데이터 과학 및 웹 개발: 뉴에이지 혁명
게시 됨: 2018-10-22저명한 비즈니스 거물은 자신이 말하는 내용을 확실히 알고 있었습니다. 마케팅 및 광고 캠페인의 혜택을 누릴 때 이보다 더 진실한 말을 하는 경우는 거의 없었기 때문입니다.
영리한 마케터는 최고의 기술 도구와 데이터 기반 시장 조사 결과를 솜씨 좋게 결합하여 거래를 위한 멋진 캠페인을 구성합니다.
뷔페의 책에서 잎을 떼면 코카콜라, 나이키, 스타벅스의 광고 캠페인은 전세계적으로 어필합니다. 이러한 각 산업의 마케팅 팀은 적절한 연구에서 수집한 통찰력 있는 데이터와 최고의 마케팅 관행을 혼합하기 위해 끊임없이 노력합니다. 그러나 언급된 비즈니스 캠페인의 엄청난 성공에 대한 많은 공로는 데이터 과학이 우리에게 제공하는 풍부한 리소스가 있어야 합니다.
웹 개발과 데이터 과학 모두 귀하의 광고 전략에서 중요한 역할을 하고 있으며 데이터 기반 웹 개발 캠페인에 투자하는 것이 좋습니다. 이 게시물은 데이터 과학의 복잡성과 웹 개발과의 융합 지점을 안내하며 특히 현재의 새로운 트렌드에 중점을 둡니다.
오래전 누군가가 나무를 심었기 때문에 오늘 누군가가 그늘에 앉아 있습니다.
데이터 과학과 웹 개발의 융합
대부분의 웹 개발자는 마케팅 계획에 맞추기에는 너무 복잡해질 수 있다고 생각하기 때문에 디자인에 데이터를 사용하는 아이디어에 익숙하지 않습니다. 그러나 우리가 디지털 시대로 발전함에 따라 웹 개발자는 참여에 실패하지 않는 데이터 중심의 경외심을 불러일으키는 디자인을 만드는 책임을 져야 합니다.
데이터 과학은 다음으로 큰 화두로 떠올랐고 웹 개발 분야에서도 그 존재감을 드러내고 있습니다. 따라서 웹 개발자가 데이터 과학이 생성하는 효과적인 결과를 스스로 교육해야 할 필요성이 절실합니다. 다음은 데이터 과학과 웹 개발 사이의 몇 가지 수렴점이며, 다양한 방식으로 데이터 사이언스가 현대에 없어서는 안될 도구 중 하나가 되었습니다.
데이터 프레젠테이션 개선
타겟 고객에 대한 통찰력 있는 데이터로 수행하는 작업은 얼마나 많은 사람들이 웹사이트를 정기적으로 방문할 가능성이 있는지를 직접적으로 결정합니다. 데이터를 해석하고 사용하는 방법을 아는 것은 현 시대의 웹 개발자에게 두 번째가 되어야 합니다. 고객에게 매력적인 방식으로 데이터를 제시하면 회사에 더 많은 비즈니스를 가져올 수 있기 때문입니다. "기술자들이 말하는 데이터 중심 디자인을 웹사이트에 만들면 수익에서 높은 점수를 얻을 수 있을 것입니다."라고 논문 제공자와 협력하는 마케팅 전문가인 마사 로버츠(Martha Roberts)는 말합니다.
한 차원 높은 UX
UX를 완전히 새로운 수준으로 향상시키는 데이터 과학을 통해 개발자는 보다 인터랙티브한 디자인을 가져올 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 데이터 과학의 발전 덕분에 웹 개발자가 액세스할 수 있는 소비자 데이터에 따라 정보를 제공하고 메시지를 전달하는 경우에도 마찬가지입니다. 실제로 데이터 과학 통찰력을 통해 특정 웹 개발 기능을 자동화하는 것도 가능합니다.
웹 개발을 위한 융합 도구
웹 개발에는 이미 더 똑똑하고 더 나은 디자인을 만드는 데 도움이 되는 도구가 있습니다. 그러나 데이터 과학 도구는 웹 개발자에게도 유용할 수 있습니다. 그들은 Dygraphs, Raw, Tableau, Timeline 및 Modest Maps와 같은 데이터 시각화 도구를 능숙하게 사용하여 매력적인 방식으로 데이터를 매핑할 수 있습니다. Crazy Egg 및 Clicktale과 같은 분석 보조 도구에는 웹사이트 최적화에 대한 다양한 이야기가 있으므로 웹 개발자도 이들과 친구가 되어야 합니다.
문제 식별 및 솔루션 제안
CTA에 적합한 색상을 사용하고 있습니까? 배경 이미지나 제품 설명이 사용자의 관심을 끌 수 있습니까? 요전에 선택한 새 글꼴에 대한 고객의 반응은 어떻습니까? 데이터 과학 도구는 이러한 모든 질문에 대한 답을 제시할 수 있으며 웹 개발 및 디자인 문제를 해결하는 동시에 고객의 요구 사항을 적절하게 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.
웹 개발 혁신: 데이터 과학이 방정식에서 차지하는 방식
데이터 과학은 많이 사용하고 있으며 웹 개발은 완전히 개편할 수 있는 힘을 가진 디지털 마케팅의 한 분파에 불과합니다. 자동화와 기계 학습은 웹 개발에서 점차 그 존재감을 드러내고 있습니다. 프로그래머가 코드를 완성하는 데 몇 시간을 소비해야 했던 시대는 지났습니다. 가까운 장래에 봇이 관련 코드를 기계에 입력하고 이를 각각의 데이터 기반 솔루션과 일치시켜 마케팅 및 광고 캠페인을 통해 사용자에게 도달하게 될 것입니다.
자동화를 위한 고급 웹 개발자의 시대가 끝날 때 실제로 울릴 수 있습니다. 이 시점부터 진행하는 가장 좋은 방법은 기술을 업그레이드하고 데이터 과학 및 웹 개발에서의 데이터 과학 사용에 대해 배우는 것입니다. 더 나은 도구를 제공하고 통찰력 있는 제안을 제공함으로써 웹 개발 영역을 점진적으로 변화시키는 방법이 있습니다.
소프트웨어 생산 강화
이전에는 웹 개발자가 페이지 레이아웃이나 메뉴 세부 정보를 디자인하기 위해 자신의 창의성과 상식을 사용했습니다. 그러나 데이터 과학은 작업을 훨씬 더 복잡하게 만듭니다(하지만 재미있고 효과적임). 현대의 웹 개발자는 경쟁사 앱이나 웹사이트의 메뉴 세부 사항이나 페이지 레이아웃을 파악한 다음 사용자에게 가장 호소력 있는 것이 무엇인지 생각해야 합니다. 따라서 데이터 과학은 여러 웹 개발 기능과 결정을 추진하고 증가하는 소비자 요구를 충족하는 더 우수하고 빠른 소프트웨어 솔루션의 생산을 강화할 수 있습니다.
향상된 개인화를 위한 길 만들기
우리가 AI를 지원하는 미래로 나아가면서 개인화는 더 많은 수익을 올릴 수 있는 최고의 목표 중 하나로 남아 있습니다. 당신의 스마트폰은 당신의 소비 습관과 쇼핑할 때 선호하는 웹사이트에 대해 직계 가족보다 훨씬 더 많이 알고 있을 것이며, 이는 광고를 개인화하기 위해 그 데이터를 활용할 수 있는 방법을 보여주는 데 많은 도움이 됩니다. 특정 사용자에 대해 수집된 모든 데이터를 전송하고 이들에게 호소하는 개인화된 광고 구조를 만드는 것은 하루 더 많은 수익을 올릴 수 있는 확실한 방법입니다. 따라서 웹 개발자는 미래 지향적인 마케팅 접근 방식을 찾을 때 이 요소를 염두에 두어야 합니다.
자동 업데이트의 시대
데이터 과학은 업데이트를 더 이상 시스템에 수동으로 관리할 필요가 없는 시대로 이끌었습니다. 머신 러닝은 특정 앱의 사용자가 생성한 데이터를 쉽게 컴파일하고 때가 되면 버전 업그레이드를 제공할 수 있습니다. AI와 머신 러닝 기능은 현대의 거의 모든 스마트폰에 존재합니다.
따라서 데이터 과학 기반 업데이트는 우리가 매일 사용하는 거의 모든 애플리케이션에 대해 완전히 자동화될 것입니다. 이는 앱이 사용자의 행동을 학습하고 사용자의 요구에 더 잘 맞도록 조정하는 것과 거의 유사합니다. 앱은 우리의 삶을 더 효율적이고 매끄럽게 만들기 위한 유일한 목적으로 개발되었기 때문에 자동 업데이트는 앱이 항상 서비스를 받을 수 있도록 하는 좋은 방법이 될 수 있습니다.
웹 개발 기술 세트 개선
이것은 수업 시간에 코딩을 기피한 모든 웹 개발자에게 큰 타격이 될 것입니다. 데이터 과학에 대한 기본 감각을 개발하고 Google Analytics 및 Crazy Egg와 같은 도구를 사용하는 방법을 배우는 것은 웹 개발 업계에서 앞으로 일어날 일의 시작일 뿐입니다. 자동화가 웹 개발에서 반복적인 작업의 많은 부분을 차지함에 따라 앞으로 몇 년 동안 보다 숙련되고 다양한 웹 개발자에 대한 필요성이 점차 증가할 것입니다.
따라서 웹 개발자는 데이터 과학 도구에 대한 사전 지식, 데이터를 해석할 수 있는 방법 및 모든 소비자에게 호소하는 사용자 친화적인 웹 사이트 또는 응용 프로그램을 만들기 위해 이를 사용할 수 있는 다양한 방법에 대한 사전 지식을 얻는 것이 필수적입니다. 따라서 업스킬링은 웹 개발자가 업계에서 경쟁자보다 앞서고 싶다면 염두에 두어야 하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다.
생산성 및 디지털 비서 고려
데이터를 이해하는 것이 최소한의 운영 요구 사항이 되려고 하므로 데이터 과학의 기초를 모르면 생산성 규모가 큰 타격을 입을 수 있습니다. 우리의 선호도와 구매 습관을 기억하는 앱을 개발하는 것이 지금 대세이며, AI를 통해 시스템에 올바른 종류의 데이터가 공급되면서 동일한 데이터를 개발하는 것이 웹 개발자에게 진정한 도전이 되었습니다.
또한 디자인 및 개발 기능을 작업하는 동안 코딩 부분을 도와줄 나만의 디지털 비서를 얻을 수 있어 앱을 클라이언트에게 더욱 유용하게 만들 수 있습니다. 데이터 과학은 작업 일정에 다방면의 영향을 미칠 수 있습니다. 디지털 비서의 도움으로 더 많은 통찰력으로 더 짧은 시간에 작업을 완료하고 미루는 것을 방지할 수 있기 때문입니다.
데이터 기반 웹 개발의 영향 예측
요즘 방문하는 모든 웹사이트와 스마트폰에 계속 설치하는 앱은 쿠키를 사용하여 필요한 정보를 저장합니다. 따라서 데이터 과학이 웹 개발에 가져오는 변화는 소비자뿐만 아니라 개발자에게도 영향을 미칩니다. 개발자는 웹 동작과 관련하여 시스템에 저장된 데이터의 이점을 누릴 수 있으므로 선호하는 디자인 모드와 응용 프로그램이 개발자의 요구에 가장 적합하도록 사용자 정의할 수 있습니다.
개발자가 응용 프로그램을 만들거나 웹 페이지를 디자인하는 동안 참조할 수 있는 고유한 구매자 페르소나를 가진 대규모 데이터베이스의 일부인 고객을 위한 앱과 웹 사이트를 개발하는 경우에도 마찬가지입니다. 따라서 데이터 과학은 AI의 예측 분석 기능을 사용하여 웹 개발을 돕기 위해 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.
이별의 말
인상적인 선견지명과 개선된 UX는 웹 개발에 데이터 과학을 도입하는 이점 중 일부일 뿐입니다. 우리는 IoT를 중심으로 기술의 진보적인 시대로 나아가고 있으며 웹 개발자가 앉아서 데이터 과학이 제공하는 풍부한 리소스에 주목해야 할 때가 되었습니다. 따라서 사용자를 위한 보다 원활한 앱 및 웹 경험을 위해 보다 매력적인 디자인 형식과 개선된 소프트웨어 기능을 개발하는 현대 웹 개발자는 모두 데이터 중심의 작업 패턴으로 이동해야 합니다. 현대 웹 개발자라면 기술을 업데이트하고 데이터 과학에 대해 한두 가지를 배우면 업계의 변화하는 시대에 스타일리시하게 대처할 수 있습니다!