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데이터 차단 해제 – 복잡한 코드없이 모든 데이터 소스를 연결합니다.

많은 기업에서 데이터 부족은 문제가되지 않습니다. 실제로는 반대로 명백한 결정을 내리기에는 일반적으로 너무 많은 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 정렬 할 데이터가 너무 많으면 데이터에서 추가 정보가 필요합니다. 

문제를 해결하고 해당 데이터에서 정확한 결론을 도출하는 데 적합한 데이터임을 이해하고 의사 결정을 조언하는 데이터가 필요합니다. 즉, 데이터 분석이 필요합니다. 적절한 데이터 분석 접근 방식과 도구를 사용하면 한때 엄청난 양의 다양한 정보가 간결한 의사 결정 지점으로 전환됩니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

원시 데이터를 분석하여 방향을 찾고 문제를 해결하는 방법으로서 데이터 분석의 정의는 광범위한 영역을 포착합니다. 데이터 분석 프로세스에는 여러 이니셔티브를 지원하는 필수 구성 요소가 있습니다. 이러한 구성 요소를 통합함으로써 번영하는 데이터 분석 이니셔티브는 귀하의 비즈니스가 어디에 있고, 어디에 있었으며, 어디로 가야하는지에 대한 명확한 그림을 제공합니다.

데이터 분석의 역할은 무엇입니까?

데이터 분석은 통계, 정보 기술 및 비즈니스의 교차점에서 발생합니다. 이러한 필드를 결합하면 기업과 조직이 성공할 수 있습니다. 데이터 분석의 주요 목표는 데이터의 패턴을 감지하여 효율성과 성능을 향상시키는 것입니다. 이는 데이터를 다른 방식으로 처리하는 것을 의미합니다. 

데이터 분석의 단계

데이터 분석의 주요 단계는 데이터 관리, 데이터 마이닝, 데이터 프레젠테이션 및 통계 분석입니다.

• 데이터 관리 또는 데이터웨어 하우징은 데이터 분석의 기본 측면입니다. 여기에는 나중에 데이터 분석 결과에 액세스 할 수있는 데이터베이스의 설계 및 구현이 포함됩니다. 일반적으로 Redshift 및 Snowflake와 같은 SQL 데이터베이스를 만들고 관리하는 작업이 포함됩니다. 오늘날 기업이 사용할 데이터베이스를 결정하는 것은 어려운 일입니다. 따라서 비슷한 도전에 직면하고 있다면 예를 들어, Redshift 대 Snowflake 어떤 옵션이 적합한 지에 대한 올바른 결정을 내리기 위해.
• 데이터 마이닝은 많은 데이터 분석 기능을위한 또 다른 중요한 프로세스입니다. 조직화되지 않은 데이터의 추출을 포함합니다. 데이터 출처. 여기에는 복잡한 대규모 데이터베이스, 작성된 텍스트 또는 원시 데이터가 포함될 수 있습니다. 이 절차의 주요 단계는 데이터 (또는 일반적으로 ETL이라고 함)를 추출, 변환 및로드하는 것입니다. 이러한 단계는 원시 데이터를 효과적이고 규정을 준수하는 형식으로 변환합니다. 이는웨어 하우징 및 분석을위한 데이터를 준비합니다. 데이터 마이닝은 실제로 데이터 분석 파이프 라인에서 가장 시간이 많이 걸리는 단계입니다.

• 통계 분석을 통해 분석가는 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터 분석에는 통계 및 기계 학습 방법이 모두 사용됩니다. 빅 데이터는 데이터의 추세를 보여주는 통계 모델을 구축하는 데 활용됩니다. 이러한 모델은 나중에 새로운 데이터에 적용하여 예측과 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다. Python 또는 R (Pandas 포함)과 같은 통계 프로그래밍 언어는 프로세스에 중요합니다. 또한 MATLAB과 같은 오픈 소스 패키지 및 라이브러리는 고급 분석을 지원합니다.
• 대부분의 데이터 분석 프로세스의 마지막 단계는 데이터 프레젠테이션입니다. 이 단계를 통해 이해 관계자의 관심을 끌 수 있습니다. 데이터 시각화는 일반적으로 데이터 표시에서 가장 중요한 도구입니다. 강력한 시각화는 나중에 관리자와 경영진이 데이터 통찰력의 중요성을 이해하는 데 도움이되는 데이터 스토리를 전달하는 데 도움이됩니다.

데이터 분석이 그토록 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 분석의 적용 범위는 광범위합니다. 빅 데이터를 분석하면 다양한 산업 분야에서 효율성이 최적화됩니다. 성능 향상을 통해 기업은 점진적으로 경쟁하는 시장 환경에서 성공할 수 있습니다.

가장 초기에 채택한 기업은 금융 부문. 데이터 분석은 시장 동향 및 위험 평가를 예측하는 데 사용되는 은행 및 기타 금융 부문에서 중요한 역할을합니다. 신용 점수는 우리 모두에게 영향을 미치는 데이터 분석 모델입니다. 신용 점수는 대출 위험을 확인하기 위해 많은 데이터 포인트를 사용합니다. 데이터 분석은 또한 모든 금융 기관의 성과를 높이고 위험을 최소화하기 위해 사기를 식별하고 방지하는 데 활용됩니다.

데이터 분석의 사용은 ROI 및 수익 극대화를 능가합니다. 데이터 분석은 범죄 예방, 의료 및 환경 보호를위한 중요한 정보를 제공합니다. 이러한 데이터 분석 응용 프로그램은 세상을 개선하기 위해 다양한 도구와 기술을 사용합니다. 예를 들어 사물 인터넷 또는 IoT는 기계 학습과 함께 사용되는 프로세스입니다. 이와 같은 프로세스는 데이터 분석을위한 훌륭한 기회를 제공합니다. IoT 장치에는 기능을 위해 중요한 데이터 포인트를 수집하는 수많은 센서가 반복적으로 포함됩니다. 

최종 단어

매일 점점 더 많은 데이터가 수집되고 있으며 이는 데이터 분석을 더 많은 분야에 적용 할 수있는 새로운 가능성을 제시합니다. 데이터 분석은 트렌드와 통찰력에 대한 원시 데이터를 분석하여 조직과 개인이 데이터를 파악하는 데 도움이됩니다. 포괄적 인 도구와 기술은 수천 개의 조직이 결정을 내리고 성공하는 데 도움이됩니다. 

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출처 : https://hackernoon.com/a-quick-guide-to-business-data-analytics-1x2737kw?source=rss