데이터 블렌딩: 그것이 무엇이며 Reveal에서 어떻게 합니까?

조직은 데이터에서 더 많은 가치를 창출하고 비즈니스 의사 결정을 개선할 수 있는 최선의 방법을 끊임없이 찾고 있으며, 이는 혁신적인 기술의 진화로 이어졌습니다. 게임 체인저로 떠오른 강력한 데이터 분석 기술 중 하나는 데이터 혼합입니다.

데이터 혼합 기술을 통해 조직은 다양한 소스의 여러 데이터 세트를 하나의 시각화로 결합하여 데이터에서 더 풍부한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 여러 소스의 정보를 매끄럽게 혼합함으로써 조직은 보다 총체적인 이해를 통해 보다 전략적인 의사 결정을 내리고 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

데이터 통합에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요. 무엇이 다른지, 현대 비즈니스에 없어서는 안 될 이유, 기존 데이터 조인 방법과 어떻게 다른지 다룹니다.

데이터 통합이란?

데이터 통합은 다양한 소스의 정보를 원활하게 결합하여 보다 성공적인 비즈니스 의사 결정을 위한 포괄적인 데이터 세트를 만드는 프로세스입니다. 이를 통해 조직은 다양한 소스에서 보다 가치 있는 통찰력을 얻고 더 심층적인 분석을 생성할 수 있습니다. 복잡한 조인 및 광범위한 데이터 재구성을 포함하는 기존 방법과 달리 데이터 혼합을 통해 분석가는 원래 형식을 변경하지 않고도 데이터를 원활하게 통합할 수 있습니다.

데이터 통합이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 통합은 정보에 대한 전체적인 관점을 얻는 데 매우 중요합니다. 다양한 데이터 유형과 소스를 분석에 원활하게 통합할 수 있도록 하여 데이터 분석가(및 비즈니스 사용자)의 역량을 강화하여 정보에 입각한 의사 결정을 위한 더 빠르고 심층적인 통찰력을 제공합니다. 격리된 데이터 세트로 작업하는 것과 달리 데이터 혼합은 한계를 해결하여 분석가가 데이터를 격리하여 분석할 때 모호할 수 있는 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 추세를 발견할 수 있도록 합니다. 반면에 두 개 이상의 데이터 세트를 결합하면 사용 가능한 데이터의 스펙트럼이 넓어져 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 새로운 관점을 제공합니다. 본질적으로 데이터 혼합은 촉매제 역할을 하여 사일로를 허물고 분석의 깊이와 정확성을 향상시켜 여러 데이터 세트의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.

데이터 통합의 이점

데이터 통합이 무엇이고 왜 중요한지 살펴보았으므로 이제 데이터 분석 프로세스에 제공하는 몇 가지 추가 이점과 데이터 통합이 포함된 임베디드 분석 도구를 고려해야 하는 이유를 살펴보겠습니다.

• 향상된 분석: 데이터 통합을 사용하면 CRM 시스템, 클라우드 및 비클라우드 데이터베이스, 웹 사이트의 사용자 생성 데이터, 영업 부서의 데이터, 웹 분석 등을 포함한 여러 데이터 세트를 하나의 데이터 세트로 혼합할 수 있습니다. 다양한 소스의 데이터를 활용하여 단일 데이터 세트로 결합하면 분석 주제를 더 정확하고 정확하게 이해할 수 있습니다. 또한 데이터 통합에는 데이터 사이언티스트나 엔지니어의 전문 지식이 필요하지 않으므로 원시 데이터에서 훨씬 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확하고 시기적절한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
• 데이터 사일로 감소: 데이터 통합은 다양한 소스의 정보를 원활하게 결합하여 데이터 사일로를 허무는 데 적극적으로 기여합니다. 이를 통해 데이터 분석에 대한 통합된 접근 방식을 촉진하여 고립된 정보 주머니를 제거할 수 있습니다.
• 융통성: 다양한 데이터 구조와 형식을 처리할 수 있는 기능은 복잡하고 다양한 데이터 세트를 처리하는 데 있어 비할 데 없는 유연성을 제공합니다.
• 데이터 사이언티스트에 대한 종속성 없음: 작업을 수행하기 위해 인사이트가 필요한 사용자는 데이터 혼합 도구를 활용하여 데이터 분석을 독립적으로 수행할 수 있으므로 데이터 사이언티스트에 의존하는 부담을 줄이고 데이터 기반 의사 결정에 대한 보다 민첩한 접근 방식을 촉진할 수 있습니다.
• 수익 창출 증가: 여러 데이터 세트에서 더 심층적인 인사이트를 추출하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 능력은 수익 증대 가능성과 직접적인 관련이 있습니다. 조직은 데이터 통합의 힘을 활용하여 새로운 기회를 식별하고, 프로세스를 최적화하고, 고객 경험을 향상시켜 궁극적으로 비즈니스 성장을 주도하고 수익을 높일 수 있습니다.

데이터 병합 vs 데이터 조인

데이터 통합과 데이터 조인을 구분하는 것은 두 개념이 유사하지만 서로 다른 기능으로 작동하기 때문에 필수적입니다. 데이터 조인은 단일 원본의 데이터만 결합할 수 있는 반면, 데이터 통합은 여러 원본의 데이터를 결합할 수 있습니다. 조인은 데이터 집합의 크기에 의해 제한되는 경우가 많으며, 특히 중복 데이터를 처리할 때 모든 데이터베이스가 이 방법을 지원하는 것은 아닙니다.

반면에 데이터 혼합은 구조, 형식 및 크기가 다른 데이터 세트를 효과적으로 결합할 수 있습니다. 이러한 다양성은 특히 보다 전체적인 이해와 영향력 있는 의사 결정을 위해 다양한 구조를 가진 여러 데이터 세트를 조화시켜야 하는 시나리오에서 데이터 혼합을 강력한 솔루션으로 포지셔닝합니다.

Reveal에서 데이터 블렌딩을 수행하는 방법은 무엇입니까?

Reveal는 데이터 통합 및 테이블 조인을 매우 쉽게 만들어 주는 임베디드 분석 솔루션으로, 귀중한 통찰력을 얻고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

튜토리얼을 시청하고 임베디드 분석 소프트웨어의 주요 기능 중 하나인 데이터 혼합을 사용하여 여러 소스를 하나의 시각화로 결합하여 더 심층적인 병렬 보기를 제공하는 것이 얼마나 쉬운지 확인하십시오.

Reveal 시작하기

Reveal 애플리케이션에 손쉽게 통합하여 강력한 데이터 분석 기능을 활용함으로써 완료되기 전에 구식이 될 위험이 있는 맞춤형 솔루션을 개발하는 것에 비해 귀중한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. IoT 디바이스, 의료 앱, 비즈니스 팀 또는 데이터 기반 회사 등 어떤 작업을 하든 Reveal는 이상적인 임베디드 분석 솔루션입니다. 구독은 최종 사용자에게 iOS, Android, 데스크톱 및 웹을 아우르는 모든 기본 플랫폼에서 액세스 권한을 부여합니다.

Reveal의 기본 SDK는 혁신적인 사용자 경험을 제공하여 애플리케이션 내에서 직접 대시보드를 만들고 편집할 수 있도록 합니다. 데이터 통합 기능 외에도 Reveal는 간단한 대시보드 생성 환경을 위한 직관적인 드래그 앤 드롭 기능, 예측 분석, 대시보드 연결, 화이트 라벨링 기능, 계산된 필드, 통계 함수, 드릴다운, 대화형 차트 필터링 등을 포함하여 다양한 임베디드 분석 기능을 제공합니다. 또한 대시보드 템플릿과 몇 줄의 코드로 사용자 지정 데이터 시각화를 만들 수 있는 옵션도 제공합니다. 이러한 모든 기능을 통해 팀과 사용자는 비즈니스 성장을 위해 더 빠르고 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 빠르게 얻을 수 있습니다.

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