빅 데이터는 중요한 결정으로 이어집니다. 데이터 분석 및 스프레드시트를 이해하는 방법

최신 블로그를 읽었습니다. 회의에 참석했습니다. 빅 데이터는 오늘날의 경쟁이 심한 환경에서 엄청난 가치가 있으므로 많은 기업의 전략에서 핵심 부분으로 굳어졌습니다. 빅 데이터는 사업을 성패를 좌지우지할 잠재력이 있는 정보를 제공할 수 있으며 더 이상 내부자 비밀이 아닙니다.

그런데 누구나 이 빅 데이터를 수집하고 있는 현재 상황에서 문제는 이 데이터를 추출한 후 이해하려면 어떻게 해야 할까입니다.

데이터 활용 방식: 사전 예방식 대 사후 대응식

빅 데이터 분석을 사전 예방식으로 접근하는 것이 성공으로 나아가는 가장 좋은 방법입니다. 규칙에 따르는 접근 방식을 사용하고 단순히 데이터를 수집하는 데 그치지 않고 계획과 전략을 파악하면 성공 가능성이 확연히 커지게 됩니다. 데이터를 관계나 계층 구조로 밀접하게 연결하지 않으면 금세 관리 불가능한 데이터가 될 수 있습니다.

많은 회사에서 이런 책임은 비교적 새로운 직책인 데이터 책임자에게 돌아갑니다. 이 사람은 자산으로서의 정보 활용을 일반적으로 데이터 마이닝, 처리 및 분석을 통해 감독하는 일을 맡습니다.

데이터를 정보로, 정보를 인텔리전스로 전환

빅 데이터를 이해하는 일은 모든 종류의 외부 데이터를 이해하는 일과 규모만 다를 뿐 비슷합니다. 대용량의 매우 다양한 정보 자산을 고속으로 처리하면서도 비용 효율성을 유지하고 의사 결정을 내려야 합니다.

일반적인 예로 데이터가 다양한 데이터 원본에서 위쪽으로 흐르고 데이터 저장소를 통과하는 경우를 볼 수 있습니다. 이러한 저장소에서는 데이터가 보고 및 분석 도구에 때론 스프레드시트 형식으로 도달하기도 합니다.

일부 데이터는 관리 가능한 크기로 받기도 해서 그렇게 많은 단계를 거치지 않고도 간단히 판단을 내릴 수 있는 경우도 있습니다.

하지만 많은 경우 쿼리 결과에 수만 개의 행이 포함될 수 있습니다.

이러한 스프레드시트는 다루기가 만만치 않을 수 있습니다. 행과 열이 줄지어 있고 하나하나가 중요하기도 합니다. 애석하게도 빅 데이터는 계속 성장하고 있는데 이 원시 정보를 신속하게 처리하는 인간의 능력은 그렇지 않습니다.

빅 데이터에서 규모로 인해 직면할 수 있는 문제를 해결하는 좋은 방법은 도구입니다. 반복 가능한 정리와 변환을 통해 데이터를 관리 가능하도록 유지할 수 있습니다. 일부 도구는 데이터를 분석하고 여러 표 옵션을 제공하기도 합니다.

도구에 대해 알아보기

이러한 빅 데이터 도구가 다루는 정보의 복잡성은 광범위합니다. 보고 도구는 어떤 일이 일어났는지를 알려줍니다. 분석 도구는 어떤 일이 일어난 이유를 알려줍니다. 모니터링 도구는 현재 어떤 일이 일어나고 있는지 알려줍니다. 예측 도구는 어떤 일이 일어날 수 있는지 추측합니다. 처방 도구는 일어날 수도 있는 일을 알려줍니다. 처방 도구는 어떤 조치를 취해야 하는지도 알려줄 수 있습니다.

빅 데이터에 위축될 필요가 없습니다. 빅 데이터에 유연하게 접근하고 현재 보유한 도구로 할 수 있는 일을 이해하면 머지않아 자신 있게 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

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