하나 내 이전 블로그에서 데이터 과학을 위한 프로그래밍 언어 둘러보기를 제공했습니다. 나는 다른 기능적 아키텍처 계층의 도구의 끝이라고 언급했습니다. 그러나 빅 데이터의 끝은 아닙니다. 빅데이터에 대한 지식은 빅데이터만큼이나 방대합니다.
빅 데이터의 아키텍처와 빅 데이터를 사용하기 위해 시장에 존재하는 다양한 도구에 대해 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 빅 데이터 도메인에는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 분야가 있습니다. 거의 매주 새로운 개발이 이루어집니다.
하지만 간단하게 시작하겠습니다. 다음은 빅 데이터에서 인사이트를 추출하기 위한 가장 기본적이고 유용한 팁입니다.
빅 데이터의 전체 그림 뒤에 있는 주요 목적은 빅 데이터에서 얻을 수 있는 통찰력에 관한 것입니다. 큰 도움이 될 수 있는 통찰력
- 비즈니스의 현재 가치 분석
- 비즈니스의 미래 성장 예측
- 비즈니스에 도움이 될 수 있는 방법을 전략화
- 대규모 소비자 집단의 니즈 파악
그리고 목록은 계속됩니다. 빅 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 동안 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
다음은 통찰력 추출 프로세스를 시작하기 전에 따라야 할 몇 가지 전략적 팁 목록입니다.
- 클린 데이터 사용 –
데이터에서 도출한 인사이트는 모두 분석 프로세스에 투입해야 하는 데이터 때문입니다. 따라서 올바른 데이터를 수집하는 것이 더욱 중요해집니다. 이와 함께 분석 엔진에 입력된 데이터가 완벽하게 잘 구성되고 가장 중요한 데이터라는 점도 똑같이 중요합니다. 이를 통해 기업은 가능한 한 많은 데이터를 생성하고 저장해야 합니다. 인사이트에서 결론을 내리기 전에 더 많은 데이터를 확보하는 것이 좋습니다.
- 여러 데이터 소스를 사용하여 전체 그림 파악 –
우리 모두는 매년 모든 비즈니스가 적절하게 분석될 경우 비즈니스 계획에 도움이 될 수 있는 깊은 통찰력을 생성하는 많은 데이터를 생성한다는 것을 알고 있습니다. 하지만 빅 데이터를 이해하려면 더 큰 그림을 볼 필요가 있습니다. 세상에 존재하는 모든 데이터 중 한 회사의 데이터는 그 일부에 불과합니다. 따라서 여기에서 도출된 결과는 세상에서 일어나는 일에 대한 부분적인 관점만 제공할 뿐입니다.
전혀 번거로운 작업이 아닙니다. 올바른 도구와 프로세스를 사용하면 여러 데이터 스트림을 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 데이터를 집계하고 연결하면 비즈니스 시장에 대한 보다 정확한 그림을 제공하는 소스와의 관계를 추론할 수 있습니다.
- 데이터 무결성은 팀의 노력입니다 –
데이터 전략의 성공과 실패는 기업이 데이터베이스를 어떻게 관리하느냐에 달려 있습니다. 데이터 전략이 제공하는 정보에 의존하려면 비즈니스와 관련된 모든 세부 정보를 최신 상태로 유지해야 합니다. 또한 외부 소스에서 실시간 업데이트가 필요하며 내부 데이터 소스도 마찬가지입니다. 데이터 유지 관리는 IT 팀, 일선 영업 사원 및 프로세스에 관련된 모든 사람과 같은 비즈니스의 모든 사람의 책임입니다.
- 집계된 데이터는 무엇이든, 쿼리가 제대로 구성된 경우 –
비즈니스의 모든 데이터를 수집하고 저장하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그리고 분석을 위해 더 넓은 관점을 취하는 것 또한 충분하지 않습니다. 당신이 가지고 있는 데이터는 당신이 실제로 생각했던 것보다 더 많은 것을 말해줄 수 있습니다. 그러나 전체 게임은 데이터에서 인사이트를 추출하기 위해 데이터를 쿼리하는 방법을 중심으로 진행됩니다.
데이터 과학자들은 데이터 분석이 과학만큼이나 예술이라고 말합니다. 그리고 비즈니스 데이터를 분석할 때 범인은 사소한 세부 사항에 숨어 있습니다. 따라서 진정한 통찰을 찾기 위해서는 세부 사항을 탐구하는 것이 중요합니다.
- 픽셀 추적 분석 소개 –
회사는 마케팅 광고 및 제품 판매와 관련된 데이터를 수집하는 데 도움이 되는 방식으로 웹사이트를 디자인해야 합니다. 웹사이트를 단순한 마케팅 및 판매 플랫폼이 아닌 데이터 생성 도구로 만들 것입니다.
회사에 막대한 이익을 가져올 수 있는 픽셀 추적이라는 방법론이 있습니다. IT 부서와 마케팅 부서는 모바일, 마이크로사이트 또는 다른 위치에 관계없이 회사에서 사용하는 다양한 웹사이트에서 픽셀 추적을 주입하기 위해 협력해야 합니다. 소셜 미디어 픽셀 추적을 사용하여 소셜 미디어 웹사이트에서 데이터를 추적할 수도 있습니다. 이 추적은 또한 판매가 모바일 또는 웹 소비자로부터 발생하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있는 사용자 기기에 대한 정보를 제공합니다.
- 통계 모델링 사용 –
TV 광고를 개발하기 전에 마케팅 담당자는 캠페인을 실제 결과와 일치시키는 데 도움이 되는 향상된 데이터 수집 기능을 활용해야 합니다. 스테이션에 대한 통계 모델 메트릭을 생성하려면 방송 크기, 인구 통계 정보, 세컨드 스크린 활동 등을 결합해야 합니다.
- 타겟 특정 인구통계 –
마케터가 대상 그룹인 사람, 소비자 또는 장소를 중심으로 전략을 설계하는 것은 전제 조건입니다. 디지털 미디어 및 TV 배치에서 수집된 데이터에서 더 많은 ROI를 활용하려면 검색 습관, 사용 중인 장치 및 기타 행동 메트릭을 알아야 합니다.
- 혼합 미디어 모델링 사용 –
더 나은 미래 계획을 세우기 위해 비즈니스를 위한 최상의 솔루션은 혼합 미디어 모델링 기법을 사용하는 것입니다. 판매 및 응답 데이터 분석은 그 기초를 형성합니다. 마케팅 담당자가 모든 유통 채널을 철저히 판단하는 데 도움이 됩니다. 따라서 그들은 실적이 저조한 채널을 걸러내고 수익 창출 채널에 더 많은 예산을 투입할 수 있습니다.
- 소매점 측정 –
소매업체의 정보는 고객의 선호도를 측정하는 데 도움이 되는 최고의 데이터입니다. 이 데이터는 마케팅 정책의 두 가지 작업으로 인해 발생할 수 있는 효과 간의 상관 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다. 고객의 반응을 이해하면 제품 판매 및 수요를 늘리는 데 직접적인 도움이 될 수 있습니다.
Amazon이 빅 데이터를 최대한 활용하는 방법을 배울 수 있습니다. 사용자가 좋아할 만한 제품의 제안을 제공하는 방식과 회사가 수백만 건의 거래 및 배송을 처리하는 방식. Amazon은 빅 데이터를 분석하여 두 가지 방식으로 비즈니스에 도움을 주려고 합니다. 하나는 인사이트에 따라 자체 프로세스를 개선하는 것이고 두 번째는 고객 경험을 개선하는 것입니다.
빅 데이터 분석을 통해 비즈니스 진행을 개선하는 기술을 사용하는 것은 Amazon만이 아닙니다. 거의 모든 최고 수준의 회사가 그렇게하고 있습니다. 따라서 위의 팁이 추출 프로세스를 개선하고 비즈니스 수익을 높이는 데 도움이 되기를 바랍니다.