데이터 분석
데이터 분석이란?
데이터 분석은 원시 데이터를 새롭고 유용한 인사이트로 만들어 비즈니스를 전환하고 혁신을 가속하며 미래의 성과를 예측하는 데 도움이 되도록 하는 분야로, 매우 광범위하게 이용되고 있습니다.
데이터 분석 과학은 기업과 조직이 자신의 과거를 이해하고 설령 미래를 결정하지는 않는다 해도 정보를 알리는 데 도움이 될 수 있습니다. 다시 말하면, 적절한 데이터 분석을 통해 성공했을 때와 기회를 놓쳤을 때의 차이를 확인할 수 있습니다.
데이터 분석의 역사
데이터 분석의 주류 개념은 1940년대부터 회자되었지만, 최근 수십 년간 기술이 발전하여 YouTube 또는 Facebook과 같이 인터넷 분야의 판도를 바꾼 기업 또는 가정 안팎에서 스마트 기술이 급속하게 보급되어 데이터가 폭발적으로 생성되었습니다. 이제 사용되기만을 기다리는 가상의 데이터가 산더미같이 쌓여 있습니다.
이 산더미 같은 데이터로 무엇을 할 수 있을까요?
여기에 데이터 과학자가 필요합니다. 이러한 전문가들은 데이터 마이닝, 데이터 관리 및 통계 분석과 같은 방법을 사용하여 다양한 형태의 데이터를 해석합니다. 이러한 작업으로는 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터의 철저한 추출 및 스크러빙 등이 있습니다. 또한 공유할 수 있는 인사이트를 발견하면 데이터 시각화 형식으로 결과를 전달하여 이해 관계자가 새로운 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 지원합니다.
프로세스의 각 단계는 다양한 산업에 걸쳐 의미 있는 새로운 방향과 혁신을 창출하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터 분석 유형
정확한 데이터 분석 방법은 애플리케이션마다 다르지만 각각 규범 분석, 진단 분석, 서술 분석, 예측 분석, 사이버 분석 등 하나 이상의 범주로 분류할 수 있습니다.
규범 분석: 규범 분석은 예측 분석의 단기 버전과 마찬가지로 시나리오에 적합한 권장 사항을 실시간으로 파악하는 데 도움이 됩니다.
진단 분석: 이 카테고리는 데이터 마이닝, 드릴다운, 연관성 등의 기술을 사용하여 트렌드를 파악하고 결정적 조치를 취하여 어떠한 일이 발생한 이유를 파악합니다.
서술 분석: 진단 분석과 마찬가지로, 이 방법은 새로운 관점을 찾기 위해 과거의 데이터를 조합합니다. 그러나 서술적 분석은 어떤 일이 발생했을 때 그 이유를 알려주는 대신, 통계, 클러스터링, 세분화와 같은 방식을 사용하여 발생한 일을 더 자세하게 서술합니다.
예측 분석: 명칭에서 알 수 있듯 이 기술은 통계, 모델링, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 기타 데이터 형식을 기반으로 미래의 결과를 예측합니다.
사이버 분석: 이 방식은 최신 분석 형태 중 하나로 사이버 보안과 데이터 과학의 측면을 결합하여 잠재적인 취약점과 기존의 사이버 위협을 식별합니다.
데이터 과학자는 현재 사용 가능한 분석 툴과 플랫폼이라면 그것이 무엇이든 얼마든지 활용하여 답하고자 하는 질문의 답을 얻는 데 도움이 될 수 있는 방법을 사용합니다.
데이터 분석의 사용 방식
현대적인 데이터 분석은 대량의 데이터를 추출하여 놓칠뻔한 잠재력에서 강력한 인사이트로 전환할 수 있습니다. 조직은 심층적인 데이터 분석을 이용하여 자체 내부 작업 환경을 포함하여 주변 환경을 더 잘 이해할 수 있습니다. 기업이 의미 있고 정보에 입각한 조치를 취하고 빠른 속도로 혁신적인 제품을 출시하는 것은 데이터 덕분입니다. 오늘날 데이터 분석은 늘 수많은 산업에 걸쳐 주어진 순간에 다양한 인적, 기술적 소스를 결합하여 진행됩니다.
마케팅 담당자는 여러 소스에 걸쳐 행동을 매핑하여 잠재 고객과 기존 고객을 자세히 살펴볼 수 있으며, 이를 통해 디지털 공간과 전통 공간에서 더 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 경험은 대상 이메일과 소셜 캠페인에서 세밀하게 제작된 매장 내 디스플레이와 표지판은 물론 더 관련성 높은 제품의 추천에 이르기까지 거의 모든 것에 이를 수 있습니다. 인사이트는 새로운 제품과 서비스로 이어질 수도 있습니다.
데이터를 분석하면 비효율적인 부분을 파악하고 기계적 오류를 탐지하는 데 도움이 됩니다. 제조 시나리오에서는 조립 라인과 기타 기계 성능을 실시간으로 모니터링하여 과거 데이터와 비교할 수 있습니다. 성능이 최적 수준 이하로 떨어지면 현장 직원에게 제때 알려 잠재적으로 발생할 수 있는 오류를 방지할 수 있습니다. 그런 다음 부각된 비효율적인 부분을 이용하여 워크플로와 프로세스를 개선할 수 있습니다.
금융권은 사후 대응적 의사 결정을 넘어 시장 성과를 예측하고 트렌드와 위험을 평가하며 사기 청구와 신용 대출을 평가하기 위해 데이터 분석을 구축하는 경우가 많습니다.
그러나 모든 데이터가 인간으로부터 비롯된 것이 아니라, 많은 수의 데이터 포인트에서 수집될 수 있다는 것을 기억하십시오. IoT(사물 인터넷)와 기계 학습으로 열 온수기의 엣지에서 스마트 홈 온도 조절기에 이르기까지 전 세계 어디에나 위치한 원격 센서에서 페타바이트의 원시 데이터를 수집할 수 있습니다.
HPE 및 데이터 분석
HPE는 맞춤형 데이터 분석 솔루션과 플랫폼을 사용하여 의료부터 안전 및 감시까지 모든 종류의 산업이 과제를 해결하고 더 빠르게 비즈니스 성과를 얻으며 데이터의 가치를 극대화할 수 있도록 지원합니다. 현재 HPE 제품에는 컴퓨팅 및 스토리지 기술의 강력한 엔터프라이즈 포트폴리오, 실제보다 큰 데이터 볼륨을 위한 빅 데이터 솔루션, AI(인공 지능) 및 ML(기계 학습) 서비스, Apache Hadoop, HPE Ezmeral, HPE GreenLake for ML Ops와 같은 포괄적인 플랫폼이 포함됩니다.
HPE GreenLake for ML Ops는 ML 인프라를 관리할 수 있는 확장 가능한 종량제 모델을 제공하여 엔터프라이즈가 데이터를 클라우드 사이에서 이동하지 않고 소스에서 바로 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하기 때문에 위험은 줄고 이점은 많아집니다. HPE 전문가는 계획 수립에서 구축과 유지 보수에 이르기까지 전체 라이프 사이클에 걸쳐 솔루션을 관리합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 복잡하고 정기적으로 손봐야 하는 IT 인프라보다 데이터 과학에 에너지와 리소스를 집중할 수 있습니다.
간단히 말해, HPE는 데이터 중심 환경에 더 접근하기 편하고 탐색과 예측을 용이하게 만들며 비즈니스를 위한 더 나은 장소를 제공합니다.