대부분의 사람들은 데이터 분석을 생각할 때 Microsoft Excel과 같은 도구에서 데이터를 조작하고 분석하는 것을 생각합니다. 실제로 데이터 분석에는 데이터가 전달하는 이야기를 조작하고 이해하기 위한 광범위한 도구와 다양한 방법이 포함됩니다.
데이터 분석이란 무엇입니까? 비즈니스 데이터, 제조 데이터, 마케팅 데이터 또는 귀하가 운영하는 산업 및 비즈니스 관련 데이터에 대해 이야기하는 경우 데이터 분석은 매우 다르게 사용됩니다.
이 기사에서는 데이터 분석의 다양한 측면, 그 의미, 전반적으로 일반적으로 사용되는 방식에 대해 알아볼 것입니다.
데이터 수집
모든 데이터 분석의 첫 번째 단계는 데이터 수집입니다. 이는 단순히 필요한 정보가 들어 있는 모든 소스에서 데이터를 수집하는 것을 의미합니다.
데이터에는 다음과 그 이상이 포함될 수 있습니다.
- 기계 컨트롤러 제조
- 컴퓨터에 수동으로 데이터를 입력하는 사람
- 온도, 압력 등을 측정하는 센서
- 클라우드 기반 데이터 소스
- 날씨 또는 정부 데이터베이스와 같은 인터넷 정보
- 회사 네트워크에 있는 데이터베이스
많은 조직의 주요 과제는 해당 정보를 수집하는 데 사용할 수 있는 기술 도구를 파악하는 것입니다. 대부분의 경우 소프트웨어는 원격 장치 또는 데이터 소스에 연결한 다음 내부 데이터베이스 또는 데이터 히스토리언 시스템으로 끌어오는 데 필요합니다.
이러한 저장 영역을 종종 "데이터 웨어하우스"라고 합니다.
조직 내 데이터 웨어하우스에 정보가 수집되면 다양한 도구를 사용하여 실제 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스
데이터가 수집되면 다음 단계는 해당 데이터로 무엇을 할 것인지 결정하는 것입니다. 비즈니스 인텔리전스와 관련하여 필요한 데이터는 조직이 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되어야 합니다.
BI(비즈니스 인텔리전스) 보고서 및 대시보드는 관리자와 기타 비즈니스 리더가 추세를 더 잘 이해하고 비즈니스의 다양한 측면에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.
이러한 측면은 다음과 같습니다.
- 공급망 요구 사항 또는 제한 사항
- 비용 절감
- 매출 개선
- 고객의 요구와 행동
- 미래의 판매 또는 시장 수요 예측
- 물류 및 배송
조직 전체의 이러한 다양한 시스템에서 데이터를 수집하면 이전에는 불가능했을 수도 있는 정보 간의 연결을 구축할 수 있습니다.
제조 인텔리전스
제조 공정에서 데이터를 수집할 때 어려움은 일반적으로 데이터가 너무 많다는 것입니다.
일반적인 제조 시설에 대해 생각해 보면 작업 현장의 모든 단일 기계는 다음을 포함하는 수십에서 수백 개의 데이터 포인트를 수집합니다.
- 온도 및 압력
- 부품 또는 제품
- 원료 사용
- 불량 부품 폐기
- 오작동 횟수 및 알람
대부분의 경우 제조 장비는 PLC(Programmable Logic Controller)를 사용하여 자동화됩니다. 이러한 장치는 프로그래밍된 방식에 따라 장비를 실행할 뿐만 아니라 해당 장비에서 데이터를 수집하고 수집합니다.
이러한 PLC에서 데이터를 가져오려면 해당 PLC와 동일한 네트워크의 서버에서 실행되는 소프트웨어가 필요합니다. 이러한 컨트롤러에서 데이터 히스토리언 또는 데이터베이스로 데이터를 가져오는 소프트웨어를 작성한 공급업체가 많이 있습니다.
이 분야의 데이터 히스토리언 리더는 다음과 같습니다.
- OSIsoft:이 회사는 수십 년 동안 존재해 왔으며 거의 모든 종류의 프로세서, 센서 또는 데이터베이스에서 데이터를 가져올 수 있는 "통합자" 또는 드라이버를 포함합니다.
- Factorytalk:오랜 자동화 리더인 로크웰 오토메이션은 고객이 기계 프로세서에서 데이터를 수집할 수 있도록 돕기 위해 Factorytalk라는 자체 데이터 히스토리언을 제작했습니다.
- Aveva:이전에 Wonderware로 알려졌던 AVEVA Historian은 프로세스 데이터, 알람, 이벤트 등과 같은 기계 데이터에 대한 "개방형 액세스"를 제공할 것을 약속합니다.
- Iconics:데이터 히스토리언 시장의 소규모 업체인 Iconics 제조업체는 저장된 데이터 해상도가 시스템에서 원래 발생한 것과 일치하도록 "고속 아카이브"를 제공할 것을 약속합니다.
거의 모든 소프트웨어 제공업체에는 데이터 히스토리언 솔루션과 함께 사용할 데이터 분석 도구가 포함되어 있습니다. 제조 시설에 적합한 데이터 수집 및 분석 솔루션을 선택하는 것은 실제로 사용하는 컨트롤러, 데이터 저장 방법, 지출할 금액에 따라 다릅니다.
데이터 시각화
비즈니스 데이터를 수집, 분석 및 시각화하는 데 가장 널리 사용되는 도구는 Microsoft PowerBI입니다.
PowerBI는 다양한 데이터 원본에서 데이터를 가져올 수 있는 Microsoft에서 제공하는 강력한 시각화 도구입니다. 그런 다음 다양한 원형 및 막대 차트, 선 그래프, 표 등에 걸쳐 데이터를 분할 및 분석할 수 있습니다.
다양한 데이터 소스의 정보를 결합하는 기능을 통해 이전에는 불가능했던 상관 관계를 찾을 수 있습니다. 이것이 현대 데이터 분석의 마법입니다. 다양한 소스의 데이터를 시각화할 수 있는 도구 이전에는 불가능했던 통찰력을 얻을 수 있는 기능을 제공합니다.
PowerBI는 이러한 방식으로 데이터를 조작하고 시각화할 수 있는 유일한 앱이 아닙니다. 실제로 이러한 유형의 도구에 대한 시장이 성장하고 있습니다.
오늘날 최고의 데이터 시각화 도구는 다음과 같습니다.
- 메타베이스:조직의 사람들이 "질문을 하고 데이터를 통해 배울 수 있도록 하는" 오픈 소스(무료) 솔루션입니다.
- Tableau:다양한 산업 분야에서 널리 사용되는 데이터 시각화 플랫폼입니다. 다양한 데이터 소스와의 연결이 가능합니다.
- Whatagraph:이해하기 쉬운 보고서를 작성하기 쉽기 때문에 마케팅 대행사에서 인기가 있습니다. 이 도구에는 자동화된 보고서 생성 기능이 포함되어 있으며 이를 누구에게나 자동으로 이메일로 보낼 수 있습니다.
- JasperReports:이것은 또 다른 오픈 소스 보고 솔루션입니다. 인쇄된 문서, PDF 및 웹 기반 보고서와 같은 다양한 형식으로 보고서를 출력할 수 있는 능력에서 그 힘이 나옵니다.
선택하는 옵션은 실제로 귀하 또는 귀하의 조직이 하고자 하는 투자에 따라 다릅니다. 고맙게도 시작해야 하는 경우 사용할 수 있는 훌륭한 오픈 소스 옵션이 있습니다.
데이터 마이닝
가장 강력한 새로운 데이터 분석 기술 중 하나는 데이터 마이닝입니다.
데이터 마이닝은 통계 모델링을 사용하여 미래의 추세를 예측하기 위해 많은 양의 데이터에서 패턴과 추세를 끌어내는 데 중점을 둡니다.
데이터 마이닝 통계 분석을 수행할 수 있는 응용 프로그램은 고도로 전문화되어 있으며 종종 당면한 응용 프로그램이나 상황에 맞게 사용자 정의해야 합니다.
데이터 마이닝 분석 유형은 다음과 같습니다.
- 탐색 데이터 분석(EDA):여기에는 새로운 경향을 식별하거나 새로운 정보를 배우기 위해 데이터에서 패턴을 검색하는 작업이 포함됩니다.
- 확증 데이터 분석(CDA:여기에는 수집된 모든 데이터를 사용하여 의심되는 상관 관계가 사실인지 여부를 확인하는 작업이 포함됩니다.
현재 시장에서 사용할 수 있는 주요 데이터 마이닝 소프트웨어 도구는 다음과 같습니다.
- Rapid Miner:Java로 작성된 우수한 오픈 소스 예측 분석 시스템입니다. 머신 러닝, 예측 분석 및 텍스트 마이닝이 가능합니다.
- Sisense:대규모 조직에 맞게 확장할 수 있는 비즈니스 인텔리전스에 맞게 조정된 라이센스 소프트웨어입니다. 여기에는 우수한 보고 모듈이 포함되어 있습니다.
- Oracle:데이터 업계의 선두주자 중 하나인 Oracle은 조직이 Oracle 데이터베이스에 저장된 데이터를 사용할 수 있도록 SQL 내에서 데이터 마이닝 기능을 제공합니다.
- IBM Cognos:이 소프트웨어는 중요한 추세를 식별하기 위해 대용량 데이터를 처리할 수 있습니다. 관리 또는 다른 사람을 위한 보고서를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
- SAS:데이터 업계의 또 다른 이름인 SAS(Statistical Analysis System)는 분석 결과를 기반으로 데이터를 마이닝, 관리 및 업데이트하도록 특별히 설계되었습니다.
보시다시피 데이터 분석에는 많은 측면이 있으며 사용해야 하는 도구는 실제로 해당 데이터에서 무엇을 배우기를 원하는지에 따라 다릅니다.
데이터 분석의 발전은 매년 계속 진행되고 있으며 업계에서 앞서고자 하는 기업이나 조직은 사용 가능한 데이터 분석 도구를 파악하고 최대한 활용해야 합니다.