빅데이터는 어떻게 수집되나요?
오늘날의 기업들은 고객,경쟁사,전체 시장 및 그 이상의 데이터에 의존하여 경쟁력을 유지합니다. 기술의 발전과 함께,기업이 데이터를 수집하는 데 사용하는 방법의 수는 최근 몇 년 동안 상당히 성장했다. 이로 인해 교육 전문가가 해당 데이터를 분석하고 해석 할 수있는 수요가 증가했습니다.
분석 과학 석사와 같은 고급 학위는 관심있는 개인이”빅 데이터는 어떻게 수집됩니까?”그리고 오늘날의 기업이 데이터를 사용하는 방법에 대해 알아보십시오.
분석의 역사
비즈니스 분석의 역사는 19 세기로 거슬러 올라간 반면,1950 년대에는 비즈니스 분석이 뚜렷한 분야로 떠올랐습니다.그 때 정보를 포착하고 인간의 마음보다 빠르게 패턴과 추세를 식별 할 수있는 도구가 개발되었습니다. 1956 년에 발명된 아이비엠의 하드 디스크는 특히 분석 운동의 결과적이었으며,기업들이 물리적 파일링 시스템을 디지털 시스템으로 대체할 수 있는 길을 열어주었다. 비즈니스 인텔리전스에서의 이러한 초기 노력은 데이터 분석가가 종종 분석 1.0 이라고 부르는 것을 나타냅니다.
이 시대의 특징에는 작고 구조화 된 내부 데이터 소스,수개월이 걸릴 수있는 일괄 처리 작업 및 제한적이고 설명적인보고가 포함되었습니다. 분석가들은 데이터를 실제로 분석하는 것보다 데이터를 수집하고 준비하는 데 훨씬 더 많은 시간을 보냈으며 분석에서 얻을 수있는 통찰력은 종종 너무 늦어서 효과적이었습니다.
비즈니스 인텔리전스의 초기 시대는 1950 년대 중반부터 빅 데이터의 출현이 나타난 2009 년까지 약 반세기 동안 지속되었습니다.
빅데이터 시대
2000 년대 mid “빅 데이터”라는 용어는 약 2010 년까지 일반적인 어휘집에 들어 가지 않았지만 분석가들은이 새로운 정보가 과거의 작은 데이터 세트와 질적으로 다르다는 것을 인식했습니다.
작은 데이터는 회사의 내부 운영 및 거래에 의해 생성되었지만이 새로운 데이터는 인터넷,공개 데이터 소스 및 인간 게놈 프로젝트와 같은 특정 프로젝트에서 가져온 외부 소스에서 나왔습니다. 이는 분석 2.0 과 빅 데이터 시대로의 전환을 의미했습니다.
빅 데이터의 도래와 함께,새로운 기술과 프로세스는 크고 작은 기업,이익을 생성하는 데 도움이 될 수있는 비즈니스 통찰력으로 데이터를 변환 할 수 있도록 워프 속도로 개발되었다. 그러나 빅데이터의 장점을 활용하기 위해서는 의미있는 정보를 추출하기 위해 올랍과 같은 새로운 프로세싱 프레임워크와 데이터 마이닝과 같은 고급 도구가 필요했습니다. 분석 2.0 시대의 데이터 분석가들은 이전의 데이터 분석가들보다 더 나은 위치에 있었다. 자동화 된 데이터 관리 도구를 포함하여 시대의 첨단 기술을 적용함으로써 데이터,동향 및 기타 정보를 분석하여 전략적 비즈니스 의사 결정을 알릴 수있었습니다.
데이터 분석의 진화
분석 2.0 시대는 대략 2000 년대 후반부터 2010 년대 초까지 지속 된 3.0 이 뒤를이었습니다.이 시대는 스마트 폰의 도입,데이터 수집 도구로서의 소셜 미디어의 확산,분석을 사용하여 하이퍼 개인화 된 사용자 경험을 제공하는 새로운 고객 대면 서비스로 표시되었습니다. 분석 4.0–클라우드 기술에 의존하는 고급 자동화 된 의사 결정 도구의 확산과 함께,도착 사실 많은 전문가들은 네 번째 시대가 있다고 생각합니다.데이터 분석의 진화에서 더 중요한 발전 중 하나는 빅 데이터가 수집되는 방식의 많은 발전이었습니다. 오늘날 조직에는 고객 및 구성 요소로부터 데이터를 수집하는 많은 방법이 있습니다.웹 사이트,소셜 미디어 플랫폼 및 고객 전화 통화,라이브 채팅 및 설문 조사는 기업이 데이터를 수집하는 위치와 방법에 대한 가장 확실한 예입니다. 다음을 포함하여 다른 더 복잡한 방법도 있습니다:
- 위치 기반 광고:인터넷 주소 등의 정보를 기록하는 추적 기술은 기술 사용자의 개인화된 프로필을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이 정보는 개별화 된 광고로 각 사람의 장치를 타겟팅하는 데 사용됩니다.
- 로열티 프로그램:이 프로그램은 고객에게 인센티브를 제공하고 기업이 제품 선호도 및 지출 습관을 나타내는 소비자의 상세한 프로필을 만들 수 있도록합니다.
- 온라인 마케팅 분석: 디지털 마케팅의 원동력,이 일반적으로 주문 양식을 작성 하는 고객 수반,개인 정보와 함께 해당 비즈니스를 제공 하는. 그런 다음 이 정보를 사용하여 고객 서비스를 개선하고 소비자에게 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
분석 포트폴리오의 설명 분석을 보완하기 위해 새로운 분석 분야가 등장했습니다. 예측 및 규범 적 분석—이벤트가 미래에 발생할 가능성에 대한 통찰력을 제공하고 가능한 행동 과정을 권장하는-비즈니스 임원을위한 핵심 도구로 부상하고 있습니다. 분석 앱을 사용하여 실시간 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
이 새로운 분석 4.0 시대는 확실히 비즈니스 분석의 진화 이야기의 끝이 아닙니다. 실제로 비즈니스 및 데이터 분석가 모두에게 새로운 도전과 기회를 제공합니다. 데이터를 캡처하고 구성 할 수있을뿐만 아니라 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 분석하고 사용할 수있는 개인은 수요가 많으며 앞으로도 계속 될 것입니다.
비즈니스 분석 경력에 대한 경로
효과적인 데이터 분석은 현대 기업의 성장에 필수적입니다. 기업은 수집,구성 및 분석 할 수있는 기술적 전문 지식뿐만 아니라 해당 데이터를 행동으로 전환하는 방법을 이해하는 비즈니스 지식을 보유한 개인이 필요합니다.
빌라노바 대학의 온라인 분석 과학 석사는 비즈니스 분석 전문가가 될 수 있는 기술을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 프로그램이 빅 데이터에서 보람있는 경력을 시작하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 자세히 알아보십시오.
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