데이터 과학 및 분석 컨설팅

디지털 혁명은 컨설팅 업계에서 더욱 대중화되고 있습니다. 그 결과 고객의 경험을 향상시킬 수 있는 많은 기회가 제공됩니다. 그럼에도 불구하고 컨설턴트는 앞서 나가기 위해 새로운 지식을 얻어야 합니다. 기업이 분석 컨설팅에 지출하는 비용이 전 세계적으로 급증했습니다. 투자는 외부 컨설턴트에 대한 지출과 내부 역량 창출 사이에 있습니다.

데이터 분석은 더 나은 결정을 내리기 위해 데이터에서 결론을 추출하고 도출하는 방법입니다. 이 기술은 빠르게 상승하고 있습니다. 인공 지능, 통계 및 고급 시장 지식을 사용합니다. 사용자는 이 데이터를 수집하여 대규모 데이터 세트의 필수 패턴을 파악합니다. 스마트 분석을 배포하면 회사의 성과 지표에 대한 뛰어난 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 그곳에서 일어나는 복잡한 변화를 보여줍니다.

데이터 분석의 유형

일반적으로 데이터 분석에는 네 가지 유형이 있습니다. 그들은:

1. 기술적 분석

설명적 분석은 설명적 정보를 제공합니다. 무엇을, 누가, 어디서, 언제, 얼마나 많은지에 대한 근본적인 질문에 답합니다. 대시보드와 비즈니스 인텔리전스 도구는 보고의 근간이기 때문에 이를 갖추는 것은 불가능합니다. 기술 분석을 미리 준비된 보고서와 임시 보고라는 두 그룹으로 더 나눌 수 있습니다. 미리 준비된 보고서에는 특정 주제에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 광고 성과에 대한 정보를 제공하는 월별 보고서가 그 예입니다. 임시 보고는 일반적으로 예약되지 않습니다. 특정 문제에 대해 더 나은 정보를 얻으려면 필수적입니다. 귀하의 페이지와 상호작용한 사람들을 확인함으로써 소셜 미디어를 통해 이를 수행할 수 있습니다. 또한 다른 인구통계 데이터를 얻는 데도 도움이 됩니다. 임시 보고는 매우 민감하며 청중에 대한 더 큰 그림을 제공합니다.

2. 진단 분석

진단 분석은 어떤 일이 발생한 이유에 대한 질문에 답합니다. 다른 종류의 데이터와 비교하여 과거 데이터를 측정합니다. 진단 분석을 통해 드릴다운할 수 있습니다. 종속성을 찾고 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다. 기업은 이 분석을 활용하여 특정 문제에 대한 심층적인 지식을 얻습니다. 조직은 항상 상세한 데이터를 보유해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터 수집이 각 과제에 대해 단일한 것으로 나타나 더 많은 시간을 소비할 수 있습니다. 진단 분석은 잠재적인 문제가 발생하기 전에 경고를 제공합니다. 예를 들어, 필요한 것보다 적은 근무 시간을 근무하는 직원을 알려줍니다.

3. 예측 분석

예측 분석은 미래에 일어날 가능성이 있는 일에 대한 정보를 제공합니다. 기술 분석과 진단 분석의 발견을 모두 활용합니다. 클러스터, 경향 및 예외를 발견하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 미래에 발생할 가능성이 있는 추세를 예측할 수 있습니다. 따라서 예측 분석은 중요한 예측 도구입니다. 많은 장점에도 불구하고 예측은 추정치만 제공합니다. 정확성은 데이터 품질에 따라 달라집니다. 따라서 정기적인 최적화와 세심한 치료가 필요합니다.

4. 처방적 분석

이러한 유형의 분석은 향후 문제를 방지하기 위해 취해야 할 조치를 규정합니다. 또한 모든 유망한 추세를 활용합니다. 이러한 유형의 분석에는 빅데이터와 인공지능이 활용됩니다. 통계 모델링은 가설을 입증하거나 반증하기 위해 상황을 평가하는 작업을 다룹니다. AI는 다양한 변수를 기반으로 잠재적인 결과를 예측합니다.

데이터 과학 및 분석 컨설팅은 모든 비즈니스에 필수적입니다. 새로운 제품을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 더 나은 성능을 위해 더 효율적으로 만들고 고객 경험을 향상시킵니다. 이는 더 나은 의사결정을 위한 정보를 제공하고 과제와 기회를 감지합니다. 인건비와 비용을 절감할 수 있는 예측을 하여 시간을 절약해줍니다.