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마지막 업데이트: 2022년 7월 15일 | 0개 댓글
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비즈니스 분석의 장점

데이터를 돈으로 바꾸는 일은 더이상 대기업만의 전유물이 아닙니다. 상대적으로 저렴한 소프트웨어 및 사용이 편리한 끌어서 놓기 도구 덕분에 기업 성장을 목표로 데이터를 끌어오고 분석하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

다시 말해, 숫자 때문에 머리가 어지러운 사람도 데이터를 이해하고 비즈니스 분석을 통해 도움을 받을 수 있게 되었습니다.

비즈니스 분석이란 무엇인가요?

비즈니스 분석은 기업이 이미 보유하고 있는 방대한 양의 데이터를 확인 및 평가해 데이터 기반 의사결정에 활용하는 과정을 말합니다. 비즈니스 분석은 무슨 일이 일어났는지 알아보기 위해 숫자를 확인하는 것에서 한발 더 나아가 ReSEAT 프로그램) 왜 그런 일이 일어났는지에 대한 통찰력을 제공하고 다음에 취할 조치를 알려줍니다.

비즈니스 분석 사용에 따른 장점은 무엇인가요?

불과 몇 년 만에 데이터 분석 도입이 크게 증가했습니다. 빅 데이터 채택은 2015년 17%에서 2018년 59%로 증가해 42%라는 놀라운 증가세를 보였습니다. 그럼에도 불구하고 최근 설문 조사에 따르면, 많은 기업들은 이미 보유하고 있는 데이터를 활용 하지 못하고 있습니다. 기업 내 전체 데이터 중 60 ~ 73%의 데이터가 분석에 사용되지 못하고 있습니다. 소규모 기업이 얻을 수 있는 잠재적인 혜택을 고려해 볼 때 놀라운 수치가 아닐 수 없습니다.

여기서 ReSEAT 프로그램) 몇 가지 방법을 소개합니다.

  • 예산 유지. 대부분의 소규모 기업은 마케팅 예산이 넉넉하지 않을 것입니다. 비즈니스 분석을 사용하면 고객을 더 잘 파악하고, 고객의 변화하는 니즈를 예측하고, 경쟁에서 우위를 점하고, 시장에 혁신적인 아이디어와 제품을 공급하는 데 도움을 주어 투자 비용을 최대한으로 활용하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • 의사결정 개선. 마케팅 예산을 어떻게 사용해야 할지 확신이 서지 않나요? 어떤 키워드가 가장 효과적일까요? 휴가 기간에 가장 많이 팔릴 제품을 예측하는 것은 어떤가요? 비즈니스 분석은 데이터를 사용해 의사결정을 위한 정보를 제공하고 정확성, 효율성 및 응답 시간을 개선해 줍니다.
  • 전체 목표와 비교해 성과를 측정할 수 있는 기능. 비즈니스 분석은 목표 및 목적에 대한 보다 명확한 이미지를 제공해 줍니다. 데이터 시각화를 통해 기업은 핵심 성과 지표(KPI), 목표 및 목적과 비교해 현재 및 과거 성과를 추적할 수 있습니다.
  • 상황 파악. 기업 소유주 및 마케터는 분석을 사용해 트렌드, 고객 행동 및 시장 변화를 추적할 수 있습니다. 이러한 데이터를 통해 모든 상황을 정확하게 판단하고 데이터가 때가 되었다고 말할 때 극적인 변화를 가져올 수 있습니다.
  • 효율성 확보. 현대 기업에서 데이터를 수집하는 속도는 번개처럼 빠릅니다. 비즈니스 분석 덕분에 거의 실시간으로 프로세스 또는 성과에서의 모든 문제를 파악하고 시간, 자본 및 자원을 절약할 수 있습니다.

비즈니스 분석의 유형에는 무엇이 있나요?

비즈니스 분석은 3단계로 이루어집니다.

  • 기술적 분석. 데이터를 꼼꼼히 조사하고 KPI를 사용해 기업의 현재 상태를 보여줍니다. 예를 들어, 고객의 인구 통계, 관심사 또는 구매 행동에 대한 실시간 정보를 제공합니다. 또는 판매 통계 또는 재정 정보를 제공할 수도 있습니다. 아니면 Facebook의 좋아요, 트윗 또는 팔로워가 얼마나 되는지와 같은 소셜 미디어 지표일 수도 있습니다. 기술적 분석은 인과 관계를 수립하기 위해 노력하지 않습니다. 이는 본질적으로 있는 그대로의 숫자일 뿐입니다.
  • 예측 분석. 이 분석 유형은 한 단계 더 나아갑니다. 예측 분석은 트렌드를 보여주는 기록 데이터를 기반으로 미래 행동을 예측하고자 합니다. 여기서 몇 가지 예를 소개합니다.
    • 과거 정보를 사용해 최근 통계를 바탕으로 고객이 관심을 가질 제품의 유형과 제품 재구입 가능성을 파악합니다.
    • 마케팅 캠페인을 위한 예산이 제한적이어서 기술 분석을 바탕으로 모든 사람에게 할인을 제공할 경제적 여력이 없다면, 예측 분석이 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 고객에 대한 정보를 제공해 줄 수 있습니다.
    • 처방 분석. 이 형태의 비즈니스 분석은 특정 상황에 대한 최고의 행동 방침을 보여줄 수 있습니다. 기술 분석은 이미 발생한 일을 보여주고, 예측 분석은 다음에 일어날 수 있는 일을 예측하고자 합니다. 처방 분석은 이러한 정보를 사용해 비슷한 상황에 기반한 잠재적인 해결책을 제공합니다(매년 데이터, 계절 데이터, 제품 런칭 데이터). 예를 들어, 작년 휴가 기간에 티켓 판매액이 떨어진 경우 처방 분석은 이에 대처해 가격을 내리거나 공연을 추가할 것을 제안할 수 있습니다.

    소규모 기업을 위한 사용자 친화적인 분석 자원

    • Google Analytics. 웹 사이트이든 소셜 미디어 활동이든 온라인 분석의 최고봉은 Google입니다. 최근 설문 조사에 따르면, 웹 사이트 분석, 콜 추적 또는 쿠폰 코드를 사용하는 소규모 기업은 30% 미만입니다. 소규모 기업 중 약 18%가 이러한 항목 중 어떤 것도 추적하고 있지 않다고 답했습니다. 여기서 Google Analytics가 중요한 역할을 담당할 수 있습니다. Google 계정(AdSense 포함)과 동기화해 마케팅 및 광고 캠페인에 따른 ROI에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 무엇보다도 소규모 기업에게 충분한 서비스를 제공하는 기본 버전을 무료로 사용해 볼 수 있습니다. 이는 보다 깊이 있는 분석이 필요할 때 업그레이드할 수 있습니다.
    • 사용이 간편한 소프트웨어. 현대의 직관적인 도구를 사용하는 비즈니스 분석은 그 어느 때보다도 자연스럽습니다. 데이터를 쉽게 시각화하고 분석한 다음에 장치에 구애받지 않고 동료들과 공유해 가장 뛰어난 통찰력을 얻을 수 있도록 해주는 Power BI와 같은 합리적인 가격의 앱이 많이 있습니다. 또한, Visio와 같은 소프트웨어를 사용하면 기존의 Excel 데이터를 포함한 다양한 소스로 생성한 읽기 쉬운 다이어그램으로 아이디어에 생명력을 불어넣을 수 있습니다.
    • 기본 제공 이메일 및 스프레드시트 도구. 기본적인 데이터 수집 기능을 이미 사용하고 계실 수도 있습니다. 많은 스프레드시트에는 몇 번의 클릭만으로 예측을 생성할 수 있는 기능과 함께 서식, 스파크라인 및 표를 통해 데이터에 대한 이해 및 프레젠테이션 개선에 도움을 주는 읽기 쉬운 차트와 그래프가 보드에 있습니다. 가벼운 고객 관계 관리(CRM) 도구가 기본 제공되는 소프트웨어를 찾으세요. 이메일, 회의, 전화, 메모, 작업, 거래 및 데드라인을 포함한 고객 데이터를 한 곳에 쉽게 관리할 수 있습니다. CRM 데이터는 기업의 고객, 판매 및 마케팅 활동에 대한 귀중한 정보를 많이 담고 있습니다.

    모든 유형의 기업이 비즈니스 분석 사용에 따른 혜택을 누릴 수 있습니다. 결국에 선택하는 도구가 무엇이든지 간에 데이터에 대한 통찰력 개선으로 예산 유지, 임무 수행, 상황 파악에 도움을 받을 수 있습니다.

    ReSeat 고경력과학기술인 (Retired scientists and engineers for advancement of technology)

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    순번 유형구분 제목 전문연구위원 작성일
    96 * 석탄과 탄소 나노튜브 생산(Coal and carbon nanotube production)곽도은 2004-02-28
    95 * CO2 격리저장에 의한 새로운 석유, 가스 증산 기술박태준 2004-02-28
    94 *동위원소 수문학 및 개발도상국에서의 그 역할이교승 2004-02-28
    93 * 연료화학 산업의 미래곽도은 2004-02-28
    92 * 연료전지의 최근 현황과 과학기술적 문제점이상근 2004-02-28
    91 * 식품 알레르기(Food allergy)홍종운 2004-02-28
    90 * 지구환경과 CFC: 대기환경과 물리현상의 상호작용 검토(Fluorocarbons in the global environment: a review of the important interactions with atomospheric chemistry and physics)윤종량 2004-02-28
    89 * 환경에서의 클로르포름의 생성, 생성원, 소멸 및 영향(Chloroform in the environment: occurrence, source, sinks and effects)서인석 2004-02-28
    88 * 철강산업에서의 철광석 분류김태동 2004-02-28
    87 *다기능성의 이온성 고분자-금속 복합체( Ionic polymer-metal composites as multifunctional materials)민병일 2004-02-28

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    (주)과학기술분석센타 기업소개

    2013. 12 수차에 걸쳐 자본금을 1,450백만원으로 증자
    2010. 08 MOU 절강성(환경과학설계연구원)
    2010. 08 MOU 닝보환경모니터링센터
    2010. 06 수출 중소기업 500프로그램 참여(제2010-85호, 중소기업청)
    2009. 07 사료검정인정기관 인정(농림수산식품부)
    2009. 06 본사 이전 : 대전 유성구 관평동 1359 한신에스메카 332호(환경사업부)
    2009. 06 본점을 대전시 유성구 테크노 3로 65(관평동, 한신에스메카) 332호 소재로 이전
    2009. 02 MOU 스페인 ADASA sistemas
    2009. 01 토양정화업 등록(금강유역환경청)
    2008. 12 대전시 지역연계기술개발사업 주관기업 선정(지식경제부)
    2008. 11 IT협업(접목) 기술개발사업 주관기업 선정(지식경제부)
    2008. 07 농약 시험연구기관 지정(농촌진흥청)
    2008. 06 토양/지하수 오염방지기술 개발사업 주관기업 선정(환경부)
    2007. 11 MOU 북경실내검촉협회
    2007. 02 검정기관 지정 : 쌀, 현미
    2006. 12 핵심환경기술개발사업 주관기업 선정(환경부)
    2005. 03 국제공인시험기관(KOLAS) 인정(산업자원부)
    2004. 12 신기술벤처기업 인정(중소기업청)
    2004. 09 MOU 심양환경과학원 노스이턴대학 환경공학과
    2004. 09 Best Partner 선정(신용보증기금)
    2004. 06 지역혁신인력양성사업 주관기관 선정(산업자원부)
    2003. 03 먹는물 수질검사기관 지정(국립환경연구원)
    2002. 12 축산물위생검사기관 지정(국립수 과학검역원)
    2002. 12 대표이사 변경으로 대표이사 이익재 취임
    2002. 10 영업소 설치 : 광주영업소
    2002. 03 대표이사 변경 : 채준석
    2001. 08 수칠측정대행업 등록(금강환경관리청)
    2001. 01 공동대표규정 폐지(각자 대표이사 : 구자용/채준석)
    2000. 07 대표이사 변경 : 구자용/채준석(공동대표)
    2000. 02 사료품질검사인정기관 인정(농림부)
    1999. 11 기업부설연구소 인정(한국산업기술진흥협회)
    1999. 07 식품위생검사기관 지정(식품의약안정청, 유효기간:2012/08/06)
    1999. 02 대표이사 변경 : 고명호 -> 구자용
    1998. 07 비료 출하전 품질검사기관 지정(농림부)
    1997. 11 분석대행, 연구개발 서비스업을 목적으로 설립
    1997. 11 (주)과학기술분석센타 설립(대표이사 : 고명호)

    (주)과학기술분석센타 기업은
    임직원들을 위해 지원을 아끼지 않습니다.

    급여제도 직원들의 열정에 보답하고 싶습니다. 인센티브제, 퇴직금, 4대 보험 선물 우리 회사만의 특별한 복지! 명절선물/귀향비, 생일선물/파티 교육/생활 직원들의 자기계발을 존중합니다! 구내식당(사원식당), 간식 제공, 음료제공(차, 커피) 근무 환경 편안하게 일할 수 있는 최선의 환경을 제공합니다. 회의실, 사무용품 지급 조직문화 직원 중심의 조직문화를 만들어갑니다. 회식강요 안함, 야근강요 안함, 자유복장, 자유로운 연차사용 출퇴근 직원들의 편의를 위한 출퇴근과 다양한 근무 제도를 제공해요! 차량유류비지급 리프레시 최고의 복지는 휴가죠! 연차, 여름휴가, 경조휴가제, 반차, 근로자의 날 휴무

    빅데이터 이해

    오늘날 모든 비즈니스에서 데이터의 진정한 가치를 찾아내는 것이 중요합니다. 하지만 비즈니스 인사이트를 찾아내기 전에 모든 관련 소스를 통해 이러한 데이터에 정확하고 안전하며 신속하게 액세스할 수 있어야 합니다. 이를 위해 어떻게 해야 할까요? 멀티플 데이터 소스를 통합하고 온프레미스와 클라우드 경계에서 워크로드를 전환할 수 있는 기반이 구축되어야 합니다.

    빅데이터란 무엇일까요?

    빅데이터는 전통적인 데이터 프로세싱 방법으로 처리할 수 없을 정도로 대규모이거나 복잡한 데이터입니다. 빅데이터는 흔히 'Three V'로 불리는 볼륨(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)라는 특성을 가지고 있습니다. 볼륨은 대규모 크기를 의미하며, 다양성은 비표준 형식의 광범위한 범위를 그리고 속도는 신속하고 효율적으로 처리되어야 하는 특성을 의미합니다.

    빅데이터가 중요한 이유

    데이터는 이를 보호 및 처리하고 이해하여 활용할 수 있을 때에만 진정한 가치를 지닙니다. 빅데이터를 활용하는 목표는 실시간 정보를 제공하여 이를 통해 비즈니스를 개선하도록 하는 것입니다. 실시간 정보 처리는 일관되고 원활하게 고객에게 가치를 제공하고자 노력하는 기업들의 주요 목표 중 하나이며, 엣지 컴퓨팅의 중요한 특징 중 하나입니다. 빅데이터에서 얻은 인사이트를 활용하면 비용을 절감하여 보다 효율적으로 비즈니스를 운영하고 수익을 높이며 신규 고객을 확보할 수 있는 새로운 방법을 찾을 수 있습니다.

    빅데이터 분석 및 IT 최적화

    빅데이터 분석이란 모든 원시 데이터 및 다크 데이터를 사용자가 이해하고 사용할 수 있는 형태로 만드는 프로세스를 뜻합니다. 다크 데이터는 기업이 정상적인 비즈니스 활동에서 수집한 데이터로 규정 준수를 위해 안전하게 저장되어야 합니다. 다크 데이터는 간과되는 경우가 많지만 나머지 데이터와 마찬가지로 비즈니스 개선에 도움이 되는 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.

    빅데이터 인사이트를 활용하면 사전에 문제를 해결할 수 있으므로 비용을 지불할 필요가 없어집니다. 데이터 패턴을 분석하여 고객 행동과 요구사항을 추측이 아닌 예측을 할 수 있으므로 수익 증대에도 도움이 될 수 있습니다.

    보다 효과적인 결과를 얻으려면 유연하고 포괄적이며 신뢰성이 높은 기반에서 분석 소프트웨어를 실행해야 합니다. IT 최적화가 핵심 요소인 이유가 여기에 있습니다. 기술 스택이 변화함에 따라 데이터를 계속해서 수집, 분석 및 사용할 수 있어야 합니다.

    데이터 레이크, 데이터 늪, 빅데이터 스토리지

    데이터 레이크는 사용자가 가진 데이터와 정확히 일치하거나 거의 일치하는 복사본을 단일 위치에 저장하는 리포지토리입니다. 데이터 레이크는 데이터에 대해 전체적인 대규모 리포지토리를 원하는 엔터프라이즈 환경에서 보편화되고 있으며, 데이터베이스보다 비용이 저렴합니다.

    데이터 레이크는 정제되지 않은 데이터를 볼 수 있도록 하여 우수한 애널리스트가 전통적인 데이터 스토리지(예: 데이터 웨어하우스) 외부에서 그리고 기록 시스템(지정된 데이터 요소에 대해 권한이 ReSEAT 프로그램) 있는 데이터 소스)과 상관없이 구체화 및 분석 기술을 탐색할 수 있습니다. 고도로 숙련된 애널리스트가 계속해서 기술 역량을 개선하고 새로운 데이터 분석 방법을 탐색하기를 원한다면 데이터 레이크를 활용해야 합니다.

    데이터 레이크는 지속적으로 유지관리해야 하며 데이터를 사용하고 액세스하는 방법에 대한 계획을 수립해야 합니다. 제대로 유지관리하지 않으면 데이터 관리가 어렵고 비용이 많이 들며 쓸모없는 액세스 불가능한 정크가 될 위험이 있습니다. 이처럼 사용자가 액세스할 수 없는 데이터 레이크를 "데이터 늪(data swamp)"이라고 합니다.

    대규모 조직에는 고유한 데이터 요구 사항을 갖는 여러 개의 비즈니스 단위(Business Unit, BU)가 있습니다. 이들 각 BU는 데이터 분석을 위해 데이터 및 인프라에 액세스할 때 어떤 식으로든 경쟁해야 하는데 이는 리소스 문제 때문입니다. 데이터 레이크가 이 문제를 해결해주지는 못합니다. 대신 공유 데이터 컨텍스트를 사용한 멀티테넌트 워크로드 격리가 필요합니다. 이는 무슨 의미일까요?

    이 솔루션을 활용하면 기본적으로 새로운 비즈니스 단위에서 액세스(데이터 복사 및 모든 작업을 할 수 있는 스크립트 작성 관리 업무를 포함한 전체 액세스)할 때마다 매번 데이터의 전체 복사본을 만드는 대신 이 솔루션을 활용하면 데이터 분석 툴 컨테이너화 또는 가상화를 통해 조직에서 BU 전체에 공유할 수 있는 일부의 복사본만 페어링하면 됩니다.

    빅데이터 통합에서 IT 과제

    빅데이터는 애자일 통합 과제입니다. 엄격한 서비스 수준 계약을 유지관리하는 동시에 여러 비즈니스 단위 간에 데이터를 공유하려면 어떻게 해야 할까요? 보유하고 있는 데이터를 활용하여 어떻게 더 많은 가치를 실현할 수 있을까요?

    빅데이터 마이닝은 복잡하지만 얻을 수 있는 것이 많습니다. 데이터 과학자들은 데이터 분석을 통해 비즈니스에 제공할 인사이트와 권장 사항을 얻습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 ReSEAT 프로그램) 과학자를 가장 잘 지원할 수 있는 데이터 파이프라인에 적합한 툴을 식별, 조합 및 관리해야 합니다. 마지막으로 인프라 측면에서는 관리자들이 인프라 내부 깊숙한 곳에서 작업하며 사용자를 위한 기본 서비스를 제공해야 합니다. 이 모든 과정에 통합, 스토리지 용량 및 부족한 IT 예산 문제가 있습니다.


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