셀프 서비스 분석이란 무엇인가요?

리더와 일선 비즈니스 사용자는 실시간으로 주요 내부 데이터 소스를 사용하여 더 정확히 예측하고, 실행 가능한 인사이트를 얻고, 워크플로를 간소화하고, 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 

셀프 서비스 BI 툴은 효과적인 데이터 전략의 핵심 요소입니다. 의사 결정권자는 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 예측을 개선하고, 정확한 핵심 성과 지표(KPI)를 설정하며, 중요한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 효율적인 셀프 서비스 분석 플랫폼을 통해 조직은 모든 수준에서 효율성을 높이고 데이터 활용 능력을 향상시킬 수 있습니다.

셀프 서비스 분석 플랫폼은 IT 팀과 데이터 엔지니어가 구축하고 관리하는 데이터 파이프라인 네트워크를 기반으로 합니다. 이러한 데이터 파이프라인은 비즈니스 사용자가 데이터에 액세스할 수 있는 셀프 서비스 분석 툴에 조직의 데이터를 공급합니다. 

조직의 셀프 서비스 분석을 지원하는 데이터 팀은 엄격한 데이터 거버넌스 및 데이터 관측성 메트릭을 준수하여 데이터 보안과 품질을 유지합니다. 

• 데이터 파이프라인은 기업 전체에서 조직의 데이터를 수집, 저장 및 전송합니다.   그리고 데이터 엔지니어 팀에 의해 구축되고 유지 관리됩니다.

• 셀프 서비스 분석 플랫폼은 데이터 파이프라인에서 데이터를 수신하여 최종 사용자에게 전달합니다. 

데이터 파이프라인은 조직 전체에서 데이터를 저장하고 이동하는 네트워크입니다. 여기에는 데이터 관리 및 처리의 3가지 주요 단계가 포함됩니다. 

• 데이터 통합: 데이터가 다양한 데이터 사일로 및 소스(예: 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크하우스)에서 단일 통합 데이터 시스템으로 전송됩니다. 

• 데이터 변환: 데이터 신뢰성을 높이기 위해 데이터가 위생 처리되고 즉시 사용 가능한 데이터 세트로 데이터의 형식이 지정됩니다. 

• 데이터 제공: 셀프 서비스 분석 툴은 기술 전문가가 아닌 사용자도 이해할 수 있는 데이터를 제공합니다. 실시간 데이터 모델링 및 데이터 시각화는 최종 사용자를 위해 복잡한 데이터를 단순화하는 데이터 제공의 2가지 일반적인 예입니다. 

셀프 서비스 데이터 플랫폼은 조직의 데이터 파이프라인을 완성합니다. 해당 플랫폼은 주요 비즈니스 데이터를 이해하는 강력한 분석 기능을 통해 직관적인 인터페이스에 관련 데이터를 공급합니다. 

Tableau, Microsoft의 Power BI, IBM Cognos Analytics 등의 많은 분석 솔루션은 다음과 같은 몇 가지 공통적인 기능을 제공합니다.  

• 증강 분석: AI 자동화 데이터 분석.

• 데이터 모델링: 데이터 간의 관계 파악. 

• 데이터 시각화: 데이터에 대한 그래픽 표현. 

• 데이터 모니터링: 실시간 데이터 품질 보증. 

증강 분석은 대규모 데이터 세트에서 인사이트를 추출하는 프로세스를 간소화하는 AI 분석의 전문 개발 분야입니다. 이는 보통 데이터 과학자와 분석가가 수행하는 빅 데이터 분석을 자동화하는 고급 분석의 일종입니다. 

강력한 머신 러닝(ML) 알고리즘과 자연어 처리(NLP) 모델을 기반으로 하는 증강 분석은 복잡한 데이터 세트를 이해하기 쉽고 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 

데이터 모델링은 데이터 포인트 간의 관계를 기반으로 관계형 데이터베이스를 구조화하는 프로세스입니다. 데이터 표현 및 저장과 함께 정확한 관계 매핑을 보장하려면 데이터베이스 내용에 대한 높은 수준의 개요가 필요합니다. 데이터 웨어하우스와 레이크하우스에 대한 스키마를 작성할 때 데이터 모델링이 중요합니다. 

정확한 데이터 표현을 통해 BI 툴은 데이터베이스를 검색할 때 자연어 쿼리를 구조적 쿼리 언어(SQL)로 더 간단하게 변환할 수 있습니다. 

데이터 시각화는 데이터를 그래픽으로 표현함으로써 임시 분석과 데이터 탐색을 더 직관적으로 만드는 방법입니다. 표, 그래프 및 차트는 데이터 세트의 추세와 패턴을 보여 주는 데 일반적으로 사용되는 3가지 데이터 시각화 기술입니다. 

복잡한 데이터 세트를 비즈니스 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 렌더링하는 기능은 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 플랫폼의 주요 이점 중 하나입니다. 드래그 앤 드롭 데이터 로딩은 필요에 따라 사용자 정의 데이터 시각화 생성을 간소화합니다.  

데이터 모니터링은 조직의 데이터 신뢰성, 정확성 및 일관성에 대한 지속적인 평가입니다. 강력한 데이터 모니터링은 정확한 예측과 더 나은 추세 감지로 이어집니다.데이터 보안의 실천에 해당하는 데이터 거버넌스는 원치 않는 액세스나 변경으로부터 조직 데이터를 보호하는 것만큼이나 중요합니다. 

셀프 서비스 분석은 더 많은 정보에 입각한 의사 결정, 더 효율적인 워크플로 그리고 변화하는 시장에 대응하기 위한 더 높은 민첩성을 위한 길을 열어줍니다. 셀프 서비스 분석을 올바르게 구현하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.  

• 더욱 탁월한 데이터 기반 의사 결정: 데이터가 올바른 의사 결정을 위한 유익한 맥락을 제공합니다. 

• 효율성 향상: 모든 직원이 필요에 따라 데이터에 액세스할 수 있습니다. 

• 팀 간 협업 강화: 여러 팀이 동일한 플랫폼에서 함께 작업할 수 있습니다. 

• 정확도 개선: 자동화된 데이터 제공을 통해 직원이 수동으로 데이터를 입력할 필요가 없어집니다. 

• 유연성 향상: 조직이 변화하는 상황에 신속하게 대응할 수 있습니다. 

• 더 많은 사용자 정의: 작업자는 자신만의 사용자 정의 데이터 작업 공간을 만들 수 있습니다. 

데이터 기반 의사 결정은 아마도 셀프 서비스 분석의 가장 강력한 사용 사례일 것입니다. 신뢰할 수 있는 데이터가 보편적으로 액세스 가능하고 이해하기 쉬운 시각적 형식으로 제공되면 비즈니스 사용자는 최적의 결과를 위해 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.  

셀프 서비스 BI 툴은 내부 데이터를 조직의 최대 자산 중 하나로 변환합니다. 모든 수준에 걸쳐 모든 비즈니스 결정은 관련 정보를 사용하여 내릴 수 있습니다. 

셀프 서비스 BI 툴을 사용하면 모든 직원은 누군가가 필요한 데이터를 제공할 때까지 기다릴 필요 없이 작업할 수 있습니다. 비즈니스 사용자는 보고서를 작성하고, 임시 분석을 수행하고, 적절한 조치를 취하고, 독립적인 결정을 내릴 수 있습니다. 

셀프 서비스 분석 이전에는 데이터 팀이 데이터 준비 및 제공을 담당했기 때문에 조직의 병목 현상이 발생했지만, 이제는 이러한 현상이 제거되었습니다. 셀프 서비스 데이터 분석으로 인한 효율성 향상은 조직이 높은 확장성과 복원력을 갖춘 데이터 워크플로를 만들 수 있도록 지원합니다. 

전체 조직이 단일 셀프 서비스 분석 플랫폼 아래에 있으므로, 다양한 팀이 동일한 환경에서 함께 작업할 수 있습니다. 중앙 집중식 데이터 작업 공간을 통해 모든 직원은 동일한 정보를 공유함으로써 우선순위를 조정할 뿐만 아니라, 효과적인 협업을 방해하는 데이터 사일로도 제거합니다. 

직관적인 데이터 툴은 비즈니스 사용자와 데이터 분석가가 협업하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 전반적으로 더 강력한 결과를 도출합니다. 

범 조직적인 데이터 전달을 사용하면 직원이 작업할 때 수동으로 데이터를 입력할 필요가 없어져서 정확도가 높아집니다. 자동화된 데이터 제공은 비즈니스 사용자가 실수로 잘못된 데이터를 입력하여 다운스트림 부정확성이 추가로 발생하는 것을 방지합니다.  

좋은 데이터를 항상 사용할 수 있는 경우 비즈니스 리더와 직원은 임시 분석을 수행하고 변화하는 상황에 신속하게 대응할 수 있습니다. 그리고 과거의 추세와 패턴에 따라 행동하고 결정하면서 정확한 예측의 이점을 누릴 수 있습니다. 한편, 팀은 가정(what-if) 시나리오에 자유롭게 참여하고 가상의 미래에 대한 실행 계획을 수립할 수 있습니다. 

셀프 서비스 분석 툴을 통해 사용자는 필요한 정보를 기반으로 사용자 정의 데이터 작업 영역을 만들 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스와 자동화된 데이터 시각화는 불필요한 정보의 방해 없이, 사용자의 역할과 관련된 데이터로만 사용자의 대시보드를 채웁니다. 

데이터 분석 분야는 크게 4가지 카테고리로 나눌 수 있습니다. 셀프 서비스 데이터 분석을 사용하면 각 카테고리는 더 간단해집니다. 데이터 분석의 기본 유형은 다음과 같습니다.  

• 서술적 분석: 과거에 무슨 일이 일어났는가? 

• 진단적 분석: 이런 사건 또는 추세는 왜 발생했는가? 

• 예측적 분석: 다음에 어떤 일이 일어날 것인가? 

• 처방적 분석: 다음에 해야 할 일은 무엇인가? 

서술적 분석은 “무슨 일이 일어났는가?”라는 질문에 답하면서 이전 추세와 이벤트를 식별하려고 하는 것입니다. 그런 다음, 이 정보를 사용하여 향후 결정에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 대형 레스토랑 체인에서는 인기 있는 음식 품목을 확인하거나, 계절별 추세를 파악하거나, 고객이 함께 구매할 가능성이 높은 품목을 발견할 수 있습니다. 셀프 서비스 분석 플랫폼은 이 데이터를 시각적 대시보드에 제공하여 자동화를 기반으로 더 직관적인 데이터 분석을 가능하게 합니다.  

진단적 분석은 복잡한 데이터 세트 내의 원인과 상관관계를 연구하여 이벤트와 추세 이면의 "이유"에 대한 답을 찾는 것입니다. 이해관계자는 서술적 분석을 통해 드러난 이벤트를 자세히 분석하고 그 발생 원인을 파악할 수 있습니다. 그런 다음, 이러한 인사이트를 적용하여 과거의 성공을 개선하고 실수로부터 배울 수 있습니다. 

예측적 분석은 과거의 패턴을 식별하여 미래에 대한 합리적인 추측을 하고 추세와 결과를 예측합니다. 일부 셀프 서비스 분석 플랫폼은 AI로 구동되는 내장형 예측 모델링을 제공하여 전략적 의사 결정에 영향을 주는 신뢰할 수 있는 예측을 비즈니스 리더에게 제공합니다. 

처방적 분석은 비즈니스 리더가 특정 상황에서 어떻게 대응해야 하는지를 제안합니다. 비즈니스 팀은 현재 또는 이론적 시나리오를 기반으로 실행 계획을 수립할 때 이러한 처방을 고려할 수 있습니다.