데이터 분석이 비즈니스의 미래에 중요한 이유

데이터 과학은 모든 규모와 모든 산업 분야의 비즈니스에서 가장 중요한 기술 트렌드 중 하나입니다. 글로벌 예측 분석 시장 은 매년 22.1%의 빠른 속도로 성장하여 2022년까지 124억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다 .

이는 이 최첨단 컴퓨터 과학 분야가 기업의 매출 증대, 비용 절감 및 미래 계획에 도움이 되기 때문입니다.

이러한 이점은 데이터 과학자가 최근 "2019년 가장 인기 있는 직업"으로 선정된 주요 이유입니다. 기업은 필요에 따라 충분한 경험을 갖춘 데이터 과학자를 고용하기 위해 노력하고 있지만 이러한 전문가의 공급이 부족하다는 것은 대부분의 기업이 작업을 소프트웨어 개발자에게 아웃소싱 하거나 사내에서 데이터 과학자를 교육해야 한다는 것을 의미합니다.

소규모 비즈니스 소유자와 관리자는 데이터 과학 및 예측 분석이 회사의 경쟁력을 유지하고 미래에 번창하는 데 어떻게 도움이 되는지 계속 읽어야 합니다.

데이터 분석 및 예측 분석이란 무엇입니까?

비즈니스 분석은 결국 성공적인 기업과 실패하기 전에 방황하는 기업의 차이가 될 것입니다. 세계의 모든 주요 기업은 효율성을 높이고 판매를 개선하며 미래를 계획하기 위해 데이터 마이닝 및 예측 분석에 막대한 투자를 하고 있습니다.

데이터 마이닝은 데이터 분석의 핵심입니다. 이를 위해서는 기업이 비즈니스와 관련된 중요한 데이터를 지능적이고 신중하게 수집하고 저장해야 합니다. 여기에는 과거 고객 판매, 고객 상호 작용, 물류 및 제조 데이터 등이 포함됩니다. 이 프로세스를 지식 검색이라고 합니다.

그러면 회사는 이 정보를 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다. 데이터 마이닝의 주요 응용 프로그램 중 하나는 온라인 소매에서 기업이 이 정보를 사용하여 판매 메트릭당 금액을 증가시키는 대상 "추천 제품" 목록을 작성하는 것입니다.

기업이 양질의 데이터를 수집했다면 이제 예측 분석에 참여할 차례입니다. 이 어려운 프로세스는 최첨단 기계 학습 및 사용자 지정 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 식별하고 기업이 마케팅 활동, 영업 부서 및 내부 프로세스를 형성하는 데 사용할 수 있는 정확한 결론과 예측을 생성합니다.

전문 예측 분석 팀을 구축하는 데 관심이 있는 기업은 적합한 사람을 고용하는 데 집중해야 합니다. 이 분야는 수학, 컴퓨터 과학, 인공 지능 등을 포함한 기술의 고유한 조합이 필요합니다. 기업은 이 모든 인재를 사내에서 고용하거나 컨설팅 경험이 있는 소프트웨어 개발자에게 작업을 아웃소싱할 수 있습니다.

경쟁 우위 개발

오늘날의 경제에서 성장하고 번성하려는 기업은 기술 인재에 대한 접근, 빠른 기술 변화 속도, 가장 작은 기업이라도 국제 기업과 경쟁해야 하는 상호 연결된 경제를 포함하여 다양한 심각한 도전에 직면해 있습니다.

기업이 이 치열한 시장에서 성공 확률을 높일 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나는 경쟁 우위를 확보하는 것입니다.

경쟁우위 는 “기업이나 국가가 더 낮은 가격이나 더 바람직한 방식으로 동등한 가치의 재화나 서비스를 생산할 수 있는 조건” 으로 정의됩니다 . 즉, 경쟁 우위는 특정 비즈니스를 경쟁과 차별화하고 시장에서 우위를 제공하는 것입니다.

예를 들어, 지난 20년 동안 Apple Computers는 주변 기술 회사에서 9,610억 달러라는 놀라운 가치를 지닌 세계에서 가장 가치 있는 회사로 성장했습니다. 회사는 경쟁 우위의 결과로 이러한 극적인 성장을 달성했습니다. 즉, 회사 설립자인 Steve Jobs에 의해 촉진되고 의인화된 차별화된 무형의 시원한 느낌과 문화입니다.

수백만 명의 사람들이 이러한 시원함과 PC 소유 대중과 차별화하려는 열망 때문에 Apple 기기를 구입합니다. 이 느낌은 2000년대 후반의 Get Mac 광고 시리즈에 가장 잘 요약되어 있습니다.

오늘날에는 소규모 기업도 비즈니스 분석 및 예측 분석에 투자하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 그들은 시장과 소비자 동향을 더 잘 식별할 수 있도록 도와줌으로써 기업에 이점을 제공하고, 경쟁 우위에 집중하기 위해 제품 제안 및 마케팅 활동을 목표로 삼을 수 있습니다.

마케팅 노력 개선

기업이 판매 수와 수익을 높이는 가장 쉬운 방법 중 하나는 신규 고객을 확보하는 것이 아니라 현재 소비자에 대한 판매를 유지하고 늘리는 것입니다.

실제로 연구에 따르면 현재의 소중한 고객을 적극적으로 유지하는 데 드는 비용보다 단일 신규 고객을 확보하는 데 5배나 더 많은 비용이 들 수 있습니다. 이것은 엄청난 차이입니다.

이 엄청난 불일치는 모든 산업 분야의 기업이 가장 가치 있는 고객을 유지하고 충성도 높은 소비자에 대한 총 매출을 늘리기 위해 열심히 노력하는 주요 이유입니다. 특히 온라인 소매업체는 이러한 움직임의 최전선에 있습니다.

Amazon , Target 및 Etsy 와 같은 주요 회사 는 추천 제품 목록을 개선하고 웹 사이트에 대한 사용자 경험을 개인화하기 위해 기계 학습 팀에 막대한 투자를 하고 있습니다. 그들은 특정 고객의 데이터와 유사한 고객의 과거 쇼핑 경험을 사용하여 구매할 가능성이 있는 품목을 결정합니다.

이 소매업체는 또한 과거 쇼핑 행동과 고급 데이터 분석을 사용하여 일반 항목 검색 결과를 개선하고 있습니다. 그들은 이러한 분석을 사용하여 관련 없는 콘텐츠를 제외하고 유사한 고객이 과거에 구매한 제품에 집중하고 있습니다.

모든 규모의 기업은 지금부터 과거 판매, 인구 통계 정보 및 가족 규모에 초점을 맞춰 이러한 유형의 가치 있는 데이터를 수집하여 가장 가치 있는 고객을 대상으로 제품을 더 잘 제공할 수 있습니다.

미래를 위한 계획

지금까지 가장 유용한 데이터 분석 응용 프로그램은 기업이 미래를 계획하는 데 도움이 됩니다. 예측 분석은 현재 매출 증대와 내부 효율성 향상을 위해 활용되고 있습니다. 그러나 그 잠재력은 훨씬 더 큽니다.

미래에 기업은 예측 분석을 사용하여 미래 시장 동향을 예측하고 미래 현실에 대비할 수 있도록 현재 회사를 재편할 것입니다.

예를 들어, 에너지 산업은 현재 예측 분석 을 사용하여 장기 가격 및 에너지 수요 추세를 예측하고 있습니다. 그들은 현재 시장 데이터를 사용하여 지금부터 10년, 25년, 심지어 50년 후에 세계 인구가 어디에 집중될 것인지 예측하고 있습니다. 이를 통해 향후 에너지 수요가 가장 많을 것으로 예상되는 지역에 인프라 노력을 집중할 수 있습니다.

데이터 과학자에 대한 수요가 공급을 계속 초과함에 따라 더 많은 기업이 향후 몇 년 동안 데이터 과학자 고용을 늘리고 소프트웨어 개발자에게 더 많은 작업을 아웃소싱하기 시작할 것으로 예상합니다.

결론

데이터 분석은 미래에 어떤 기업이 성공하고 어떤 기업이 실패하는지 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나가 될 것입니다.

이 최첨단 분야는 기업이 현대 세계에서 수집된 방대한 양의 데이터를 저장하고 분석하는 데 도움이 되도록 컴퓨터 과학, 수학, 통계 및 인공 지능의 측면을 결합합니다.

기업은 미래에 성공하기 위해 오늘 예측 분석에 막대한 투자를 해야 합니다. 이러한 유형의 분석에서 얻은 통찰력은 기업이 경쟁 우위를 개발하고 마케팅 노력을 개선하며 매출을 늘리고 미래에 대한 정확한 계획을 세우는 데 도움이 됩니다.

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