데이터 검색이란 무엇인가?
오늘날 모든 기업은 고객, 공급업체, 시장 등에 대한 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 데이터는 모든 곳에서 흐르고, 결과적으로 의사 결정자는 데이터에 압도됩니다. 그들은 데이터에 숨겨진 인사이트를 발견해야 합니다.
데이터 검색은 비즈니스 인텔리전스 기술과 관련된 용어입니다. 이는 시각적으로 데이터를 탐색하거나 지침형 고급 분석을 적용하여 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 평가하여 패턴과 이상값을 감지하는 사용자 중심 프로세스입니다.
데이터 검색은 관련 데이터 인사이트를 밝히고 이러한 인사이트를 비즈니스 사용자에게 이해하기 쉬운 방식으로 전달하여 궁극적으로 모든 비즈니스 프로세스를 개선하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, BI를 사용하면 다양한 방식으로 데이터를 탐색할 수 있습니다. 지역, 제품 유형 등. 이렇게 하면 몇 초 만에 실행 가능한 인사이트에 액세스할 수 있습니다. 시각적 데이터 검색 도구는 프로세스를 직관적이고 쉽게 만들어 기술자가 아닌 사용자도 빠르게 데이터 기반의 의사 결정 이러한 발견에 대응할 수 있도록 합니다.
데이터 검색이 중요한 이유는 무엇인가?
데이터 검색은 기업이 데이터를 분석하고 그렇지 않으면 손실될 수 있는 숨겨진 인사이트를 발견할 수 있는 도구, 지식 및 능력을 제공합니다. 그러나 그 중요성은 더 넓습니다. 기업을 위한 데이터 검색의 이점은 다음과 같습니다.
- 기업이 소유한 데이터, 저장 위치, 액세스할 수 있는 사람과 위치, 전송 방법 이해 프로세스 향상
- 데이터 액세스 및 활동에 대한 지속적이고 포괄적인 모니터링
- 위험 관리 및 규정 준수
- 100% 데이터 가시성
- 컨텍스트를 기반으로 한 데이터 분류
- 민감한 데이터 식별, 분류 및 추적
- 데이터 정리 및 재사용
- 팀 간 데이터 확장
데이터 검색 카테고리
세 가지 주요 데이터 검색 카테고리는 다음과 같습니다.
데이터 준비 – 데이터 준비 카테고리는 통계적 기술을 사용하여 다양한 소스의 비정형 원시 데이터를 병합한 다음 데이터를 정리, 변환 및 노이즈를 제거하여 품질이 일관되고 형식이 사용 가능하도록 합니다.
데이터 시각화 – 향상된 사용자 및 고객 경험 는 원시 데이터를 시각적 표현으로 바꾸는 프로세스입니다. 일반적으로 이러한 시각화는 차트 및 그래프의 형태를 취합니다. 데이터 시각화는 분석에 능숙하거나 숫자에 능숙하지 않은 사람도 데이터를 더 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이는 빅데이터를 분석하고 머신 러닝을 사용하여 사용자가 데이터를 준비하고 및 예측 분석의 결과를 표시하는 데 중요한 프로세스입니다.
고급 분석– 이 데이터 검색 카테고리는 설명적 통계 및 시각적 요소를 결합하여 비즈니스의 데이터에 대한 완전한 그림을 그립니다. 설명적 통계는 데이터를 구성, 요약 및 분해하여 이해하기 쉽고 기업이 더 스마트하고 사실 기반의 결정을 내리는 데 도움이 되는 간단하고 명확한 보고서로 만듭니다.
관리되는 데이터 검색이란 무엇인가?
데이터 거버넌스와 데이터 검색은 서로 밀접하게 관련되어 있습니다. 관리되는 데이터 검색(GDD)은 중앙 집중화, 보안, 배포 및 거버넌스 부서(일반적으로 IT)에서 관리하여 다른 사용자가 액세스하기 전에 데이터 무결성 및 보안을 보장하는 정보/데이터입니다. 이는 비즈니스 사용자를 위한 쉬운 데이터 제공에 필요한 엔터프라이즈 기능을 제공하는 동시에 IT에서 주도하는 데이터 관리 및 보안 요구 사항을 충족합니다.
데이터 검색으로 해결할 수 있는 문제는 무엇인가?
헬스케어 산업에서 환자 치료 수준 향상
헬스케어 산업은 데이터 검색과 같은 BI 트렌드를 최대한 활용하고 있습니다. 헬스케어 분석 은 일상적인 상황에서 유용하고 가치가 있습니다. 예를 들어, 의료 및 헬스케어 기관의 품질을 모니터링하고 더 나은 치료 방법을 제공할 수 있습니다. 예측 분석을 헬스케어에 사용하는 팀 를 통해 더 큰 성과를 달성할 수 있습니다. 새로운 치료법을 연구하고 발견하고, 전반적인 헬스케어 비용을 줄이고, 인적 오류를 최소화하고, 맞춤형 치료법을 처방하는 등 훨씬 더 많은 것을 할 수 있습니다.
소매 산업에서 판매 예측 및 이익 극대화
분석 및 데이터 검색의 가치를 소매 비즈니스에 제공하면 많은 기회가 열립니다. 이러한 도구를 사용하여 트렌드와 판매를 예측할 수 있으므로 관심사에 가장 적합한 방향으로 가격 및 마케팅 전략을 설정할 수 있습니다. 소매 분석 을 통해 경쟁사의 가격, 고객 행동 등을 추적하여 언제, 얼마나 가격을 인상하거나 인하하여 이익을 극대화하고 더 많이 판매할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
금융 산업에서 고객 유지 및 고객 가치 향상
분석 및 데이터 검색 도구는 금융 서비스 제공업체에게 고객에 대해 더 자세히 알아보고 이러한 인사이트를 활용할 수 있는 수많은 기회를 제공합니다. 예를 들어, 데이터 검색 도구를 사용하여 특정 고객이 사용 중인 제품 및 서비스를 확인한 다음 이러한 인사이트를 기반으로 고객의 라이프사이클 상태 및 교차 판매 또는 상향 판매 제안에 적합한 고객인지 여부와 같은 기타 요소를 확인할 수 있습니다. 금융 분석 은 데이터 기반 인사이트를 생성하고 기업이 더 스마트하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
데이터 검색 도구에서 무엇을 찾아야 하는가?
현재 독립 실행형 애플리케이션 또는 임베디드 분석 솔루션으로 제공되는 데이터 검색 도구가 있습니다. 두 가지 유형의 데이터 검색 도구 모두 기존 BI 도구 및 기능을 개선하기 위해 구축되었습니다. 그러나 기능은 다양합니다.
앞서 언급했듯이 세 가지 주요 데이터 검색 단계가 있습니다. 데이터 준비, 데이터 시각화 및 고급 분석입니다. 파트너로 결정하는 도구는 이러한 세 가지 중요한 단계를 위한 기반을 제공해야 하며, 이는 데이터 검색 도구에서 찾아야 할 최소한의 사항입니다. 다음은 추가로 찾아야 할 사항입니다.
현대적이고 직관적이며 빠른 솔루션 – 사용하기 쉽고 이해하기 쉬운 분석은 모든 현대 SaaS 애플리케이션에 매우 중요합니다. 이미 구식인 솔루션에 투자하여 사용자의 워크플로를 더 복잡하게 만들고 싶지 않을 것입니다. 최신 분석 애플리케이션은 와 같은 임베디드 분석 은 셀프 서비스 및 최신 아키텍처 기능을 제공하여 기술자가 아닌 사용자가 직접 데이터를 관리하고 작업할 수 있도록 합니다. 이러한 솔루션은 강력한 기능과 고급 분석 기능을 제공하여 사용자가 워크플로 내에서 가치 있는 인사이트를 밝히고 영향이 있는 순간에 조치를 취할 수 있도록 합니다.
풍부한 데이터 시각화 옵션 라이브러리 – 수백 개의 숫자가 있는 스프레드시트는 데이터 분석에 능숙하지 않은 사람에게는 무섭게 보일 수 있습니다. 그러나 해당 사람이 그래프, 차트 또는 다른 시각적 데이터 표현을 보면 데이터가 무엇을 말하려고 하는지 쉽게 이해하고 중요한 인사이트를 추출할 수 있습니다. 좋은 분석 공급업체는 막대, 선 또는 조합과 같은 더 고급 차트(예: 트리맵 또는 지리 공간 매핑)와 같은 풍부한 차트 라이브러리를 제공합니다. 다양한 시각화 중에서 선택할 수 있는 옵션이 있으면 데이터를 더 잘 표시하고 이해하는 데 도움이 되므로 모든 차트 유형이 적합하지는 않습니다. 어떤 상황에도 잘 어울립니다.
증강 분석– 최고의 분석 기술인 머신 러닝과 AI를 기반으로 합니다. 증강 분석 이를 통해 사용자는 대화형 언어를 사용하여 데이터를 탐색하여 질문하고 자동으로 인사이트를 생성할 수 있습니다. 가장 큰 장점 중 하나는 향상된 데이터 준비입니다. AI/ML 자동화를 사용하여 여러 데이터 소스의 데이터를 더 빠르게 통합함으로써 알고리즘이 수동 프로세스를 대체하고 데이터 준비 프로세스를 훨씬 더 빠르게 자동화합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 시간과 노력을 45% 절약하고 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
모바일 친화적으로 만드십시오. – 중요한 회사 인사이트를 손쉽게 이용할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다. 반드시 해야 할 일: 데이터 시각화 이상의 기능을 찾으십시오.. 의사 결정을 내리거나 조치를 취해야 할 때 모바일 BI를 사용하면 사용자가 언제 어디서나 모바일 장치에서 데이터에 액세스하고 조치를 취할 수 있으므로 가장 최신의 인사이트를 제공합니다.
데이터 카탈로그– 다시 말해, 데이터 웨어하우징은 데이터를 통찰력으로 변환하고 사용자가 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 적시에 제공하는 프로세스입니다. 는 메타데이터와 데이터 관리 및 검색 도구를 결합하여 기업이 데이터를 관리하고 데이터를 검색, 이해 및 신뢰하여 거버넌스 또는 비즈니스 목적으로 사용할 수 있도록 지원합니다. 사용 가능한 메타데이터 덕분에 데이터 카탈로그는 사용자가 데이터 검색 프로세스를 최대 5배까지 가속화할 수 있도록 지원합니다. 또한 데이터 카탈로그는 고객에 대한 민감한 데이터를 검색할 수 있으며, 이는 기업이 저장하고 있다는 사실을 알지 못할 수도 있습니다. 이는 GDPR 및 기타 데이터 보호 규정에 매우 유용합니다.
기존 소프트웨어에 데이터 검색 기능을 통합하면 비즈니스 방식과 데이터 활용 방식이 영구적으로 변경됩니다. 오늘날 다양한 산업 분야의 많은 기업이 더 나은, 더 빠르고, 더 스마트한 데이터 준비를 향한 발걸음을 내디르고 있습니다. 아직 시작하지 않았다면 지금 시작하여 기업이 팀 및 부서 간에 실시간 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 경쟁 우위를 확보하고, 궁극적으로 수익을 증대할 수 있도록 하십시오.
