의견 표명자 기업가 공헌자는 자신입니다.

오늘날의 빅데이터에 대해 누구나 할 수 있는 유일한 논의는 “어떻게?”가 아닙니다. 그렇지만 「얼마?」 기본적으로, 볼륨은 모든 기대를 배반합니다. 2025년까지 매일 463제타바이트의 데이터가 생성될 것으로 예상됩니다. 이 방대한 데이터를 사용하면 상당한 수의 통찰력을 기대할 수 있습니다. 그러나 수집된 데이터의 거의 절반이 구조화되지 않았고, 잘못 전달되거나, 잘못 기록되거나, 간접적일 수 있다는 것을 고려하면 반드시 그럴 필요는 없습니다.

이것은 귀중한 통찰의 근원이며 지능형 기업 및 마케팅 전략의 기초가 될 수 있지만 거기에 도달하기 전에해야 할 일이 많이 있습니다! 이것은 분석에 로프가있는 곳입니다. 입니다. 그러나 기업은 전략을 성공시키기 위해 분석을 사용할 때 함정을 찾아야합니다.

전 세계적으로 데이터 통합과 매칭은 어려운 과제가 되고 있습니다. 그 이유는 시장에서 데이터에 액세스하는 복잡하고 다양한 인터페이스를 통합하는 기술과 도구가 부족하기 때문입니다. 이는 대규모 데이터 조합을 수행하는 대부분의 조직이 데이터를 분석하기 위해 더 많은 기술 지원과 기술을 필요로 함을 의미합니다.

우리는 데이터 수집과 통찰력 추출 사이의 중요한 단계를 간과하기 쉽습니다. 설문조사에 따르면 데이터는 대량으로 수집되지만 데이터의 절반 이상은 유효성 검사 또는 유효성 확인에서 과거에 일관성이 없는 무관계 데이터 착륙에 이르기까지 다양한 이유로 사용할 수 없습니다. 이것은 가능한 한 최고의 통찰력을 도출하기 위한 세 번째 과제입니다. 분석 기능의 성공률은 이 세 가지에 따라 달라집니다. 즉, 적절하고 깨끗한 데이터의 기본적인 필요성, 데이터 조합 도구와의 적절한 통합, 그리고 타겟 시장의 맥락에서 패턴을 인식하고 파악하는 기술입니다.

기업이 이러한 세 가지 요소의 균형을 맞출 수 있다면 분석 도구를 사용한 기술적, 예측적, 규범적 분석을 통해 통찰력 있는 결과를 기대할 수 있습니다.

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애널리틱스의 역할

여기에서 다음과 같은 의문이 생깁니다. 탁월한 분석 기반은 그렇게 간단합니까? 이 삼각대는 광범위하고 집중적인 비즈니스 전략을 견딜 수 있습니까? 아니면 뭔가 아직 부족한가?

유행 이후 세계에서는 모든 역학이 변화하는 것처럼 보입니다. 고객 행동은 예측할 수 없으며 비즈니스 결정도 예측할 수 없습니다. 일부 기업은 돌이킬 수 없을 정도로 영향을 받았지만 다른 기업은 압력에 노출되어 있습니다. 2년 전과 아무것도 변하지 않는다. 프라이버시 매개변수가 변경되고 쿠키가 사라지고 새로운 데이터 조합 방법이 사용됩니다. 일부는 성공했습니다. 그렇지 않은 것도 있습니다.

패러다임 전체가 불안정하고, 브레이크 스루의 세토시에 있고, 우리가 항상 알고 있는 데이터의 통찰과 대조 프로세스를 혼란시키고 있습니다. 너무 많으면, 항상 유동적인 상태가 됩니다. 이러한 상황에서 안정적인 전통적인 데이터 분석 프로세스와 방법은 명확하게 성공할 수 없습니다.

데이터 분석에서 가장 큰 우려 사항 중 하나는 보안 위험입니다. 분석이 점점 더 AI를 주도함에 따라 바이어스의 우려가 커집니다. 데이터 프라이버시에 대한 우려와 규제의 증가로 인해 대량의 클린 데이터에 액세스하는 것이 점점 어려워지고 있습니다. 따라서 충분한 데이터가 있지만 충분한 깨끗한 데이터가 없습니다. 통합은 보안 위험을 초래할 수 있으므로 분석 도구는 안전하게 특종화해야 합니다. 이것은 모두 더 많은 보안과 명확성이 필요한 데이터에 대한 것입니다. ML과 AI가 데이터 프로세스에서 수행하는 역할은 점점 커지고 있지만 규제와 규정 준수는 더욱 엄격해지고 있습니다.

마지막으로 소비자의 관점에서 볼 때 구매력 격차, 구매 행동, 선호도가 극적으로 변화하고 있습니다. 이러한 모든 불확실성으로 인해 성공을 측정하고 유지하는 것이 점점 어려워지고 있습니다. 타사 쿠키가 사라지면 시나리오는 더욱 어려워집니다.

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다음 일정

유행 이후의 세계는 4년 전에 누구나 예측했던 것과는 다를 것이다. 그럼에도 불구하고 데이터는 모든 전략의 주력이어야 합니다. AI는 바이어스에도 불구하고 데이터가 어떤 의미를 가져야 하는 경우 빠르게 분석의 필수 요소가 되고 있습니다.

전문가는 또한 거대한 바이트 데이터 세트가 아닌 예측 통찰력을 생성하기에 충분한 데이터를 일치시키는 것이 향후 방법이 될 수 있다고 권장합니다. 하는 것이 전부입니다.

많은 브랜드는 쿠키를 사용하지 않고도 보다 스마트하게 작업할 수 있는 퍼스트 파티 데이터를 선택합니다. 이는 고객 데이터를 제공할 뿐만 아니라 매우 특별한 관계를 구축하는 데에도 도움이 됩니다. 역사 데이터는 더 이상 유용하지 않으며 그 통찰력은 더 이상 유지되지 않기 때문에 이것은 전진하는 방법이어야합니다. 기초를 붕괴시켰다.

이제 처음부터 시작해야합니다. 새로운 세계에서는 분석이 투명해야 합니다. 모든 데이터는 검토 대상이 되며 안전하고 신뢰할 수 있는 도구를 사용하여 일치시켜야 합니다. 이 접근법은 유행 전에 일어난 것들과 근본적으로 다르지는 않지만, 현재는 신뢰성이 높고 정확성이 향상된다는 부가가치를 얻을 수 있습니다. 필요한 근본적인 변화는 팀간에 데이터를 공유하고 나아가 그 분석을 가능하게 하는 것입니다. 이를 통해 모든 통찰력을 조직 전체에서 활용하고 데이터 중심의 의사결정을 묶어 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 더 나은 도구가 됩니다. 기업은 또한 분석 접근법을 시장 동역학의 변화에 ​​더 민첩하게 만들어야 하며, 그렇다면 분석 도구의 가치는 변하지 않습니다. 이 회사의 리더십은 오픈 데이터 분석의 이 놀라운 새로운 세계에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이해 관계자가이 변화의 가치를 이해하고 새로운 분석 라인을 장려하며 통찰력을위한 새로운 아이디어를 추진하면 훨씬 더 나은 결과를 초래합니다.

일치된 데이터가 현재 시장의 선호도와 관련이 있는 한, 분석은 현재 시장의 역학과 관련이 있습니다. 이는 기업이 분석의 힘을 활용하여 관련성 있고 유용하며 성공하는 새로운 유형의 시장 전략을 추진할 수 있는 깊은 도메인 통찰력을 이해하고 활용할 때입니다.

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