기업을 위해 왜 데이터 분석 을 필요할까? 어떻게 분석할까?

최종 업데이트:2022-4-20

최근 빅데이터는 인사이트를 찾기 위한 데이터 분석에 활용되고 있습니다. 이는 점점 더 많은 회사에서 데이터에 의미를 부여할 수 있는 기구와 데이터 전문가를 찾고 있습니다. 이것은 바로 데이터 분석의 힘입니다.

데이터 드리븐 (data-driven) 회사가 되는 것도 중요하지만 그것이 무엇을 의미하는지 알고 계십니까? 데이터 분석을 사용하는 방법을 알고 있으십니까?

데이터 드리븐 기업은 데이터 기반의 의사 결정을 내립니다. 즉, 데이터가 뒷받침되기 때문에 자신의 행동이 성공으로 이어질 것이라고 더 확신할 수 있습니다. 본 글에서는 데이터 분석이 무엇이며 기업에서 이를 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다.

데이터 분석 도구를 써보면서 데이터 분석 프로세스를 이해하는데 빠릅니다.

1.데이터 분석 프로세스

*데이터 시각화에 관련 자료는 당신도 알아야 할 데이터 시각화 의 모든 것를 참고하세요.

1.1 데이터 요구사항 수집

먼저 데이터 분석을 하는 이유에 대해 신중하게 생각해야 합니다. 분석의 목적이 무엇인지, 어떤 종류의 데이터 분석을 수행해야 하는지 결정해야 합니다.

1.2 빅데이터 수집: 데이터 분석 Step2

수요에 따라 데이터를 수집해야 합니다. 회사의 운영체제에는 많은 양의 데이터나 엑셀 데이터가 수집되지만, 비즈니스 분석 요구 사항이 증가함에따라 데이터 수집이 특히 번거로워집니다. 어떤 데이터가 필요하시나요? 주요 시스템에서 원하는 데이터를 어떻게 수집할 수 있을까요?

그러므로 이러한 데이터를 수집, 관리 및 활용하는 능력이 중요합니다. 현재 점점 더 많은 기업이 전문 보고서 툴을 통해 기업 데이터를 수집하고 있습니다. FineReport를 예로 들면 다양한 데이터베이스 및 테이블에서 데이터 추출을 지원하고 ERP/OA/MES와 같은 비즈니스 시스템의 데이터를 하나의 플랫폼으로 쉽게 통합하여 조직의 정보 사일로를 차단합니다.

데이터 수집

1.3 데이터 클리닝(Data Cleaning)

지금까지 수집된 데이터는 분석 목적과 관련이 없거나 쓸모가 없을 수 있으므로 데이터 정제가 필요합니다. 수집된 데이터에는 중복기록, 공백 또는 오류가 포함될 수 있습니다.​​ 데이터 정제를 기반으로 하면 분석 결과가 예상 결과에 더 가까우므로 정제작업은 데이터 분석 전에 수행해야 합니다.

1.4 데이터 분석

데이터의 수집, 정제처리 후 분석작업을 진행하면 됩니다. 데이터를 처리할 때 분석에 필요한 정확한 정보를 얻거나 관련된 더 많은데이터를 수집해야 할 수 있습니다. 이 단계에서 데이터 분석 툴과 소프트웨어를 사용하여 요구 사항을 이해하고 해석하고 결론을 도출할 수도 있습니다.

1.5 데이터 해석

텍스트, 표 또는 그래프를 사용하는 데이터 분석 방법을 선택할 수 있습니다. 다음으로, 데이터 분석 프로세스의 결과를 사용하여 최상의 실행방안을 결정합니다.

1.6 데이터 시각화

데이터 시각화는 일상생활에서 매우 일반적입니다. 데이터 시각화는 일반적으로 차트와 그래프의 형태로 제공됩니다. 즉, 데이터가 그래픽으로 표시되어 인간의 두뇌가 더 쉽게 이해하고 처리할 수 있습니다. 데이터 시각화는 종종 미발견된 사실과 추세를 발견하는데사용됩니다. 관계를 살펴보고 데이터 세트를 비교함으로써 의미 있는 정보를 찾는 방법을 찾을 수 있습니다.

빅데이터 분석
출처: BI 대시보드 솔루션 FineReport

다양한 방식으로 데이터를 시각화하고 싶다면 보다 전문화된 데이터 분석 툴이 있습니다. 툴 선택 방법을 알고 싶은 사용자를 위해 다음 자원을 참조할 수 있습니다: 2022년 오프소스 데이터 시각화 툴 BEST10

데이터 분석의 목적은 비즈니스를 더 스마트하게 진행하는 것이며, 아래 통계 대시보드에서 볼 수 있듯이 올바른 플랫폼이나 통계 대시보드를 사용하면 생각보다 간단합니다.

통계 대시보드 출처: 파인리포트

2. 데이터 분석에 어떤 툴을 사용하시나요?

데이터 분석을 위한 도구는 매우 다양합니다. 데이터 분석 툴에는 애널리스트가 작업을 완료하고 이해하기 쉬운 보고서를 생성하는 데사용할 수 있는 많은 오픈 소스 솔루션이 포함되어 있습니다. SPSS, Python, R과 같은 BA 툴이 있으며, 우리가 일반적으로 사용하는 Excel도 데이터 분석을 위한 선택 중 하나입니다.

예를 들어, FineReport를 사용하여 표를 만들고 막대차트, 라인 차트를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 더 쉽게 구성할 수 있습니다. 일반적으로 업무에 데이터 분석 기술이 필요한 경우 데이터 분석에 Excel을 사용하는 것이 좋습니다. FineReport는 빅 데이터수집/통합, 손쉬운 보고서 작성, 풍부한 데이터 시각화 및 데이터 프레젠테이션을 포함하는 데이터 관리 솔루션입니다. 실시간 통제센터 구축이 가능한 대시보드와 통합 대시보드 구축에 최적화된 대시보드 기능을 제공합니다. 공식 홈페이지를 통해 무료로 체험해보실수 있습니다.

데이터 분석

파인리포트는 빅데이터 수집/통합, 쉬운 리포트 작성, 다얀한 데이터 시각화 & 데이터 표시까지 포함한 데이터 관리 솔루션입니다. 실시간 관제센터를 구축할 수 있는 대시보드 ,통합 대시보드 구축에 최적화된 빅 스크린 기능을 제공합니다.

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3.기업 비즈니스에서 데이터 분석을 어떻게 사용할까요?

데이터 분석은 기업에서 더 나은 비즈니스 결정을 내리도록 돕기 위해 사용됩니다. 시장 조사, 제품 조사, 포지셔닝, 고객 리뷰, 감정 분석 또는 데이터가 존재하는 다른 문제든, 데이터 분석은 기업이 올바른 선택을 하기 위해 필요한 통찰력을 제공할 것입니다.

데이터-드라이브는 올바른 업무 의사결정에 확보를 가질 수 있는 유일한 방법이기 때문에 오늘날 기업에는 데이터 분석이 더욱 중요해집니다. 어떤 성공적인 기업들은 직감으로 만들어질 수도 있지만, 거의 모든 성공적인 기업 선택은 데이터에 기반을 두고 있습니다.

4.빅데이터 환경에서 데이터 분석은?

빅데이터는 오늘날의 비즈니스에 매우 중요하며, 다양한 데이터 분석 방법을 사용하여 통찰력을 긍정적인 행동으로 바꿀 수 있는 방식으로 데이터를 볼 수 있습니다.

여기 여러분이 알아야 할 몇 가지 통찰력, 즉 여러분의 빅 데이터 분석 기술을 구체화하는 데 도움이 될 사실들이 있습니다.

  • 데이터 접근성이 10% 향상되면 Fortune 1000대 기업의 순이익이 6,500만 달러 이상 증가할 것이다.
  • 전 세계 빅데이터의 90%가 지난 5년간 만들어졌다.
  • 액센츄어(Accenture)에 따르면 주목할 만한 기업 매니저의 79%가 빅데이터를 수용하지 못하는 기업이 경쟁적 지위를 잃게 된다고 한다. 또한, 83%의 기업 매니저가 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터 프로젝트를 구현했다.
  • 데이터 분석 개념은 다양한 형태로 제공될 수 있지만, 근본적으로 어떤 견고한 방법론도 비즈니스의 효율화, 응집력, 통찰력 및 성공을 이전보다 향상시키는 데 도움이 될 것이다.

5.데이터 분석 가 & 데이터 애널리스트 분약의 전망은 어떤가요?

21세기 가장 섹시한 직업으로 뽑힌 ‘데이터 사이언티스트’! 그만큼 데이터 사이언스 분약에 대한 관심도가 매우 높을 뿐만 아니라, 직업 적으로도 각광받고 있습니다. 앞으로 데이터의 양은 더욱 더 늘어갈 것이기에, 이를 효율적으로 운영/관리하고 분석하며 인사이트를 뽑아낼 수 있는 인재를 기업이 선호할 수 밖에 없겠죠?

데이터 분석가와 과학자들은 기업에 통찰력을 활용하는 방법을 결정하기 위해 데이터를 수집, 구성 및 분석할 것으로 예상됩니다. 여기에는 어떤 데이터가 유용한지 결정하고 실행 가능한 권고사항을 전달하기 위해 수학적 모델과 기타 도구를 사용하는 것이 포함됩니다. 대부분의 경우, 시각표, 차트 및 보고서가 완성된 전체 보고서를 고위 경영진에게 제시하여 의사결정 과정을 알려야 합니다.

데이터 분석을 성공적으로 이끌어내려면 무엇이 필요한가요? 데이터 분석가가 놓쳐서는 안될 꿀팁! 자료에서 데이터분석가 되기 위해서 무엇을 배워야 하는지, 어떤 능력을 필요하는지 알아볼 수 있습니다. 참고하세요!

6. 빅데이터 분석이란?

데이터 분석은 비즈니스 의사결정에 유용한 정보를 찾기 위한 데이터 정리, 변환, 모델링(modeling) 과정으로 정의됩니다. 데이터 분석의 목적은 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 데이터 분석에 기초하여 결정을 내리고 인사이트를 도출하는 것입니다.

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