데이터 인텔리전스 101

모바일 인터넷 시대의 자연스러운 산물로서, 데이터 인텔리전스(DI) 미래 장기 발전의 핵심이기도 합니다. 데이터 인텔리전스에 관심이 있으시다면 잘 찾아오셨습니다. 이 글에서는 데이터 인텔리전스가 무엇이고, 왜 중요한지, 그리고 데이터 인텔리전스의 이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 인텔리전스란 무엇인가?

Date Intelligence(DI)란 무엇인가요?

데이터를 생산자료로 활용하고, 대규모 데이터 처리, 데이터 마이닝, 머신러닝, 인간-컴퓨터 상호작용, 시각화 등의 기술을 결합하여, 방대한 데이터로부터 지식을 추출, 마이닝, 습득함으로써 사람들이 의사결정을 내릴 때 효과적인 데이터 인텔리전스 지원을 제공하여 불확실성을 줄이거나 없애는 것을 말합니다.

데이터 인텔리전스의 기원, 진화 및 사용 사례

데이터 인텔리전스는 검색 및 발견을 지원하기 위해 처음 등장했으며, 주로 분석가의 생산성 향상에 기여했습니다. 데이터 분석가 수년간 보고서 작성에 필요한 데이터를 찾는 데 어려움을 겪어 왔습니다. 데이터 수집 및 양의 폭발적인 증가는 문제를 더욱 악화시켰습니다. 초기 DI 활용 사례는 메타데이터(예: 가장 자주 사용되는 데이터를 반영하는 인기 순위)를 활용하여 다른 사람들에게 가장 유용한 자산을 보여주었습니다.

하지만 데이터를 찾는 것은 시작에 불과합니다. 분석가는 질의 전에 일련의 질문을 던졌습니다. 과거에 누가 데이터를 사용했는지, 어떻게 사용했는지, 어떻게 사용해야 하는지, 그리고 사용 권한이 있다면 어떻게 사용해야 하는지 알아야 했습니다. 결과적으로 DI는 이러한 질문에 답할 수 있도록 발전했으며, 오늘날 다음과 같은 다양한 사용 사례를 지원합니다.

• 데이터 거버넌스
• 클라우드 변환
• 클라우드 데이터 마이그레이션
• 개인정보 보호, 위험 및 규정 준수
• 디지털 혁신
• 해석학

데이터 인텔리전스 기술 시스템

데이터 인텔리전스는 먼저 데이터가 제공되어야 하며, 데이터는 핵심 자산과 생산 자재의 역할을 하므로 데이터 거버넌스가 특히 중요합니다.

그래서 데이터 거버넌스란 무엇인가?

우리는 기업 지배구조라는 단어를 자주 듣습니다. 기업 지배구조는 주로 경제학에서 다음과 같은 몇 가지 문제를 해결합니다.

• 소유권과 경영권은 어떻게 분리되나요?
• 회사 주인은 전문 경영인에 대한 과학적 승인 및 감독을 어떻게 실시합니까?

이에 따라, 데이터 거버넌스 또한 여러 유사한 문제를 해결해야 합니다.

• 데이터(자산)는 무엇인가요?
• 데이터 소유권과 사용 권한을 분리하는 방법은?
• 데이터 자산 소유자는 어떻게 데이터 사용자에 대한 과학적 승인 및 감독을 수행할 수 있습니까?

모든 수단 데이터 인텔리전스 실제로 위의 문제들을 해결하고 있습니다. 데이터 거버넌스의 내용에 대해서는 본 기사에서 자세히 소개했습니다. 데이터 거버넌스란 무엇인가요?.

동시에, 우리는 가난한 사람과 부유한 사람의 차이가 부에 대한 태도에 있다는 것을 알고 있습니다. 부유한 사람들은 부를 자산 가치 상승의 관점에서 바라보며, 더 많은 자산을 창출하고 가치를 지속적으로 증가시키는 방법을 생각합니다. 반면, 가난한 사람들은 부를 소비의 관점에서 바라보는 경향이 더 강하며, 번 돈은 소비에 더 많이 사용됩니다.

데이터 인텔리전스 시대에 "부자"가 되고 싶다면, 데이터를 어떻게 더 큰 가치로 활용할지, 그리고 다른 파트너들과 함께 가치를 창출할 방법을 고민해야 합니다. 그러나 데이터는 다른 자산과 달리 복제가 가능하고 권리 행사가 어렵다는 점에서, 현재 업계에서 가장 큰 관심사인 보안 컴퓨팅 기술인 데이터 보안 문제를 해결해야 합니다.

또 하나 주목해야 할 점은 빅데이터가 4V(볼륨, 속도, 다양성, 가변성) 특성을 가지고 있다는 것입니다. 4V 특성, 특히 방대한 양과 다양성으로 인해 데이터 수집이나 그 결과에 대한 의구심이 들 수 있습니다. 따라서 데이터 생성부터 데이터 시작까지 모든 연결 고리에 대한 완벽한 검사 프로세스를 구축할 수 있는 품질 보증 시스템이 필요합니다.

요약하자면, 데이터 인텔리전스의 기술 시스템에는 최소한 세 가지 측면이 포함되어야 합니다.

• 데이터 거버넌스 시스템
• 데이터 품질 보증 시스템
• 데이터 보안 컴퓨팅 시스템

데이터 인텔리전스 유형

데이터 인텔리전스에는 5가지 일반적인 유형이 있으며, 각 유형은 목적과 적용 분야가 다릅니다.

1. 설명적: 데이터를 검토하고 성과를 이해합니다.
2. 규범적: 대안적 지식과 새로운 제안을 형성합니다.
3. 진단: 무언가가 왜 일어났는지 분석하고 그 원인을 파악하는 것.
4. 예측: 과거 데이터를 검토하고 미래의 잠재적 사건을 예측합니다.
5. 결정적: 데이터 가치를 측정하고 새로운 행동 방침을 제안합니다.

데이터 인텔리전스의 이점

1. 적응적 결정: 비즈니스 인텔리전스(BI) 대시보드에 정확하고 시의적절한 정보가 제공되면, 리더는 즉각적인 의사결정을 통해 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다. 기업은 실시간으로 전략을 조정하여 수요를 예측하고 고객을 지원할 수 있습니다.
2. 더욱 강력한 데이터 기반: 데이터는 어떻게 구성하고 제공해야 할까요? DI는 운영을 간소화하고 주요 이해관계자를 더욱 효과적으로 지원하기 위해 프로세스를 지속적으로 모니터링합니다. 또한, 데이터 인텔리전스는 품질을 보장함으로써 인공지능 및 비즈니스 인텔리전스 활용 사례에 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.
3. 운영 효율성: 데이터 검색 및 발견은 사람들을 필요한 데이터와 연결해 주며, 과거에는 분석가들이 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 찾는 데 최대 6주가 소요되었습니다. 데이터 인텔리전스는 가장 신뢰할 수 있는 자산과 쓸모없는 자산을 구분하여 더욱 다양한 용도로 활용함으로써 운영 효율성을 높여줍니다.
4. 증강 분석: 굳이 그럴 필요가 있을까요? 데이터 인텔리전스를 사용하면 분석가는 애플리케이션에 향상된 분석을 적용하여 예측 및 예시 분석 사용 사례를 지원할 수 있습니다.
5. 투명성은 팀워크와 신뢰를 지원합니다. 데이터 인텔리전스는 새로운 사실을 증명하는 방법을 중심으로 시스템을 구축함으로써 조직의 기본 원칙과 그 원칙이 구현되는 프로세스를 중심으로 사고를 조정할 수 있습니다. 데이터 인텔리전스 소프트웨어는 과학적 방법을 활용하여 프로세스를 체계화하고 발전을 이룰 수 있습니다.

결론

저희 글을 읽어주셔서 감사합니다. 이 글이 데이터 인텔리전스가 무엇인지 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 인텔리전스에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 다음 링크를 방문해 주세요. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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