Einstein Analytics를 활용하여 Salesforce 데이터에서 인사이트 얻기

데이터 기반 비즈니스 환경에서 조직은 방대한 양의 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 최고의 CRM(고객 관계 관리) 플랫폼인 Salesforce는 Einstein Analytics라는 강력한 분석 도구를 제공합니다. Einstein Analytics를 활용하면 Salesforce 데이터에서 가치 있는 통찰력과 실행 가능한 인텔리전스를 비즈니스에 제공할 수 있습니다. 이 기사에서는 Einstein Analytics 사용의 이점, Salesforce와의 통합, 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다.

Einstein 분석이란 무엇입니까?

Einstein Analytics는 Salesforce 플랫폼에 구축된 클라우드 기반 분석 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 Salesforce 데이터, 외부 데이터베이스 및 기타 클라우드 기반 애플리케이션을 비롯한 다양한 소스의 데이터를 탐색, 분석 및 시각화할 수 있습니다. Einstein Analytics를 사용하면 조직에서 데이터를 전체적으로 파악하고 실시간 인사이트를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

Einstein Analytics 활용의 이점

Salesforce와 통합

Einstein Analytics의 주요 장점 중 하나는 Salesforce와의 원활한 통합입니다. Salesforce는 비즈니스에서 고객 데이터 및 판매 프로세스를 관리하는 데 널리 사용되므로 Einstein Analytics를 통합하면 사용자가 분석 플랫폼 내에서 Salesforce 데이터를 직접 분석하고 시각화할 수 있습니다. 이 통합은 수동 데이터 추출 및 조작의 필요성을 제거하여 시간을 절약하고 데이터 정확성을 보장합니다.

Salesforce 데이터 이해

Einstein Analytics는 Salesforce 데이터에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 사용자는 고객, 리드, 기회 등과 관련된 데이터를 쉽게 탐색하고 분석할 수 있습니다. 데이터 내에서 패턴과 추세를 발견함으로써 조직은 판매 실적, 고객 행동 및 시장 추세에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

대시보드 및 보고서 생성

Einstein Analytics를 사용하여 사용자는 데이터를 시각적으로 표현하는 대화형 대시보드 및 보고서를 만들 수 있습니다. 이러한 대시보드 및 보고서는 특정 비즈니스 목표와 관련된 KPI(핵심 성과 지표), 메트릭 및 추세를 표시하도록 사용자 지정할 수 있습니다. 직관적인 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하면 정보를 효과적으로 전달하는 매력적인 시각화를 쉽게 디자인할 수 있습니다.

데이터 시각화 및 탐색

Einstein Analytics는 강력한 데이터 시각화 기능을 제공하여 사용자가 시각적으로 매력적이고 이해하기 쉬운 형식으로 데이터를 표시할 수 있도록 합니다. 조직은 차트, 그래프 및 지도를 사용하여 데이터 내에서 패턴, 이상값 및 상관 관계를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 이해 관계자는 복잡한 정보를 빠르게 파악하고 자신 있게 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

예측 분석

Einstein Analytics의 또 다른 주목할만한 기능은 예측 분석을 수행하는 기능입니다. 기계 학습 알고리즘을 활용함으로써 조직은 과거 데이터를 넘어서는 통찰력을 발견할 수 있습니다. 예측 분석 모델은 미래 트렌드를 예측하고 고객 행동을 예측하며 잠재적인 위험을 식별하고 최적의 비즈니스 전략을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 문제를 사전에 해결하고 새로운 기회를 포착할 수 있습니다.

AI 기반 인사이트

Einstein Analytics는 인공 지능(AI) 기능을 통합하여 지능형 통찰력을 제공합니다. 고급 알고리즘과 기계 학습 기술을 통해 데이터의 관련 패턴, 이상 및 추세를 자동으로 식별할 수 있습니다. AI 기반 통찰력은 조직이 숨겨진 기회를 식별하고 프로세스를 최적화하며 비즈니스 성장을 촉진하도록 돕습니다.

실시간 데이터 분석

Einstein Analytics는 실시간 데이터 분석을 가능하게 하여 조직이 주요 지표 및 성과 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있도록 합니다. 최신 정보에 액세스함으로써 기업은 변화에 신속하게 대응하고, 새로운 추세를 파악하고, 데이터 기반 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다. 실시간 데이터 분석을 통해 조직은 민첩성을 유지하고 역동적인 시장 상황에 적응할 수 있습니다.

협업 의사 결정

Einstein Analytics를 통해 사용자는 팀 구성원, 이해 관계자 및 의사 결정자와 협업하고 통찰력을 공유할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자가 데이터를 함께 논의하고 분석할 수 있는 중앙 집중식 환경을 제공하여 협업 의사 결정을 지원합니다. 이를 통해 부서 간 협업을 촉진하고 이해 관계자를 조정하며 데이터에 대한 포괄적인 이해를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

보안 및 데이터 프라이버시

Salesforce는 강력한 보안 조치로 유명하며 Einstein Analytics는 이러한 보안 기능을 상속합니다. 조직은 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성에 대해 확신을 가질 수 있습니다. Einstein Analytics는 산업 표준 보안 프로토콜을 준수하여 중요한 정보가 보호되고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 합니다.

구현 고려 사항

Einstein Analytics를 구현할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 고려 사항이 있습니다.

1. 데이터 품질: Einstein Analytics에 제공되는 데이터가 정확하고 완전하며 최신 상태인지 확인합니다. 데이터 품질을 개선하면 플랫폼에서 생성된 통찰력의 신뢰성이 향상됩니다.
2. 사용자 교육 및 채택: Einstein Analytics의 이점을 극대화하기 위해 사용자에게 적절한 교육 및 지원을 제공합니다. 성공 사례와 조직에 가져오는 가치를 보여줌으로써 채택을 장려합니다.
3. 거버넌스 및 데이터 거버넌스: 조직 내에서 액세스, 권한 및 데이터 공유를 관리하기 위한 거버넌스 정책 및 프로세스를 설정합니다. 데이터 무결성 및 규정 준수를 유지하기 위해 데이터 거버넌스 관행을 구현합니다.
4. 데이터 통합: 관련 데이터 소스를 식별하고 Einstein Analytics에 통합하여 비즈니스에 대한 전체적인 관점을 얻습니다. 다른 시스템 및 데이터베이스와의 통합 옵션을 탐색하여 추가 통찰력을 확보하십시오.
5. 지속적인 개선: Einstein Analytics에서 분석 모델, 대시보드 및 보고서를 정기적으로 검토하고 최적화합니다. 진화하는 비즈니스 요구 사항과 사용자 피드백을 기반으로 구현을 지속적으로 개선하고 개선합니다.

결론

결론적으로 Einstein Analytics를 활용하면 조직이 Salesforce 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Einstein Analytics를 Salesforce와 통합함으로써 기업은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 시각적으로 매력적인 대시보드와 보고서를 만들고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 시각화, 예측 분석 및 AI 기반 통찰력과 같은 기능을 갖춘 Einstein Analytics는 데이터에서 최대 가치를 추출하려는 조직을 위한 포괄적인 분석 솔루션을 제공합니다.