분석 대상과 방법에 따른 빅데이터 분석의 효과

 

빅데이터 분석의 목적은 데이터로부터 새로운 인사이트를 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하는 것입니다. 이를 위해서는 분석 대상과 방법을 잘 이해하는 것이 중요합니다.

분석 대상은 데이터 분석을 통해 얻고자 하는 정보입니다. 분석 대상은 비즈니스 문제의 본질에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 패턴을 이해하기 위한 분석이라면 고객 데이터가 분석 대상이 될 것입니다. 반면, 제품의 품질을 개선하기 위한 분석이라면 제품 데이터가 분석 대상이 될 것입니다.

분석 방법은 데이터 분석을 수행하는 기술과 절차입니다. 분석 방법은 데이터의 종류와 양, 비즈니스 문제의 특성에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 수치 데이터를 분석하는 경우 통계적 방법을 사용하고, 텍스트 데이터를 분석하는 경우 자연어 처리 방법을 사용합니다.

분석 대상과 방법을 알고 모르는 경우, 빅데이터 분석의 효과는 크게 달라집니다.

분석 대상을 알고, 분석 방법을 모르는 경우(Solution)

분석 대상을 알고 있지만, 분석 방법을 모르는 경우, 데이터로부터 새로운 인사이트를 도출하기가 어렵습니다. 이는 분석 방법을 모르면, 데이터를 올바르게 분석할 수 없기 때문입니다.

예를 들어, 고객의 구매 패턴을 이해하기 위해 고객 데이터를 분석한다고 가정해 보겠습니다. 분석 대상은 고객 데이터이지만, 분석 방법을 모르면, 고객 데이터에서 의미 있는 패턴을 발견하기가 어렵습니다.

이 경우, 분석 방법에 대한 지식을 습득하여, 데이터를 올바르게 분석할 수 있도록 해야 합니다.

분석 대상을 모르고, 분석 방법을 아는 경우(Insight)

분석 대상을 모르지만, 분석 방법을 아는 경우, 데이터를 분석하여 새로운 인사이트를 도출할 수 있지만, 비즈니스 문제의 해결에는 한계가 있습니다. 이는 분석 대상을 모르면, 데이터의 의미를 이해하기 어렵기 때문입니다.

예를 들어, 고객 데이터를 분석하여 새로운 구매 패턴을 발견했다고 가정해 보겠습니다. 분석 방법을 알고 있으므로, 데이터에서 새로운 패턴을 발견할 수 있습니다. 하지만, 분석 대상을 모르면, 새로운 패턴이 어떤 의미를 가지는지 이해하기 어렵습니다.

이 경우, 분석 대상에 대한 지식을 습득하여, 데이터의 의미를 이해할 수 있도록 해야 합니다.

분석 대상과 분석 방법을 모두 아는 경우(Optimization)

분석 대상과 분석 방법을 모두 아는 경우, 데이터로부터 새로운 인사이트를 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 분석 대상과 분석 방법을 모두 알고 있으므로, 데이터를 올바르게 분석하고, 그 의미를 이해할 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 고객 데이터를 분석하여 새로운 구매 패턴을 발견했다고 가정해 보겠습니다. 분석 대상과 분석 방법을 모두 알고 있으므로, 데이터에서 새로운 패턴을 발견할 수 있고, 그 의미를 이해하여, 고객의 구매 패턴을 개선하는 데 활용할 수 있습니다.

따라서 빅데이터 분석의 효과를 높이기 위해서는 분석 대상과 분석 방법을 모두 잘 이해하는 것이 중요합니다.