데이터 인사이트 데이터 인사이트란?
데이터 인사이트란?
데이터 인사이트는 엔터프라이즈 조직의 정보를 깊이 있게 이해하여 얻을 수 있는 직접적인 이점을 말합니다. 특정 문제 및 패턴에 대한 분석은 데이터 인사이트로 이어지며, 조직은 이를 의사 결정에 활용하여 ROI 개선, 시장에 대한 이해도 강화, 조직 자체 및 클라이언트 기반에서 얻는 이점 증가 등의 효과를 얻을 수 있습니다.
- 데이터 인사이트를 찾는 방법
- 데이터 분석과 데이터 인사이트의 차이
- HPE의 데이터 인사이트용 제품
데이터 인사이트를 찾는 방법
데이터 인사이트는 데이터에 있는 패턴 및 통계를 깊이 있게 분석해 얻을 수 있습니다. 조직은 이러한 패턴을 해석해 얻은 인사이트를 기반으로 고객의 요구 사항을 예측함으로써 의사 결정의 효율성을 높일 수 있습니다. 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출하기 위해서는 몇 가지 단계를 따라야 합니다.
- 원시 데이터를 수집하여 데이터 인사이트를 개발합니다. 많은 수량의 데이터가 구조화된 형식과 구조화되지 않은 형식으로 된 경우가 많기 때문에 초기 원시 데이터 수집은 대부분 ‘지저분’합니다.
- 분석 구조에 맞게 데이터를 분류하고 재구성하여 데이터 인사이트를 더욱 발전시킵니다. 재구성과 ‘삭제’는 분석을 위해 데이터를 통합 및 세분화하는 데 필요한 단계입니다.
- 데이터를 분석하여 예측 알고리즘을 전략적으로 개발합니다. 이 단계에서는 적절한 알고리즘을 활용하여 데이터를 검증해야 합니다.
- 관찰한 데이터를 통한 예측으로 고객 기반 또는 시장의 방향이 결정되므로 분석 기반 예측은 의사 결정 개선으로 이어집니다.
- 데이터 인사이트를 이해합니다. 철저한 데이터 분석을 바탕으로 한 심층적인 이해는 데이터를 인사이트로 전환하고 더 효과적인 의사 결정을 내리는 데 필요한 마지막 단계입니다.
