Big Data (빅 데이터), 단순히 직역하면 "많은 데이터" 라고 할 수 있습니다.
요즘 새로운 일을 한다거나 무언가를 개선하려고 할 때마다 "Big Data 해야한다.", "Big Data 필수다." 하는 말을 들어보셨을 겁니다. 많은 데이터, 도대체 그것이 무엇이길래 사람들이 이렇게 말을 하는 것일까요?
그냥 많은 데이터라는 뜻이 아닌 Big Data 가 무엇을 의미하는지, 근본이 무엇인지, 왜 중요한지, 어떤 분야에, 어떻게 활용하는지 등등 Big Data 에 대해 알아가 보도록 하겠습니다.
이번 시간에는 Big Data 활용 방법에 대해 이어서 추가적으로 알아가보도록 하겠습니다.
목차
데이터 분석 활용 방법
먼저 데이터 분석에는 다양한 도구와 소프트웨어가 필요합니다. 가장 대표적인 도구와 소프트웨어를 소개하겠습니다.
첫째로, 다들 알고 계시는 엑셀 입니다. 엑셀은 데이터 분석에 많이 사용되는 도구로써 사용하기 쉽고 간단한 함수와 분석 도구를 제공하여 데이터를 효과적으로 분석할 수 있습니다.
둘째로, R은 통계 분석 및 데이터 시각화에 주로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. R은 다양한 데이터 분석 패키지를 제공하여 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
셋째로, 파이썬은 데이터 분석을 위한 강력한 프로그래밍 언어입니다. 파이썬은 다양한 라이브러리와 패키지를 제공하여 데이터 처리 및 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
데이터 분석을 통한 신규 사업 발굴
데이터 분석을 통해 신규 사업 기회를 발굴하는 방법은 다양합니다. 어떤 데이터로 어떠한 결과를 도출했느냐에 따라 신규 사업에 접목시키는 방법이 다양해진다는 의미 입니다. 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다.
먼저 시장 조사 데이터를 분석하여 새로운 시장 동향을 파악할 수 있습니다. 시장의 트렌드, 소비자의 니즈 변화 등을 분석하여 새로운 제품 또는 서비스 아이디어를 도출할 수 있습니다. 시장 조사와 비슷하게 고객 데이터를 분석하여 새로운 시장 세그먼트를 찾을 수 있습니다. 고객의 특성, 선호도, 구매력 등을 분석하여 새로운 고객 그룹을 발견하고, 해당 그룹을 타겟으로 한 제품 또는 서비스를 개발할 수 있습니다. 그리고 결이 다른 하나로 경쟁사의 데이터를 분석하여 기업의 경쟁 우위를 파악할 수 있습니다. 경쟁사의 제품 라인업, 가격 정책, 서비스 품질 등을 분석하여 차별화된 제품 또는 서비스를 개발할 수 있습니다.
데이터 분석이 중요한 이유 3가지
첫째, 데이터 분석은 기업의 의사결정을 근거로 하는 중요한 도구입니다. 데이터를 분석하여 관련 통찰력을 얻을 수 있기 때문에 비즈니스 전략 수립에 있어서 필수적입니다. 데이터를 기반으로 한 의사결정은 주관적인 판단보다 객관적인 근거를 제공하므로 더욱 신뢰할 수 있습니다.
둘째, 데이터 분석은 시장 동향 파악과 고객 행동 예측에 도움을 줍니다. 시장의 트렌드를 파악하여 제품 또는 서비스의 방향성을 설정할 수 있으며, 고객의 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
셋째, 데이터 분석은 비즈니스 프로세스 개선에 활용될 수 있습니다. 데이터를 분석하여 비효율적인 부분을 개선하거나 자원을 효율적으로 할당함으로써 비즈니스의 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 분석 통한 비즈니스 문제 해결
데이터 분석을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 방법 역시 다양합니다.
문제의 원인을 파악하기 위해 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 매출이 감소하는 원인을 찾기 위해 매출 데이터와 관련 요인들을 분석하여 문제의 근본적인 원인을 찾을 수 있습니다.
그리고 예측 모델을 개발하여 문제를 예방할 수 있습니다. 과거 데이터를 분석하여 미래를 예측하는 모델을 개발하면, 문제가 발생하기 전에 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 재고 수요 예측 모델을 개발하여 재고 부족이나 과잉을 방지할 수 있습니다.
또한 A/B 테스트를 통해 문제 해결 방법을 검증할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 전략의 효과를 검증하기 위해 두 가지 다른 전략을 비교하여 어떤 전략이 더 효과적인지를 분석할 수 있습니다.
데이터 분석 프로세스 구축
데이터 분석이 중요한 사유에 대해서는 지금까지 말씀드렸습니다. 그렇다면 데이터 분석을 어떻게 만들어야 하는가? 데이터 분석 프로세스 구축은 어떻게 해야 하는지에 대해서 추가로 알아보겠습니다.
데이터 분석 프로세스 구축하기 위해서는 하기와 같은 단계를 거쳐야 합니다.
첫째로, 목표 설정 단계입니다. 분석의 목적과 목표를 명확하게 설정해야 합니다. 이를 통해 분석의 방향성을 제시하고 필요한 데이터를 정의할 수 있습니다.
둘째로, 데이터 수집 단계입니다. 필요한 데이터를 수집하고 정리하는 과정을 거쳐야 합니다. 데이터의 품질과 신뢰성은 분석 결과에 직결되므로 신중하게 수집하여야 합니다.
셋째로, 데이터 전처리 단계입니다. 수집한 데이터를 정제하여 분석 가능한 형태로 가공하는 과정입니다. 이 과정에서 누락된 데이터나 이상치 등을 처리하여 데이터의 품질을 높여야 합니다.
넷째로, 분석 모델 구축 단계입니다. 수집한 데이터를 분석하여 모델을 구축하고 결과를 도출하는 과정입니다. 이를 위해 적절한 통계적 기법이나 머신 러닝 알고리즘을 활용할 수 있습니다.
다섯째로, 결과 해석 및 의사결정 단계입니다. 분석 결과를 해석하여 의사결정에 활용해야 합니다. 이를 통해 비즈니스 전략을 수립하고 문제를 해결할 수 있습니다.
비즈니스 전략 결정
데이터 분석을 이용하여 비즈니스 전략을 결정하는 방법 역시 알아보도록 하겠습니다.
먼저 SWOT 분석을 활용할 수 있습니다. SWOT 분석은 기업의 강점, 약점, 기회, 위협을 분석하여 비즈니스 전략을 수립하는 도구입니다. 데이터를 분석하여 기업의 강점과 약점을 파악하고, 시장의 기회와 위협을 분석하여 전략을 결정할 수 있습니다.
또한 고객 세분화를 통한 전략 결정 역시 활용할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 고객의 선호도, 구매력, 행동 패턴 등을 파악하여 고객을 세분화하고, 각 그룹에 맞는 제품 또는 서비스를 제공함으로써 차별화된 전략을 수립할 수 있습니다.
마지막으로 경쟁 분석을 통한 전략 결정입니다. 경쟁사의 데이터를 분석하여 경쟁 우위를 파악하고, 경쟁사와의 차별화된 전략을 수립할 수 있습니다.
Big Data 빅 데이터의 활용방법 알아가보는 두번째 시간이었습니다.
다음에는 Big Data 관련 직업에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다.