데이터 분류 및 분석이 비즈니스의 모든 측면에 영향을 미치는 6가지 방법

모든 규모의 비즈니스에서 데이터 분류 및 분석의 중요성이 커지고 있습니다. 원시 데이터와 비정형 데이터만으로는 비즈니스 가치를 창출하기에 충분하지 않습니다. 필요할 때 원하는 것을 찾을 수 있도록 정리하고 분류해야 합니다.

비정형 데이터를 구성해야 하는 요구 사항은 95%의 기업에서 우려하는 사항으로 인용됩니다.

데이터 분류 및 분석은 회사의 데이터 리소스에 대한 지식을 개발하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 자산을 분류하여 데이터를 보존하고 보안 정책, 지침, 규정 준수 의무 및 법률을 준수할 수 있습니다. 회사는 지정된 기준에 따라 수동으로 레이블을 추가하도록 직원에게 비용을 지불하거나 전체 프로세스를 자동화하여 이를 달성할 수 있습니다.

데이터 보안에 투자할 자원이 한정되어 있다고 가정합니다. 어떤 데이터를 보호해야 하는지 정확히 이해하면 우선 순위를 정하고 견고한 접근 방식을 개발할 수 있습니다. 그런 다음 자금 및 기타 자산을 적절하게 활용하여 보안 및 규정 준수 비용을 최소화하십시오.

주요 이점 중 하나는 회사가 예상치 못한 상황에 대비하는 데 도움이 된다는 것입니다. 비즈니스 분석은 모델링을 통해 조직의 매출, 수익 및 기타 중요한 변수의 미래 패턴을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 매년, 주기적으로 또는 모든 수준에서 발생할 수 있는 변경 사항을 예상하고 대비할 수 있습니다.

조용한 시즌을 준비하기 위해 지출을 줄여야 하거나 새로운 마케팅 이니셔티브에 돈을 써야 할 수도 있습니다. BA는 대규모 조직이 주문량을 예측하고 낭비를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

귀하의 회사는 비즈니스 분석을 사용하여 새로운 광고 전략을 시도할 수도 있습니다. 이 기사에서는 데이터 분류 및 분석이 비즈니스의 모든 측면에 영향을 미치는 6가지 방법에 대해 설명합니다.

데이터 분류 및 분석이 비즈니스의 모든 측면에 영향을 미치는 6가지 방법

다음은 데이터 분석 및 데이터 분류가 귀하의 비즈니스 및 이와 관련된 모든 사람에게 영향을 미치는 6가지 방법입니다.

1. 데이터 증가 관리
2. 비즈니스 사기 방지
3. 더 나은 비즈니스 결정 내리기
4. 데이터 거버넌스 추진
5. 비즈니스 중단을 조기에 감지
6. 데이터 포트폴리오에 가치를 더하십시오

자세히 알아보려면 계속 읽으십시오.

1. 데이터 증가 관리

비즈니스가 성장함에 따라 생성하는 데이터의 양도 증가합니다. 분류 시스템이 없으면 이 데이터는 빠르게 관리할 수 없게 됩니다. 데이터 분류를 통해 데이터를 보다 효과적으로 구성 및 관리할 수 있으므로 데이터를 더 잘 사용할 수 있습니다.

데이터 분류에는 데이터를 보다 효율적으로 정렬하고 저장할 수 있도록 데이터에 레이블을 할당하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 특정 지역의 모든 고객을 쉽게 가져올 수 있도록 지역별로 고객 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 이는 마케팅 및 판매는 물론 고객 서비스를 위한 귀중한 도구가 될 수 있습니다.

데이터를 분류하면 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 데도 도움이 됩니다. 데이터의 민감도에 따라 레이블을 지정하면 승인된 직원만 필요한 정보에 액세스할 수 있습니다. 이는 데이터 침해를 방지하고 고객의 개인 정보를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

요컨대, 데이터 분류는 많은 데이터를 생성하는 모든 비즈니스에 유용한 도구입니다. 데이터에 레이블을 지정하고 정렬하여 관리하기 쉽게 만들고 더 효과적으로 사용할 수 있습니다.

2. 비즈니스 사기 방지

데이터 분석은 사기 활동을 나타낼 수 있는 데이터 패턴을 식별하여 비즈니스 사기를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러 소스의 데이터를 분석함으로써 기업은 사기 행위를 구성하는 요소를 더 잘 이해하고 이를 방지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

예를 들어, 사기 데이터 분석을 사용하여 사기를 나타낼 수 있는 재무 데이터의 변경 사항을 추적할 수 있습니다. 이러한 데이터는 사기 가능성을 예측할 수 있는 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

이러한 모델은 기업이 사기의 위험이 가장 큰 영역과 방지하는 최선의 방법에 대한 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

또한 데이터 분석은 기업이 이미 발생한 사기를 감지하고 손실을 복구하기 위한 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 더 나은 비즈니스 결정 내리기

데이터 분석은 오늘날의 데이터 중심 경제에서 비즈니스, 특히 소규모 비즈니스에 매우 중요합니다. 기업은 데이터를 분석하여 고객 행동, 추세 및 패턴에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 판매할 제품, 가격 책정 방법, 마케팅 위치 등 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 분석은 기업이 운영을 개선하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 생산 데이터를 분석하여 비효율성과 개선 영역을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 생산성과 효율성을 개선할 수 있는 변경을 수행할 수 있습니다.

전반적으로 데이터 분석을 통해 기업은 더 나은 결정을 내리고 운영을 개선하며 오늘날의 경제에서 효과적으로 경쟁할 수 있습니다.

4. 데이터 거버넌스 추진

데이터 분류는 데이터를 이해, 관리 및 보호하기 위한 프레임워크를 제공하여 데이터 거버넌스를 주도합니다. 데이터를 분류하여 데이터가 적절하게 사용되고 기밀로 유지되도록 제어 및 정책을 설정할 수 있습니다. 또한 데이터 분류는 규정 요구 사항 준수를 지원하고 조직이 위험을 관리하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분류가 없으면 데이터 거버넌스가 불가능하지는 않더라도 더 어려울 것입니다. 데이터 분류는 어떤 데이터가 조직에 중요한지, 어떻게 보호해야 하며 어떻게 사용할 수 있는지 이해하는 수단을 제공합니다. 또한 시간 경과에 따른 데이터 변경 사항을 추적하고 관리하는 방법을 제공합니다.

5. 비즈니스 중단을 조기에 감지

조직화된 데이터는 비즈니스 중단을 조기에 감지하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 추적하고 저장하는 시스템이 있으면 문제가 발생했을 때 신속하게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 중단으로 인해 너무 많은 피해가 발생하기 전에 신속하게 시정 조치를 취할 수 있습니다.

또한 조직화된 데이터는 시간 경과에 따른 데이터 추세를 파악하는 데 도움이 되므로 나타나는 패턴과 잠재적인 문제를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 이미 발생한 중단을 사후적으로 해결하려고 하지 않고 중단을 방지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

6. 데이터 포트폴리오에 가치 추가

조직화된 데이터는 찾고 사용하기 쉽기 때문에 데이터 포트폴리오를 더욱 가치 있게 만듭니다. 데이터가 정리되면 필요한 정보를 빠르게 찾아 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 더 짧은 시간에 더 많은 작업을 수행할 수 있으므로 데이터의 가치가 더 높아집니다.

또한 데이터를 정리하면 다른 사람과 공유하기가 더 쉽습니다. 이렇게 하면 다른 사람과 더 쉽게 공동 작업할 수 있으므로 데이터의 가치가 더 높아집니다.

마무리

이것이 이 기사의 전부입니다. 이제 이 기사를 읽었으므로 데이터 분류 및 분석이 비즈니스의 모든 측면에 어떻게 영향을 미치는지 이해하셨기를 바랍니다. 미가공 및 비정형 데이터는 의미가 있고 비즈니스 운영에 가치를 더할 수 있을 때까지는 아무 소용이 없음을 기억하십시오.

따라서 아직 회사에 비즈니스 분석을 채택하지 않았다면 지금이 채택할 때입니다.