데이터 분석 및 데이터 기반 의사 결정을 위한 관련 데이터 추출에서 Rayobyte의 중요한 역할

데이터는 새로운 금입니다. 기업이 올바른 데이터를 충분히 추출하고 분석할 수 있을 때 더 나은 결정을 내리고 효율성을 높이며 생산성을 높일 수 있습니다. 웹 스크래핑을 통해 기업은 소셜 미디어 플랫폼과 웹사이트에서 대량의 정보를 수집하여 한 곳의 중앙 위치에 저장할 수 있습니다.

그러나 원시 광석과 마찬가지로 이 데이터도 가장 효과적으로 정제되어야 합니다. 데이터 전처리, 데이터 분석 및 예측 모델링 중에 학제 간 팀이 함께 모일 때 가치를 제공하는 정제 및 연마 프로세스가 가장 잘 발생합니다. Rayobyte 의 창립자이자 CEO인 Neil Emeigh는 기업이 데이터 스크래핑에서 얻은 정보를 이해하고 이를 사용하여 중요한 결정을 내릴 수 있는 프로세스를 설명합니다.

웹 스크래핑 다음에는 데이터 전처리가 필요합니다.

데이터 전처리 는 데이터 분석 프로세스의 필수 단계이며 분석에 사용할 수 있도록 데이터를 정리, 변환 및 형식화하는 작업을 포함합니다. 데이터 전처리를 통해 기업은 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 분석할 수 있습니다.

회사는 데이터 세트에서 노이즈, 이상값 및 누락된 값을 제거하여 데이터를 정리합니다. 그런 다음 데이터를 사용 가능한 그룹으로 집계하거나 유사한 변수가 있는 데이터 세트를 병합하여 해당 데이터를 변환한 다음 데이터를 해석하고 의사 결정 프로세스에서 가장 유용한 정보를 선택할 수 있습니다.

Emeigh는 "금광의 관점에서 데이터 전처리를 생각하는 것이 가장 쉽습니다."라고 말합니다. “금을 채굴할 때 땅에서 암석, 광석 및 기타 많은 물질을 가져오지만 그 물질은 순금으로 전환되기 전까지는 가치가 없습니다. 데이터 전처리는 데이터를 마이닝할 때 동일한 기능을 수행합니다. 웹 스크래핑은 데이터를 수집하고 전처리는 데이터가 비즈니스 결정을 내리는 데 유용하도록 합니다.”

전처리는 데이터 분석 및 통찰력으로 이어집니다.

데이터 분석은 유용한 정보를 발견하고 결론을 제시하며 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 검사하는 프로세스입니다. 데이터 분석가는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾고 미래 이벤트 또는 추세에 대한 예측을 수행하며 올바른 질문을 식별하고 의미 있는 방식으로 대답함으로써 데이터 기반 의사 결정을 돕습니다.

"투자자가 주식이나 벤처를 선택할 때 이전 분기 실적이나 과거 보고서를 보지 않고 힘들게 번 돈을 투입하지 않습니다."라고 Emeigh는 묻습니다. “그들은 자신의 결정에 확신을 주기 위해 트렌드, 업계 벤치마크 및 기타 데이터를 확인합니다. 마찬가지로 마케팅, HR, 생산 및 기타 비즈니스 영역에 투자할 때 데이터 분석 및 통찰력을 사용하는 것도 의미가 있습니다. 자신의 비즈니스와 공개 데이터에서 수집한 데이터에서 이러한 통찰력을 추출합니다. 공개 데이터의 경우 스크랩하지 않고는 필요한 모든 인사이트를 추출할 수 없습니다. 데이터 스크래핑은 수천 달러를 절약하고 필요한 인사이트를 신속하게 찾는 데 도움이 됩니다.”

올바른 데이터는 예측 모델링을 제공합니다.

예측 모델링은 과거 데이터를 사용하여 향후 이벤트를 예측합니다. 비즈니스 세계에서 기업은 오늘날의 고객에 대한 정보를 사용하여 고객이 미래에 어떻게 행동할지에 따라 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.

예측 모델은 조직이 현재 고객 기반에 대한 통찰력을 제공하여 매일 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 과거 행동을 조사함으로써 각 고객이 구매할 가능성이 얼마나 되는지 알 수 있습니다. 이를 통해 어떤 세그먼트가 가장 가치 있고 타겟팅할 가치가 가장 높은지 이해할 수 있습니다.

그러나 예측 모델링에는 정확한 모델을 제공하기 위해 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 웹 스크래핑을 통해 기업은 고객에 대한 통찰력을 제공하고 미래 행동을 예측하는 과거 판매 수치, 제품 가격 및 기타 지표를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 웹 전체에서 제품 및 서비스와 관련된 데이터를 추출할 수 있습니다. 이 강력한 도구는 리소스나 시간 제약이 있는 기업도 마케팅 캠페인이나 제품 개발과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 제공합니다.

Emeigh는 "자연어 처리, 판매 예측 생성, 허리케인 대비 등에서 예측 모델링이 개선되었고 모든 산업의 거의 모든 측면에 영향을 미쳤습니다."라고 설명합니다. “예측 모델링의 핵심은 정확한 모델을 생성하기 위해 수십억 개의 데이터 포인트를 수집하는 것입니다. 인간이 필요한 양의 데이터를 수집할 수 있는 방법은 없습니다. 웹 스크래핑은 모든 산업에서 예측 모델을 구축하는 데 사용하는 데이터를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다.”

데이터 분석에 대한 학제 간 접근의 중요성

데이터 분석에 대한 학제 간 접근 방식에는 당면한 문제를 더 잘 이해하기 위해 하나의 프로젝트에서 여러 분야가 함께 작업하는 것이 포함됩니다. 원시 데이터를 데이터 기반 의사 결정으로 전환하는 가장 효과적인 수단입니다.

Emeigh는 "이는 슈퍼히어로 팀을 구성하여 문제를 해결하는 것과 같습니다. 웹 스크래핑은 학제 간 팀의 조수와 같습니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 팀의 지루한 수작업 시간을 줄여줍니다.”

예를 들어 예측 모델링 프로젝트를 위해 환자 데이터를 수집하는 의료 팀은 적어도 처음에는 소셜 미디어를 고려하지 않을 수 있습니다. 그러나 소셜 미디어 플랫폼은 엄청난 양의 데이터를 제공하며 소셜 미디어 마케터는 어디를 봐야 하는지 알고 있습니다.

Emeigh는 “다양한 분야의 전문가들이 협력하면 복잡한 문제를 더 잘 해결하고 더 창의적인 해결책을 제시할 수 있습니다.”라고 말합니다. "함께 작업함으로써 서로 다른 각도에서 데이터를 보고, 보다 포괄적인 이해를 개발하고, 다른 방법으로는 가질 수 없는 아이디어를 생성합니다."

웹 스크래핑은 이러한 프로세스의 핵심 도구입니다. 사전 처리, 분석, 예측 모델링 및 학제 간 팀이 조직에 금보다 더 가치 있는 결정으로 전환하기 전에 중요한 데이터를 수집합니다.