데이터 분석의 유형, 이점 및 예시

오늘날의 데이터가 풍부한 세상에서는 비즈니스 인사이트를 분석하고 그 가치를 추출하는 방법을 아는 것이 성공의 주요 동인 중 하나입니다.

포레스터 리서치 보고서의 널리 인용되는 통계에 따르면, 기업들은 평균적으로 보유한 데이터의 12%만 분석하고 있습니다. 예상할 수 있듯이, 나머지 88%의 데이터는 낭비되고 있습니다. 이러한 이유로는 분석 도구 부족, 데이터 사일로, 어떤 데이터가 가치 있는지 알지 못하는 것 등이 있습니다.

데이터가 많고 이에 대응할 시간이 부족한 상황에서, 비즈니스 데이터를 효과적으로 수집, 정리, 구성하고 이해하는 능력은 어려울 수 있지만, 데이터 분석은 훌륭한 해결책입니다.

데이터 분석의 강력함을 이해하고 이를 비즈니스 관행을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아보기 위해, 우리는 가장 자주 묻는 데이터 분석 질문들에 답변하고 있습니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 비즈니스 의사결정 프로세스를 안내하기 위해 유용한 인사이트를 드러내기 위해 데이터를 정제, 분석, 해석 및 시각화하는 프로세스로 정의됩니다.

데이터 분석과 함께, 여러분은 데이터 분석이라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 둘의 차이점은 데이터 분석이 데이터 분석 자체, 데이터를 깊이 있게 분석하는 데 사용되는 다양한 도구 및 기법, 그리고 데이터 시각화 도구를 포함하는 데이터 관리의 전체 프로세스를 포함하는 포괄적인 과학이라는 것입니다. 데이터 분석의 결과를 전달하기 위해서는 이러한 도구들이 사용됩니다.

데이터 분석은 무엇을 합니까?

데이터 분석이 무엇을 하는지에 대한 가장 직관적인 답변은 더 나은 비즈니스 의사결정을 안내하기 위해 데이터로부터 인사이트를 추출하도록 도와준다는 것입니다. 응답하려는 질문에 따라 여러 가지 데이터 분석 유형이 있지만, 일반적으로 데이터를 분석하는 프로세스는 5가지 핵심 단계를 거칩니다.

• 분석할 데이터 식별
• 데이터 수집
• 분석을 위한 데이터 정제
• 데이터 분석

• 데이터 분석 결과 해석

시장 포지셔닝, 고객 요구사항 파악, 또는 마케팅 캠페인 성과 개선 여부와 관계없이 데이터 분석을 수행함으로써, 여러분은 조직에 최선의 의사결정을 내리고 올바른 시기에 조치를 취하기 위해 필요한 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 모든 기회를 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

기술은 비즈니스 운영 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이것이 데이터 분석이 과거 어느 때보다 더 중요한 이유입니다. 데이터 기반의 접근을 하고 데이터 기반의 의사결정을 내리는 것이 비즈니스의 미래에 대한 선택을 할 때 완전히 확신할 수 있는 유일한 방법입니다.

데이터 분석은 비즈니스가 다음을 할 수 있도록 도와줍니다.

• 제품 및 서비스의 특정 측면 개선
• 사실에 근거한 더 빠르고 정보에 입각한 비즈니스 의사결정 수행
• 고객 요구사항에 대한 더 깊은 이해 획득
• 경쟁사의 약점과 강점을 분석하고 개선 기회 발굴
• 비용 절감 방법 파악 및 이익 증대
• 데이터를 시각화하고 의미 도출
• 조치가 필요한 성과 문제 발견

보시다시피, 데이터 분석은 조직에 많은 이점을 제공합니다. 궁극적으로, 데이터를 올바른 방식으로 분석하고 활용하면 더 만족스러운 고객, 신규 사용자, 더 높은 수익, 그리고 성공적인 전략을 가져옵니다. 이것이 우리가 데이터 기반의 의사결정이 성공으로 가는 로드맵이라고 믿고 기업들이 앞으로 집중해야 할 최우선 사항 중 하나라고 생각하는 이유입니다. 이는 완전히 직감을 배제하고 사실에만 초점을 맞춥니다.

데이터 분석의 유형

다음은 4가지 주요 데이터 분석 유형입니다.

기술적 분석 (무엇이 발생했는가)

기술적 데이터 분석의 목적은 무엇이 발생했는지에 대한 질문에 답하는 것입니다. 이것이 왜 발생했는지 또는 그 이후에 무엇이 발생할 것인지를 설명하려고 시도하지 않으며, 단순히 과거에 발생한 일에 대해 쉽게 이해할 수 있는 스냅샷을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 다양한 데이터 소스의 원본 데이터를 정렬, 조작, 해석하여 비즈니스에 유용한 인사이트로 변환함으로써 수행됩니다.

데이터 수집과 데이터 마이닝은 기술적 분석에 사용되는 두 가지 주요 기법입니다. 데이터 수집은 데이터를 모아 요약된 형식으로 제시하는 프로세스이며, 데이터 마이닝은 분석 부분입니다. 분석 부분에서 분석가들은 수집된 데이터를 탐색하여 패턴이나 트렌드를 발견할 수 있습니다. 결과는 그래프, 차트 또는 대시보드 형태의 데이터 시각화입니다.

비즈니스에서 기술적 분석의 가장 큰 용도 중 하나는 KPI(핵심 성과 지표)를 추적하여 비즈니스가 모든 수준에서 어떻게 수행되고 있는지를 설명하는 것입니다. 이는 마케팅 KPI 또는 CEO KPI를 추적하는 데 사용될 수 있으며, 여러분이 주의 깊게 지켜봐야 할 모든 것입니다.

기술적 분석 수행은 데이터를 분석하고 최대한 활용하는 첫 번째 단계입니다. 향후 결과를 예측하거나 무언가가 발생한 이유와 같은 질문에 대한 답을 제공하지는 않지만, 데이터를 정렬하고 추가 분석을 위해 준비합니다.

진단 분석 (왜 그런 일이 발생했는가)

진단 분석은 가장 강력한 데이터 분석 유형 중 하나입니다. 무엇이 발생했는지 이미 알고 있는 후에, 다음 논리적 단계는 왜 그런 일이 발생했는지 알아내는 것이며, 이것이 진단 분석이 하는 일입니다. 본질적으로, 진단적 데이터 분석 유형은 사용자가 무언가가 왜 발생했는지에 대한 맥락적 이해를 얻도록 도와줍니다. 무언가가 왜 발생했고 어떻게 발생했는지 인식하고 있을 때, 문제를 해결하는 방법을 쉽게 찾을 수 있습니다.

예를 들어, 기술적 분석에 따라 9월의 이메일 마케팅 개시율이 15% 감소한 경우, 진단 분석을 수행하여 그 이유를 알아낼 수 있습니다. 반대로, 기술적 분석에 따라 이전 달에 비해 웹사이트 트래픽이 40% 증가한 경우, 진단 분석을 수행하여 해당 긍정적 증가의 원인이 무엇인지, 그리고 향후 해당 트래픽을 어떻게 유지할 수 있는지 알아낼 수 있습니다.

진단 분석은 고급 분석의 한 형태이며, 드릴다운, 데이터 발견, 데이터 마이닝, 상관관계 등의 기법으로 특징지어집니다. 비즈니스는 이러한 유형의 데이터 분석을 수행하여 데이터 간의 연결을 이해하고 행동 패턴을 파악합니다.

예측 분석 (무엇이 발생할 가능성이 있는가)

이름에서 알 수 있듯이, 예측 분석은 향후에 발생할 가능성을 예측합니다. 기술적 분석과 진단 분석의 결과를 ML(머신 러닝)과 AI(인공 지능)와 함께 사용함으로써 이를 수행합니다. 이전 두 분석에서 발견된 패턴과 트렌드에 기반하여, 예측 분석은 미래 사건과 결과의 가능성을 추정합니다. 이는 기업이 미리 계획하고 사실에 기반한 전략을 수립할 수 있도록 하기 때문에 비즈니스에 특히 유용합니다.

예측 분석은 단순한 예측 이상으로 많은 용도로 사용됩니다. 또한 모든 산업의 비즈니스가 사기를 감지하고 위험을 줄이며, 운영을 개선하고, 더 나은 마케팅 전략을 개발하고, 고객 서비스를 개선하며, 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다.

예측 분석에 대해 주목할 중요한 점은 예측의 신뢰성이 선택한 예측 분석 기법과 사용된 데이터의 품질에 크게 좌우된다는 것입니다. 예측 분석은 회귀, 분류, 이상값, 시계열 분석 등의 분석 기법을 포함합니다. 이러한 기법들은 대량의 고품질 데이터와 통계 및 R, Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 깊은 이해가 필요하므로, 필요한 전문 지식 부족으로 인해 일부 비즈니스에서는 구현하기 더 어려울 수 있습니다.

다행히 비즈니스가 예측 분석을 활용하여 향후 상황이 어떻게 전개될지에 대한 정보에 입각한 예측을 개발하는 데 도움이 되는 많은 분석 도구가 있습니다.

규정 분석 (어떻게 그런 일이 발생할 것인가)

최종적이고 가장 고도화된 수준의 데이터 분석 유형은 규정 분석입니다. 규정 분석은 이전의 모든 분석에서의 인사이트를 결합하여 다음에 해야 할 일을 결정합니다. 예측된 미래 결과를 최대한 활용할 수 있는 방법을 보여주고 어떻게 이를 실현할 것인지에 대한 질문에 답합니다.

규정 분석은 전체 복잡한 데이터 과학 기법, 고급 분석을 사용하며 수행하기 가장 어려운 분석입니다. 규정 분석의 신뢰성은 기술적, 진단, 예측 분석을 얼마나 잘 수행했는지와 그 정확성에 달려 있습니다.

그리고 예상할 수 있듯이, 규정 분석은 조치를 취할 때 가장 중요합니다. 각 데이터 분석 유형은 가치 있고 유용한 인사이트를 드러내지만, 모든 유형을 함께 사용할 때만 최상의 결과를 보장하기 위해 전체 그림을 이해할 수 있습니다. 향후에 어떤 일이 발생할 가능성이 있는지 아는 것은 좋지만, 이러한 지식을 최대한 활용하기 위해 다음에 무엇을 해야 할지 파악하지 않으면, 더 나은 결과를 달성하고 비즈니스를 성장시킬 수 없습니다.

데이터 분석의 예시

모든 산업의 모든 종류의 비즈니스는 데이터 분석의 강력함을 활용할 수 있습니다. 다음은 9가지 다른 산업이 데이터를 어떻게 활용하고 있는지의 실제 예시입니다.

날씨 예보 - 현재 대기 상태, 특히 온도, 습도, 바람의 데이터를 누적하고 대기 프로세스를 통해 데이터 분석가는 예상되는 날씨를 결정합니다.

호텔 - 특정 날밤의 게스트 수를 예측하여 점유율을 최대화하고 수익을 증대합니다.

항공사 - 예측 분석을 사용하여 항공권 가격을 설정하고 항공기 유지보수 요구사항을 결정합니다.

마케팅 - 마케팅 팀은 데이터 분석을 사용하여 고객을 세분화하여 타겟 마케팅 캠페인을 실행합니다.

금융 - 금융 기관은 신용 위험 모델을 개발하고, 금융 시장 트렌드를 예측하며, 새로운 정책, 법규, 규정이 비즈니스 및 시장에 미칠 영향을 예측할 수 있습니다.

제조 - 예측 분석을 사용하여 공급자 성과를 모니터링하고, 유지보수 요구사항을 예측하며, 생산 용량을 최적화합니다.

의료 - 병원, 의사 및 기타 의료 기관은 환자의 치료를 추적하고 질병 발생 위험이 있는 환자를 파악할 수 있습니다.

보안 - 비즈니스와 개인을 해커와 사이버 범죄자로부터 보호합니다.

배송 - DHL 및 FedEx와 같은 회사는 데이터 분석을 사용하여 수집된 데이터를 검토하고 전체 효율성을 개선합니다.

데이터 분석을 위한 Python

Python은 고급 데이터 구조, 동적 입력 및 동적 바인딩, 그리고 복잡한 애플리케이션 개발뿐만 아니라 강력한 데이터 분석을 위해 그 가치를 만드는 다양한 기타 기능을 포함하는 범용 프로그래밍 언어입니다. 이로 인해 Python은 데이터 과학을 위해 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어로 성장했습니다. 이는 개발자들에게 데이터를 시각화하고 인사이트를 얻을 수 있는 다양한 옵션을 제시합니다.

데이터 시각화는 데이터 분석 프로세스에서 중요한 역할을 하며, 데이터를 더 명확하고 이해하기 쉽게 만드는 데 도움이 됩니다. 분석 기술이 없는 사람들을 포함한 모든 유형의 사용자가 이를 이해할 수 있습니다. Python 데이터 시각화 도구를 사용한 데이터의 시각화 표현은 사용자들이 일반적으로 발견하지 못하는 트렌드, 패턴, 상관관계를 파악하는 데 도움이 됩니다.

Python을 데이터 분석에 사용하는 또 다른 장점은 수많은 오픈 소스 및 상용 시각화 라이브러리를 제공한다는 것입니다. 보유한 데이터의 유형과 분석하려는 데이터에 따라, 재무 차트, 과학 차트, 비즈니스 차트 등 다양한 선택지 중에서 선택할 수 있습니다.

데이터 분석을 위한 R

Python은 훌륭한 데이터 분석 도구이지만 데이터 분석이 주요 초점이 아닌 반면, R은 주로 데이터 분석에 사용되는 언어입니다.

R은 통계 컴퓨팅, 그래픽 데이터 분석, 과학 연구를 위한 프로그래밍 언어 및 환경으로, 개발자와 데이터 과학자가 복잡한 원본 데이터를 최소한의 코딩으로 나타내기 위해 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있습니다. R은 베이스 그래픽 모듈을 통해 통계 분석의 결과를 보여주도록 만들어졌으며, 이를 통해 쉽게 차트와 플롯을 만들 수 있습니다.

R에서 데이터 시각화를 만드는 것은 R의 강력한 그래픽 기능 및 광범위한 데이터 세트 선택 등 다양한 기능을 활용하여 데이터 인사이트를 추출하는 기법입니다. Python과 마찬가지로 R도 ggplot2를 포함한 여러 시각화 라이브러리를 제공하며, 이를 통해 사용자는 거의 모든 유형의 차트를 만들고 그래픽의 품질과 미적 감각을 개선할 수 있습니다.

데이터 분석 도구

데이터 분석 도구는 사용자가 데이터를 처리하고 분석하며, 데이터 세트 간의 관계와 상관관계를 탐색하고, 해석을 위해 패턴과 트렌드를 파악하는 방식을 단순화합니다.

Slingshot은 동시에 대시보드 및 분석 기능을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 도구이자, 쉬운 협업을 위한 채팅 플랫폼, 프로젝트 관리 소프트웨어, 그리고 팀을 위한 계획 도구로서 소유권, 작업 분담, 진행 상황 및/또는 문제 추적을 지원합니다. 의미 있는 방식으로 데이터에 연결되어 조치로 이어지는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 그리고 이것이, 궁극적으로 데이터 기반 문화가 모두 하는 일입니다 - 지능적인 방식으로 분석, 창의성, 그리고 성공을 향한 열정으로 사실을 전면에 내세우는 것입니다.

Slingshot을 사용하면 데이터를 쉽게 분석하고 아름다운 데이터 시각화를 만들어 비즈니스 데이터의 전체 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 더 알고 싶으신가요? Slingshot을 무료로 시도해보세요 그리고 직접 확인해보세요. 이것이 어떻게 행동 가능한 인사이트를 모두 활용하도록 도와줄 수 있으며, 동시에 팀이 데이터를 활용하고, 데이터 기반 문화를 육성하며, 생산성을 향상시키는 것을 더 쉽게 만들 수 있는지 확인해보세요.