빅 데이터의 출처: 어디에서 오는가?

빅 데이터는 오늘날의 글로벌 기업 세계에서 사용되는 대규모 풀에 데이터가 축적되는 것을 가리키는 포괄적인 용어입니다. 기업에서 수집한 조직화, 반정형 및 비정형 데이터의 모음입니다.

빅 데이터에는 데이터 저장 및 처리 솔루션이 필요합니다. 결과적으로 이러한 시스템은 많은 데이터 관리 아키텍처의 필수 구성 요소입니다. 또한 빅 데이터 분석 및 애플리케이션 플랫폼을 지원하는 도구와 함께 자주 사용됩니다.

2001년 세계적으로 유명한 분석가인 Doug Laney는 빅 데이터의 3가지 핵심 요소인 3V를 확인했습니다. 그들은:

• 용량
• 속도
• 다양성

현재 빅데이터는 '가치'와 무결성이라는 용어로 확장되었습니다.

기업이 필요로 하는 빅데이터의 양은 특정 데이터의 양을 합산하지 않습니다. 그러나 페타바이트, 테라바이트 또는 엑사바이트를 사용하여 수량화됩니다. 이 측정 단위는 시간이 지남에 따라 수집된 대규모 빅 데이터 풀을 고려합니다.

빅 데이터의 중요성

기업은 분석 중에 고객 서비스, 마케팅, 영업, 팀 관리 및 기타 여러 일상적인 운영을 개선하기 위해 빅 데이터에 의존합니다. 그들은 빅 데이터에 의존하여 선구적인 제품과 솔루션을 혁신합니다. 빅 데이터는 실질적인 결과를 제공할 수 있는 정보에 입각한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 핵심입니다. 브랜드는 빅 데이터로 수익과 ROI를 높이는 동시에 각 부문에서 시장 리더로 자리매김하는 것을 목표로 합니다.

따라서 빅 데이터는 아직 빅 데이터를 사용하지 않는 경쟁업체보다 기업에 경쟁 우위를 제공합니다.

빅 데이터가 기업에 도움이 되는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 기업이 광고 및 마케팅 전략/캠페인을 개선할 수 있도록 지원합니다.
• 소비자 참여를 개선하고 전환율을 이끌어냅니다.
• 기업 구매자, 고객 및 시장의 변화하는 행동을 연구하는 데 도움이 됩니다.
• 시장과 고객의 요구 사항에 보다 신속하게 대응하십시오.

의료 연구자들도 빅데이터를 활용해 질병의 위험인자와 증상을 파악하고 있다. 의사들은 또한 질병 진단 및 치료 프레임워크를 개선하기 위해 빅 데이터에 크게 의존합니다. 또한 소셜 미디어 사이트, 설문 조사, 디지털 건강 기록 및 기타 정부 기관 소스의 데이터에 의존합니다.

빅 데이터의 주요 소스:

빅 데이터의 상당 부분은 다음 세 가지 기본 리소스에서 생성됩니다.

• 머신 데이터
• 소셜 데이터 및
• 거래 데이터.

이 외에도 기업은 직접 고객 참여를 통해 내부적으로 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 일반적으로 회사의 방화벽에 저장됩니다. 그런 다음 외부에서 관리 및 분석 시스템으로 가져옵니다.

빅 데이터 소스에 대해 고려해야 할 또 다른 중요한 요소는 구조화 또는 비구조화 여부입니다. 비정형 데이터에는 사전 정의된 저장 및 관리 모델이 없습니다. 따라서 비정형 데이터에서 의미를 추출하고 비즈니스에 사용할 수 있도록 하려면 훨씬 더 많은 리소스가 필요합니다.

이제 빅 데이터의 세 가지 주요 소스를 살펴보겠습니다.

1. 머신 데이터

머신 데이터는 특정 이벤트 또는 고정된 일정에 대한 응답으로 자동 생성됩니다. 이는 모든 정보가 스마트 센서, SIEM 로그, 의료 기기 및 웨어러블, 도로 카메라, IoT 기기, 위성, 데스크탑, 휴대폰, 산업 기계 등과 같은 여러 소스에서 개발되었음을 의미합니다. 이러한 소스를 통해 기업은 소비자 행동을 추적할 수 있습니다. 기계 소스에서 추출한 데이터는 시장의 변화하는 외부 환경과 함께 기하급수적으로 증가합니다. 이러한 유형의 데이터를 기록하는 센서는 다음과 같습니다.

보다 광범위한 맥락에서 머신 데이터는 서버, 사용자 애플리케이션, 웹사이트, 클라우드 프로그램 등에 의해 휘젓는 정보도 포함합니다.

2. 소셜 데이터

Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In 등에서 공유되는 트윗, 리트윗, 좋아요, 동영상 업로드 및 댓글을 통해 소셜 미디어 플랫폼에서 파생됩니다. 소셜 미디어 플랫폼과 온라인 채널을 통해 생성된 광범위한 데이터는 브랜드-고객 상호작용의 각각의 중요한 측면.

소셜 미디어 데이터는 들불처럼 퍼지고 광범위한 청중 기반에 도달합니다. 고객 행동, 제품 및 서비스에 대한 감정에 관한 중요한 통찰력을 측정합니다. 이것이 소셜 미디어 채널을 활용하는 브랜드가 온라인 인구 통계와 강력한 관계를 구축할 수 있는 이유입니다. 기업은 이 데이터를 활용하여 목표 시장과 고객 기반을 이해할 수 있습니다. 이것은 필연적으로 의사 결정 프로세스를 향상시킵니다.

3. 거래 데이터

이름에서 알 수 있듯이 거래 데이터는 다양한 판매 시점에서 온라인 및 오프라인 거래를 통해 수집된 정보입니다. 데이터에는 거래 시간, 위치, 구매한 제품, 제품 가격, 지불 방법, 사용된 할인/쿠폰 및 거래와 관련된 기타 관련 수량화 정보와 같은 중요한 세부 정보가 포함됩니다.

거래 데이터의 출처는 다음과 같습니다.

• 지불 주문
• 송장
• 보관 기록 및
• 전자 영수증

트랜잭션 데이터는 비즈니스 인텔리전스의 핵심 소스입니다. 트랜잭션 데이터의 고유한 특성은 시간 인쇄입니다. 모든 트랜잭션 데이터에는 시간 인쇄가 포함되므로 시간에 민감하고 변동성이 높습니다. 간단히 말해서, 트랜잭션 데이터는 적시에 사용되지 않으면 신뢰성과 중요성을 잃게 됩니다. 따라서 거래 데이터를 신속하게 활용하는 기업이 시장에서 우위를 점할 수 있습니다.

그러나 트랜잭션 데이터는 데이터를 처리, 분석 및 해석하고 관리하기 위해 별도의 전문가 집합이 필요합니다. 더욱이 이러한 유형의 데이터는 대부분의 비즈니스에서 해석하기가 가장 어렵습니다.

빅 데이터 분석은 어떻게 작동합니까?

기업은 빅 데이터에서 관련성 있고 유효한 통찰력을 추출하기 위해 분석 애플리케이션을 해결하고 데이터 과학자와 파트너 관계를 맺고 다른 데이터 분석가와 협력해야 합니다. 또한 사용 가능한 모든 데이터에 대한 이해도가 높아야 합니다. 마지막으로 분석 팀은 데이터에서 추출하려는 내용도 명확히 해야 합니다.

팀은 다음을 처리해야 합니다.

• 클렌징,
• 프로파일링,
• 변환,
• 데이터 세트의 유효성 검사.

이것은 데이터 분석에서 취한 가장 중요한 초기 단계 중 일부입니다.

모든 빅 데이터가 준비되고 해석을 위해 수집되면 고급 데이터 과학 및 분석 분야의 조합이 다양한 기계 학습 도구를 통해 적용됩니다. 이는 비즈니스 성장과 발전으로 이어지는 결과를 생성하는 데 도움이 될 것입니다.

빅 데이터 분석에 이상적인 몇 가지 추가 단계는 다음과 같습니다.

• 데이터의 딥 러닝 파생물
• 데이터 수집
• 스트리밍 분석
• 예측 모델링
• 통계 분석
• 텍스트 마이닝

또한 빅 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 사용되는 다양한 분석 분기가 있습니다. 이러한 분석 모델은 다음과 같습니다.

1. 마케팅 분석

브랜드의 마케팅 캠페인, 판촉 제안 및 기타 소비자 지원을 개선하는 데 유용한 정보를 제공합니다.

2. 비교분석

고객 행동 메트릭을 조사하고 고객과의 실시간 참여를 가능하게 하여 기업이 브랜드, 제품, 서비스 및 비즈니스 성과를 경쟁업체와 비교할 수 있도록 합니다. 이 분석에는 다음 유형의 데이터가 필요합니다.

• 인구통계학적 데이터
• 거래 데이터
• 웹 행동 데이터
• 설문조사, 피드백 양식 등의 소비자 텍스트 데이터

초보자이고 빅 데이터에 대한 전문 지식을 얻고 싶다면 빅 데이터 과정을 확인하십시오.

3. 감정 분석

특정 제품이나 서비스에 대한 고객 피드백, 고객 만족도, 이러한 영역에서 개선해야 할 사항에 중점을 둡니다.

4. 소셜 미디어 분석

. 이 분석은 특정 서비스나 제품에 대한 선택과 선호도와 관련하여 소셜 미디어 플랫폼에 대한 사람들의 반응에 관한 것입니다. 이 분석은 기업이 가능한 문제를 식별하고 모든 마케팅 캠페인에 대한 올바른 대상을 타겟팅하는 데 도움이 됩니다.

기업은 빅 데이터에서 가치 있는 통찰력을 추출하기 위해 무엇을 해야 합니까?

실제 비즈니스 가치는 실행 가능한 통찰력을 생성하는 빅 데이터의 용량에서 추출됩니다. 기업은 분석을 위한 응집력 있고 종합적이며 지속 가능한 전략을 개발하는 것을 목표로 해야 합니다. 또한 직원과 비즈니스 개발을 지원하는 결정을 통해 업계에서 자신을 차별화하는 데 집중해야 합니다.

빅 데이터 분석은 리소스와 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 가장 앞선 기술을 보유하고 있음에도 불구하고 기업은 숙련되고 자격을 갖춘 빅데이터 전문가로 인해 빅데이터 분석에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 따라서 성장 지향적인 통찰력을 제공할 수 있는 전문가를 고용해야 합니다. 여기에서 차이를 만들 수 있습니다. 유능한 빅 데이터 기술과 지식을 습득하면 모든 조직의 소중한 자산이 될 수 있습니다.

전문 인증 과정은 기술을 향상시키는 훌륭한 방법입니다. 예를 들어, upGrad의 소프트웨어 개발 이그 제 큐 티브 PG 프로그램 – 빅 데이터 전문화는 학습자가 업계 관련 기술을 습득할 수 있도록 업계 전문가가 특별히 선별했습니다. 이 13개월 과정에서 학생들은 PySpark를 사용한 데이터 처리, 데이터 웨어하우징, 실시간 처리, 클라우드에서의 빅 데이터 처리를 배웁니다. 뿐만 아니라 산업 프로젝트 및 과제도 수행합니다.

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결론

빅 데이터는 현대 산업에서 비즈니스의 중추입니다. 빅 데이터 분석은 기업이 현재와 미래를 위한 성장 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 시장 그래프와 고객 요구 사항을 연구하는 데 중추적인 역할을 합니다.

빅 데이터의 근본적인 역학은 더 이상 데이터 참여만을 고려하는 것이 아닙니다. 더 큰 그림은 보다 광범위하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻기 위해 향후 몇 년 동안 데이터 생산량을 늘릴 수 있는 신뢰할 수 있는 방법을 식별하는 것입니다.