저의 이전 블로그 중 하나에서는 데이터 과학을 위한 프로그래밍 언어에 대한 둘러보기를 제공했습니다. 앞서 말했듯이 그것은 다양한 기능적 아키텍처 계층의 도구의 종말이었습니다. 하지만 빅데이터의 끝은 아닙니다. 빅 데이터에 대한 지식은 빅 데이터 자체만큼 방대합니다.
빅 데이터의 아키텍처와 빅 데이터를 처리하기 위해 시장에 존재하는 다양한 도구를 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 빅데이터 영역에는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 분야가 있습니다. 거의 매주 새로운 개발이 이루어집니다.
하지만 처음에는 간단하게 설명하겠습니다. 빅데이터에서 인사이트를 추출하기 위한 가장 기본적이고 유용한 팁은 다음과 같습니다.
빅데이터 전체 그림의 주요 목적은 빅데이터에서 얻을 수 있는 인사이트에 관한 것이었습니다. 큰 도움이 될 수 있는 통찰력
그리고 그 목록은 계속됩니다. 빅데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 동안 명심해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
빅데이터에서 통찰력을 추출하기 위한 팁
다음은 몇 가지 전략 목록입니다. 통찰력 추출 프로세스를 시작하기 전에 따라야 할 팁.
1. 깨끗한 데이터 사용 –
데이터에서 얻는 통찰력은 모두 분석 프로세스에 투입해야 하는 데이터 때문입니다. 따라서 올바른 데이터를 수집하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 그리고 분석 엔진에 입력된 데이터가 완전히 잘 구성되어 있고 가장 필수적이라는 것도 똑같이 중요합니다. 이를 위해서는 기업이 가능한 한 많은 데이터를 생성하고 저장하는 것도 필요합니다. 통찰력에서 결론을 내리기 전에 더 많은 데이터를 확보하는 것이 좋습니다.
참조: 빅 데이터 분석: 마케팅 담당자가 이를 사용하여 고객을 이해하는 방법
2. 여러 데이터 소스를 사용하여 전체 그림을 파악하세요.
우리 모두는 매년 모든 기업에서 제대로 분석하면 사업 계획에 도움이 될 수 있는 심층적인 통찰력을 생성하는 많은 데이터를 생성한다는 것을 알고 있습니다. 하지만 빅데이터를 이해하려면 더 큰 그림을 볼 필요가 있습니다. 세상에 존재하는 모든 데이터 중에서 단일 회사의 데이터는 그 일부일 뿐입니다. 따라서 그 결과는 다음과 같습니다. 세상에서 무슨 일이 일어나고 있는지 부분적으로만 볼 수 있습니다.
음, 전혀 번거로운 작업이 아니며 올바른 도구와 프로세스가 여러 데이터 스트림을 모니터링하고 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터를 집계하고 연결함으로써 비즈니스 시장에 대한 보다 정확한 그림을 제공하는 소스와의 관계를 추론할 수 있습니다.
3. 데이터 무결성은 팀 노력입니다.
데이터 전략의 성공과 실패는 모두 기업이 데이터베이스를 유지 관리하는 방법에 달려 있습니다. 데이터 전략이 제공하는 정보에 의존하려면 비즈니스와 관련된 모든 세부 사항을 최신 상태로 유지해야 합니다. 또한 외부 소스로부터 실시간 업데이트가 필요하며 내부 데이터 소스도 마찬가지입니다. 데이터를 유지 관리하는 것은 IT 팀, 일선 영업 담당자 및 프로세스에 관련된 기타 모든 사람과 같은 비즈니스 내 모든 사람의 책임입니다.
참조: 빅 데이터를 위한 최고의 프로그래밍 언어 - 2부
피>4. 쿼리가 올바르게 구성되면 집계된 데이터는 무엇이든 알려줄 수 있습니다. –
비즈니스의 모든 데이터를 수집하고 저장하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그리고 분석을 위해 더 넓은 관점을 취하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 당신이 가지고 있는 데이터는 당신이 실제로 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것을 말해 줄 수 있습니다. 하지만 전체 게임은 데이터를 쿼리하여 데이터에서 통찰력을 추출하는 방법을 중심으로 진행됩니다.
데이터 과학자들은 데이터 분석이 과학만큼이나 예술이라고 말합니다. 그리고 비즈니스 데이터를 분석할 때 범인은 사소한 세부 사항에 숨겨져 있습니다. 따라서 실제 통찰력을 얻으려면 세부 사항을 조사하는 것이 중요합니다.
5. 픽셀 추적 분석 도입 –
회사는 마케팅 광고 및 제품 판매와 관련된 데이터를 수집하는 데 도움이 되는 방식으로 웹사이트를 디자인해야 합니다. 이는 웹사이트를 단순한 마케팅 및 판매 플랫폼이 아닌 데이터 생성 도구로 만들 것입니다.
회사에 막대한 이익을 창출할 수 있는 픽셀 추적이라는 방법론이 있습니다. IT 부서와 마케팅 부서는 모바일, 마이크로사이트, 기타 위치 등 회사에서 사용하는 다양한 웹사이트에 픽셀 추적을 접목시키기 위해 협력해야 합니다. 소셜 미디어 픽셀 추적을 사용하여 소셜 미디어 웹사이트에서도 데이터를 추적할 수 있습니다. 이 추적은 또한 판매가 모바일에서 발생하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있는 사용자 장치에 대한 정보를 제공합니다. 또는 웹 소비자.
6. 통계 모델링 사용 –
TV 광고를 개발하기 전에 마케팅 담당자는 캠페인을 실제 결과와 일치시키는 데 도움이 되는 향상된 데이터 수집 기능을 활용해야 합니다. 방송국에 대한 통계 모델 지표를 생성하려면 방송 규모, 인구 통계 정보, 두 번째 화면 활동 등을 결합해야 합니다.
7. 타겟별 인구통계 –
마케팅 담당자가 대상 그룹, 소비자 또는 장소를 중심으로 전략을 설계하는 것은 전제 조건입니다. 디지털 미디어 및 TV 배치에서 수집된 데이터에서 더 많은 ROI를 활용하려면 검색 습관, 사용 중인 기기 및 기타 행동 측정항목을 알아야 합니다.
참조: 클라우드에 대해 기억해야 할 사항 컴퓨팅: 하지 말아야 할 것
8. 혼합 미디어 모델링 사용 –
더 나은 미래 계획을 세우기 위해 기업을 위한 최선의 솔루션은 혼합 미디어 모델링 기술을 사용하는 것입니다. 판매 및 응답 데이터 분석이 그 기초를 형성합니다. 마케팅 담당자가 모든 유통 채널을 철저하게 판단하는 데 도움이 됩니다. 따라서 실적이 저조한 채널을 제거하고 수익 창출 채널에 더 많은 예산을 투입할 수 있습니다.
9. 소매점 측정 -
소매점 정보는 고객 선호도를 측정하는 데 도움이 되는 최고의 데이터입니다. 데이터는 마케팅 정책의 두 가지 조치로 인해 발생할 수 있는 효과 간의 상관 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다. 고객의 반응을 이해하면 제품 판매 및 수요 증가에 직접적인 도움이 될 수 있습니다.
아마존이 어떻게 빅데이터를 최대한 활용하는지 배울 수 있습니다. 사용자가 좋아할 만한 제품을 제안하는 방식과 회사가 수백만 건의 거래 및 배송을 처리하는 방식입니다. Amazon은 빅 데이터를 분석하여 두 가지 방식으로 비즈니스에 이익을 주려고 노력합니다. 하나는 통찰력에 따라 자체 프로세스를 개선하는 것이고, 두 번째는 고객 경험을 개선하는 것입니다.
참조: 클라우드의 용어 및 기술 컴퓨팅
빅데이터 분석을 통해 비즈니스 발전을 개선하는 기술을 사용하는 것은 Amazon만이 아닙니다. 거의 모든 일류 회사들이 그렇게 하고 있습니다. 따라서 위의 팁이 귀하의 추출 프로세스를 개선하고 사업 수익을 높이는 데 도움이 되기를 바랍니다.
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