영향을 받는 시점의 데이터 분석

데이터 분석 프로세스는 대규모 데이터 세트를 수집, 처리, 정리 및 분석하는 것을 의미합니다. 이는 기술 플랫폼과 전문 지식을 제공하는 수많은 고도의 기술적 노하우 및/또는 데이터 분석 도구와 통찰력을 제공하는 기능적이고 직관적인 시각화를 포함하는 복잡한 프로세스입니다.

데이터 분석은 많은 이점을 제공하는 의미 있는 방식으로 데이터를 이해하는 데 도움이 되므로 비즈니스에 중요합니다. 고객 동향과 행동을 예측하고, 더 빠르고 더 나은 의사결정을 가능하게 하며, 비즈니스 생산성을 높이고, 문제를 해결하고 발생을 예방할 수 있습니다. 데이터 분석은 또한 고객 경험을 최적화 및 개선하고, 운영을 간소화하며, 더 관련성이 높고 더 나은 제품의 제공을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 분석 도구 및 기술은 기업이 현재 및 과거 데이터를 처리 및 분석하여 기회를 찾고, 추세를 예측하고, 이상 현상을 발견하고, 질문에 답하고, 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 그들은 기업이 고객을 더 잘 이해하고, 마케팅 캠페인을 평가하고, 콘텐츠를 개인화하고, 경쟁사를 분석하도록 지원합니다. 또한, 데이터 분석은 현실적인 목표 설정, 비용 절감, 수익 증대에 도움이 되며 경쟁 우위를 강화하고 작업 흐름 생산성을 높입니다.

데이터 분석 도구는 분석 프로세스를 개발하고 수행하는 데 사용되는 소프트웨어 및 애플리케이션을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 이러한 데이터 분석 애플리케이션에는 다양한 도구와 기술이 사용되지만 가장 일반적인 것에는 차트, 다이어그램, 히스토그램, 지도, 게이지, 그리드 등이 포함됩니다. 설문조사는 수집에 도움이 되므로 데이터 분석 도구로도 간주됩니다. 대상 그룹의 사람들의 의견, 행동 또는 지식에 대한 데이터입니다.

Slingshot 통합 BI 시스템의 강력한 기능을 일상적인 작업 흐름에 도입하여 조직 내 모든 사람이 독립적으로 데이터를 분석하고 대시보드를 만들 수 있도록 해줍니다. 이는 팀의 의사 결정 프로세스를 개선하고 몇 초 만에 통찰력을 행동으로 옮길 수 있는 기회를 제공합니다. 언제 어디서나 주요 비즈니스 데이터에 액세스할 수 있으므로 더욱 스마트하고 효율적으로 작업할 수 있습니다.

Azure Machine Learning Studio 또는 Slingshot 대시보드의 BigQuery 모델에서 학습된 모델의 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. 당신이 해야 할 유일한 일은 데이터 소스를 선택하고, 시각화를 구축하고, 통합을 사용하여 훈련된 기계 학습 모델에 연결하는 것입니다.

데이터 혼합은 여러 데이터 소스를 단일 데이터 또는 작동하는 데이터 세트로 결합하는 프로세스입니다. Slingshot 에서는 여러 데이터 소스를 하나의 포괄적인 시각화로 쉽게 병합하여 통찰력을 나란히 볼 수 있습니다. 데이터 블렌딩을 통해 기업은 신뢰할 수 있는 비즈니스 인텔리전스를 기반으로 주요 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 데이터의 확장에 대처할 수 있습니다.

Slingshot의 대시보드에서는 시각화를 만들 때 다른 데이터 소스의 필드를 가져올 수 있습니다. 필요한 것은 공통 필드뿐입니다. Slingshot에서 데이터를 혼합하는 과정은 매우 쉽습니다. 하나의 시각화 문서에서 데이터 소스 결합의 단계별 가이드를 볼 수 있습니다.

Slingshot 데이터 분석 도구 그 이상입니다. Slingshot 프로젝트 및 작업 관리, 콘텐츠 관리, 데이터 분석 및 협업 기능을 원활하게 통합하여 팀의 잠재력을 최대한 활용하는 올인원 디지털 작업 공간입니다. 또한 서로 다른 앱 간에 전환할 필요가 없으며 전반적인 팀 및 작업 생산성이 향상됩니다.

당신은 확실히 할 수 있습니다! Slingshot 에서는 파일, 폴더, 대시보드, 작업 공간은 물론 보고서를 볼 수 있는 사람을 제어할 수 있습니다. 이는 조직 내 모든 사람, 동일한 작업 공간에 있는 모든 사람 또는 선택된 사람들과 공유할 수 있는 권한 기능을 통해 수행됩니다. 언제든지 사용자의 액세스 수준을 변경할 수 있으며 보고서나 대시보드 등의 공유를 언제든지 취소할 수도 있습니다.

전적으로! 귀하는 귀하의 데이터를 보기 위해 액세스할 수 있는 사람을 완벽하게 제어할 수 있으므로 민감한 데이터가 해당 데이터를 볼 수 없는 사람의 눈앞에 절대 노출되지 않도록 할 수 있습니다.

반드시 그런 것은 아닙니다. 조직 소유자(데이터 분석가 여부)는 데이터 카탈로그를 관리하고, 새 콘텐츠를 추가 또는 승인하고, 나머지 조직과 공유되는 콘텐츠를 구성할 수도 있습니다. 소유자가 아닌 조직 사용자는 Data Catalog에서 콘텐츠를 삭제하거나 추가할 수 없습니다. 목록과 섹션을 찾아볼 수는 있지만 생성하거나 편집할 수는 없습니다.