데이터 분석이란? 데이터 분석 절차,도구 및 활용사례
데이터 분석이란?
데이터 분석 (Data analysis)은 유용한 정보를 발굴하고 결론 내용을 알리며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정입니다. 데이터 분석은 방대한 데이터에서 필요한 정보를 추출하여 연구 대상의 내재된 법칙을 찾아냅니다.
기업 입장에서는 데이터 분석이 목표를 둘러싼 기업의 의사 결정과 행동에 도움을 줌으로써 전체적 효율이 향상을 가져왔습니다. 빅데이터 시대에 데이터 분석의 중요성은 점점 더 부각되고 있습니다.
데이터 분석 왜 필요합니까?
수익을 늘립니다
예를 들어, 데이터 분석의 가장 직관적인 응용: 디지털화 정밀 마케팅입니다. 구매자의 구매행태, 소비습관 등을 심층적으로 분석해 구매자의 이미지를 부각하고, 데이터 분석 결과를 실행 가능한 고객관리 전략으로 전환하여, 더 많은 고객을 최적의 방식으로 접촉함으로써 판매 수익의 성장을 이룹니다.
마케팅 분석 대시보드 출처: Finereport효율성을 높입니다
한편, 데이터 분석 툴을 이용하여 보고서를 작성하고, 개발자의 학습비용이 낮아지고, 기술을 모르는 사업자도 간단한 드래그 조작을 통해 업무에 필요한 보고서를 쉽게 작성할 수 있게 되어 전체적인 효율이 향상되었습니다. 또한, 지표의 집중을 통해 관리자가 업무 상황을 더 잘 파악하고 더 효율적으로 의사결정을 할 수 있습니다.
리스크를 통제합니다
채무가 기한을 넘기지 않았습니까? 재고가 품절되었습니까?장치의 작동이 정상입니까? 기업마다 여러 가지 리스크에 부닥칩니다. 데이터 분석을 통해 기업의 실시간 모니터링을 돕고, 예산을 벗어난 부분, 정상 범위를 벗어난 수치에 대해 능동적인 경보를 할 수 있어 기업 리스크를 줄일 수 있습니다.
원가를 절감합니다
예를 들면, 데이터 분석을 통해서 재무와 인력의 관리를 실현함으로써, 각 항목의 원가, 비용의 지출을 억제하고, 원가를 절감하는 작용을 실현합니다.
데이터 분석 절차
데이터 분석 준비 단계
데이터 분석 준비 과정은 실제 분석보다 제가 보기에는 더 중요합니다.
첫걸음은 정확한 목표를 세우고 이를 바탕으로 지표를 나누는 것입니다. 목표가 틀렸다고 가정하면 우리는 행동할 필요가 없습니다. 목표에 따라 데이터 분석의 방향과 유형, 내용이 다릅니다. 적절한 목표를 선택하고 지표를 세분화한 후 분석할 유형을 선택해야 합니다. 데이터 분석의 유형은 일반적으로 세 가지입니다:
묘사적 분석: 아래의 그림에 나타난 보고서는 묘사적 분석의 주요 형식입니다. 데이터 보고서는 사건 전개 상황을 보다 결과적으로 묘사하는 데 도움을 줍니다.
예측적 분석: 예측적 분석은 결과와 변수의 상관관계를 예측하는 과정으로 이해됩니다.
실증적 분석 및 규범적 분석: 실증적 분석은 무엇인가를 가리키며 객관적 편향을,규범적 분석은 무엇을 해야 하는가를 가리키며 주관적 편향을 나타냅니다.
실제 응용에서,이 세 가지 데이터 분석 방법은 일반적으로 혼합해서 사용하는 것입니다. 우리는 원하는 대로 선택할 수 있습니다. 주의할 점은,우리는 객관성을 유지해야지, 주관을 가져서는 안 됩니다예측은 사실보다 우월합니다.
데이터 분석 주요 과정
위의 그림은 데이터 분석의 주요 과정을 나타내고 있습니다. 필요에 따라 데이터를 수집한 후에는 데이터를 가공, 정리, 분석하여 우리가 필요로 하는 실질적인 정보로 전환해야 합니다.
먼저 막대한 데이터 양에 직면하여, 우리는 효율적인 도구를 이용하여 통합할 수 있습니다. Finereport,한 고효적인 데이터 분석 도구를 예로 들 수 있습니다. 서로 다른 데이터베이스 및 테이블에서의 데이터 추출을 지원하고 ERP/OA/MES 및 기타 비즈니스 시스템의 데이터를 단일 플랫폼으로 쉽게 통합, 조직의 정보 외딴섬을 차단합니다.
데이터 시각화 활용
데이터를 가공 및 정리한 후에 추가적인 탐색도 할 수 있습니다. 데이터 시각화는 데이터 분석의 결과를 가시화 차트 형식으로 보여줌으로써 업무의 중점 및 데이터의 발전 추이를 부각시킬 수 있습니다.
출처: 프로젝트 대시보드다양한 차트/그래프 종류에서 어떻게 올바른 차트를 선택하는 방법은 다음과 같습니다.
시각화 차트 종류 14 종: 한 눈에 들어오는 가치를 잡아주기
가장 낮은 수준의 분석이지만 잘 이용하면 효율적
빅데이터 분석에 시각화는 필수적
탐색적 분석을 할 때 시각화는 필수
사회연결망 분석(SNA)에 자주 이용
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:
데이터 분석 활용 사례
데이터 분석 사례를 읽으면 데이터 분석 시스템의 사고방식을 만들고, 데이터 분석의 구체적인 적용방식을 이해하는데 도움이 됩니다.다음은 리포팅 대시보드 솔루션 FineReport를 사용해 데이터 분석의 활용 사례를 하나 소개합니다.
데이터 분석 플랫폼에 힘입어 기업 디지털화 전환 가속화
업체 개요 및 고충
2003년에 설립한 산시핸드액슬 유한회사는 개발∙제조∙판매를 아우르는 아시아 최대 규모의 상용 차축 업체입니다. 산하 3개의 생산기지와 5,500명 이상의 종업원 보유 및 연간 다양한 차축 어셈블리 100만 개 이상 생산능력 보유합니다.
수년간 정보화 노력 끝에 PDM, CAPP, ERP, SCM, EAM, HR, MES, CRM 등 다양한 시스템을 구축하였으나, 각 업무로부터 생성된 데이터가 각개 독립 시스템에 분산되어 있어, 대부분 작업자에 의해 데이터 추출, 통합, 가공하다 보니 효율이 낮고 통계방법 및 포맷 불일치로 인해 회사 운영에 데이터 가치 극대화 할 수 없습니다.
주요 성과
통계 효율 50% 이상 증가
위험자산 30% 감소
자체 제작 핵심 부품 생산량 30% 증가
경영 관리 대시보드 출처: Finereport데이터 분석 플랫폼 도입 효과
FineReport와의 협력을 통해 자체 설계∙개발 방법을 장악함으로써 리포트 작성 효율 면에 있어 작업 시간을 2-5일 단축할 수 있었습니다.
데이터 분석 플랫폼 구축을 통해, 경영진이 문제점을 제때에 파악하고 경고를 알림으로써 치밀하고 정교한 경영을 전개할 수 있게 되었습니다.
개발 면에 있어, 업무 분야별 통계 작업자가 리포트를 자체 제작 및 구현할 수 있도록 실력을 양성함으로써, IT자원 투자 비용을 대폭으로 줄일 수 있을 뿐만 아니라, IT작업자가 업무 기능 최적화, 데이터 거버넌스 등 작업에 몰두하게 되어, 각자 맡은 바 소임을 다하는 선순환을 이룩하였습니다. 나아가 데이터 분석에 따른 가치 구현이 가일층 향상되고, 데이터 분석 작업이 더욱 효과적으로 전개되면서 기업체의 디지털화 전환을 가속화시키게 되었습니다.
기업 입장에서는 데이터-드라이브가 더 큰 성공을 가져올 수 있습니다. 데이터 분석 능력은 실무자나 개발자에게도 중요합니다. 지금도 데이터 분석 전문가가 나오고 있습니다. 이 글을 통해 데이터 분석에 대해 더 깊이 이해할 수 있기를 바랍니다.
