자신만의 분석 프레임워크 구축을 위한 전체 가이드
게시 됨: 2021-10-27우리는 데이터 폭증과 씨름하면서 오늘날의 환경에 대한 통찰력을 얻기 위해 데이터 분석을 준비하는 수단을 찾아야 합니다.
데이터 및 분석 프레임워크 는 제품 성능 추적을 자동화해야 할 때 매우 중요합니다. 프레임워크는 측정에 대한 컨텍스트를 제공합니다. 회사의 핵심 메트릭과 주요 메트릭에 영향을 미치는 많은 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다.
목차
- 프레임워크란 무엇입니까?
- 데이터 분석 프레임워크가 필요한 이유
- 데이터 분석 유형
- 데이터 분석 프레임워크 특성
- 다양한 데이터 유형 지원
- NoSQL 데이터가 지원되어야 합니다.
- 클라우드에서의 배포
- 실시간 데이터 스트림
- 데이터 분석 프레임워크: 고객을 알아가는 가장 효과적인 방법
- 고객 중심 분석 수행
- 탁월한 투자 수익
- 앞서가기
- 강력한 기반 구축
- 데이터베이스
- 분석 플랫폼
- 소프트웨어 개발을 위한 리소스
- 데이터 제품 소유자
- 합산
프레임워크란 무엇입니까?
프레임워크는 구조를 유용한 것으로 성장시키는 모든 구성을 지원하거나 안내하는 데 사용되는 물리적 또는 추상적인 구조입니다.
컴퓨터 시스템에서 프레임워크는 개발할 수 있는 프로그램 유형과 상호 작용 방식을 지정하는 계층 구조입니다.
데이터 분석 프레임워크가 필요한 이유
데이터 및 분석 프레임워크 는 데이터 분석에서 구조화되지 않은 데이터를 순서대로 진행하는 데 도움이 됩니다.
팀과 함께 데이터 기반 프로젝트가 있다고 가정하고 작업을 시작하십시오. 기본 프레임워크를 활용하지 않으면 다양한 사람들이 같은 문제를 다른 방식으로 해결할 가능성이 큽니다.
여러 가지 방법을 사용하면 프로젝트의 다양한 단계에서 결정을 내리기가 어렵고 다시 추적하기 어려울 수 있습니다. 이를 통해 액세스할 수 있거나 가져와야 하는 모든 데이터를 검토하는 대신 가치를 더하는 요소에 주의를 집중할 수 있습니다.
데이터 분석 유형
"어떤 분석 접근 방식을 사용할 수 있으며 모든 데이터를 평가하는 데 도움이 될 수 있는 도구는 무엇입니까?" 데이터 과학자 또는 데이터 분석가로서 궁금해할 수 있습니다.
구성 분석을 지원하는 데 사용되는 데이터 분석 및 도구의 네 가지 범주는 다음과 같습니다.
- 기술 분석
- 진단 분석
- 예측 분석
- 처방적 분석
선택하는 분석 기술은 데이터에서 배우거나 배우려는 내용을 기반으로 합니다. 여기에는 문제 식별, 문제 해결 방법 제안, 제안 또는 향후 활동 권장 등이 포함될 수 있습니다.
#1 기술 분석
이것은 회사의 현황을 이해하는 데 도움이 됩니다. 현재 진행 중인 일과 과거에 발생한 일을 볼 수 있습니다. 이러한 종류의 분석은 일반적으로 현재 판매 동향 또는 고객 행동, 고객 수익성, 이전 경쟁자 활동 등을 더 잘 이해하기 위해 요약 데이터를 제공합니다.
평균, 최소값 및 최대값이 있는 간단한 상자 그림과 히스토그램 차트는 특정 접근 방식의 예입니다. 다양한 요인에 대한 데이터를 4분위수 또는 10분위수로 그래프로 표시합니다. 또는 평균, 모드, 표준 편차 등과 같은 통계적 메트릭을 계산할 수 있습니다.
#2 분석 진단
이것 은 과거 에 있었던 방식 으로 일이 일어난 이유 를 설명 합니다 . 가설 기반 분석을 고려할 때 이러한 형태의 분석은 특정 원인이나 가설에 대해 더 깊이 파고드는 것을 목표로 합니다.
진단 분석은 문제의 비용을 깊이 파고드는 반면 기술 분석은 데이터의 폭을 이해하기 위해 넓은 범위를 던집니다.
기술 분석은 현재 상황에 대한 더 나은 지식을 얻고 회사의 문제와 기회가 발생할 수 있는 곳을 예측하는 가설을 만드는 데 매우 유용합니다.
#3 예측 분석
기술 분석 또는 진단 분석과 달리 예측 분석은 보다 미래 지향적입니다. 예측 분석 을 통해 미래에 발생할 수 있는 데이터 시각화가 가능합니다 . 이러한 종류의 분석은 고객이 "내 소비자가 미래에 무엇을 할 가능성이 있습니까?"와 같은 문제에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 내 라이벌의 성공 가능성은 무엇이며 시장은 미래에 어떤 모습입니까? 미래는 내 제품이나 서비스에 어떤 영향을 미칩니까?
예측 분석은 일반적으로 지금까지 관찰한 내용을 기반으로 발생할 수 있는 일을 예측합니다.
#4 처방적 분석
이는 권장 사항을 넘어 활동을 수행하거나 상황에 적합한 판단을 내리는 것까지 확장됩니다. 과거에 발생한 일, 현재 상황 및 미래의 모든 가능성을 고려 하여 이를 수행합니다.
처방적 분석은 원하는 결과를 얻기 위해 어떤 활동이나 개입이 필요한지(해결책이 무엇인지) 문제에 대한 답을 제공합니다. 대부분의 경우 상황에 따라 개입이 최선의 선택입니다. 또는 환경의 예측 불가능성과 제한된 지식을 감안할 때 가장 실행 가능한 응답입니다.
처방적 분석은 미래의 가능성을 제시하고 미래 상황을 활용하기 위해 기업을 포지셔닝하기 위해 지금 취해야 할 적절한 단계를 결정하는 데 효과적입니다.
데이터 분석 프레임워크 특성
조직의 데이터 관리 및 분석을 지원하기 위해 새로운 도구와 프레임워크가 시장에 출시되고 있습니다.
일부 기업은 목표를 달성할 수 없더라도 비용 효율적인 클릭당 지불 서비스를 제공하는 대행사의 지원을 구합니다. 또한 조직은 빅 데이터 분석 프레임워크를 구현하고 모든 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 새로운 기술에 의존하고 있습니다.
다음은 데이터 분석 프레임워크 를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 필수 측면입니다.
다양한 데이터 유형 지원
많은 기업가는 데이터 배포에 다양한 데이터 유형을 사용합니다. 반정형, 정형 및 비정형 데이터 유형을 모두 이 데이터 배포에 사용할 수 있습니다. 결과적으로, 조직은 프레임워크를 결정하기 전에 그들이 추구하는 데이터 유형을 지원하는지 확인해야 합니다.
NoSQL 데이터가 지원되어야 합니다.
기업은 오늘날에도 여전히 SQL을 사용하지만 일부는 NoSQL 데이터 또는 새로운 유형의 데이터 액세스로 이동했습니다. 그들 중 대다수는 더 빠른 도움을 제공하고 더 짧은 시간에 질문에 응답하는 옵션을 선택했습니다. 결과적으로 시기 적절하고 효율적인 방식으로 모든 유형의 데이터에 액세스할 수 있는 선택 항목을 선택하십시오.
클라우드에서의 배포
기업가는 인공 지능을 사용하여 필요에 따라 계산 리소스를 얻을 수 있습니다. 클라우드는 현재 대부분의 조직에서 분석 샌드박스로 사용되고 있습니다. 최근 몇 년 동안 비즈니스 관행의 일부가 되었기 때문에 비즈니스 소유자는 클라우드 설치뿐만 아니라 하이브리드 접근 방식으로 현재 시스템을 결합할 수 있습니다.
실시간 데이터 스트림
의사결정 방향 데이터 스트리밍은 일괄 처리라고 할 수 있는 반면, 행동 방향 데이터 스트리밍은 데이터 스트림을 분석한 결과로 간주될 수 있습니다. 일부 회사는 두 가지 옵션 중 하나를 선호하지만 다른 회사는 데이터 분석이 여러 형태를 취하기 때문에 둘 다 필요합니다.
데이터 분석 프레임워크: 고객을 알아가는 가장 효과적인 방법
디지털 세계에서 기업은 통찰력 있고 역동적인 사고를 통해 소비자를 알아야 합니다. 모르면 경쟁업체가 빼앗을 수 있는 경쟁 우위를 잃을 위험이 있습니다. 데이터 분석 프레임워크 를 활용하여 소비자가 정확히 무엇을 원하는지, 그리고 그 요구 사항을 제공하는 방법에 대한 통찰력 있는 새로운 아이디어를 찾을 수 있습니다.
데이터 분석을 사용하여 고객이 무엇을 원하는지, 왜 원하는지, 언제 원하는지 알면 사용자 데이터를 추적하고 대상 고객에 대한 훌륭한 일치를 생성할 수 있습니다. 또한 고객과의 강력하고 장기적인 관계의 발전과 회사 서비스에 대한 고객의 만족을 돕습니다.
고객 중심 분석 수행
기업이 고객에 대해 더 자세히 알고 싶다면 고객 중심 분석이 답입니다. 경쟁 우위를 확보하는 가장 효과적인 전략 중 하나입니다. 예를 들어 기업은 데이터 분석 프레임워크 를 활용하여 고객이 스마트 가제트를 선호하는 이유와 고객이 거주하는 플랫폼에서 자신의 존재를 확장할 수 있는 방법을 파악할 수 있습니다.
탁월한 투자 수익
데이터 분석 프레임워크 는 나중에 해결될 수 있도록 소비자 불만을 수집하는 데 사용됩니다. 이를 통해 자신과 잠재 고객 간의 격차를 해소할 수 있을 뿐만 아니라 필요에 따라 비즈니스를 성장시킬 수 있습니다.
앞서가기
기업은 데이터 분석 프레임워크 를 사용하여 모든 데이터를 수집함으로써 이 치열한 경쟁 산업에서 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다. 그들은 제품이나 서비스를 최신 상태로 유지하고 소비자에게 훌륭하고 매력적인 경험을 제공할 수 있습니다.
강력한 기반 구축
분석 서비스 구축을 시작하기 전에 배포의 기초가 될 4가지 요소에 대한 자세한 분석을 수행하는 것이 좋습니다.
데이터베이스
궁극적으로 분석 제품을 강화할 데이터베이스는 제공할 데이터의 양과 분석 유형을 처리할 수 있을 만큼 충분히 확장 가능해야 합니다. 동시성이 높은 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다. 즉, 대시보드에 액세스하고 동시에 쿼리를 수행하는 많은 사람들을 관리할 수 있습니다.
이와 같은 데이터베이스를 요구하는 내부 사용 사례가 이미 있는 경우 생각보다 임베디드 분석을 제공하는 데 더 가깝습니다.
분석 플랫폼
데이터 요구 사항은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으므로 선택한 분석 플랫폼이 민첩성과 적응성을 제공하는지 확인하고 싶을 것입니다.
예를 들어, PBL(Powered by Looker)은 모든 외부 분석 사용 사례를 다루므로 Looker의 전체 기능을 외부 서비스로 제공할 수 있습니다.
소프트웨어 개발을 위한 리소스
제품을 출시하기 전에 데이터를 모델링하고 임베디드 분석 애플리케이션을 만드는 데 필요한 기술 리소스를 결정하십시오. 내부 리소스가 몇 개만 있어도 걱정하지 마십시오. 내부 리소스를 보강하는 데 도움이 되는 많은 전문 서비스 팀과 파트너 네트워크를 얻게 됩니다.
데이터 제품 소유자
이것은 제품화된 분석 서비스를 만들기 시작하기 바로 전에 얻어야 할 가장 중요한 것 중 하나입니다. 제품 관리자를 선택할 때 그들이 분석 제품 오퍼링의 목표를 이해하고 있는지 확인하십시오.
이 개인은 제품 및 고객 옹호자 역할을 하여 제품에 대한 커뮤니케이션을 추진하고 기능 선택을 지원하며 출시 일정을 관리하므로 프로젝트를 진행하는 데 필요한 전문 지식과 권한이 있어야 합니다.
합산
기업은 이러한 정교한 도구와 프레임워크를 사용하지 않으면 기존의 분석 및 인텔리전스 솔루션을 얻는 것이 어렵다는 것을 알게 될 것입니다.
그들은 다양한 소스에서 다양한 형식으로 수십억 개의 문서와 데이터에 액세스하고 관리할 수 있습니다. 고품질 분석을 처리하려는 기업은 필요에 따라 하나 이상의 프레임워크를 활용해야 합니다. 또한 경쟁적인 전장을 결정하고 경주에서 경쟁자들보다 앞서 나가는 데 도움이 됩니다.