상위 8가지 데이터 분석 동향: 통찰력을 행동으로 전환

한 해가 저물어감에 따라 세계적으로 유명한 컨설팅 회사와 기술 애호가들이 미래 데이터 분석 트렌드에 대한 견해를 가지고 2022년을 마무리하고 있습니다. Gartner 데이터 및 분석 동향의 예에 따라 실행 가능한 데이터 분석 통찰력을 제공하고자 합니다. 그러나 다른 리뷰와 달리 우리는 일부 억지스러운 약속보다는 단기적 관점에서 현재 가능한 데이터 분석 산업 동향에 집중하기로 결정했습니다.

데이터 분석은 기업이 가치 있는 비즈니스 통찰력을 얻고 이를 최대한 활용할 수 있는 기회를 제공하므로 비즈니스 인텔리전스 컨설팅이 그 어느 때보다 중요해집니다. 기술은 계속해서 발전하고 있으며 새롭고 혁신적인 방식으로 데이터를 활용하는 기업이 이용할 수 있는 기회도 있습니다. 이러한 기회를 효과적으로 활용하려면 빅 데이터 분석의 최신 미래 동향을 파악하는 것이 필수적입니다.

이 기사에서는 데이터 분석의 다양한 추세가 전체 비즈니스 환경에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고 조직이 데이터 분석 추세를 따라 경쟁 우위를 확보할 수 있는 방법을 알아봅니다.

귀사에 가치를 가져다주는 데이터 분석 트렌드

다음은 조직이 서로 경쟁하는 방식을 결정하는 상위 8가지 데이터 분석 동향입니다.

1. 더 많은 사용자에게 데이터 기반 통찰력을 생성할 수 있는 기회 제공

조직의 데이터 시스템은 종종 하향식 표준으로 구성되어 데이터 액세스 및 비즈니스 인텔리전스 도구 활용과 관련하여 C-suite 및 조직의 주요 의사 결정자를 효과적으로 선호합니다.

그러나 데이터 분석 서비스를 활용하는 것은 더 이상 일부 선택된 개인의 권한이 아닙니다. 조직이 데이터의 잠재력을 활용하려고 함에 따라 더 많은 사용자가 매일 증거 기반 결정을 내릴 수 있어야 한다는 필요성을 깨닫기 시작했습니다.

전자 제조 산업을 예로 들어 보겠습니다. 신제품 엔지니어링은 특정 재료의 가용성과 사양에 크게 의존하지만 제조 회사의 많은 엔지니어는 이러한 데이터에 액세스할 수 있는 수단이 부족하고 더욱이 데이터를 이해할 수 있는 도구도 부족합니다. 데이터 액세스에 대한 보다 민주적인 접근 방식을 통해 엔지니어는 셀프 서비스 분석 도구를 사용하여 공급 및 조달 데이터를 신속하게 분석하여 의사 결정을 최적화하고 가속화합니다.

더 많은 사용자에게 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하는 것은 데이터 분석의 현재 추세 중 일부에 불과합니다. 인사이트를 명확하고 간결하게 제시하는 것은 데이터 민주화만큼이나 중요합니다. 정보를 즉시 실행 가능하게 만드는 것은 흥미롭고 이해하기 쉬운 데이터 시각화입니다. 데이터 시각화 도구를 사용하면 기술적 배경에 관계없이 모든 사용자가 복잡한 데이터 세트를 이해하고 확신을 가지고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 오픈 소스 솔루션의 추가 개발

데이터 분석의 새로운 트렌드로서 오픈 소스 소프트웨어의 불가피한 확산에 대한 이유는 상업적인 의미에서 즉시 명백하지 않을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 채택이 증가함에 따라 사용자와 공급자, 그리고 데이터 분석 분야 전체에 계속해서 혜택이 돌아갑니다. 간단히 말해서 오픈 소스 데이터 분석 솔루션을 사용하는 사람이 많을수록 이러한 도구의 가치가 높아집니다.

예를 들어 R과 Python은 호기심과 탐색을 공유하는 무한한 수의 데이터 과학자에 대한 액세스를 확산함으로써 데이터 분석의 최신 트렌드를 유지합니다. 보편적인 언어와 마찬가지로 오픈 소스는 혁신과 협업을 촉진하고 집단 지성을 활성화합니다.

보다 응용적인 의미에서 오픈 소스 BI 소프트웨어는 품질 저하 없이 고도로 사용자 정의 가능한 분석 솔루션을 구축하는 눈에 띄게 저렴한 방법을 제공하기 때문에 계속해서 인기를 끌 것입니다. 오픈 소스 BI 도구를 사용하면 기업은 공급업체 종속 및 라이선스 비용을 피하고 상호 운용성을 높이며 데이터를 신속하게 효율적으로 사용할 수 있습니다.

3. 데이터 처리 및 분석 알고리즘 개선

사소하게 들릴 수 있지만 최신 데이터 분석 트렌드는 데이터 분석 모델을 보다 정확하게 만드는 것을 목표로 합니다. 엄격한 교육과 많은 데이터 정리를 통해 최신 기계 학습 모델은 이전에는 볼 수 없었던 예측 정확도를 달성할 수 있습니다.

그러나 AI와 데이터 분석을 적용하는 데 있어 현재의 정확한 예측 시스템과 시간이 지나도 정확도를 유지할 수 있는 예측 시스템 사이에는 결정적인 차이가 있습니다.

고객의 기대, 비즈니스 동향 및 시장 상황이 끊임없이 변화하는 상황을 감안할 때 한 번 훈련된 AI 모델의 예측 정확도는 시간이 지남에 따라 감소할 수밖에 없습니다. AI 모델이 끊임없이 변화하는 비즈니스 환경에서 우위를 점할 수 있는 유일한 방법은 끝없는 새로운 데이터 스트림에서 지속적으로 학습하는 것입니다.

앞으로 몇 년 동안 우리는 AI 시스템의 진화를 경험할 것입니다. 새로운 환경에 적응하기 위해 인간에게 의존하는 대신 자립형 AI 시스템은 현실 세계의 변화에 ​​따라 학습 방법을 자율적으로 조정합니다. 중요한 점은 적응형 AI가 초개인화를 달성하는 데에도 중요한 역할을 한다는 것입니다.

4. 데이터 분석 솔루션을 워크플로에 원활하게 통합

업계 전반의 조직은 보다 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 하고 더 나은 비즈니스 결과를 이끌어내는 내장형 분석의 가치를 인식하고 있습니다. 임베디드 분석 솔루션을 통해 기업은 데이터 분석을 기존 애플리케이션에 직접 통합하여 의사 결정 속도, 정확성 및 민첩성을 크게 향상시킬 수 있는 통합된 사용자 경험을 생성할 수 있습니다.

애플리케이션 내에서 직접 데이터 분석에 액세스할 수 있으므로 사용자는 후속 결정을 내릴 때 데이터에 의존할 수 있습니다. 예를 들어 내장된 분석 기능을 사용하여 고등학교 교사는 각 학생의 장점과 이전 교육 방법이 특정 학생 그룹에 얼마나 효과적인지 확인하여 학생의 고유한 자질을 고려하여 수업 계획을 조정할 수 있습니다. 별도의 시스템에서 이러한 데이터 범위를 파헤치는 것은 불편하고 많은 시간이 걸리며 종종 사용자가 데이터 분석을 적용하는 것을 꺼립니다.

필요한 순간에 데이터에 대한 즉각적인 액세스 권한을 부여함으로써 사용자는 중요한 결정을 더 빨리 내리고 오류를 줄이며 일상적인 작업을 수행할 때 데이터에 더 의존하게 됩니다. 이 데이터 분석 시장 동향은 데이터를 빠르게 수집하고 상황에 따라 분석하며 실시간 통찰력을 기반으로 의사 결정을 내려야 하는 데이터 기반 조직에 특히 유용합니다.

5. 빅데이터 분석 시스템의 보다 직관적인 기능

클라우드 컴퓨팅의 급속한 발전과 기하급수적으로 증가하는 데이터 양으로 인해 빅 데이터 분석이 더욱 중요해지고 경제적으로 실현 가능해졌습니다. 빅 데이터는 종종 데이터 과학자만 접근할 수 있는 엄청나게 복잡한 예술로 인식되어 왔으며 앞으로 몇 년 안에 이것이 바뀔 것입니다.

현재의 빅 데이터 분석 트렌드는 기술적 배경이 없는 사람들이 빅 데이터 분석 시스템의 인터페이스를 보다 직관적이고 쉽게 사용할 수 있도록 만드는 데 달려 있습니다. 이를 통해 현대 비즈니스 환경에서 중요한 데이터 분석과 인사이트 도출 사이의 시간을 단축할 수 있습니다. 현재 빅 데이터 분석 솔루션을 제공하는 회사는 더 광범위한 사용자의 요구를 충족하기 위해 인터페이스를 재구성하고 있습니다.

예를 들어 과거에는 Qlik View에서 강력한 ETL 시스템을 구축하려면 사용자에게 견고한 스크립팅 기술이 필요했습니다. Qlik Sense의 출시로 직관적인 시각적 인터페이스 덕분에 모든 기술 수준의 사용자가 ETL 시스템을 생성할 수 있게 되었습니다.

6. 근원으로 돌아가기: 작고 넓은 데이터

빅데이터가 비즈니스 환경에 미치는 영향은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 예를 들어, 디지털 금융 거래의 경우 수백만 명의 고객 데이터 스트림을 실시간으로 추적하고 그 패턴을 이해하는 것이 경쟁 우위의 필수 소스입니다. 그러나 빅 데이터에 대한 과대 광고가 힘을 잃으면서 회사는 모든 사람이 비즈니스에 중요한 의사 결정을 내리기 위해 그렇게 대규모로 데이터를 분석할 필요가 없다는 사실을 깨닫기 시작했습니다.

빅 데이터를 통해 조직은 종종 해당 산업의 일반적인 경향을 반영하는 광범위한 추세를 이해할 수 있습니다. 그것은 방대하고 가변적이며 분석할 통계 모델링 기술의 특정 스택을 요구합니다. 반면에 작고 넓은 데이터는 더 구체적이고 단기적인 비즈니스 문제를 해결하는 데 유용한 작은 개별 데이터 세트에서 통찰력을 끌어내는 데 더 유용합니다.

작은 데이터는 일반적으로 개별 조직 내에서 발견되며 사람이 이해하고 시각화하기 더 쉽습니다. 앞으로 몇 년 동안 더 많은 조직이 충분한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 더 작고 상황에 맞는 데이터 세트에 집중할 것으로 기대합니다.

7. 더 쉬운 데이터 소비

빅 데이터의 기하급수적 성장은 또한 기업이 데이터 거버넌스에 대한 접근 방식을 재고하도록 촉구합니다. 기존의 데이터 관리 방법은 더 이상 데이터 스트림의 흐름을 오케스트레이션하는 상속된 복잡성을 처리하기에 충분하지 않습니다. 오래된 데이터 거버넌스 관행을 사용하면 데이터 사일로가 발생하고 데이터 보안이 손상되며 전반적인 의사 결정 속도가 느려집니다.

데이터 패브릭은 조직이 데이터에 대한 포괄적인 보기를 생성하고 엔터프라이즈 전체에서 보다 액세스 가능하고 안정적이며 안전하게 만드는 방법입니다. 예를 들어, 면밀한 데이터 패브릭 아키텍처는 데이터 가상화에 필요한 메타데이터만 소싱하여 조직 전체의 데이터 이동을 간소화합니다. 후자는 데이터를 이동하거나 복제할 필요 없이 실시간으로 데이터에 대한 액세스를 제공하므로 어느 시점에서 광범위한 ETL 프로세스를 대체할 수 있습니다.

데이터 패브릭은 다양한 유형의 분산 데이터 소스를 연결하고 모든 관련 데이터에 액세스할 수 있는 단일 통합 인터페이스를 생성할 수 있습니다. 사용자에게 전체 데이터 스택에 대한 완벽한 가시성을 제공하여 귀중한 통찰력을 결합하고 집계하는 프로세스를 단순화합니다.

8. 더 빠른 속도와 양으로 데이터 처리

에지 컴퓨팅은 중요한 데이터 분석 트렌드로 부상하여 조직에 향상된 민첩성과 유연성을 제공합니다. 처리 및 컴퓨팅 성능을 데이터 수집 지점에 더 가깝게 추진함으로써 에지 컴퓨팅은 더 빠른 데이터 분석을 허용하고 지연 시간을 줄이는 동시에 확장성을 개선합니다.

에지 컴퓨팅은 실시간 IoT 애플리케이션을 처리할 때 특히 유용합니다. 여기서 분석은 원격 서버가 아닌 장치 자체에서 수행됩니다. 이와 같이 에지 컴퓨팅을 통해 조직은 대역폭 비용을 줄이고 데이터 분석 프로세스의 보안을 향상할 수 있습니다.

또한 에지 컴퓨팅을 사용하면 데이터 처리 및 분석을 에지 노드로 라우팅하여 조직이 여러 장치 또는 플랫폼에 분산된 애플리케이션을 보다 쉽게 ​​생성할 수 있습니다. 앞으로 더 많은 조직이 이 기술을 활용하려고 함에 따라 에지 기반 분석 및 처리에 대한 관심이 높아질 것으로 예상됩니다.

현재 요구 사항에 맞게 빅 데이터 분석의 미래 트렌드를 활용하는 방법은 무엇입니까?

데이터 분석이 점점 더 정교해짐에 따라 데이터 분석의 현재 추세를 이해하고 따르는 것이 비즈니스에 대한 이점을 활용하는 데 중추적 역할을 합니다. 그러나 이러한 추세에 따라 행동하려면 방대한 기술 전문 지식, 전략적 계획 및 데이터 관리의 복잡성에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

*instinctools는 새롭고 혁신적인 방식으로 데이터 분석의 힘을 활용하여 고객이 비즈니스의 미래에 대비할 수 있도록 돕는 데 전념하고 있습니다. 당사의 컨설턴트는 강력한 분석 아키텍처를 설계하는 방법에 대한 리소스, 통찰력 및 전략으로 바로 시작할 수 있도록 도와드릴 수 있습니다.

데이터 분석의 트렌드를 수용하여 더 빠르게 혁신하고 변경 사항을 효율적으로 처리

데이터 분석의 변화를 수용하면 기업은 점점 더 변동성이 커지는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있는 새로운 기회를 얻을 수 있습니다. 더 큰 그림을 보면 데이터 분석 미래 트렌드의 일반적인 벡터는 통찰력을 행동으로 전환하는 데 걸리는 시간을 줄이는 데 있습니다. 이제 모든 사람이 데이터 기반 통찰력 생성에 액세스할 수 있습니다. 경쟁에서 앞서 나가려면 적절한 사용자가 적시에 즉시 실행할 수 있는 통찰력을 만드는 것이 중요합니다.

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