있는 다양한 옵션을 제공함으로써 소비자는 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
가이디드 분석의 또 다른 이점은 모든 비즈니스 데이터가 모여 있는 중앙 집중식 장소를 통해 팀이 같은 페이지에 머무르는 데 도움을 준다는 것입니다.
가이디드 분석 접근 방식은 독립형 애플리케이션 또는 임베디드 분석 제품으로 앱을 설계하는 데에도 사용될 수 있습니다. 임베디드 분석 제품은 AI 및 머신러닝을 포함하여 실시간 보고, 대화형 데이터 시각화 및/또는 고급 분석을 애플리케이션 사용자 인터페이스에 직접 제공합니다.
앱에 임베딩 분석의 이점은 많으며, 그중 가장 큰 이점 중 하나는 모든 앱에 대해 처음부터 분석을 개발하는 개발자의 소중한 시간과 노력을 절약해 준다는 것입니다.
마지막으로, 가이디드 분석은 사용자가 안전한 데이터 환경에서 전체 데이터 세트를 탐색할 수 있게 하여, 사용자가 의사 결정 프로세스를 추진하는 데 필요한 실행 가능한 통찰력을 추출할 자신감을 높여줍니다.
가이디드 분석 원칙
가이디드 분석에는 수십 가지의 원칙이 있지만, 데이터 분석 여정의 모든 사람에게 도움이 될 7가지를 엄선했습니다.
1. 비즈니스에 익숙해지기
이 원칙은 데이터 분석의 전제 조건입니다. 데이터가 생성되고 사용되는 맥락, 예를 들어 비즈니스 프로세스를 이해해야 합니다. 비즈니스에 대해 더 많이 발견하고 문제를 더 많이 이해할수록, 데이터를 더 잘 사용하고 분석 또는 모델링의 결과를 해석할 수 있습니다.
2. 성과 지표 설정하기
두 번째로 매우 중요한 데이터 분석 원칙은 명확한 성과 지표를 설정하여 비즈니스 목표를 실행 가능한 결과로 성공적으로 전환하는 것입니다. 이를 위해 조직은 무엇을 측정할지, 어떻게 측정할지, 그리고 성공 지표를 정의해야 합니다.
추적해야 할 적절한 성과 지표는 비즈니스 전략 및 목표와 관련성이 있어야 하며, 스마트한 결정을 내리고, 성과에 대한 정확한 측정을 나타내야 합니다. 성과 지표를 신중하게 선택하고, 비즈니스 사용자에게 불필요한 노이즈로 압도하지 않도록 하세요. 특정 비즈니스 목표/문제와 직접적으로 상관관계가 있는 성과 지표만 선택하세요.
3. 필요한 데이터 소스 식별하기
달성해야 할 특정 비즈니스 목표나 해결해야 할 문제가 무엇인지 알게 되었으니, 필요한 데이터를 어디서 얻을지 생각할 때입니다. 오늘날 기업들은 모든 프로세스, 판매, 마케팅 활동 등에 대한 방대한 양의 데이터를 수집하므로, 필요한 데이터를 어디서 얻을지 식별하는 것은 어렵지 않아야 합니다. 예를 들어, 소매업에서 다가오는 휴가 시즌의 미래 판매 및 수요를 예측해야 한다면, 지난 휴가 시즌의 데이터를 얻고 다양한 트렌드와 패턴을 탐색해야 합니다.
4. 데이터 스토리 구성하기
모든 비즈니스는 올바른 결정을 내리기를 원합니다. 올바른 결정은 의미 있고 이해하기 쉬운 통찰력으로 번역된 좋은 정보에 의존합니다. 청중이 제시되는 정보를 이해하지 못하면, 그것을 바탕으로 행동할 동기가 거의 없거나 전혀 없습니다. 바로 여기에 데이터 스토리텔링이 필요한 곳입니다.
스토리를 말하는 것이 분석적인 마음에 자연스럽지 않더라도 걱정하지 마세요. 조직이 행동하도록 영감을 주고 동기를 부여하는 설득력 있는 데이터 스토리를 만드는 것은 그리 어렵지 않습니다. 좋은 데이터 스토리는 데이터 분석, 시각화, 그리고 내러티브의 세 가지 구성 요소로 이루어집니다. 이 세 가지 구성 요소는 데이터를 맥락에 맞게 배치하고 조직의 의사 결정권자에게 가장 가치 있는 정보를 초점으로 끌어냅니다.
5. 데이터 시각화 도구를 현명하게 선택하기
데이터 시각화 도구는 데이터를 모든 사용자가 이해하고 통찰력을 얻기 쉽게 제시하는 데 사용되는 다양한 시각적 요소입니다. 사람들이 데이터를 이해할 수 없다면, 그것에 따라 행동할 수 없으며, 아무것도 변하지 않을 것입니다. 이것이 바로 데이터 과학자가 아니어서 이상한 차트와 스프레드시트에서 정보를 추출할 수 없는 사람들에게 이해하기 쉬운 형태로 통찰력을 제시하는 대시보드를 만드는 것이 필수적인 이유입니다.
핵심 가이디드 분석 원칙 중 하나는 유연성입니다. 즉, 사용자에게 제시하는 데이터 시각화를 현명하게, 그리고 데이터를 해석할 다양한 사용자의 요구 사항과 기술 수준에 따라 선택해야 합니다.
6. 공유하기 쉽게 만들기
데이터의 오해석은 데이터를 사용하지 않는 것만큼이나 나쁩니다. 이를 줄일 수 있는 유일한 방법은 모든 부서가 협력하여 데이터를 해석하고 사용하는 데 함께 노력하도록 보장하는 것입니다. 함께 일하는 사람들과 데이터 통찰력을 사전에 공유하는 것은 참여와 협력을 장려하고, 직장에 투명성을 가져오며, 효율성을 개선하고 팀 결과를 높이기 위해 조직 내 다른 사람들과 파트너로 일하는 방법을 제공합니다.
7. 이동성이 우선순위이다
비즈니스의 산업에 관계없이, 언제 어디서든 실시간 비즈니스 통찰력에 접근할 수 있는 것은 매우 중요합니다. Mobile BI 또는 모바일 휴대폰과 태블릿에서 KPI, 비즈니스 메트릭 및 대시보드를 표시할 수 있는 능력은 의사 결정권자가 더 생산적이 되도록 돕고, 매번 적절한 시간에 올바른 결정을 내리도록 돕습니다.
가이디드 분석 사용 사례
은행 산업의 가이디드 분석
데이터 분석은 은행 산업에 큰 영향을 미치며, 내부 및 외부 고객 데이터를 통합하여 각 은행 고객의 예측 프로필을 구축하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 은행은 신용 점수가 낮은 고객에게 돈을 빌려주는 것과 관련된 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다. 은행은 또한 고객이 계좌를 어떻게 사용하는지 이해하고 은행 엔지니어가 더 사용자 친화적인 서비스를 만들고 유지하는 데 도움이 될 수 있는 트렌드를 식별하기 위해 분석을 사용하고 있습니다.
IT 산업의 가이디드 분석
금융 분야에서 분석은 비즈니스가 경쟁사와 비교하여 어떻게 성과를 내고 있는지 알려줄 수 있고, 시스템이 분석하도록 설정된 방대한 시나리오를 기반으로 재정 상황을 예측할 수 있으며, 그 이상을 할 수 있습니다. 하지만 데이터 분석은 IT 산업에서 어떻게 도움이 될 수 있을까요?
IT 분석은 데이터, 통찰력, 그리고 행동 사이의 격차를 해소하여 IT 기업이 오늘날의 현대 기술 세계에서 우리 각자를 더 잘 서비스하도록 개선할 수 있도록 합니다. 실시간 데이터 통찰력에 접근함으로써, IT는 운영과 관련된 트렌드를 이해하고 경쟁력을 유지하기 위해 서비스와 제공 사항을 최적화하는 더 나은 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
제조 산업의 가이디드 분석
제조 및 비즈니스 프로세스의 데이터는 엄청난 비즈니스 개발 잠재력을 가지고 있습니다. 머신러닝 알고리즘, 고급 분석 및 기타 데이터 분석 방법 및 도구를 포함하는 제조 분석을 활용하는 것은 제조업체에게 많은 기회를 제공합니다. 여기에는 장비 유지보수 비용을 줄이기 위한 예방적 유지보수, 장비 효율성 극대화, 고객 서비스를 위한 향상된 물류, 기계 작동 자동화를 통한 다운타임 최소화, 그리고 판매 및 마케팅 기능의 정확도 향상이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.
가이디드 분석 대 셀프 서비스 BI
일반적으로 두 가지 유형의 BI 시스템은 가이디드 분석과 셀프 서비스 분석입니다. 두 가지의 주요 차이점은 가이디드 분석을 사용할 때는 최종 사용자가 IT 및 데이터 분석가에게 의존하는 반면, 셀프 서비스 분석을 사용할 때는 사용자가 스스로 데이터로 작업하고 대시보드와 보고서를 만들 수 있다는 것입니다.
가이디드 분석이나 셀프 서비스 분석에 대해 잘 알지 못하는 분들을 위해, 그 차이점을 더 자세히 설명해 드리겠습니다.
가이디드 분석은 개발자의 도움을 받아 사용자 탐색 및 피드백을 기반으로 업데이트되는 대시보드와 차트가 특징인 비즈니스 애플리케이션을 회사에 설정할 수 있도록 합니다. 최종 사용자는 자체 데이터 시각화를 만들거나, 자체 데이터 소스를 가져오거나, 대시보드와 보고서를 구축할 능력이 없습니다. 가이디드 분석 BI 작업은 전적으로 IT 팀 또는 전담 비즈니스 인텔리전스 전문가가 소유합니다.
이는 사용자가 특정 보고서나 대시보드가 필요할 때, 전담 전문가에게 요청하고 IT 또는 BI 전문가가 보고서/대시보드를 제공할 때까지 몇 분에서 며칠이 걸릴 수 있는 시간을 기다려야 함을 의미합니다. 이는 의사 결정에 필요한 정보를 얻는 데 좌절감과 지연을 초래합니다.
반면에, 셀프 서비스 분석은 최종 사용자가 접근할 수 있는 모든 데이터를 탐색하고 필요할 때 스스로 보고서와 대시보드를 쉽게 만들 수 있도록 힘을 실어줍니다. 셀프 서비스 BI 도구는 직관적인 드래그 앤 드롭 UI를 제공하여 기술적 및 분석적 지식이 없는 사람들에게 데이터 상호 작용을 더 쉽고 접근하기 쉽게 만듭니다.
임베디드 분석 솔루션과 같은 현대 분석 애플리케이션은 셀프 서비스 및 현대 아키텍처 기능을 제공함으로써 모든 애플리케이션 사용자가 스스로 데이터를 액세스하고 분석할 수 있도록 합니다. 사용자가 필요할 때 실행 가능한 통찰력을 찾는 데 도움이 되는 셀프 서비스 분석 접근 방식을 사용함으로써, 모두가 적절한 순간에 행동하고 기회를 놓치지 않을 수 있습니다.
셀프 서비스 분석을 선택해야 하는 이유
오늘날 모든 비즈니스 사용자는 자신의 행동을 추진하기 위해 데이터를 작업하고 분석할 수 있어야 합니다. 올바른 BI 접근 방식으로 이 기회를 활용하지 못하는 비즈니스는 데이터 기반 의사 결정의 거대한 잠재력을 놓치고 있습니다.
Reveal은 직원, 고객, 파트너 및 공급업체의 손에 데이터의 힘을 가져다주는 셀프 서비스 임베디드 분석 솔루션입니다. 핵심적으로 Reveal은 데이터 기반 의사 결정에 중점을 두고 있으며, 사용자가 실시간 통찰력을 어디서든, 어떤 장치에서든 액세스하고 아름답고 정보가 풍부한 대시보드를 구축할 수 있도록 대화형 대시보드 및 데이터 시각화, 화이트 라벨 기능, 머신러닝을 포함한 고급 및 예측 분석, 예측, 통계 함수 등을 앱에 쉽게 통합할 수 있도록 설계되었습니다.
Reveal과 작동 방식에 대해 더 자세히 알아보려면 SDK 다운로드하거나 빠른 데모 예약할 수 있습니다.
더 깊은 데이터 통찰력 얻기
안전한 데이터 환경에서 전체 데이터 세트를 탐색하여 더 스마트한 비즈니스 결정을 내리세요.
