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데이터 인사이트 운영화 및 데이터가 비즈니스 성공의 핵심인 이유

Casey Ciniello 최종 업데이트 2023년 2월 17일 4분 읽기

Summarize:

ChatGPT

Perplexity

Executive Summary:

데이터 인사이트 도구는 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션으로도 알려져 있으며, 데이터에 쉽게 연결하고 아름다운 대시보드를 만들 수 있게 해줍니다.

오늘날 우리는 그 어느 때보다도 더 많은 데이터에 접근할 수 있습니다. 고객 유입 과정을 더 잘 이해하기 위해 수백만 개의 데이터 포인트를 수집할 수 있는 능력은 이전보다 훨씬 더 쉬워졌습니다.

PCMag의 한 기사에 따르면, "현재 존재하는 모든 데이터의 90%는 지난 2년 동안 생성되었습니다". 따라서 앞으로 5년, 10년 또는 20년 후의 데이터의 미래는 어떤 비즈니스에도 큰 변화와 성장을 가져올 것이 확실합니다. 올바른 의사결정 방향을 보여주는 귀중한 인사이트 측면에서 데이터는 실제로 모든 비즈니스의 뛰는 심장입니다. 이 글에서는 다음을 다룹니다:

데이터 인사이트란 무엇인가

데이터 인사이트는 기업이 데이터 분석과 자신의 제품 및 서비스와 관련된 데이터를 살펴봄으로써 얻은 지식을 나타냅니다. 이 정보의 분석은 대규모의 엑셀 표에서는 안 되고, 데이터를 명확하게 이해할 수 있게 해주는 여러 데이터 분석 기법 및 시각화와 차트 유형을 통해 수행되는 것이 가장 좋습니다. 이러한 데이터 인사이트 도구는 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션으로도 알려져 있으며, 데이터에 쉽게 연결하고 아름다운 대시보드를 만들 수 있게 해줍니다.

데이터 인사이트의 4가지 이점

데이터에서 인사이트를 도출할 때는 다음과 같은 많은 이점이 있습니다:

더 나은, 더 정보에 기초한 의사결정을 하세요

직감, 방 안에서 가장 큰 목소리, 새로운 영향력 등 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있는 많은 방법이 있습니다. 하지만 뒷받침할 데이터와 함께 의사결정하는 것만큼 좋은 것은 없습니다.
더 큰 가치를 얻으세요

제품이나 서비스를 위한 마케팅 채널에 지출할 때는 실제로 ROI를 가져오고 있는 채널이 무엇인지 이해하여 효과적으로 돈을 쓰고 있는지 확인하고 싶습니다.
고객 만족도 및 유지율 증가

대상 고객의 행동과 트리거를 기반으로 고객을 진정으로 이해할 수 있으면, 고객 여정 전반에 걸쳐 경험을 개선하기 위해 실험하여 만족도를 높일 수 있습니다.
더 나은 예측 및 예보

선형 회귀, 이상 탐지 및 예측 분석과 같은 통계 함수의 증가된 사용으로 예산을 더 정확하게 예측하고, 데이터의 추세를 파악하며, 이상치가 발생한 위치를 빠르게 확인할 수 있습니다.

데이터 인사이트 운영화는 무엇을 의미하는가

데이터 인사이트를 운영화한다는 것은 추상적인 개념을 측정 가능한 관찰로 전환하는 것을 의미합니다. 이 프로세스를 통해 누구나 체계적으로 데이터를 수집하고 직접 관찰할 수 없는 프로세스, 이벤트 및 기타 사항에 대한 귀중한 인사이트를 찾아낼 수 있습니다.

데이터 인사이트의 운영화를 달성하려면 두 가지 구성요소가 필요합니다: 좋은 기술과 데이터 지향적 인력. 그 외에도 다음이 필요합니다:

데이터 마이닝
알고리즘 사용
분석 기능
데이터 모델 구축

데이터와 인사이트의 중요성에도 불구하고, 단순히 이들을 보유하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 인사이트가 대시보드와 PowerPoint 슬라이드를 넘어서 일일 운영 워크플로우에 맞는 행동으로 전환될 때까지 데이터의 완전한 잠재력을 진정으로 잠금 해제할 수 없습니다. 따라서 인사이트에서 행동으로의 원활한 전환을 가능하게 하는 올바른 도구를 선택해야 합니다.

Slingshot 소개

분명히 비즈니스 인텔리전스 도구에서 대시보드를 보는 것에서 시작해서 협업을 위해 채팅 플랫폼으로 이동한 다음, 행동을 취하기 위해 프로젝트 관리 소프트웨어로 이동할 수 있습니다. 하지만 다양한 애플리케이션 사이를 계속 이동해야 하고 그들 사이의 느슨한 통합에 의존해야 할 때는 많은 생산성을 잃게 됩니다.

이제 다음 프로세스가 하나의 애플리케이션에 원활하게 통합되고 몇 번의 클릭만으로 접근할 수 있다고 상상해 보세요.