스마트 데이터 검색: 비즈니스에 어떤 이점이 있습니까?

"데이터는 새로운 비즈니스 오일입니다."

이 문구는 올바른 방법으로 활용하면 비즈니스 데이터가 매우 중요할 수 있다는 아이디어를 전달하기 위한 것입니다. 데이터는 매일 조직되고 연구되는 경우에만 전체 조직에 활력을 불어넣을 수 있는 잠재력이 있습니다.

연구에 따르면 2025년까지 전 세계적으로 생성, 캡처, 복사 및 소비되는 데이터의 총량이 180제타바이트 를 초과할 것으로 예상됩니다 . 이로 인해 단일 조직에서 생성된 데이터 사일로를 상상하기가 매우 어렵습니다. IoT(사물 인터넷) 및 BI(비즈니스 인텔리전스) 가 최우선 순위인 데이터 중심 세계에서 60% 이상의 조직이 비정형 데이터로 어려움을 겪고 있습니다.

따라서 기업이 정보, 메트릭 및 통찰력에서 데이터의 가치를 찾을 수 있도록 하는 데이터 솔루션 을 찾는 것이 중요합니다. 그러한 솔루션 중 하나가 데이터 검색입니다.

데이터 검색: 비즈니스 데이터의 줄거리를 깨십시오!

데이터 검색은 여러 소스에서 데이터를 분석하고 수집하여 데이터 내의 이상값, 추세 및 패턴을 발견하는 프로세스입니다.

데이터 검색은 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 포함하며 조직 전체에서 데이터 가시성을 생성하는 데 도움이 됩니다.

이제 데이터 검색을 통해 무엇을 얻을 수 있습니까?

얻은 통찰력을 활용하여 비즈니스 프로세스를 개선하고 이미 포화된 디지털 에코시스템에서 두각을 나타낼 수 있습니다. 거의 모든 비즈니스는 기존 거래와 디지털 거래 모두에서 공급업체, 공급업체, 고객, 운영 및 생산 프로세스로부터 방대한 데이터를 수집합니다.

이 데이터를 활용하지 않으면 쓸모없는 정보에 빠져 죽을 수 있습니다. 정보를 분석하고 관리를 자동화하며 비즈니스를 큰 그림으로 시각화하는 데 도움이 되는 데이터 검색이 필요한 때입니다.

이제 이 주제에 대해 이야기하고 있으므로 전 세계 데이터 검색 시장 규모 가 2020년에 비해 15.6%의 CAGR로 성장하여 2025년까지 144억 달러에 도달할 것으로 예상 된다는 사실에 놀라실 것입니다 . 이러한 성장은 특정 시장에 기인합니다. 다음과 같은 역학:

• 클라우드 기반 데이터 채택 증가
• 데이터 개인 정보 보호에 대한 투자 증가
• 규정 준수 및 거버넌스를 개선하기 위한 데이터 검색에 대한 관심
• 팬데믹 이후 데이터 활용의 필요성 증가
• 민감한 포화 및 불포화 데이터 검색에 대한 수요 증가

수동에서 스마트 데이터 검색으로의 전환

이전에는 기업이 스스로 문서화 및 분석을 수행하면서 Excel 시트를 사용하여 수동으로 데이터 검색을 연습했습니다. 많은 시간과 노력이 필요한 비효율적인 과정이라고 전문가들은 지적했다. 얻은 통찰력은 데이터에 대한 개인의 이해에 크게 의존했으며 인적 오류가 발생했습니다.

수동 데이터 검색에는 수동 데이터 매핑, 메타데이터 분류, 규칙 문서화, 비판적 사고를 통한 통찰력 확보가 포함됩니다.

AI(인공 지능) , BI(비즈니스 인텔리전스) 및 ML(머신 러닝) 의 도입으로 스마트 데이터 검색은 모든 최신 데이터 기반 기업에서 필수 프로세스가 되었습니다. 이 자동화된 데이터 시스템 의 도움으로 기업은 통합 플랫폼에서 데이터 통찰력을 쉽게 개념화하고 제시할 수 있습니다.

스마트 데이터 검색 에는 자동화된 데이터 준비, 숨겨진 패턴의 통합 및 표시, 스마트 의사 결정을 위한 추세 및 정보 시각화가 포함됩니다.

이 원활한 데이터 변환 프로세스를 통해 기업은 성장과 수익성에 직접적인 영향을 미치는 실행 가능한 실시간 변경 사항을 제공할 수 있습니다.

스마트 데이터 검색 개념의 세 가지 범주

스마트 데이터 검색 프로세스 는 분석, 시각적 출력 및 모델링을 결합한 여러 형태로 제공됩니다. 이 프로세스에서 최대 가치를 얻으려면 먼저 데이터 검색 작동 방식 의 형식을 이해해야 합니다 . 다음은 데이터 작업에 대한 더 큰 그림을 얻는 데 도움이 될 수 있는 세 가지 데이터 검색 범주입니다.

1. 데이터 준비

데이터 준비는 발견 및 분석에 앞서 가장 중요한 단계입니다. 이 단계에는 데이터(정형 및 비정형) 정리, 형식을 다시 지정하고 연구할 모든 소스의 해당 데이터를 일관된 형식으로 병합하는 작업이 포함됩니다. 비즈니스 데이터를 더 잘 준비할수록 효과적인 통찰력을 제공합니다. 데이터가 어떻게 준비되는지 묻는다면?

데이터는 중복 제거, 이상값 감지, null 값 삭제, 더 나은 분석을 위해 자체 형식을 고품질로 지정할 수 있습니다.

2. 데이터 시각화

데이터 시각화는 비즈니스 통찰력을 완전히 이해하는 또 다른 효과적인 방법입니다. 여기에서 데이터는 대시보드, 흐름도, 차트 및 기타 형식의 형태로 시각화됩니다. 이것은 기본적으로 예측 분석 및 기계 학습 의 결과입니다 . 이는 비기술 부서 팀이 다양한 데이터 스트림 간의 관계를 이해하는 데 유용합니다.

예를 들어, 재무 팀은 비용 대비 수익을 분석하고 모든 부서의 개선 영역을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

같은 방식으로 설계 팀은 동일한 데이터 소스와 그에 따른 기능을 사용하여 전체 고객 라이프사이클을 모니터링할 수 있습니다.

3. 고급 분석

여기에서 설명과 시각화 부분이 병합되어 회사의 비즈니스 데이터에 대한 완전한 그림을 얻을 수 있습니다. 이 고급 분석 및 보고 시스템은 복잡한 데이터를 구성, 요약 및 향후 의사 결정을 위한 간단하고 직관적인 보고서로 나눕니다.

스마트 데이터 검색이 비즈니스에 필수적인 이유는 무엇입니까?

지금까지 스마트 데이터 검색의 여러 응용 프로그램에 대해 논의했습니다. 그러나 이러한 응용 프로그램과 특전은 똑똑하고 통찰력 있는 의사 결정에만 국한되지 않습니다. 다음은 현대 기업을 위한 스마트 데이터 검색 의 상위 5가지 이점입니다 .

1. 자동 데이터 분류

기업은 매일 새로운 형식으로 수천 개의 소스에서 더 많은 데이터를 수집합니다. 스마트 데이터 검색 시스템을 통해 이 모든 정보를 수집하는 조건, 채널 및 컨텍스트를 기반으로 정확하게 분류할 수 있습니다.

예를 들어 소매업체와 제조업체는 영업, 마케팅 및 서비스 팀에서 수집한 소비자 데이터를 구분하여 전체 고객 경험을 통합하고 평가할 수 있습니다. 데이터 검색이 없으면 모든 단일 데이터를 개별적으로 살펴봐야 합니다.

2. 실시간 데이터 제어

데이터에 대한 사전 정의된 제어와 같은 다양한 데이터 검색 기술을 사용하여 데이터에 특정 작업을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 회사 데이터에 대한 실행 가능한 상근 제어가 가능합니다. 예를 들어, 현재 연도의 이익률을 전년도의 이익과 쉽게 비교하고 미래의 이익 가능성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

3. 규정 준수 및 위험 관리 개선

데이터 양이 증가하고 소비자가 데이터 보호 및 보안에 더 많은 투자를 하게 되면서 규정 준수 및 위험 관리는 모든 기업의 최우선 과제가 되었습니다. 위에서 언급했듯이 스마트 데이터 검색 은 데이터에서 잠재적인 위협과 이상값을 찾아내어 사전에 관리할 수 있습니다.

최신 유행하는 스마트 데이터 검색 기능을 사용하면 데이터 관리 관행을 스트레스 테스트하여 비즈니스가 GDPR(일반 데이터 보호 규정)을 준수하는지 확인할 수도 있습니다.

4. 민주화된 데이터 통찰력

데이터는 IT 전문가와 데이터 분석가만 이해할 수 있는 것이 아닙니다. 스마트 데이터 검색 시스템 을 통해 고객 및 이해 관계자와 함께 영업 및 HR과 같은 비기술 부서에서 데이터 통찰력에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 요컨대, 데이터 검색은 모든 팀의 요구 사항에 대한 올인원 솔루션이 될 수 있습니다.

예를 들어, 영업 팀은 리드 비용을 중지하는 방법을 전략화하기 위해 수치를 입력할 수 있습니다. 데이터 검색을 통해 마케팅 팀에서 동일한 수치를 시각화하여 고객의 클릭 유도문안을 분석할 수 있습니다. 이러한 방식으로 하나의 데이터 소스를 고유한 분석 및 의사 결정에 사용할 수 있습니다.

5. 비즈니스 데이터의 더 큰 그림

이러한 이점은 데이터 검색이 미래의 통찰력을 제공하는 데 중요한 역할을 할 만큼 충분히 확장될 수 없습니다. 예를 들어 소매 체인은 응용 프로그램, 웹 사이트, 소셜 미디어 및 ATM의 소비자 데이터를 결합하여 서비스를 제공하는 모든 고객에 대한 세부 정보를 얻을 수 있습니다. 이는 소비자 행동과 미래 성장을 위한 편의를 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 외에도 새로운 과거 데이터는 미래의 접근성을 위해 지속적으로 준비되고 재활용됩니다.

최신 데이터 검색 도구의 속성

기업에서 사용하려는 모든 데이터 검색 도구 또는 솔루션은 위에서 설명한 세 가지 데이터 검색 범주를 모두 통과할 수 있어야 합니다. 성공적인 스마트 데이터 검색 프로세스 를 구현하려면 신뢰할 수 있는 데이터 분석 솔루션 을 찾아야 합니다 .

데이터 검색 솔루션 을 찾는 동안 모든 최신 데이터 검색 도구가 제공해야 하는 몇 가지 주요 속성은 다음과 같습니다.

1. 방대한 데이터 세트에서 빠른 통찰력

시간과 데이터를 빠르게 자본화할 수 있는 급변하는 데이터 환경입니다. 분석 및 BI를 기다릴 여유가 없고 지연된 통찰력으로 인해 비즈니스에 영향을 받을 수 없습니다. 따라서 데이터 검색 도구는 여러 지점에서 가져온 방대한 데이터 집합을 통합하고 필터링하여 실시간 통찰력을 제공할 수 있어야 합니다.

2. 고급 기능

품질 데이터 검색 도구 는 고급 시각화 및 보고 기능을 제공하여 품질 분석을 수행하고 통찰력에서 최대 가치를 도출해야 합니다. 데이터 검색 도구는 여러 차트를 병합하고 고급 비교를 제공할 수 있어야 합니다. 또한 기본 추세 및 색상으로 구분된 표시기에 대한 서식 지정 기능과 같은 기능을 찾으십시오.

3. 사용자 친화적인 인터페이스

전문 분석가와 데이터 전문가만이 도구와 탐색 기능을 이해해서는 안 됩니다. 데이터 검색을 통해 모든 사람이 얻은 통찰력에 액세스할 수 있습니다. 따라서 데이터 검색 도구는 모든 부서(기술 및 비기술)에 익숙해야 합니다. 이를 통해 기업 내에서 자유로운 정보 흐름이 가능합니다.

4. 사용자 정의 필드 및 간소화된 공유

전문 데이터 검색 도구를 사용하면 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터 필드를 사용자 지정할 수 있습니다. 이러한 사용자 정의 필드는 비즈니스 의사 결정을 공동 작업하고 통합하기 위해 모두가 액세스할 수 있습니다.

Appinventiv가 어떻게 최고의 데이터 검색 솔루션을 제공할 수 있습니까?

비즈니스 데이터를 검색, 카탈로그화 및 프로파일링하는 것은 포괄적인 데이터 전략을 위한 가장 복잡하지만 중요한 단계 중 하나입니다. 데이터 품질을 개선하고 데이터 규정 준수를 유지하는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 우리는 귀하의 비즈니스 성장과 확장성을 위해 깊이 있고 실행 가능한 통찰력을 생성할 수 있습니다. 우리와 연결 하여 데이터에서 큰 가치를 얻으십시오.

스마트 데이터 검색 솔루션에 대한 FAQ

Q. 스마트 데이터 검색을 수행하는 방법은 무엇입니까?

A. 다음은 데이터가 올바른 방식으로 뿌리내리도록 하는 스마트 데이터 검색 을 수행하는 일반적인 단계 입니다.

• 비즈니스 목표 정의
• 당신의 고충을 파악하십시오
• 더 깊은 통찰력을 위해 다양한 데이터 소스 병합
• 데이터 정리
• 데이터 검색 모델 개발
• 모든 프로세스 자동화
• 모든 사람이 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.

Q. 스마트 데이터 검색의 엔터프라이즈 사용 사례에는 어떤 것이 있습니까?

A. 스마트 데이터 검색에는 백엔드 운영 개선에서 고객 경험 개선에 이르기까지 다양한 애플리케이션이 있습니다. 데이터 검색은 다음에서 활용될 수 있습니다.

• 사업 계획
• 소셜 미디어 분석
• 보험 청구
• 예측
• 사기 감지
• 신규 고객 확보 등

Q. 데이터 검색 도구 및 소프트웨어의 주요 기능은 무엇입니까?

A. 데이터 검색 소프트웨어 및 도구 는 다양한 소스 및 지점에서 데이터를 수집하고 결합하여 알려지지 않은 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다. 데이터 시각화, 데이터 모니터링, 데이터 분석, 데이터 보고 및 고급 통계 분석은 데이터 검색 소프트웨어의 주요 기능 중 일부입니다.