임베디드 분석 26개 산업에서의 사례 및 사용 사례

모든 산업과 규모의 기업은 엄청난 이점을 얻을 수 있기 때문에 임베디드 분석 기술과 기능을 자체 소프트웨어, SaaS 플랫폼, Angular 앱 또는 기타 앱에 통합합니다.

여기에서는 다양한 산업 분야의 기업이 경쟁 우위와 매출 성장을 위해 데이터 기반 의사 결정 프로세스를 개선하기 위해 내장된 분석을 사용하여 데이터를 최대한 활용하는 방법에 대한 26개의 실제 사례를 수집했습니다.

실제 Reveal 보기

1. ISV: 사용자 경험 향상 및 매출 증대

ISV는 사용자 지정 가능한 분석 기능을 애플리케이션에 원활하게 통합하여 소프트웨어의 가치 제안을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 전략적 접근 방식은 디지털 트랜스포메이션을 주도할 뿐만 아니라 시각적으로 매력적인 대시보드를 통해 데이터 기반 의사 결정을 용이하게 합니다. ISV는 분석을 원활하게 내장함으로써 BI 기능에 대한 증가하는 수요를 충족하고 고객 유지 및 소프트웨어 갱신을 강화하는 동시에 추가 기능으로 새로운 수익원을 창출합니다.

또한 임베디드 분석 솔루션에는 강력한 보안 기능이 포함되어 있어 데이터 보호 및 규정 준수를 보장합니다. 보안 및 가치 창출에 대한 이러한 노력은 ISV에 도움이 될 뿐만 아니라 고객의 신뢰와 만족도를 강화합니다.

2. SaaS: 도구 채택을 극대화하고 고객에게 최고의 ROI를 제공합니다.

​강력한 BI를 SaaS 앱에 통합 하면 워크플로를 간소화하고, 리소스를 관리하고, 성능을 최적화할 수 있습니다. 데이터는 기업이 수익성을 극대화하기 위해 프로세스와 성과를 개선하고 최적화할 수 있는 위치와 방법을 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터는 새로운 제품/서비스 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 사용자가 필요로 하는 것이 무엇인지 알려줄 수 있으므로 새로운 제품을 개발하고 해당 고객을 유지할 수 있습니다.

3. 뱅킹: 고객과 직원 모두에게 큰 혜택 제공

뱅킹 분석을 통해 은행은 자산 및 마케팅 캠페인을 관리하고, 신용 위험을 모델링하고, 소비자 동향을 예측하고, 규정 준수를 보장하는 등의 작업을 더 효과적으로 수행할 수 있습니다. 위험을 평가하고 사기를 방지하기 위해 은행은 고급 데이터 알고리즘과 함께 BI를 사용하고 있으며, 신용 점수가 낮은 고객에게 돈을 빌려주는 것과 관련된 잠재적 위험을 식별하고 대출 신청을 승인할지 거부할지 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 내장된 분석을 통해 은행은 고객의 지출 패턴을 모니터링하고 계정이 위협받고 있음을 나타낼 수 있는 비정상적인 행동을 식별할 수 있습니다.

4. CRM: 고객 생애 가치 극대화

CRM 분석 도구는 과거 판매 추세, 현재 잠재 고객 및 기회를 살펴보고 다른 방법으로는 보기 어려울 수 있는 고객 행동 패턴을 식별할 수 있습니다. ML 기술과 같은 통계 알고리즘의 도움을 받아 향후 결과를 예측하기 위해 다시 나타날 가능성이 있는 행동 패턴의 가능성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 경쟁자보다 앞서 나가고 모든 기회를 최대한 활용할 수 있습니다.

또한 CRM 분석은 고객과 영업 및 고객 서비스 팀이 고객에게 얼마나 잘 도달하고 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다. CRM 분석은 고객 서비스 활동을 모니터링하고, 고객 데이터의 유효성을 검사하고, 고객의 습관을 분석하고, 더 나은 잠재 고객을 생성하는 데 도움이 됩니다.

5. 암호화폐: 가장 적합한 시장 조건을 활용하고 지능적으로 투자하십시오.

암호화폐와 블록체인 기술이 계속 성장하고 점점 더 주류가 됨에 따라 거래 데이터의 수도 증가합니다. 그렇기 때문에 암호화 시장과 임베디드 분석은 하늘에서 만들어진 짝입니다. 암호화 분석은 조직과 거래자가 끊임없이 변화하는 시장 동향을 더 잘 이해하고 결과적으로 실시간으로 더 나은 투자 결정을 내려 모든 기회를 최대한 활용하고 수익을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

6. 교육: 학습 결과를 효과적으로 향상

교육 분석은 교육에서 데이터와 BI를 사용하여 교직원이 실시간으로 학생의 성과를 추적하고 추가 도움이 필요할 수 있는 부분을 식별할 수 있도록 지원합니다. 이 데이터를 통해 교사는 각 학생의 개별 강점과 약점, 사전 과목 지식 및 학습 장애를 충족하도록 학습 계획을 쉽게 개인화할 수 있습니다. 교육 분석은 또한 교직원에게 학생들에게 제공하는 학습 콘텐츠 및 활동에 대한 더 나은 정보를 제공하여 교육의 질을 향상시키는 데 사용됩니다.

7. 광업: 오늘날 급변하는 광산업의 지속 가능한 성장 추진

내장된 분석 도구는 광산 소프트웨어 및 장비에 직접 통합되어 생산 속도, 장비 상태 및 안전 규정 준수와 같은 주요 지표에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 이러한 도구를 통해 광산 회사는 생산, 센서, 장비 및 사람으로부터 생성된 방대한 양의 데이터를 모니터링하고 분석하여 운영의 효율성과 안전성을 높일 수 있습니다. 또한 내장된 광산 분석을 통해 광산 장비의 예측 유지 보수를 통해 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 극대화할 수 있습니다. 운영 데이터의 실시간 모니터링 및 분석을 통해 광산 회사는 워크플로를 간소화하고 위험을 최소화하며 운영 우수성을 달성할 수 있습니다.

8. 재무: 미래 전략을 수립하고 실시간으로 의사 결정 프로세스를 개선합니다.

내장된 분석은 금융 산업에서 예산 책정, 재무 계획, 예측, 포트폴리오 관리 등을 최적화하는 데 사용됩니다. 재무 분석은 금융 서비스 제공업체가 고객 확보 비용, 대출 요청, 총 수익 등과 같은 주요 데이터를 처리하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 얻은 인사이트를 통해 금융 기관은 적절한 고객에게 올바른 서비스를 홍보하여 고객에게 더 많은 가치를 더하고 비즈니스 관계를 강화할 수 있습니다.

9. 헬스케어: 적시에 환자에게 적절한 헬스케어 제공

​의료 산업에 분석을 내장 함으로써 병원, 의사 그룹 및 기타 의료 그룹은 환자 치료 및 운영 관리의 모든 측면에 데이터의 힘을 적용합니다. 의료 전문가는 데이터를 사용하여 보다 효과적이고 효율적인 운영 및 임상 결정을 내리고, 추세를 예측하고, 질병의 확산을 관리할 수 있는 기회를 찾습니다.

예를 들어, 의료 분야의 예측 분석은 연령, 공존하는 만성 질환 및 복약 순응도를 기반으로 입원 가능성이 가장 높은 심혈관 질환 환자를 식별하고 조기 신경 분포를 시작하여 더 깊은 합병증을 피할 수 있습니다.

10. 보험: 고객 만족과 이익을 동시에 증가시킵니다.

보험 분석은 수익성 있는 고객을 식별하고 인수에서 만기까지 전체 수명 주기를 관리하는 데 도움이 됩니다. 보험 분야에서 데이터 분석의 가장 큰 이점 중 하나는 사기성 보험 청구를 쉽게 방지할 수 있다는 것입니다. 보험 분석을 사용하면 정책을 발행하기 전에 각 보험 애플리케이션과 관련된 위험의 양을 쉽게 계산할 수 있습니다. 보험 회사는 신청자의 과거 행동을 기반으로 모든 청구를 처리하고 과거 사기의 특정 추세가 반복되는지 감지하여 이러한 발생을 방지할 수 있습니다.

11. IT: 모든 사용자와 클라이언트에게 최적의 IT 서비스 및 오퍼링 제공

IT 분석은 데이터, 인사이트 및 조치 간의 격차를 해소하여 IT 기업이 이를 최대한 활용하고, 이를 유리하게 활용하고, 경쟁력을 유지할 수 있도록 합니다. IT 분석을 통해 회사의 기본 운영에서 예산과 리소스를 절약하고 더 나은 비용 절감 결정을 내릴 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. IT 산업의 데이터 분석은 또한 웹 사이트 트래픽이 가장 높을 것으로 예상되는 시기와 같은 이벤트를 예측하고 비정상적인 행동을 식별할 수 있으며, 이러한 행동이 발생하면 시스템은 관리자와 관리자에게 경고하여 신속하게 조치를 취하고 보안 침해를 방지할 수 있습니다.

12. 에너지: 위험 완화 및 지속 가능성 노력 강화

에너지 분석은 에너지 소비, 생산 및 분배에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 운영을 최적화하는 데 매우 중요합니다. 에너지 회사는 센서, 스마트 계량기 및 IoT 장치의 데이터를 분석하여 소비 패턴을 모니터링하고, 비효율성을 식별하고, 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다. 또한 에너지 부문에 분석을 포함하면 예측 유지 관리가 가능하여 장비 고장과 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다. 에너지 분석의 또 다른 이점은 조직이 온실 가스 배출, 에너지 사용 및 기타 지속 가능성 지표를 추적하여 보고 의무를 충족하고 환경적 책임에 대한 약속을 입증할 수 있다는 것입니다.

13. 제조: 제조 혼란에 효율성 제공

공급망 유통에서 원자재 부족에 이르기까지 제조업체는 수요를 충족하고 시장에서 살아남기 위해 데이터의 힘에 의존해야 합니다. 제조 분석은 기계, 주문, 배송 및 인력과 같은 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 배송 시간, 생산 라인의 생산 능력, 창고 공간 가용성 등을 추정합니다.

14. 부동산: 그 어느 때보다 쉽게 주택 평가

​부동산 분석 기능을 통해 부동산 회사, 자산 소유자 및 관리자는 부동산의 미래 기회와 위험에 대한 전반적인 그림을 파악하여 부동산 구매, 판매, 임대, 투자, 중개 또는 계획 등 부동산과 관련하여 최선의 결정을 내릴 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다. 예측 알고리즘과 AI 모델은 현재 시장 동향과 현재 공급, 수요, 판매량, 부동산 특성 등과 같은 수년간의 시장 데이터를 기반으로 가격을 책정하는 데 도움이 됩니다.

15. 소매: 향후 판매를 예측하고 효율적인 재고 정책을 계산하여 재고 수준을 최적화합니다.

소매 업계에서 데이터 분석은 판매, 재고, 고객 및 운영과 관련된 중요한 통찰력을 발견하는 데 핵심입니다. 소매 비즈니스에 분석 기능을 내장 하면 향후 판매를 예측하고 효율적인 재고 정책을 계산하여 재고 수준을 최적화할 수 있습니다. 분석은 또한 가격 전략을 최적화하고 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

소매업의 데이터 분석을 통해 소매업체는 재고가 얼마나 비어 있는지 또는 가득 찼는지 추적하고 그에 따라 필요한 제품 수를 제공할 수 있습니다. 리테일 마케팅은 또한 마케터가 잠재고객을 보다 정확하게 타겟팅하는 향후 캠페인을 계획하는 데 도움이 되므로 분석의 이점을 누릴 수 있습니다.

16. 공급망: 미래 수요를 정확하게 예측

공급망 분석은 모든 이전 주문 데이터를 실시간 시장 분석과 결합하여 인간 공급망 계획자가 할 수 있는 것보다 훨씬 더 정확하고 더 나은 수요 예측을 생성하는 데 도움이 됩니다. 보다 정확한 수요 계획은 조달에 대한 과도한 지출을 피하고 고객의 수요를 계속 충족하면서 비용을 낮출 수 있음을 의미합니다.

17. 통신: 거래를 개인화하고 고객의 문제를 해결하며 더 많이 판매하십시오.

통신 회사들은 데이터의 보물창고에 앉아 있습니다. 한편으로는 경쟁으로 인해 통신 회사가 고객에게 최상의 요금제와 서비스를 제공하는 것이 더 어려워집니다. 다른 한편으로, 시장을 세분화하고 다양한 고객이 원하는 정확한 개인화된 거래를 제공하는 것이 더 쉬워집니다.

데이터 분석은 통신 회사가 다양한 서비스 사용, 서비스 기본 설정, 청구 및 위치 데이터, 구매 내역 등을 검토하여 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 고객 경험에 영향을 미치는 요소를 식별하고 그에 따라 최적화할 수 있습니다. 또한 통신 분석은 네트워크 보안을 강화하고 피해를 입히기 전에 사이버 공격을 방지하기 위해 수집된 통찰력을 사용하여 보안 위협과 이상 현상을 식별할 수 있습니다.

18. 보안: 의심스러운 활동을 식별하고 위협 및 이상 징후를 실시간으로 탐지합니다.

보안 분석은 조직의 IT 부서와 얽혀 있으며 잠재적인 보안 위협을 신속하게 감지하기 위해 네트워크에서 들어오고 나가는 방대한 양의 데이터 흐름을 이해하는 데 도움이 됩니다. 실시간 인텔리전스(AI, 기계 학습 및 빅 데이터 분석)를 제공하고 네트워크 장치의 데이터를 모니터링함으로써 보안 분석 통찰력은 사전 예방적 보안 조치를 가능하게 하고 잠재적으로 비용이 많이 드는 데이터 침해 또는 사이버 공격으로부터 비즈니스를 보호합니다.

19. 물류 및 배송: 물류 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하여 비즈니스 성과를 개선하십시오.

운송 관리자가 주문 이행, 배송 및 배송 추적과 같은 주문 경로와 주의와 조치가 필요한 문제가 있는지 추적할 수 있습니다. 또한 운송 및 배송 회사는 비즈니스에 내장된 분석을 사용하여 작업자의 생산성을 높임으로써 창고 관리자가 평균 시간 또는 배송 및 주문 준비와 같은 주요 지표를 추적할 수 있도록 합니다.

20. 마케팅: 캠페인을 강화하고 고객을 더 잘 이해합니다.

마케터가 더 적은 비용으로 더 많은 것을 달성해야 하는 세상에서 데이터 분석은 마케터에게 마케팅 데이터에서 스마트한 통찰력을 제공하여 놓치거나 너무 많은 시간이 소요될 수 있는 귀중한 정보를 발견합니다. 마케터는 현재 진행 중인 캠페인과 향후 캠페인을 더 빠르고 정확하게 최적화하여 마케팅 활동의 ROI를 극대화할 수 있습니다.

다양한 유형의 정보를 탐색 및 분석하고 여러 고객 마이크로 세그먼트에서 알고리즘을 실행함으로써 증강 분석을 사용하여 고객 행동을 예측하고 고객 평생 가치를 계산할 수 있습니다. 또한 다양한 플랫폼과 소셜 미디어 네트워크에서 캠페인을 강화하고 조정하기 위한 강력한 도구입니다.

21. 항공사: 노선, 공항 실적 및 항공기 유지 보수 요구 사항별 비행 통계로 드릴다운

데이터 분석은 항공 산업도 변화시키 고 있습니다. 항공권 구매, 좌석 선택, 수하물, 탑승, 지상 운송 등을 포함한 비행 전부터 비행 후 운영에 이르기까지 항공사 분석을 통해 조직은 고객의 선호도를 이해하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 또한 항공사는 예측 분석을 사용하여 항공권 가격을 설정하고 항공기 유지 보수 문제 및 요구 사항을 결정할 수 있습니다.

22. 환대: 호텔의 수익, 점유율 및 수익성 향상

지난 20년 동안 기술의 발전은 여행 산업에서 수많은 혁신과 혼란을 주도했습니다. 호텔은 고객으로부터 수집한 데이터를 이해하고 해당 데이터를 귀중한 통찰력으로 전환하여 수익을 늘리기 위해 분석을 사용하기 시작했습니다. 예를 들어 접객업 회사는 고객의 요구와 선호도를 더 잘 예측하고 충족하기 위해 예측 분석을 배포하기 시작했으며, 그 결과 특정 숙박일의 손님 수를 예측하여 점유율을 극대화했습니다.

환대 산업의 분석은 수익 관리, 마케팅 캠페인의 효율성 개선, 경쟁업체 정찰 등에도 도움이 됩니다. 이미 데이터의 힘을 활용하기 시작한 호텔은 고객 경험을 개선하고, 운영 효율성을 높이고, 가격 및 상업적 결정을 최적화하여 지속적인 경쟁 우위를 확보할 수 있는 상당한 기회를 봅니다.

23. 일기 예보 : 정확성이 중요합니다

일기 예보의 분석은 특히 온도, 습도, 토지 및 바람과 같은 대기 조건의 현재 상태에 대한 데이터를 축적하고 대기 프로세스를 통해 예상되는 날씨를 결정하는 데 도움이 됩니다. 날씨는 다양한 산업과 사용 사례의 판매 및 운영에 영향을 미칩니다. 이러한 방식으로 일기 예보 회사는 신뢰할 수 있는 예보를 제공하여 예를 들어 기업이 농장 활동을 계획하거나 사람들이 그에 따라 휴가를 계획할 수 있도록 할 수 있습니다.

24. 농업: 농장 생산성에 영향을 줄 수 있는 대규모 데이터 세트에서 중요한 요소를 식별합니다.

드론 및 스마트 트랙터와 같은 커넥티드 농기구에서 데이터를 수집하는 IoT 장치에서 수집되는 농업 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 통찰력을 드러낼 수 있는 잠재력을 인식하는 농업 리더와 재배자들도 성장하고 있습니다. 농업 분석은 특히 농업이 생존 수단이고 사람들이 환경 및 기후 요인으로 어려움을 겪는 지역에서 실질적인 차이를 만들 수 있습니다. 이는 식량 수요, 기아 및 작물 수확량과 같은 농업 기반 문제를 해결하고, 식물 및 동물의 건강을 개선하며, 사려 깊고 지속 가능한 관행을 개발하는 데 도움이 됩니다.

25. 정부: 지능적으로 비용을 절감하고, 성과를 최적화하고, 공공 부문의 개혁을 추진합니다.

정부 역할은 수백만 명의 사람들에게 영향을 미치는 중요한 결정을 내리기 위해 매일 받는 많은 양의 데이터를 이해하고 모든 데이터를 이해하려고 노력해야 합니다. 내장된 정부 분석은 정부 기관이 공적 자금을 절약하고 범죄 및 보안 위협을 줄이며 비상 대응을 개선하는 등의 기회를 제공합니다.

26. 스포츠: 스포츠의 미래는 스포츠 분석의 손에 달려 있습니다.

예전에는 스포츠가 단순했습니다. 열심히 훈련하고 일하고, 플레이하고, 이기기 위해 경쟁하는 것입니다. 그러나 요즘에는 그것만으로는 충분하지 않습니다. 스포츠 분석은 스포츠 회사, 스포츠 팀 및 선수 모두를 돕기 위해 부상하고 있습니다. 스포츠 회사는 분석을 사용하여 마케팅 전략을 강화하여 상품 판매를 개선하고 팬층을 늘릴 수 있습니다. 스포츠 팀과 코치는 데이터를 통해 각 선수의 경기력을 평가하고 개인/팀 경기력 향상에 필요한 영입을 평가할 수 있습니다.

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