데이터 검색

데이터 검색이란 무엇입니까?

오늘날 모든 기업은 고객, 공급업체, 시장 등에 대한 엄청난 양의 데이터를 수집합니다. 데이터는 모든 곳에서 흐르고 결과적으로 의사 결정권자는 데이터에 빠져들고 있습니다. 그들은 데이터에 숨겨진 인사이트를 발견해야 합니다.

데이터 검색은 비즈니스 인텔리전스 기술과 관련된 용어입니다. 데이터를 시각적으로 탐색하거나 안내된 고급 분석을 적용하여 패턴 및 이상값을 감지하기 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 평가하는 사용자 중심 프로세스입니다.

데이터 검색은 관련 데이터 통찰력을 드러내고 이러한 통찰력을 이해하기 쉬운 방식으로 비즈니스 사용자에게 전달하여 궁극적으로 모든 비즈니스 프로세스를 개선하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어 BI를 사용하면 다양한 방식으로 데이터를 탐색할 수 있습니다. 지역, 제품 유형 등. 이렇게 하면 몇 초 만에 실행 가능한 통찰력에 액세스할 수 있습니다. 시각적 데이터 검색 도구는 기술 지식이 없는 사용자도 프로세스를 직관적이고 쉽게 만들어 모든 사람이 이러한 검색에 대응하여 신속하고 데이터 중심적인 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

데이터 검색 정의란 무엇입니까

데이터 검색이 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 검색은 기업에 데이터를 분석하고 손실되었을 수 있는 숨겨진 통찰력을 발견할 수 있는 도구, 지식 및 기능을 제공합니다. 그러나 그 중요성은 더 넓습니다. 비즈니스를 위한 데이터 검색의 이점은 다음과 같습니다.

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데이터 검색 범주

세 가지 주요 데이터 검색 범주는 다음과 같습니다.

데이터 준비- 데이터 준비 범주는 통계적 기술을 사용하여 서로 다른 소스의 구조화되지 않은 원시 데이터를 병합한 다음 데이터에서 노이즈를 정리, 변환 및 제거하여 품질이 일관되고 서식이 사용 가능하도록 합니다.

데이터 시각화–데이터 시각화는 원시 데이터를 시각적 표현으로 바꾸는 프로세스입니다. 일반적으로 이러한 시각화는 차트 및 그래프 형식입니다. 데이터 시각화는 분석 교육을 받지 않았거나 일반적으로 숫자에 능숙한 사람들도 데이터를 더 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 빅데이터를 분석하고 기계 학습 및 예측 분석 결과를 표시하는 데 중요한 프로세스입니다.

고급 분석– 이 데이터 검색 범주는 기술 통계와 시각적 요소를 결합하여 비즈니스 데이터의 전체 그림을 그립니다. 기술 통계는 데이터를 이해하기 쉽고 기업이 보다 스마트하고 사실에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되는 간단하고 이해하기 쉬운 보고서로 구성, 요약 및 분류합니다.

데이터 검색 작동 방식

관리되는 데이터 검색이란 무엇입니까?

데이터 거버넌스와 데이터 검색은 함께 진행됩니다. GDD(통제 데이터 검색)는 다른 사용자가 데이터에 액세스하기 전에 데이터 무결성과 보안을 보장하기 위해 관리 부서(일반적으로 IT)에서 중앙 집중화, 보안, 배포 및 관리하는 정보/데이터입니다. 데이터 관리 및 보안에 대한 IT 기반 요구 사항을 충족하는 동시에 비즈니스 사용자를 위한 손쉬운 데이터 전달에 필요한 엔터프라이즈 기능을 제공합니다.

데이터 검색으로 어떤 문제를 해결할 수 있습니까?

의료 산업에서 환자 치료 향상

의료 산업은 데이터 검색과 같은 BI 트렌드를 최대한 활용하고 있습니다. 의료 분석은 일상적인 상황에서 유용하고 가치가 있습니다. 예를 들어 의료 및 의료 기관의 품질을 모니터링하고 더 나은 치료 방법을 제공할 수 있습니다. 의료 분야의 예측 분석을 통해 훨씬 더 많은 것을 달성할 수 있습니다. 새로운 치료법을 연구 및 발견할 수 있고, 전반적인 의료 비용을 절감할 수 있으며, 인적 오류를 최소화하고, 개인화된 치료법을 처방할 수 있습니다.

소매 산업의 매출 예측 및 이익 극대화

소매 비즈니스에 분석 및 데이터 검색의 가치를 제공하면 많은 기회의 문이 열립니다. 이러한 도구를 활용하여 추세 및 판매를 예측할 수 있으므로 귀하의 관심사에 가장 적합한 방향으로 가격 책정 및 마케팅 전략을 설정할 수 있습니다. 소매 분석을 사용하면 경쟁업체의 가격, 잠재 고객 행동 등을 추적할 수 있으므로 수익을 극대화하고 더 많이 판매하기 위해 가격을 언제 얼마나 높이거나 낮출 수 있는지 알 수 있습니다.

금융 산업에서 고객 유지 및 고객 가치 향상

분석 및 데이터 검색 도구는 금융 서비스 제공업체에 고객에 대해 자세히 알아보고 이러한 인사이트에 따라 조치를 취할 수 있는 무수한 기회를 제공합니다. 예를 들어, 데이터 검색 도구는 특정 고객이 어떤 제품과 서비스를 사용하고 있는지 파악한 다음 이러한 통찰력을 기반으로 고객의 라이프사이클 상태 및 기타 요인(예: 그가 교차 솔루션에 적합한 후보인지 여부)을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제품을 판매하거나 상향 판매합니다. 재무 분석은 데이터 기반 통찰력을 생성하고 기업이 보다 현명하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

데이터 검색 도구에서 무엇을 찾아야 합니까?

현재 독립 실행형 애플리케이션 또는 임베디드 분석 솔루션으로 존재하는 데이터 검색 도구가 있습니다. 두 가지 유형의 데이터 검색 도구는 기존 BI 도구 및 기능을 개선하기 위해 구축되었습니다. 그러나 그들은 모두 기능이 다양합니다.

앞서 언급했듯이 데이터 준비, 데이터 시각화 및 고급 분석의 세 가지 주요 데이터 검색 단계가 있습니다. 협력하기로 결정한 도구는 이러한 세 가지 중요한 단계에 대한 기반을 제공해야 하며, 이는 데이터 검색 도구에서 최소한 찾아야 할 사항입니다. 그 밖에 찾아야 할 사항은 다음과 같습니다.

사용하기 쉽고 분석을 이해하기 쉬운 현대적이고 직관적이며 빠른 솔루션은 모든 최신 SaaS 애플리케이션에 매우 중요합니다. 이미 시대에 뒤떨어져 사용자의 워크플로를 더 복잡하게 만드는 솔루션에 투자하고 싶지 않을 것입니다. 임베디드 분석과 같은 최신 분석 애플리케이션을 사용하면 기술 지식이 없는 사용자가 셀프 서비스 및 최신 아키텍처 기능을 제공하여 데이터를 직접 관리하고 작업할 수 있습니다. 이러한 종류의 솔루션은 강력한 기능과 고급 분석 기능을 제공하여 사용자가 워크플로우 맥락에서 귀중한 통찰력을 드러내고 영향을 미치는 순간에 조치를 취할 수 있도록 합니다.

풍부한 데이터 시각화 옵션 라이브러리– 수백 행의 숫자가 포함된 스프레드시트는 데이터 분석 교육을 받지 않은 사람에게는 무섭게 보일 수 있습니다. 그러나 그 사람이 그래프, 차트 또는 다른 시각적 데이터 표현을 보면 데이터가 말하려는 내용을 쉽게 이해하고 여기에서 중요한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 우수한 분석 공급업체는 열, 선 또는 콤보와 같은 풍부한 차트 라이브러리를 트리맵 또는 지리 공간 매핑과 같은 고급 차트에 제공합니다. 다양한 시각화 중에서 선택할 수 있는 옵션이 있으면 모든 차트 유형이 모든 상황에 적합한 것은 아니므로 데이터를 더 잘 표현하고 이해하는 데 도움이 됩니다.

증강 분석– 두 가지 최고의 분석 기술인 머신 러닝과 AI로 구동 되는 증강 분석을 통해 사용자는 대화 언어를 사용하여 데이터를 탐색하여 질문을 하고 자동으로 통찰력을 생성할 수 있습니다. 최고의 장점 중 하나는 증강 데이터 준비입니다. AI/ML 자동화를 사용하여 여러 데이터 소스에서 데이터를 더 빠르게 가져옴으로써 알고리즘은 수동 프로세스를 대체하고 데이터 준비 프로세스를 짧은 시간 내에 자동화합니다. 이는 데이터 과학자의 시간과 에너지를 45% 절약하는 동시에 생산성과 효율성을 향상시킵니다.

모바일 친화적이어야 합니다. 중요한 회사 통찰력을 손끝에서 얻는 것이 모바일 BI의 가장 중요한 이점입니다. 결정을 내려야 하거나 조치를 취해야 할 때 모바일 BI를 사용하면 사용자에게 최신 통찰력을 제공하여 언제 어디서나 휴대폰의 데이터에 액세스하고 조치를 취할 수 있습니다.

데이터 카탈로그–데이터 카탈로그는 데이터 관리 및 검색 도구와 결합된 메타데이터를 사용하여 기업이 데이터를 관리하고 거버넌스 또는 비즈니스 목적을 위해 데이터를 검색, 이해 및 신뢰하도록 돕습니다. 사용 가능한 메타데이터 덕분에 데이터 카탈로그를 통해 사용자는 데이터 검색 프로세스를 최대 5배까지 가속화할 수 있습니다. 또한 데이터 카탈로그에는 저장하고 있다는 사실조차 알지 못하는 고객에 대한 민감한 데이터를 검색할 수 있는 기능이 있습니다. 이는 GDPR 및 기타 데이터 보호 규정에 매우 유용합니다.

기존 소프트웨어에 데이터 검색을 포함하면 비즈니스 작동 방식이 바뀌고 데이터를 영원히 활용하게 됩니다. 오늘날 다양한 산업 분야의 많은 기업은 이미 더 우수하고 빠르며 스마트한 데이터 준비를 향한 발걸음을 내디뎠습니다. 아직 시작하지 않았다면 지금 시작하여 비즈니스가 팀과 부서 전체에서 실시간 데이터 기반 의사 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하고 궁극적으로 수익을 늘릴 수 있도록 하십시오.