데이터 분석 vs. 데이터 과학: 함께 알아보기

기업들이 의사결정을 데이터로 추적하고 향후 의사결정을 사실에 기반하여 내리고자 할 때, 빅 데이터를 활용해야 합니다. 그러나 데이터 분석 vs. 데이터 과학을 활용하지 않으면 쉬운 일이 아닙니다. 두 분야 모두 최선의 접근 방식으로 의사결정을 내리는 데 도움이 되지만, 데이터 과학자가 되지 않고도 이들을 이해하고 사용하려면 어떻게 해야 할까요?

데이터 분석이란: 본질

데이터 분석은 데이터에서 사실을 추출하고 그 사실으로부터 결론을 도출하는 과학입니다. 이 용어는 데이터 저장 및 구성을 포함하여 모든 프로세스, 도구, 기법을 포함합니다. 데이터 분석은 기업들이 전체 성과를 개선하고, 고객 만족도를 높이며, 더 효과적인 마케팅 캠페인을 주도하고, 콘텐츠를 개인화할 수 있도록 도와줍니다. 이는 원본 데이터를 사람이 사용하기에 적합한 형태로 변환하여 그 힘을 발휘합니다.

모든 기업에 있어 데이터 분석은 최신 트렌드를 찾아내고, 잠재적 장애물을 살펴보며, 해결해야 할 문제들을 찾는 데 있어 매우 중요합니다. 올바른 방식으로 좋은 도구와 함께 사용할 때, 데이터 분석은:

• 조직이 실행하는 비즈니스 프로세스와 그 성과에 대한 명확한 그림을 제공합니다
• 캠페인의 성공 요인에 대한 정보를 제시하고 데이터 기반 의사결정을 지원합니다
• 다양한 부서의 문제, 지연, 관련 지표 하락에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다

데이터 분석은 다음과 같은 다양한 기법을 통해 비즈니스 결과를 개선합니다:

• 데이터 마이닝
• 데이터 시각화
• 비즈니스 인텔리전스
• 텍스트 분석 등등

결론적으로, 모든 조직은 데이터 분석을 통해 더 나은 방향으로 이야기를 바꿀 수 있습니다. 전략과 콘텐츠를 개인화하고, 더 나은 제품을 개발하며, 성과를 향상시킬 수 있습니다.

데이터 분석이 중요한 이유

데이터 분석은 경쟁 우위를 확보하고 기대치를 초과하고자 하는 모든 회사에 매우 중요합니다. 데이터 분석이 정말로 변화와 우수성을 이루는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 분야는 다음과 같습니다.

제품 개발

처음부터 올바른 인사이트를 확보하면, 시장을 잘 이해하고, 구매 시나리오, 타겟 고객을 파악하여 미래 결과를 예측하고 그들의 필요에 맞춘 제품을 개발할 수 있습니다.

타겟 마케팅 콘텐츠

성공적인 마케팅 캠페인은 고객 중심의 캠페인이라는 것을 모두가 알고 있습니다. 데이터 분석을 사용하면, 광고의 형태와 방향을 똑똑하고 더 효과적으로 선택하여 청중에게 더 큰 영향을 미치고 원하는 방식으로 반응하도록 할 수 있습니다.

트렌드, 문제 및 기회 파악

데이터 분석은 회사들이 잠재적 문제와 개선 영역을 인식하도록 도와줍니다. 또한 새로운 트렌드와 기회에 대한 명확한 그림을 보여줍니다. 모든 것이 데이터를 따르면 됩니다.

비용 절감

좋은 데이터 분석 도구는 비용을 어디서 줄일지, 어떤 불필요한 투자를 취소할지 판단하는 데 도움이 되며, 마케팅과 판매 노력을 타겟팅하여 새로운 가치를 제공하고 비즈니스 비용을 절감할 수 있도록 합니다.

책임 있는 의사결정

데이터 분석은 모든 경영진이 언제 추진할지, 언제 물러날지를 빠르게 파악하여 실수와 손실 발생을 피하고 팀의 동기화 해제를 방지하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학이란: 인사이트와 도구

데이터 과학은 대량의 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 얻고, 분석을 위해 준비하며, 이를 처리하기 위한 다차원적 접근 방식입니다. 여기에는 데이터에 대한 데이터 분석 수행도 포함됩니다. 데이터 과학은 데이터에서 패턴을 드러내며, 이러한 패턴은 데이터 시각화 도구의 도움으로 조직의 의사결정자들에게 제시됩니다.

데이터 과학은 다음을 사용하여 데이터 인사이트를 집계합니다:

• 알고리즘
• 분석
• AI 모델
• 데이터 마이닝
• 머신러닝
• 예측 분석
• 소프트웨어 프로그래밍 및 수학
• 데이터 시각화

데이터 과학의 전체 생명 주기(또는 파이프라인)는 여러 프로세스를 포함하며, 가장 중요한 것은 다음과 같습니다:

원본 데이터 수집

이것은 다양한 방법을 통해 모든 관련 소스에서 원본 데이터를 실시간으로 수집하는 프로세스입니다.

데이터 준비

수집한 원본 데이터를 분석하고 머신러닝, 딥러닝 또는 기타 분석 방법을 통해 처리하기에 적합한 형식으로 변환하는 프로세스입니다.

데이터 처리

데이터의 패턴, 모델, 범위, 편향 및 기타 지표 검토. 예측 분석으로 사용하는 방법과 유용한 인사이트를 얻는 방법을 보여줍니다.

데이터 분석

아마도 생명 주기에서 가장 중요한 단계입니다. 분석이 일어나고 나중에 사용될 중요한 사실이 데이터에서 추출되는 곳입니다.

소통

데이터 시각화, 리포트, 차트 등을 통해 발견한 내용을 제시하여 의사결정자들에게 더 큰 영향을 미칩니다.

데이터 과학에 포함된 모든 프로세스는 데이터에 접근하고, 이를 처리하며, 궁극적으로 이를 비즈니스 가치로 변환하기 위해 노력합니다.

데이터 과학이 중요한 이유

데이터 과학은 데이터를 통합하고 사용하는 방식으로 기업들이 경쟁 우위를 얻고 팀 내에서 데이터 기반 문화를 만들 수 있도록 도와줍니다. 조직의 경우, 데이터 과학은 제품 판매 증대, 더 강력한 마케팅 캠페인, 다양한 부서의 모든 팀원의 성과 향상, 심지어 사이버 공격 방지 및 IT 시스템 보안 강화를 의미할 수 있습니다.

모든 규모의 회사의 일상적 운영에 있어 데이터 과학이 중요한 이유는 다음을 제공하기 때문입니다:

유리한 비즈니스 전략

데이터 과학을 통해 고객 행동, 시장 트렌드, 경쟁사 분석에 대한 정보 분석을 통해 더 나은 전략적 의사결정을 내릴 수 있습니다.

더 나은 작업 계획

트렌드를 이해하면 프로젝트 계획 및 관리, 작업 분배, 팀 성과 분석을 위한 똑똑한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

시장과 고객에 대한 좋은 이해

모든 비즈니스에 가장 중요한 것은 시장과 고객 필요를 이해하여 그것을 제공할 수 있는 것입니다. 데이터 과학은 더 많은 고객/사용자를 유치하고 궁극적으로 매출을 늘리는 데 도움이 되는 매우 필요한 인사이트를 제공합니다.

데이터 분석 vs. 데이터 과학

데이터 과학과 데이터 분석이라는 용어가 상호 교환적으로 사용되는 경우를 자주 접할 것 같습니다. 하지만 둘 사이에는 차이가 있습니다. 둘 다 빅 데이터를 다루지만, 본질적으로 데이터 과학은 데이터 분석을 포함하는 포괄적 개념입니다. 데이터 분석은 수학, 통계, 정보 과학, AI, 머신러닝, 컴퓨터 과학과 함께 데이터 과학의 구성 요소 분야입니다.

또 다른 중요한 차이는 데이터 과학이 빅 데이터셋에서 의미 있는 상관관계를 찾는 것을 목표로 하는 반면, 데이터 분석의 임무는 추출된 인사이트의 구체적인 내용을 밝혀내는 것입니다.

두 접근 방식 모두 데이터 사용 및 시각화 방법을 다루고 있으며, 복잡한 인사이트를 데이터 기반 접근 방식을 사용하고자 하는 기업에 제공합니다. 이를 통해 기업들은 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있으며 최신 트렌드를 따라갈 수 있습니다.

데이터 분석 및 데이터 과학이 비즈니스에서 어떻게 사용되는가

이제 데이터 분석과 데이터 과학이 비즈니스에서 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다. 이들은 데이터에서 추출한 인사이트에 초점을 맞추지만, 조직 전략의 다양한 측면을 다룹니다.

두 분야를 모두 통해 대부분의 회사는 고객을 더 깊이 있게 알게 되고 그에 따라 전략과 제품을 개인화합니다. 이는 회사의 전체 성과를 높입니다. 비즈니스에서 데이터 분석과 데이터 과학은 다음 질문에 도움이 됩니다:

• 문제의 원인이 무엇이었나? (데이터 리포트)
• 문제가 왜 발생했나? (진단)
• 다음에 어떤 일이 일어날 것으로 예상되나? (미래 예측)
• 우리는 다음에 무엇을 해야 하나? (전략 권장)

다음은 데이터 분석과 데이터 과학이 비즈니스에서 사용되는 주요 분야입니다.

고객 경험에 대한 상세 정보 얻기

이들은 고객의 습관, 인구 통계적 특성, 열망, 좋아하는 것과 싫어하는 것 등에 대한 세부 정보를 드러냅니다. 집계된 데이터를 통해 신뢰할 수 있는 사실과 지표로부터 의미 있는 결론을 도출할 수 있습니다.

마케팅 및 판매 개선

데이터를 통해 고객 기대치보다 열 걸음 앞서 나갈 수 있으며, 진행 중인 마케팅과 판매 캠페인에서 더욱 정확하고 적절한 전략을 수립할 수 있습니다.

문제를 빠르게 해결

데이터는 잠재적 문제 영역에 대한 인사이트를 제공하며, 기업들은 위험이 심각한 문제가 되기 전에 대처할 수 있는 기회를 갖습니다. 데이터 과학을 통합하면 장애물을 효율적이고 빠르게 제거할 수 있습니다.

복잡한 데이터 해석

데이터 수집 및 해석에 사용하는 도구에 따라 기업들은 목표를 더 빨리 달성할 수 있습니다. 올바른 가장 가치 있는 사실을 추출하고 시각화하여 공유하고 조직 목적에 맞게 조정하는 것은 정말 귀중합니다.

더 빠른 의사결정 프로세스

실시간으로 데이터를 보고 해석하는 데 도움이 되는 도구를 통해 의사결정 프로세스는 유동적이고 빠르며, 팀과 관리자 모두가 전략에 있어 똑똑함을 유지하고 쉽게 나아갈 수 있도록 도와줍니다.

워크플로우에서 데이터 과학 및 데이터 분석을 활용하는 방법

비즈니스의 일상적 구조에 데이터 과학/데이터 분석 워크플로우를 활용하기 위한 5가지 단계가 있습니다.

1단계: 질문하기

올바른 데이터를 찾으려면 올바른 질문을 해야 하며, 그 다음 받을 데이터 인사이트에서 답을 추출해야 합니다.

2단계: 데이터 얻기

올바른 도구로 데이터를 수집하고 그 본질을 포착하는 것이 프로세스의 다음 단계입니다.

3단계: 데이터 탐색

데이터 탐색은 프로세스의 다음 단계입니다. 방금 수집한 인사이트를 숙지하고 분류합니다.

4단계: 데이터 모델링

데이터는 구축, 모델링, 측정, 검증될 수 있으며, 그 후 제시될 준비가 됩니다.

5단계: 데이터 소통

데이터를 시각화하여 결과를 소통하고 공유하며 피드백을 받는 것이 아마도 이 프로세스에서 가장 중요한 단계입니다. 다음에 무엇을 해야 할지에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다.

좋은 워크플로우를 달성하고 단 몇 번의 클릭으로 더욱 데이터 기반으로 운영하려면, 좋은 데이터 분석 기능을 통합한 도구가 필요합니다.

Slingshot이 데이터 분석으로 비즈니스를 돕는 방법

Slingshot은 데이터 분석, 프로젝트 및 정보 관리, 채팅, 목표 기반 전략 벤치마킹을 모두 하나의 직관적 앱에 통합하는 도구입니다. 내부의 완전한 비즈니스 인텔리전스 엔진 덕분에, 다양한 데이터 소스에 빠르게 연결하고 몇 분 내에 대시보드를 만들 수 있습니다.

데이터 분석 도구로서, Slingshot은 다양한 유형의 대시보드를 생성함으로써 완벽한 워크플로우를 만듭니다. 이전보다 더 간단한데, 그 이유는 몇 번의 클릭만으로 가능하고, 편집할 수 있는 많은 옵션, 방대한 차트 유형, 필터, 그리고 대시보드를 저장하고 내부 및 외부 팀원과 공유할 수 있는 옵션이 있기 때문입니다.

핵심적으로, Slingshot은 팀이 캠페인을 위한 현재 데이터를 최신으로 유지하도록 도와주는 데이터 기반 특성을 중심으로 합니다. 대시보드, KPI 추적, KPI 지표 스프레드시트를 통해 이를 달성하며, 이는 데이터 분석으로 변환되어 쉽게 공유됩니다. 또한 시각화에서 더 많은 인사이트를 얻을 수 있도록 하는 통계 함수 세트를 제공합니다.

Slingshot은 동시에 대시보드와 분석을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 도구이면서, 쉬운 협업을 위한 채팅 플랫폼, 프로젝트 관리 소프트웨어, 그리고 팀을 위한 계획 도구로서, 소유권, 작업 분배, 진행 상황 및/또는 문제 추적에 도움이 됩니다. 더 알고 싶으신가요?