모든 회사 데이터를 처리하는 5가지 간단한 방법

게시 됨: 2023-01-13

과학적 혁신과 기술 발전의 끊임없는 급증은 빅 데이터 세계에 각인을 남겼고 데이터 주권을 위한 전투를 강화하여 기업이 적절하게 조정하고 최신 데이터 처리 기술에 보조를 맞추도록 촉구했습니다.

조직은 최소한의 기회로 경쟁사를 빠르게 앞지르지만 모든 비즈니스의 성공에 크게 기여하는 주요 요인 중 하나는 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 능력입니다.

모든 데이터 기반 조직은 데이터의 고유성을 확인하고 데이터가 비즈니스 세계에서 어떻게 경쟁 우위인지 이해합니다.

"데이터 연기가 있는 곳에 비즈니스 화재가 있습니다."

"데이터 처리"가 비즈니스 세계의 보물창고가 된 지 50년이 넘었고 그 이후로 대대적인 수정을 거쳤습니다. 이제 AI 및 머신 러닝(ML)의 기술적 개선이 큰 성공을 거두면서 데이터 처리가 새로운 차원을 맞이했습니다.

시각 자료 활용에서 텍스트 분류 사용 및 데이터를 처리하는 기타 여러 방법에 이르기까지 빅 데이터 세계는 그 어느 때보다 경쟁이 치열합니다.

이 문서에서는 데이터 처리의 이점과 조직이 데이터를 쉽게 맥락화하고 데이터에서 새로운 통찰력을 얻을 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다. 다이빙하자!

목차 보기
  • 데이터 처리란 무엇입니까?
  • 비즈니스에 데이터 처리가 필요한 이유는 무엇입니까?
  • 회사 데이터를 처리하는 방법
    • 1. 텍스트 분류 모델 활용
    • 2. 스프레드시트 프로그램 사용
    • 3. 데이터 시각화 소프트웨어 사용
    • 4. 데이터 마이닝 소프트웨어 사용
    • 5. CRM 소프트웨어 사용
  • 트렌드 수용

데이터 처리란 무엇입니까?

데이터 처리란 무엇입니까?

데이터 처리는 원시 데이터를 수집하고 일련의 작업을 통해 의미 있고 실용적인 형식으로 수정하는 기술입니다.

이 프로세스를 수동으로 수행할 수 있지만 시스템에 고급 AI를 도입하면 완전히 자동화된 프로세스를 실행할 수 있습니다. AI를 사용하면 조직이 매우 짧은 시간 내에 중요한 비즈니스 통찰력을 더 쉽게 제공할 수 있습니다.

비즈니스에 데이터 처리가 필요한 이유는 무엇입니까?

비즈니스에 데이터 처리가 필요한 이유는 무엇입니까?

처리되지 않은 형태의 데이터는 비즈니스 가치가 없습니다. 그렇다면 왜 데이터 주권에 대한 끊임없는 소동이 벌어질까요? 데이터 처리는 매우 어려운 프로세스일 수 있지만 귀사에 가져다주는 수많은 이점은 값을 매길 수 없습니다.

  1. 데이터 처리는 치열한 경쟁 속에서 경쟁 우위를 확보하려는 모든 조직에 매우 중요합니다.
  2. 이를 통해 조직은 적절한 결정을 내리고 초점을 간소화하며 제품 및 서비스를 개선하기 위한 최선의 조치를 따를 수 있습니다.
  3. 또한 고객 만족도를 높이고 전체 브랜드 평판을 높일 수 있는 통찰력을 제공합니다.

권장 사항: 비즈니스에 가장 적합한 CRM 솔루션을 선택하는 방법은 무엇입니까?

회사 데이터를 처리하는 방법

회사 데이터를 처리하는 방법

데이터는 미래 지향적인 모든 조직이 활용해야 하는 새로운 석유입니다. 수년에 걸쳐 다양한 데이터 처리 기술이 일반 수동 작업에서 완전히 자동화된 프로세스로 발전했습니다.

비즈니스 데이터를 파악하는 몇 가지 쉬운 방법을 살펴보겠습니다.

1. 텍스트 분류 모델 활용

회사 데이터 처리 방법 - 텍스트 분류 모델 활용

텍스트 분류 소프트웨어는 기계 학습(ML) 및 자연어 처리(NLP)의 제품으로, 텍스트를 조직화된 그룹으로 자동 분류하는 데 사용되는 최신 기술입니다.

시간이 지남에 따라 AI의 놀라운 성과는 많은 비즈니스의 디지털화에 크게 기여했습니다. 결과적으로 구조화되지 않은 비즈니스 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 제공하는 수단으로 텍스트 분류를 사용하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

비정형 데이터는 회사 전체 데이터의 대부분을 차지하며 축적된 데이터의 약 90%를 차지하므로 기존의 일반적인 방법으로는 필요한 정보를 얻기가 어렵습니다.

텍스트 분류를 통해 독단적인 분석을 식별하고 정크를 필터링하고 실시간 기록을 수행할 수 있습니다.

회사 데이터를 처리하기 위한 텍스트 분류의 이점:
  • 이를 통해 사용자의 문제점을 식별하고 집중할 수 있습니다.
  • 사용자 리뷰를 활용하여 제품의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
  • 완벽함을 보장합니다. 인적 요소는 결과에 영향을 미치는 경향이 있지만 텍스트 분류 이니셔티브는 모든 불일치를 제거합니다.
  • 궁극적으로 라이브 채팅에서 브랜드 언급을 추적할 수 있으므로 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.

2. 스프레드시트 프로그램 사용

회사 데이터를 처리하는 방법 - 스프레드시트 프로그램 사용

오늘날 Microsoft Excel 및 Google Sheets와 같은 스프레드시트 프로그램은 비즈니스의 필수 요소입니다. 프로젝트 관리, 프리젠테이션, 회계 및 기타 다양한 기능과 관련하여 다양한 조직에서 오랫동안 활용해 왔습니다.

회사의 약 50%가 스프레드시트 도구를 활용하는 반면 재무 및 회계 조직의 35% 이상이 의사 결정 프로세스를 개선하기 위해 스프레드시트에 크게 의존합니다.

스프레드시트 프로그램은 그리드 형식과 같은 다양한 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터를 행과 열로 그룹화하고 데이터 분석 및 조작을 더 쉽게 만드는 수식을 적용할 수 있습니다.

스프레드시트 프로그램을 사용하여 회사 데이터를 처리할 때의 이점:
  • 비용이 들지 않고 배우기 쉽습니다.
  • 다른 소프트웨어 및 코딩 언어와 원활하게 통합됩니다.
  • 팀 구성원이 자유롭게 편집할 수 있는 협업 기능을 제공합니다.
  • 다양한 수준의 사용자 정의가 가능하여 모든 유형의 데이터를 쉽게 생성할 수 있습니다.
  • 스프레드시트 프로그램은 조작 도구입니다. 쉽게 계산을 수행하고, 여러 테이블을 생성하고, 원하는 용어 또는 변수에 대한 줄 사이를 읽을 수 있습니다.
  • 대차 대조표 및 현금 흐름표와 같은 재무 문서를 생성하기 위한 원스톱 솔루션입니다.
  • 또한 데이터 시각화를 통해 그래프와 채팅을 만들 수 있습니다.

기능은 앞서 언급한 기능으로 제한되지 않지만 특정 분석 작업으로 제한될 수도 있습니다.

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3. 데이터 시각화 소프트웨어 사용

회사 데이터를 처리하는 방법 - 데이터 시각화 소프트웨어 사용

데이터는 이해하기 어려울 수 있습니다. 하지만 그것이 낳는 보물을 풀수록 더 가치가 높아집니다.

데이터 시각화는 데이터를 시각적 요소로 그림으로 표현한 것입니다. 데이터 분석가는 그래프, 지도, 차트 및 기타 그래픽 요소를 분석하여 전달되는 실제 메시지를 보다 명확하게 파악할 수 있습니다.

데이터를 시각적으로 표시하면 기업은 많은 골칫거리를 유발할 수 있는 막대한 데이터 로드에서 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

매일 250경 바이트의 데이터가 생성되는 빅 데이터 세계에서 데이터 분석가는 데이터 시각화 소프트웨어의 많은 이점을 활용했습니다. 이를 통해 복잡하고 방대한 양의 데이터를 분해하여 새로운 개념을 찾고, 추세를 이해하고, 얻은 정보를 생산적으로 활용할 수 있습니다.

회사 데이터를 처리하기 위한 데이터 시각화의 이점:
  • 신속한 결정을 내리고 변화하는 시장 조건을 활용하려는 모든 조직을 위한 확실한 옵션입니다.
  • 인간의 눈은 색상과 패턴에 끌리기 때문에 오류와 불일치를 쉽게 식별할 수 있습니다.
  • 이를 통해 기업은 급변하는 경제 상황에서 최신 동향을 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
  • 시각 자료는 조직이 청중에게 원하는 정보를 전달하는 의미 있고 흥미로운 이야기를 만드는 데 활용하는 가장 효과적인 방법입니다.
  • 방대한 양의 데이터를 분석하고 모든 데이터 불일치를 그래픽 요소로 해결할 수 있어 빅데이터 세계에서 패권을 쥐는 열쇠다.

4. 데이터 마이닝 소프트웨어 사용

회사 데이터를 처리하는 방법 - 데이터 마이닝 소프트웨어 사용

데이터 마이닝은 "KDD(Knowledge Discovery in Data)"로 알려져 있습니다. 그것은 패턴을 식별하고, 실용적인 통찰력을 도출하고, 미래의 사건을 예측하기 위해 엄청나게 큰 데이터 배치를 발견하고 분석하는 데 사용되는 기술입니다.

이 소프트웨어는 기계 학습 알고리즘과 함께 작동합니다. 이를 통해 기업은 숨겨진 사실을 생성, 분석 및 발견하거나 특정 데이터 세트에 대해 예측할 수 있습니다. 이러한 종류의 결과는 사기 행위, 장애 및 데이터 위반을 식별하고 방지하는 데 사용됩니다.

사실상 모든 회사는 데이터 마이닝 기술을 활용하여 데이터를 구성하고 유용한 정보를 필터링하여 문제를 해결합니다.

다음은 비즈니스를 위한 데이터 마이닝의 몇 가지 고유한 이점입니다.

회사 데이터를 처리하기 위한 데이터 마이닝 소프트웨어의 이점:
  • 기업이 신뢰할 수 있는 정보를 수집하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
  • 사기 행위를 단속하는 데 완벽합니다.
  • 짧은 시간 내에 분석을 위해 대량의 데이터를 단순화하는 데 사용됩니다.
  • 기업은 데이터 마이닝을 활용하여 변화하는 시장을 예측하고 숨겨진 모델을 발견할 수 있습니다.

5. CRM 소프트웨어 사용

회사 데이터를 처리하는 방법 - CRM 소프트웨어 사용

현대 비즈니스에서 생성되는 과다한 데이터는 조직이 고객 관계 프로그램을 맛보는 것을 고려해야 하는 충분한 이유입니다.

디지털 마케팅 분야에서 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어인 기업의 79%는 이제 통합 플랫폼에서 데이터베이스를 구성하고 고객 경험과 같은 기타 작업을 간소화하기 위해 분석 CRM 소프트웨어에 의존합니다.

분석 CRM 시스템은 백엔드 활동을 수행하여 서비스 품질을 향상시킵니다. 즉, 고객과 직접 상호 작용하는 것이 아니라 백그라운드 작업을 수행하여 막대한 양의 고객 데이터를 수집, 저장 및 분석합니다.

이는 예를 들어 마케팅 캠페인과 같은 의사 결정 프로세스에 영향을 미치는 주요 통찰력을 제공합니다.

CRM 소프트웨어의 가장 인상적인 기능은 타사 응용 프로그램과 원활하게 통합할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 CRM 시스템은 실제 성능을 발휘할 수 있습니다.

회사 데이터를 처리하는 CRM 소프트웨어의 이점:
  • CRM을 사용하면 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다. 당신은 그들과 공감하고, 그들의 고충을 파악한 다음, 그들의 요구를 해결하는 제품과 서비스 측면에서 필요한 조정을 하게 됩니다.
  • CRM 소프트웨어는 마케팅 트렌드의 변화를 예측하고 다음 분기에 비즈니스가 어떻게 진행될지 평가할 수 있는 중앙 집중식 데이터베이스를 제공합니다.
  • 자동화된 워크플로이기 때문에 수동 프로세스에서 사용할 수 있는 많은 시간과 비용을 비즈니스에서 절약할 수 있습니다.
  • 이를 통해 적절한 채널에 노력을 집중하고 구식의 비효율적인 마케팅 프로세스를 피함으로써 마케팅 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

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트렌드 수용

트렌드 수용

우리는 디지털 변혁의 시대를 목격하고 있습니다. 모든 조직은 끊임없이 도전적인 비즈니스 환경에서 생존하기 위한 수단으로 데이터를 활용하고 있습니다. 엄청난 양의 데이터에서 많은 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻어 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다.

저를 믿으세요. 경쟁은 시간이 지남에 따라 더욱 치열해질 것이며 여러분은 게임에 참여하거나 참여하지 못할 것입니다. 가까운 미래에는 최신 기술 이니셔티브와 과다한 데이터를 활용할 수 있는 조직만이 우뚝 설 것입니다. AI와 빅 데이터의 세계에 오신 것을 환영합니다!

저자-이미지-Rilwan-Kazeem 이 기사는 Rilwan Kazeem이 작성했습니다. Rilwan은 프리랜서 콘텐츠 작가입니다. 그는 3년 동안 글쓰기 세계에 있었습니다. 열정적인 독자이자 콘텐츠 작가인 그는 연구를 수행하고 생각을 자극하는 자세한 블로그와 기사로 독자를 참여시키는 것을 즐깁니다. LinkedIn에서 그를 팔로우할 수 있습니다.