데이터 인사이트

데이터 인사이트란?

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.

데이터 분석과 데이터 인사이트의 중요한 차이는 분석을 통해 인사이트가 수립된다는 점입니다. 데이터 분석은 조직의 데이터 주변에서 경계 역할을 하는 조정 가능한 요인입니다. 인사이트는 지정된 데이터를 적절하게 분석하여 얻을 수 있는 것입니다. 제대로 기능하기 위해서는 분석을 정의해야 하며, 조직이 발견해야 하는 것은 인사이트입니다.

데이터 분석에 필요한 작업:

• 데이터를 목적에 따라 그룹으로 분류.
• 전략적 분석 처리.
• 패턴 및 세부 정보 심층 분석.

데이터 인사이트로 얻을 수 있는 효과:

• 구조화된 분석을 통해 확보한 데이터의 이해.
• 고객 만족도 향상.
• 수익 및 판매 증대.
• 관리 및 의사 결정 관련 이점.