올바른 비즈니스 관리 도구를 구현하지 못하면 비즈니스를 운영하는 것이 까다로울 수 있습니다. 회사에서 수백 또는 수천 명의 고객을 처리하는 경우 최적의 생산성, 예산 및 고객 만족도가 최우선 순위 목록에 있어야합니다. 그러나 비즈니스에있는 모든 관련성 있고 유용한 데이터에 액세스 할 수 없다면 회사의 목표 목표를 달성하는 것이 어려울 수 있습니다.
고객의 욕구와 회사의 성장률을 이해하고 있다고 생각할 수 있지만 데이터 기반 의사 결정은 목표를 달성하는 더 효과적인 방법으로 간주됩니다. 따라서 빅 데이터 분석의 사용은 고려할 가치가 있으며 Google BigQuery와 같은이 개념에서 비롯된 서비스도 고려해야합니다.
빅 데이터 란 무엇입니까?
Google BigQuery가 빅 데이터 분석의 미래인지 여부를 알아보기 전에 먼저 '빅 데이터 분석'이 실제로 무엇을 의미하는지 이해하는 것이 중요합니다. 가장 간단한 용어로 후자는 추세, 패턴, 상관 관계 및 기타 유용한 정보를 발견하기 위해 대규모 데이터를 검사하는 시스템을 의미합니다. 빅 데이터는 일반적으로 대용량, 고속 및 다양한 정보와 관련이 있으며 다른 기존 데이터 처리 소프트웨어에 비해 너무 복잡한 데이터 세트를 처리하는 경향이 있습니다.
빅 데이터의 용도는 무엇입니까?
빅 데이터 분석은 다른보고, 추적 및 관리 방법에 비해 다양한 이점을 제공하면서 여러 목적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 회사가 상품 또는 서비스 제조를 중심으로 활동하는 경우 빅 데이터가 제품 개발에 도움이 될 수 있습니다. 이는 이전 제품 성공의 분석과 테스트 시장 및 / 또는 소셜 그룹에서 수집 한 데이터를 통해 수행 할 수 있습니다.
더 많은 통찰력을 얻으려는 시도에서 데이터가 여러 앱과 플랫폼에 흩어져있을 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 특정 빅 데이터 시스템을 사용하여이 정보를 자동으로 통합 할 수 있습니다 (예 : BigQuery 통합).
고객 경험은 빅 데이터 분석의 이점을 얻을 수있는 또 다른 핵심 영역입니다. 타겟 고객을 효과적으로 수용하기 위해 타겟 고객을 더 잘 이해하는 것은 오늘날과 시대에 매우 중요합니다. 따라서 관련 메트릭을 수집하고 사용하면 기존 고객을 만족시키면서 새로운 잠재 고객을 유치 할 가능성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 웹 사이트 방문, 통화 기록 및 소셜 미디어 사용에 대한 데이터는 원하는 고객에게 콘텐츠를 더 잘 맞출 수 있도록 유지 및 활용할 수 있습니다.
강화 된 보안, 확인 된 규정 준수 및 사기 방지는 모든 기업, 특히 온라인에서 주로 비즈니스를 수행하는 기업의 중요한 초점 영역입니다. 다행히도 빅 데이터는 사기 행위를 식별하고 적시에보고함으로써 온라인 해커 및 내부 침해에 맞서 싸우는 데 도움이 될 수 있습니다.
비즈니스의 운영 측면에서도 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 생산 상태, 고객 피드백 및 기타 공급 및 수요 요인에 대한 정확한 정보에 액세스하면 시장 내에서 회사의 진행 상황을 더 잘 판단하고 유지할 수 있습니다.
기타 용도는 다음과 같습니다.
- 유지 보수 점검
- 가이드, 리소스, 교육 및 자습서 (모두 BigQuery 문서)
- 직원 효율성 검토
- 기계 학습
- 트렌드 조사를 통한 혁신 발전. (1)
빅 데이터 분석의 장점
데이터 분석 애플리케이션을 채택하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.
- 다양한 출처에서 수집 된 정보
- 실시간 데이터 수집
- 더 빠르고 효과적인 의사 결정
- 신제품 및 서비스 제조
- 보안 해킹 또는 시스템 장애 식별
- 회사 이익 증대 (비용 효율성)
- 경쟁력있는 가격
- 고객 문의에 대한 적시 응답
- 생산성 최적화. (2) (3)
Google BigQuery 란 무엇입니까?
Google BigQuery는 빅 데이터 (데이터웨어 하우스라고도 함)를 수집하고 분석하기 위해 구현 된 서비스 (Google Cloud 플랫폼 (GCP) 내)입니다. 2011 년에 출시되었으며 확장 성이 뛰어나고 빠르게 제공되는 SQL (구조적 쿼리 언어) 분석을 가능하게하는 서버리스 아키텍처로 찬사를 받았습니다. Google의 기존 인프라를 사용하면 사용자는 데이터베이스 관리자에게 당황 할 필요가 없으며 대신 데이터가 제공해야하는 통찰력과 정보를 활용하는 데 시간을 할애 할 수 있습니다. (4)
GCP의 일부인 BigQuery는 사용자에게 데이터 및 워크 플로를 관리하기위한 서비스 및 애플리케이션의 상당한 목록을 제공합니다. 정보 수집, 저장, 처리 및 시각화는 BigQuery가 지원하는 주요 초점 영역입니다.
Google BigQuery 사용의 장점은 다음과 같습니다.
- 주문형 독립 확장
- 유연성
- 비용 관리 및 효율성
- 적시에 데이터 이동
- 실시간 예측 분석
- 쉽게 공유 된 통찰력
- 데이터 보호
- 유통 관리
- 소프트웨어 복구
- 고성능 및 내구성
- 효율성
- 확장성
- 기계 학습 기능. (4) (5)
Google BigQuery는 빅 데이터 분석의 미래입니까?
Google은 신중하게 구성된 비즈니스 도구로 유명해졌습니다. BigQuery는 이러한 시스템 중 하나이며 그 성공은 주로 방대하고 철저한 기능에 달려 있습니다. 여러 데이터 세트에서 몇 초 내에 테라 바이트 데이터 크기로 빠른 임시 쿼리를 실행하고 몇 분 안에 페타 바이트 데이터 크기를 실행할 수 있습니다. Google BigQuery는 빅 데이터 분석의 미래 인프라 관리 나 인덱스 재 구축없이 최적의 성능을 제공하는 앞서 언급 한 아키텍처 때문입니다. (6)
다양한 영향력있는 기업, 기업가 및 Google 애호가들이 Google BigQuery 데이터웨어 하우스를 채택하고 그 기능과 비즈니스 관리에 대한 기여도를 높이 평가했습니다. 에 따르면 오라일리 미디어예를 들어 Twitter는 BigQuery를 사용하여 데이터 분석을 대중화하고 회사 정보를 다양한 내부 팀과 공유 할 수 있었다고보고했습니다. Alpega Group은 이전에는 얻지 못했던 실시간 분석을 활용하여 시스템을 통해 혁신을 최적화 할 수있었습니다. (6)
마무리
비즈니스를 관리 할 때 가장 기본적인 기능과 프로세스 중 일부에 당황하기 쉽습니다. 특히 Google BigQuery를 통해 빅 데이터 분석을 구현하는 것은 코딩 갑옷의 기사가 될 수 있습니다. 속도, 스토리지 및 확장 성의 수준을 통해 인프라를 생성 할 필요없이보다 효율적으로 작업을 수행 할 수 있습니다. 비용 효율적이고 다양하며 쉽게 사용할 수있는 데이터웨어 하우스를 찾고 있다면 Google BigQuery가 적합 할 수 있습니다.
참고자료
- "빅 데이터 란?" 출처: https://www.oracle.com/au/big-data/what-is-big-data/#:~:text=Big%20data%20helps%20you%20identify,make%20regulatory%20reporting%20much%20faster.&text=Machine%20learning%20is%20a%20hot,machines%20instead%20of%20program%20them
- "비즈니스에서 빅 데이터 및 분석의 이점과 이점", 출처 : https://www.upgrad.com/blog/benefits-and-advantages-of-big-data-analytics-in-business/
- “빅 데이터 분석 – 정의 및 중요성 | SAS”출처 : https://www.sas.com/en_au/insights/analytics/big-data-analytics.html#:~:text=Big%20data%20analytics%20examines%20large,more%20traditional%20business%20intelligence%20solutions
- '새로운 블로그 시리즈 – BigQuery 설명 : 개요', 출처 : https://medium.com/google-cloud/bigquery-explained-overview-357055ecfda3
- 'BigQuery', 출처 : https://cloud.google.com/bigquery
- “1 장. Google BigQuery 란?” 출처: https://www.oreilly.com/library/view/google-bigquery-the/9781492044451/ch01.html
코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.smartdatacollective.com/is-google-bigquery-future-of-big-data-analytics/
