분석이란 무엇입니까?
분석은 유용한 정보를 추출하고 더 나은 결정을 내리기 위해 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 프로세스입니다.
본질적으로 분석은 원시 데이터를 비즈니스 성과를 개선하고, 고객을 더 잘 이해하며, 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 정보로 변환합니다.
분석은 다음을 포함하여 광범위한 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다.
- 비즈니스 인텔리전스(BI): 분석은 비즈니스 성과에 대한 개요를 제공하는 보고서와 대시보드를 만드는 데 사용됩니다.
- 마케팅 분석: 분석은 마케팅 캠페인의 효과를 측정하고 타겟팅 전략을 최적화하는 데 사용됩니다.
- 판매 분석: 분석은 판매를 분석하고 개선 기회를 식별하는 데 사용됩니다.
- 고객 분석: 분석은 고객을 이해하고 개인화된 경험을 창출하는 데 사용됩니다.
- 운영 분석: 분석은 효율성을 향상하고 비용을 절감하는 데 사용됩니다.
분석은 기업이 더 나은 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.
다음은 실제 세계에서 분석이 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 예입니다.
- 한 전자상거래 회사는 분석을 사용하여 구매자 행동을 추적하고 전환을 위해 웹사이트를 최적화합니다.
- 마케팅 회사는 분석을 사용하여 소셜 미디어 캠페인의 성공을 측정하고 새로운 잠재 고객을 식별합니다.
- 제조 회사는 분석을 사용하여 기계를 모니터링하고 잠재적인 문제가 발생하기 전에 식별합니다.
분석은 끊임없이 새로운 기술과 기법이 개발되면서 끊임없이 진화하는 분야입니다. 이로 인해 분석은 점점 더 강력하고 정교한 프로세스가 됩니다.
분석의 역사
분석의 역사는 초기 통계학자들이 데이터 수집 및 분석 방법을 개발하기 시작한 XNUMX세기로 거슬러 올라갑니다.
1920년에 분석의 선구자인 Frederick Winslow Taylor는 제조 효율성을 개선하기 위해 통계를 사용하기 시작했습니다.
50년대 컴퓨터의 출현으로 대량의 데이터 분석이 가능해졌습니다.
60년대에는 비즈니스 데이터 분석을 위한 도구와 기술이 개발되면서 비즈니스 인텔리전스(BI) 분야가 발전하기 시작했습니다.
70년대에는 다이렉트 마케팅, 행동 타겟팅과 같은 기술이 개발되면서 분석이 마케팅에 처음으로 사용되었습니다.
80년대에는 사용하기 쉬운 분석 소프트웨어 및 서비스의 출현으로 중소기업이 분석에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.
90년대에는 인터넷의 확산으로 인해 온라인 비즈니스에 대한 분석의 중요성이 커졌습니다.
XNUMX세기에는 인공지능, 머신러닝 등 새로운 기술과 기법이 등장하면서 분석이 계속해서 발전해 왔습니다.
오늘날 분석은 온라인과 오프라인 모두에서 모든 비즈니스의 필수 구성 요소입니다.
분석의 역사에 한 획을 그은 주요 사건은 다음과 같습니다.
- 1837년: 찰스 배비지가 응용 통계에 관한 최초의 책 중 하나인 "기계 및 제조업의 경제에 관하여"를 출판합니다.
- 1908: Frederick Winslow Taylor는 제조 효율성을 향상시키는 방법을 설명하는 책인 "과학적 관리의 원리"를 출판합니다.
- 1954: John Tukey는 탐색적 데이터 분석의 개념을 소개하는 책인 "데이터 분석에 대한 탐색적 접근 방식"을 출판합니다.
- 1962년: IBM은 대량의 데이터를 분석할 수 있는 최초의 메인프레임 컴퓨터인 System/360을 출시했습니다.
- 1969년: 하워드 드레스너(Howard Dresner)가 "비즈니스 인텔리전스"라는 용어를 사용했습니다.
- 1974년: 피터 드러커(Peter Drucker)는 의사 결정에서 정보의 중요성을 강조하는 책인 "The Effective Executive"를 출판합니다.
- 1979: Gary Loveman은 시장 가치 분석의 개념을 소개하는 책인 "시장 점유율 리더십: 무료 현금 흐름 모델"을 출판합니다.
- 1982: SAS는 최초의 사용하기 쉬운 분석 소프트웨어 중 하나인 SAS Enterprise Guide를 출시했습니다.
- 1995년: Google은 세계에서 가장 인기 있는 분석 도구 중 하나인 Google Analytics를 출시했습니다.
- 2009년: McKinsey는 기업을 위한 빅 데이터의 중요성을 강조하는 보고서인 "빅 데이터: 혁신, 경쟁 및 생산성을 위한 차세대 개척지"를 발표합니다.
- 2012년: IBM은 데이터 분석에 사용할 수 있는 인공 지능 시스템인 Watson을 출시했습니다.
- 2015년: Google은 인공 지능과 기계 학습을 사용하는 고급 분석 플랫폼인 Google Analytics 360을 출시했습니다.
분석은 끊임없이 새로운 기술과 기법이 개발되면서 끊임없이 진화하는 분야입니다. 이로 인해 분석은 점점 더 강력하고 정교한 프로세스가 됩니다.
Caratteristiche
분석의 일반적인 특성
분석은 다음을 포함한 다양한 활동을 포함하는 복잡한 프로세스입니다.
- 데이터 수집: 데이터는 CRM 시스템, 마케팅 데이터베이스, 웹사이트, 소셜 미디어 등 다양한 소스에서 수집될 수 있습니다.
- 데이터 처리: 데이터는 분석할 수 있는 형식으로 변환됩니다. 이 프로세스에는 데이터 정리, 데이터 비정규화, 핵심성과지표(KPI) 생성과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.
- 데이터 분석: 데이터를 분석하여 패턴, 추세 및 관계를 식별합니다. 이 프로세스에서는 통계 분석, 예측 분석, 텍스트 분석 등 다양한 기술을 사용할 수 있습니다.
- 결과 해석: 분석 결과는 해석되어 유용한 정보를 제공합니다.
분석은 다음을 포함한 다양한 요소로 특징지어집니다.
- 표적: 분석의 목표는 더 나은 결정을 내리는 데 유용한 정보를 제공하는 것입니다.
- 데이터: 분석은 데이터를 기반으로 합니다. 데이터 품질은 분석 결과의 유효성에 매우 중요합니다.
- 기법: 분석에서는 다양한 기술을 사용하여 데이터를 분석합니다. 적절한 기술의 선택은 분석 목적과 사용 가능한 데이터 유형에 따라 달라집니다.
- 해석: 분석 결과는 유용한 정보를 제공하도록 해석되어야 합니다.
분석의 기술적 특성
분석은 수동으로 수행하거나 분석 도구 및 기술을 사용하여 수행할 수 있는 프로세스입니다.
분석 도구는 분석 프로세스와 관련된 많은 작업을 자동화하여 보다 효율적이고 정확하게 만들 수 있습니다.
인공지능, 머신러닝 등 분석 기술이 분석에 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 기술을 사용하면 대량의 데이터를 분석하고 기존 분석 기술로는 감지할 수 없는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다.
분석의 일부 기술적 기능은 다음과 같습니다.
- 데이터 볼륨: 분석을 사용하여 대량의 데이터를 분석할 수 있습니다.
- 처리 속도: 분석은 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있어야 합니다.
- 정도: 분석 결과는 정확하고 신뢰할 수 있어야 합니다.
- 유연성: 분석은 다양한 데이터와 목표에 적응할 수 있어야 합니다.
- 접근성 : 분석은 광범위한 사용자가 접근할 수 있어야 합니다.
분석은 비즈니스에 점점 더 중요해지고 있는 복잡한 프로세스입니다. 분석의 일반적이고 기술적 특성은 잠재력을 이해하고 효과적으로 사용하는 데 필수적입니다.
이유
분석을 사용해야 하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 간단히 말해서 분석은 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다.
- 비즈니스 성과 개선: 분석은 회사가 성과를 개선할 수 있는 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 분석을 사용하여 가장 인기 있는 제품이나 서비스, 가장 충성도가 높은 고객, 가장 효과적인 마케팅 채널을 식별할 수 있습니다.
- 예측하기: 분석은 미래 동향을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 분석을 사용하여 제품이나 서비스에 대한 수요, 판매 실적 또는 고객 행동을 예측할 수 있습니다.
- 정보를 바탕으로 결정을 내리세요: 분석은 기업이 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 분석을 사용하여 시장에 출시할 제품이나 서비스, 출시할 마케팅 캠페인, 채택할 가격 전략을 결정할 수 있습니다.
다음은 분석을 사용하여 비즈니스를 개선하는 방법에 대한 몇 가지 구체적인 예입니다.
- 전자 상거래 회사는 분석을 사용하여 구매자 행동을 추적하고 전환을 위해 웹사이트를 최적화할 수 있습니다.
- 마케팅 회사는 분석을 사용하여 소셜 미디어 캠페인의 성공을 측정하고 새로운 잠재 고객을 식별할 수 있습니다.
- 제조 회사는 분석을 사용하여 기계를 모니터링하고 잠재적인 문제가 발생하기 전에 식별할 수 있습니다.
전반적으로 분석은 기업이 더 나은 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.
분석의 구체적인 이점은 다음과 같습니다.
- 고객 이해도 향상: 분석을 통해 고객과 고객의 요구 사항, 행동을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이는 고객의 요구에 더 적합한 제품과 서비스를 만들고 고객과의 관계를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 운영 효율성 향상: 분석은 운영 효율성을 향상시킬 수 있는 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 비용을 절감하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
- 수익성 개선: 분석은 매출과 수익을 늘릴 수 있는 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 귀하의 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
회사의 성과를 개선하려면 분석 사용을 고려해야 합니다.
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