유도 분석이란 무엇입니까?

오늘날 끊임없이 변화하는 데이터 세계에서 기존의 BI 접근 방식과 비즈니스 관리자는 속도를 유지하고 효율성을 향상하며 ROI를 생성하고 비즈니스 가치를 높이기 위해 고군분투하고 있습니다. 데이터를 최대한 활용하고, 미래 결과를 효과적으로 예측하고, 보다 지능적인 비즈니스 의사 결정을 내리기 위해 조직은 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 및 중간에서 작업을 수행하는 기계 간의 격차를 해소해야 합니다.

유도 분석은 데이터 과학자에게 올바른 도구, 기술 및 기본 설정을 제공하여 일련의 대시보드를 공동으로 구축, 유지 관리 및 지속적으로 개선하는 분석 프로세스입니다. 이를 통해 비즈니스 사용자는 적절한 수준의 사용자 상호 작용을 할 수 있으므로 모든 사람이 협력하여 보다 유용한 분석을 생성할 수 있습니다.

가이드 분석, 이점 및 원칙, 가이드 분석과 셀프 서비스 분석의 장단점에 대해 알아보려면 이 문서를 읽으십시오.

유도 분석이란 무엇입니까?

가이드 분석은 사용 사례 및 요구 사항을 기반으로 비즈니스 사용자를 위해 설계된 예측 및 시각적 분석에 대한 접근 방식입니다. 필요할 때 데이터 분석가 또는 비즈니스 사용자를 위한 의사 결정 도구 역할을 하는 시각화를 구축하는 기능을 제공합니다. 유도 분석은 직접 사용하거나 처음부터 사용자 지정 애플리케이션을 구축하기 위한 청사진으로 사용할 수 있습니다.

유도 분석의 이점

궁극적으로 유도 분석 접근 방식은 최종 사용자가 대시보드에 제시된 통찰력과 정보를 빠르게 이해할 수 있도록 합니다. 분석가의 목표는 정보가 풍부하고 사용자 친화적인 대시보드를 만들어 누구나 이야기를 빠르게 살펴보고 이해할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터를 슬라이스하고 다이싱할 수 있는 다양한 옵션을 제공함으로써 소비자는 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

유도 분석의 또 다른 이점 중 하나는 모든 사람이 필요한 데이터를 찾을 수 있는 모든 비즈니스 데이터에 대한 중앙 집중식 위치를 사용하여 팀을 동일한 페이지에 유지하는 데 도움이 된다는 것입니다.

안내식 분석 접근 방식은 앱을 독립 실행형 애플리케이션 또는 임베디드 분석 제품으로 설계하는 데에도 사용할 수 있습니다. 임베디드 분석 제품은 실시간 보고, 대화형 데이터 시각화 및/또는 AI 및 기계 학습을 포함한 고급 분석을 애플리케이션 사용자 인터페이스에 직접 제공합니다.

​앱에 분석 기능을 내장하면 많은 이점이 있습니다. 그 중 가장 큰 장점 중 하나는 개발자가 모든 단일 앱에 대한 분석을 처음부터 개발하는 데 드는 소중한 시간과 노력을 절약할 수 있다는 것입니다.

마지막으로 안내 분석을 통해 사용자는 안전한 데이터 환경에서 전체 데이터 세트를 탐색할 수 있으므로 의사 결정 프로세스를 추진하는 데 필요한 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있는 사용자의 자신감을 높일 수 있습니다.

실제 Reveal 보기

유도 분석 원칙

가이드 분석에는 수십 가지 원칙이 있지만 데이터 분석 탐구에 도움이 될 7가지를 엄선했습니다.

1. 비즈니스에 익숙해지기

이 원칙은 데이터 분석의 전제입니다. 비즈니스 프로세스와 같이 데이터가 생성되고 사용되는 컨텍스트를 이해해야 합니다. 비즈니스에 대해 더 많이 발견하고 문제를 더 많이 이해할수록 데이터를 더 잘 사용하고 분석 또는 모델링 결과를 해석할 수 있습니다.

2. 성능 메트릭 설정

두 번째로 매우 중요한 데이터 분석 원칙은 비즈니스 목표를 실행 가능한 결과로 성공적으로 변환하기 위한 명확한 성능 메트릭을 설정하는 것입니다. 이를 위해 조직은 무엇을 측정할지, 어떻게 측정할지 결정하고 성공 지표를 정의해야 합니다.

추적할 올바른 성과 메트릭은 비즈니스 전략 및 목표와 관련이 있어야 하며 현명한 결정을 내리고 정확한 성과 측정을 나타내야 합니다. 성능 메트릭을 신중하게 선택하고 불필요한 소음으로 비즈니스 사용자를 압도하지 마십시오. 특정 비즈니스 목표/문제와 직접적인 상관 관계가 있는 성능 지표만 선택하십시오.

3. 필요한 데이터 소스 식별

이제 달성해야 하는 구체적인 비즈니스 목표나 해결해야 할 문제를 알았으므로 필요한 데이터를 어디서 얻을 수 있는지 생각해 볼 때입니다. 오늘날 기업은 모든 프로세스, 영업, 마케팅 활동 등에 대한 풍부한 데이터를 수집하므로 필요한 데이터를 어디서 얻을 수 있는지 식별하는 것이 어렵지 않아야 합니다. 예를 들어, 소매업에서 다가오는 홀리데이 시즌의 미래 판매 및 수요를 예측해야 하는 경우 지난 홀리데이 시즌에서 데이터를 가져와 다양한 추세와 패턴을 탐색해야 합니다.

4. 데이터 스토리 배치

모든 비즈니스는 올바른 결정을 내리기를 원합니다. 올바른 결정은 의미 있고 이해하기 쉬운 통찰력으로 변환되는 좋은 정보에 의존합니다. 청중이 제시된 정보를 이해하지 못한다면 그에 따라 행동할 동기가 거의 또는 전혀 없을 것입니다. 여기서 데이터 스토리텔링이 등장합니다.

이야기를 하는 것이 분석 정신에 자연스럽게 떠오르지 않더라도 걱정하지 마십시오. 조직이 행동하도록 영감을 주고 동기를 부여하는 강력한 데이터 이야기를 만드는 것은 그리 어렵지 않습니다. 좋은 데이터 스토리는 데이터 분석, 시각적 요소, 내러티브의 세 가지 구성 요소로 구성됩니다. 이 세 가지 구성 요소는 함께 데이터를 컨텍스트에 넣고 조직의 의사 결정자에게 가장 중요한 정보를 초점으로 가져옵니다.

5. 데이터 시각화 도구를 현명하게 선택하십시오

데이터 시각화 도구는 모든 사용자가 더 쉽게 이해하고 통찰력을 얻을 수 있는 방식으로 데이터를 표시하는 데 사용되는 다양한 시각적 요소입니다. 사람들이 데이터를 이해할 수 없다면 데이터에 따라 조치를 취할 수 없으며 아무 것도 변경되지 않습니다. 그렇기 때문에 데이터 과학자가 아니고 이상한 차트와 스프레드시트에서 정보를 추출할 수 없는 사람들을 위해 이해 가능한 형태로 인사이트를 제공하는 대시보드를 만드는 것이 중요합니다.

핵심 가이드 분석 원칙 중 하나는 유연성입니다. 즉, 데이터를 해석할 다양한 사용자의 요구와 기술에 따라 사용자에게 표시할 데이터 시각화를 현명하게 선택해야 합니다.

6. 쉽게 공유하세요

데이터를 잘못 해석하는 것은 데이터를 전혀 사용하지 않는 것만큼이나 나쁩니다. 이를 줄이는 유일한 방법은 모든 부서가 데이터를 번역하고 사용하기 위해 협력하고 협력하도록 하는 것입니다. 함께 일하는 사람들과 데이터 통찰력을 사전에 공유하면 참여와 협업을 장려하고 작업 공간에 투명성을 가져오며 조직의 다른 사람들과 협력하여 효율성을 개선하고 팀 결과를 높일 수 있는 방법을 제공합니다.

7. 이동성이 최우선

비즈니스 산업에 관계없이 언제 어디서나 실시간 비즈니스 통찰력에 액세스할 수 있는 것이 중요합니다. Mobile BI 또는 휴대폰과 태블릿에 KPI, 비즈니스 지표 및 대시보드를 표시하는 기능은 의사 결정자가 생산성을 높이고 항상 적시에 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

유도 분석 사용 사례

은행 업계의 가이드 분석

데이터 분석은 은행 업계에 큰 영향을 미치며 내부 및 외부 고객 데이터를 통합하여 각 은행 소비자의 예측 프로필을 구축하도록 돕습니다. 이를 통해 은행은 신용 점수가 낮은 고객에게 돈을 빌려주는 것과 관련된 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다. 은행은 또한 분석을 사용하여 소비자가 계정을 사용하는 방식을 이해하고 은행 엔지니어가 보다 사용자 친화적인 서비스를 만들고 유지하는 데 도움이 되는 추세를 식별합니다.

IT 산업의 가이드 분석

금융 부문에서 분석은 기업이 경쟁업체와 비교하여 어떻게 수행하고 있는지 알려주고, 시스템이 분석할 수 있도록 배치된 방대한 수의 시나리오 등을 기반으로 재무 상황을 예측할 수 있습니다. 그러나 데이터 분석이 IT 산업에 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

IT 분석은 데이터, 인사이트 및 조치 사이의 격차를 해소하여 IT 회사가 오늘날의 현대 기술 세계에서 우리 모두에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 개선합니다. 실시간 데이터 통찰력에 대한 액세스를 통해 IT는 운영과 관련된 추세를 이해하고 경쟁력을 유지하기 위해 서비스 및 제안을 최적화하기 위해 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

제조 산업의 가이드 분석

제조 및 비즈니스 프로세스의 데이터는 엄청난 비즈니스 개발 잠재력을 가지고 있습니다. 기계 학습 알고리즘, 고급 분석, 기타 데이터 분석 방법 및 도구를 포함한 제조 분석을 활용하면 제조업체에 많은 기회가 제공됩니다. 여기에는 장비 유지보수 비용 절감을 위한 예방적 유지보수, 장비 효율성 극대화, 고객 서비스를 위한 물류 강화, 기계 작동 자동화를 통한 다운타임 최소화, 영업 및 마케팅 기능의 정확성 향상 등이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.

유도 분석 및 셀프 서비스 BI

일반적으로 두 가지 유형의 BI 시스템은 유도 분석과 셀프 서비스 분석 입니다. 이 둘의 주요 차이점은 유도 분석을 사용할 때 최종 사용자는 IT 및 데이터 분석가에게 의존하는 반면, 셀프 서비스 분석을 사용할 때는 사용자가 데이터로 작업하고 대시보드와 보고서를 스스로 만들 수 있다는 것입니다.

유도 분석 또는 셀프 서비스 분석에 대해 잘 모르는 사용자를 위해 그 차이점을 더 자세히 설명하겠습니다.

가이드 분석을 통해 회사는 개발자의 도움을 받아 사용자 탐색 및 피드백을 기반으로 업데이트되는 대시보드 및 차트를 특징으로 하는 비즈니스 애플리케이션을 설정할 수 있습니다. 최종 사용자는 자신의 데이터 시각화를 만들거나, 자신의 데이터 소스 중 하나를 가져오거나, 대시보드 및 보고서를 작성할 수 없습니다. 유도 분석 BI 운영은 전적으로 IT 팀 또는 전담 비즈니스 인텔리전스 전문가가 소유합니다.

즉, 사용자가 특정 보고서나 대시보드를 생성해야 하는 경우 전담 전문가에게 요청하고 IT 또는 BI 전문가가 보고서/대시보드를 제공할 때까지 기다려야 합니다. 이 작업에는 몇 분에서 며칠이 걸릴 수 있습니다. 이로 인해 의사 결정에 필요한 정보를 얻는 데 좌절과 지연이 발생합니다.

반대로 셀프 서비스 분석은 최종 사용자가 액세스 권한이 있는 모든 데이터를 탐색하고 필요할 때 보고서와 대시보드를 직접 쉽게 생성할 수 있도록 합니다. 셀프 서비스 BI 도구는 직관적인 끌어서 놓기 UI를 제공하여 기술 및 분석 지식이 없는 사람들이 데이터와 더 쉽게 상호 작용하고 액세스할 수 있도록 합니다.

임베디드 분석 솔루션과 같은 최신 분석 애플리케이션을 사용하면 모든 애플리케이션 사용자가 셀프 서비스 및 최신 아키텍처 기능을 제공하여 자체적으로 데이터에 액세스하고 데이터를 분석할 수 있습니다. 사용자가 필요할 때 실행 가능한 통찰력을 찾는 데 도움이 되는 셀프 서비스 분석 접근 방식을 사용하면 모든 사람이 적시에 행동하고 기회를 놓치지 않을 수 있습니다.

셀프 서비스 분석을 선택해야 하는 이유는 무엇입니까?

오늘날 모든 비즈니스 사용자는 작업을 수행하고 데이터를 분석하여 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 올바른 BI 접근 방식으로 이 기회를 활용하지 못하는 기업은 데이터 기반 의사 결정의 엄청난 잠재력을 놓치고 있습니다.

Reveal 직원, 고객, 파트너 및 공급업체의 손에 데이터의 힘을 제공하는 셀프 서비스 임베디드 분석 솔루션 입니다. Reveal의 핵심은 데이터 기반 의사 결정을 중심으로 하며 대화형 대시보드 및 데이터 시각화, 화이트 라벨 기능, 기계 학습, 예측, 통계 기능 등을 포함한 고급 예측 분석을 앱에 쉽게 통합할 수 있도록 설계되어 사용자가 어디서나 모든 장치에서 실시간 통찰력에 액세스하고 아름답고 유익한 대시보드를 구축할 수 있습니다.

​SDK를 다운로드하거나​ ​빠른 데모를 예약 하여 Reveal 및 작동 방식에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.