기업을 위해 왜 데이터 분석을 필요할까?
어떻게 분석할까?
빅데이터들은 최근에서 인사이트를 찾기 위한 데이터 분석에 활용되고 있습니다. 이것이 바로 더욱 다 많은 기업들이 데이터를 의미 있게 만들 수 있는 기관과 데이터 전문가를 찾는 이유입니다. 이건 무조건 데이터 분석( Data Analytics) 역량이죠.
데이터-드라이브(data-driven) 기업이 되는 것도 중요하지만, 그런데 이건 정확히 무엇을 의미하는지 알고 계신가요? 데이터 분석을 어떻게 활용하는지 알고 계신나요?
데이터-드라이브(data-driven) 기업은 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는데, 이는 이를 뒷받침할 데이터가 있기 때문에 자신의 행동이 성공을 가져다 줄 것이라고 더 확신할 수 있다는 것을 의미합니다. 이 글에서 데이터 분석이 무엇이며 기업에서 데이터 분석을 어떻게 활용하는지 알아볼 것입니다.
1.먼저 데이터 분석/ 빅데이터 분석이란?
데이터 분석은 비즈니스 의사결정에 유용한 정보를 찾기 위한 데이터 정리, 변환, 모델링(modeling) 과정으로 정의됩니다. 데이터 분석의 목적은 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 데이터 분석에 기초하여 결정을 내리고 인사이트를 도출하는 것입니다.
2.기업 비즈니스에서 데이터 분석을 어떻게 사용할까요?
데이터 분석은 기업에서 더 나은 비즈니스 결정을 내리도록 돕기 위해 사용됩니다. 시장 조사, 제품 조사, 포지셔닝, 고객 리뷰, 감정 분석 또는 데이터가 존재하는 다른 문제든, 데이터 분석은 기업이 올바른 선택을 하기 위해 필요한 통찰력을 제공할 것입니다.
데이터-드라이브는 올바른 업무 의사결정에 확보를 가질 수 있는 유일한 방법이기 때문에 오늘날 기업에는 데이터 분석이 더욱 중요해집니다. 어떤 성공적인 기업들은 직감으로 만들어질 수도 있지만, 거의 모든 성공적인 기업 선택은 데이터에 기반을 두고 있습니다.
3.데이터 분석의 프로세스
데이터 분석 프로세스는 적절한 데이터 분석 프로그램이나 도구를 사용하여 정보를 수집하는 것에 불과합니다. 이 정보와 데이터를 바탕으로 결정을 내리거나 결록을 얻을 수도 있습니다.
데이터 분석의 프로세스는 다음과 같습니다.
데이터 요구사항 수집
데이터 수집/ 데이터 통합
데이터 클리닝(Data Cleaning)
데이터 분석
자료 해석
데이터 시각화
3.1 데이터 요구사항 수집
우선 이 데이터 분석을 왜 하고 싶은지 잘 생각해야 합니다. 분석의 목적이 무엇인지, 어떤 종류의 데이터 분석을 해야 하는지 결정해야 합니다.
3.2 데이터 수집: 데이터 분석 Step2
요구사항에 따라 데이터를 수집해야 합니다. 모든 직무에서 접하게 되는 데이터의 양이 엄청나게 많습니다. 또 하나 문제는 기업에서 운영하는 시스템에는 많은 양의 데이터가 수집되어 있지만, 점점 더 많은 업무 분석 수요에 따라 데이터 수집의 번거롭고, 시스템 데이터를 통하지 못하는 문제들 역시 드러나고 있습니다.
그렇기 때문에 이런 데이터를 관리하고 활용하는 능력이 관장히 중요할 수밖에 없습니다. 현재 전문적인 리포팅 툴을 톨해 기업의 데이터를 관리하고 있는 기업들이 점점 늘어나고 있습니다. 파인리포트로 예를 들면, 서로 다른 데이터베이스 및 테이블에서의 데이터 추출을 지원하고 ERP / OA / MES 및 기타 비즈니스 시스템의 데이터를 단일 플랫폼으로 쉽게 통합,조직의 정보 외딴섬을 차단합니다.
3.3 데이터 클리닝(Data Cleaning)
여기까지 수집되는 데이터는 분석의 목적과 관련이 없거나 유용하지 않을 수 있으므로 데이터를 정리해야 합니다. 수집된 데이터는 중복된 기록, 공백 또는 오류를 포함할 수 있습니다. 데이터 정리에 기초하여 분석의 출력이 예상 결과에 더 가까워지기 때문에 데이터 분석 전에 수행해야 합니다.
3.4 데이터 분석
데이터 수집, 정리 및 처리되면 분석 준비가 완료됩니다. 데이터를 처리하면서 필요한 정확한 정보를 얻거나 더 많은 데이터를 수집해야 할 수도 있습니다. 이 단계에서는 요구사항을 이해하고 해석하며 결론을 도출하는 데 도움이 되는 데이터 분석 도구와 소프트웨어를 사용할 수도 있습니다.
3.5 데이터 해석
당신은 문자나 표나 차트로 사용하여 데이터 분석의 방법을 선택할 수 있습니다. 다음에 데이터 분석 프로세스의 결과를 사용하여 최상의 작업 방향을 결정하세요.
3.6 데이터 시각화
데이터 시각화는 일상 생활에서 매우 흔한 것이죠. 데이터 시각화는 종종 차트와 그래프의 형태로 나타납니다. 즉 인간의 뇌가 그것을 이해하고 처리하는 것이 더 쉬울 수 있도록 데이터가 그래픽으로 표시되었습니다. 데이터 시각화는 알려지지 않은 사실과 추세를 발견하는 데 종종 사용되고 있습니다. 관계를 관찰하고 데이터셋을 비교함으로써 의미 있는 정보를 알아낼 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.
다양한 차트/그래프 종류에서 어떻게 올바른 차트를 선택하는 방법은 다음과 같습니다: 시각화 차트 종류 14 종: 한 눈에 들어오는 가치를 잡아주기
[목적에 따라 선택한 차트 유형 출처: FineReport]가장 낮은 수준의 분석이지만 잘 이용하면 효율적
빅데이터 분석에 시각화는 필수적
탐색적 분석을 할 때 시각화는 필수
사회연결망 분석(SNA)에 자주 이용
ex) 차트, 도표 등
좀 더 다양하게 데이터를 시각화하려면, 좀 더 전문적인 데이터 분석 툴이 있습니다. 데이터 시각화 툴을 어떻게 선택하는지 고민하고 있는 방문자들은 다음 자료 참고하세요: 2021년 오프소스 데이터 시각화 툴 BEST10
데이터 분석의 목적은 기업에 대한 정보를 보다 많이 제공하고 지능적으로 만드는 데 있으며, 올바른 플랫폼 또는 대시보드를 사용하면 아래의 통계 대시보드가 보여주는 것처럼 당신이 생각하는 것보다 더 간단하죠.
[출처:FineReport]4. 어떤 프로그램으로 데이터 분석을 하나요?
데이터 분석 을 하는 프로그램을 상당히 다양합니다. 데이터 분석 도구는 분석가들이 작업을 수행하고 일반인들이 이해하기 쉬운 보고서를 작성하도록 돕기 위해 활용할 수 있는 많은 방밥론과 오픈 소스 솔루션을 포함합니다. SPSS, Python, R 등 BA Tool이 있고, 우리가 흔히 쓰는 엑셀 역시도 데이터 분석을 유용하게 할 수 있는 툴입니다.
예를 들어 파인리포트FineReport로 표를 만들고, 이릉 보기 좋게 막대나 꺾은선, 원형으 그래프등을 만들수 있습니다. 이렇게 하시면 훨씬 더 데이터를 정리하기에 용이합니다. 일반적으로 사무실에서 일하기 위해서 데이터 분석 역량을 필요로 하신다면, 엑셀을 활용한 데이터 분석을 권유해드립니다.
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