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Data Insight 3편 : 데이터 인사이트 예제와 인사이트를 얻는 방법

2022-01-03


데이터 인사이트 예제
데이터 통찰력은 산업과 조직 부서마다 다르다.
아래는 여러 팀에 적용할 수 있는 4가지 주요 데이터 통찰력 예시이다.


다음과 같은 데이터 통찰력:
1. 프로세스를 최적화하여 성능을 개선
2. 새로운 시장, 제품 또는 서비스를 발굴하여 새로운 수익원을 추가
3. 손실 감소를 위해 위험과 보상의 균형을 개선
4. 충성도와 평생 가치를 높이기 위해 고객에 대한 이해를 높임

마지막 사례인 고객에 대한 이해를 높여 보다 구체적인 데이터 통찰력 예를 들어 보자.

캠페인 최적화 예제
마케팅 팀은 다양한 이메일 캠페인의 데이터를 수집하고 데이터 분석을 사용하여 고객에게 가장 잘 전달될 수 있는 정보를 얻을 수 있다. 아래의 마케팅 대시보드는 이메일 캠페인의 전환 굴뚝 모양를 자세히 보여준다. 이 경우의 데이터 통찰력은 "트렌드 벤드" 캠페인이 이 팀의 주요 성과 지표인 등록률이 가장 높다는 것이다.



데이터 인사이트를 얻는 방법이란?

실행 가능한 데이터 통찰력을 얻기 위한 프로세스에는 일반적으로 목표를 정의하고, 데이터를 수집, 통합 및 관리하고, 데이터를 분석하여 통찰력을 얻은 다음 이러한 통찰력을 공유하는 과정이 포함된다.


1) 비즈니스 목표 정의

이해관계자들은 위의 예와 같이 생산 공정의 개선이나 어떤 마케팅 캠페인이 가장 효과적인지 결정하는 등의 목표를 명확히 정의함으로써 프로세스를 시작한다.


2) 데이터 수집

이상적으로는 원시 소스 데이터를 수집하고 저장하는 시스템이 이미 마련되어 있다. 그렇지 않다면 조직은 데이터를 수집할 수 있는 체계적인 프로세스를 구축해야만 한다.


3) 데이터 통합 및 관리

소스 데이터가 수집되면 데이터 통합을 통해 분석 가능한 깨끗한 정보로 변환해야 한다. 이 프로세스에는 데이터 복제, 수집 및 변환이 포함되어 서로 다른 유형의 데이터를 표준화된 형식으로 결합하고 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스와 같은 저장소에 저장된다.


4) 데이터 분석

사용자는 데이터 분석 소프트웨어 또는 BI 도구를 사용하여 데이터를 탐색하고 다른 사용자와 협업하여 특정 질문에 답하는 데이터 통찰력을 개발할 수 있다. 그런 다음 사용자는 대시보드와 보고서를 통해 결과를 공유할 수 있다. 일부 최신 툴은 셀프 서비스 분석을 제공하므로 사용자가 코드를 작성하지 않고도 데이터를 분석할 수 있다. 이 기능은 데이터 사용능력을 촉진하므로 더 많은 사용자가 데이터로 작업하고 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있다.


  • 데이터 시각화와 대쉬보드
  •  데이터 증강 분석
  • 임베디드 분석


출처 : https://www.qlik.com/us/data-analytics/data-insights

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