데이터 분석과 데이터 과학: 더 잘 알아봅시다

기업이 데이터로 의사 결정을 추적하고 사실을 사용하여 향후 의사 결정을 내리려면 빅 데이터를 사용해야 합니다. 그러나 데이터 분석과 데이터 과학으로 전환하지 않으면 이는 쉬운 일이 아닙니다. 두 분야 모두 최선의 접근 방식으로 내려야 하는 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 하지만 데이터 과학자가 아닌 경우 어떻게 이 분야를 이해하고 사용할 수 있을까요?

데이터 분석이란 무엇인가: 본질

데이터 분석은 데이터에서 사실을 추출하고 그 사실로부터 결론을 도출하는 과학입니다. 이 용어에는 데이터 저장 및 구성을 포함한 모든 프로세스, 도구 및 기술이 포함됩니다. 데이터 분석은 기업이 전반적인 성과를 개선하고, 더 나은 고객 만족도를 달성하고, 더 나은 마케팅 캠페인을 주도하고, 콘텐츠를 개인화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인간이 사용할 수 있도록 준비하여 원시 데이터의 힘을 활용합니다.

모든 기업에서 데이터 분석은 따라야 할 최신 동향, 주의해야 할 잠재적 방해 요인, 해결해야 할 문제를 찾는 데 매우 중요합니다. 적절한 방법과 좋은 도구를 함께 사용하면 데이터 분석이 다음과 같이 됩니다.

• 조직이 실행하는 비즈니스 프로세스와 성과에 대한 명확한 그림을 제공합니다.
• 캠페인의 성공요인에 대한 정보를 제시하고 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.
• 다양한 부서의 문제, 지연 및 관련 지표 삭제에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

데이터 분석은 다음과 같은 다양한 기술을 통해 비즈니스 결과를 향상시킵니다.

• 데이터 수집
• 데이터 시각화
• 비즈니스 인텔리전스
• 텍스트 분석 등

궁극적으로 모든 조직은 데이터 분석을 통해 전략과 콘텐츠를 개인화하고, 더 나은 제품을 개발하고, 성과를 높이는 등 더 나은 방향으로 이야기를 바꿀 수 있습니다.

데이터 분석이 중요한 이유

데이터 분석은 경쟁 우위를 확보하고 기대치를 뛰어넘기를 원하는 모든 회사에 필수적인 도움이 됩니다. 데이터 분석이 실제로 변화와 성과를 높이는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 영역은 다음과 같습니다.

제품 개발

처음부터 올바른 통찰력을 확보하면 시장, 구매 시나리오 및 대상 고객을 잘 이해하여 제품을 구축하는 데 도움이 되는 방식으로 미래 결과를 예측할 수 있습니다. 그들의 필요에 따라.

타겟 마케팅 콘텐츠

성공적인 마케팅 캠페인은 고객 중심 캠페인이라는 것은 누구나 알고 있습니다. 데이터 분석을 사용하면 광고의 형태와 방향을 현명하고 효과적으로 선택하여 청중에게 더 나은 영향을 미치고 원하는 방식으로 반응하도록 할 수 있습니다.

추세, 문제 및 기회 식별

데이터 분석은 기업이 잠재적인 문제와 개선이 필요한 영역을 인식하는 데 도움이 됩니다. 또한 새로운 추세와 기회에 대한 명확한 그림을 보여줍니다. 여러분이 해야 할 일은 데이터를 따르는 것뿐입니다.

비용 절감

좋은 데이터 분석 도구는 비용을 절감해야 하는 부분, 취소해야 할 불필요한 투자를 결정하고 비즈니스에 새로운 가치를 창출하고 비용을 절감하는 방식으로 마케팅 및 영업 노력을 목표로 삼는 데 도움이 될 수 있습니다.

정보에 근거한 책임

데이터 분석은 모든 경영진이 어디에서 에너지를 끌어야 할지 빠르게 파악하여 실수와 손실 발생은 물론 팀 비동기화를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 과학이란 무엇입니까: 통찰력 및 도구

데이터 과학은 대량의 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻고, 분석을 위해 데이터를 준비하고, 데이터 분석 수행을 포함하여 처리하기 위한 다차원적 접근 방식입니다. 데이터 과학은 데이터 시각화 도구를 사용하여 조직에서 결정을 내리는 사람들에게 제시될 수 있는 데이터의 패턴을 보여줍니다.

데이터 과학은 다음을 사용하여 데이터 통찰력을 집계합니다.

• 알고리즘
• 해석학
• AI 모델
• 데이터 수집
• 기계 학습
• 예측 분석
• 소프트웨어 프로그래밍과 수학
• 데이터 시각화

데이터 과학의 전체 수명주기(또는 파이프라인)에는 여러 프로세스가 포함되며, 그 중 가장 중요한 프로세스는 다음과 같습니다.

원시 데이터 캡처

이는 다양한 방법을 통해 모든 관련 소스로부터 실시간으로 원시 데이터를 수집하는 프로세스입니다.

데이터 준비

수집된 원시 데이터를 적절한 형식으로 변환하여 분석하고 머신러닝, 딥러닝 또는 기타 분석 방법을 적용하는 프로세스입니다.

프로세스 데이터

데이터의 패턴, 모델, 범위, 편향 및 기타 측정항목을 검사하여 예측 분석에 데이터를 사용하고 유용한 통찰력을 얻는 방법을 보여줍니다.

데이터 분석

아마도 수명주기의 가장 중요한 단계일 것입니다. 여기에서 분석이 이루어지고 나중에 사용할 데이터에서 중요한 사실이 추출됩니다.

의사소통하다

데이터 시각화를 통해 발견한 내용을 보고서, 차트 등으로 제시하여 이를 검토할 의사 결정자에게 더 많은 영향을 줍니다.

데이터 과학에 통합된 모든 프로세스는 데이터를 확보하고 처리하며 궁극적으로 이를 비즈니스 가치로 변환하기 위해 노력합니다.

데이터 과학이 중요한 이유

데이터 과학은 기업이 경쟁 우위를 확보하고 팀에서 데이터 기반 문화를 조성하는 데 도움이 되는 방식으로 데이터를 통합하고 사용합니다. 조직의 경우 데이터 과학은 제품 판매 증가, 강력한 마케팅 캠페인, 다양한 부서의 팀 구성원 모두의 성과 향상, 심지어 사이버 공격 방지 및 IT 시스템 보안 강화를 의미할 수 있습니다.

크고 작은 회사의 일상적인 운영에서 데이터 과학은 다음을 제공하기 때문에 중요합니다.

유익한 사업 전략

데이터 과학을 사용하면 고객 행동, 시장 동향 및 경쟁 분석에 대한 정보에 근거한 분석을 통해 더 나은 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

더 나은 작업 계획

추세를 이해하면 프로젝트 계획 및 관리, 작업 분배, 팀 성과 분석에 대한 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

시장과 고객에 대한 올바른 이해

모든 비즈니스에서 가장 중요한 것은 시장과 고객 요구 사항을 이해하여 고객이 이를 제공할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터 과학은 더 많은 고객/사용자를 확보하고 궁극적으로 수익을 창출하는 데 도움이 되는 절실히 필요한 통찰력을 제공합니다.

데이터 분석과 데이터 과학

데이터 과학과 데이터 분석이라는 용어가 같은 의미로 사용되는 경우가 많습니다. 그러나 둘 사이에는 차이가 있습니다. 둘 다 빅 데이터를 다루지만 본질적으로 데이터 과학은 데이터 분석 자체를 포함하는 우산입니다. 데이터 분석은 수학, 통계, 정보 과학, AI, 기계 학습, 컴퓨터 과학과 함께 데이터 과학의 구성 학문 중 하나입니다.

또 다른 중요한 차이점은 데이터 과학이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 상관 관계를 찾는 것을 목표로 하는 반면, 데이터 분석의 임무는 추출된 통찰력의 세부 사항을 밝히는 것입니다.

두 접근 방식 모두 데이터 활용 및 시각화 방법을 다루며 업무에 데이터 기반 접근 방식을 사용하려는 기업에 복잡한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 기업은 실행 가능한 통찰력을 얻고 최신 동향을 파악할 수 있습니다.

데이터 분석 및 데이터 과학이 비즈니스에서 어떻게 사용됩니까?

이제 데이터 분석과 데이터 과학이 비즈니스에서 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다. 이는 데이터에서 추출한 통찰력에 중점을 두지만 조직 전략의 다양한 측면을 다룹니다.

두 분야를 모두 통해 대부분의 기업은 고객을 더 깊이 알게 되고 그에 따라 전략과 제품을 개인화합니다. 이는 회사의 전반적인 성과를 향상시킵니다. 비즈니스에서 데이터 분석 및 데이터 과학은 다음 질문에 도움이 됩니다.

• 문제의 원인은 무엇입니까? (데이터 보고서)
• 문제가 발생한 이유는 무엇입니까? (진단)
• 다음에 무슨 일이 일어날 것으로 예상할 수 있나요? (미래 예측)
• 다음에는 무엇을 해야 할까요? (전략 추천)

다음은 비즈니스에서 데이터 분석 및 데이터 과학이 사용되는 몇 가지 주요 사항입니다.

고객 경험에 대한 자세한 정보 얻기

습관, 인구통계학적 특성, 포부, 좋아하는 것, 싫어하는 것 등과 같은 고객에 대한 세부 정보를 보여줍니다. 집계된 데이터를 통해 신뢰할 수 있는 사실과 지표로부터 의미 있는 결론을 도출할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

마케팅 및 판매 개선

데이터를 사용하면 고객 기대치를 10단계 앞당길 수 있으며 진행 중인 마케팅 및 영업 캠페인에서 더욱 정확하고 정확한 전략을 제시할 수 있습니다.

문제를 빠르게 해결하세요

데이터는 잠재적인 문제 영역에 대한 통찰력을 제공하며 기업은 위험이 큰 문제가 되기 전에 해결할 수 있는 기회를 얻습니다. 데이터 과학을 통합하면 장애물을 효율적이고 빠르게 제거할 수 있습니다.

복잡한 데이터 해석

데이터를 수집하고 해석하는 데 사용하는 도구에 따라 기업은 목표를 더 빠르게 달성할 수 있습니다. 올바르고 가장 가치 있는 사실을 추출하고 이를 조직의 목적에 맞게 시각화하고 공유하며 일치시키는 것은 정말 귀중한 일입니다.

더 빠른 의사결정 프로세스

실시간으로 데이터를 보고 해석하는 데 도움이 되는 도구를 사용하면 의사 결정 프로세스가 유연하고 빠르며 팀과 관리자 모두 현명한 전략을 유지하고 쉽게 앞으로 나아갈 수 있습니다.

워크플로에서 데이터 과학 및 데이터 분석을 활용하는 방법

일상적인 비즈니스 구조에서 데이터 과학/데이터 분석 워크플로우를 활용하는 5단계가 있습니다.

1단계: 질문하기

올바른 데이터를 찾으려면 올바른 질문을 한 다음 받게 될 데이터 통찰력에서 답변을 추출해야 합니다.

2단계: 데이터 가져오기

올바른 도구를 사용하여 데이터를 수집하고 그 본질을 포착하는 것이 프로세스의 다음 단계입니다.

3단계: 데이터 탐색

데이터 탐색은 프로세스의 다음 단계입니다. 방금 수집한 통찰력을 파악하고 분류하는 것입니다.

4단계: 데이터 모델링

데이터를 제시할 준비가 되기 전에 데이터를 구축, 모델링, 측정 및 검증할 수 있습니다.

5단계: 데이터 전달

결과를 시각화하고 이에 대한 피드백을 받아 데이터를 전달하고 공유하는 것은 다음에 수행할 작업에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 도움이 되기 때문에 아마도 이 프로세스에서 가장 중요한 단계일 것입니다.

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