현대적 데이터 분석의 기본 사항

현대적 데이터 분석의 기본 사항

데이터 분석이란?

데이터 분석은 원시 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 프로세스입니다. 이는 적절한 분석 기법을 적용해 비즈니스 개선에 활용할 수 있는 숨겨진 패턴과 추세를 파악하는 것을 의미합니다.

데이터 분석의 다양한 유형

비즈니스를 개선하기 위해선 성과 측정이 반드시 필요하기 때문에 데이터 분석이 중요합니다. 기업들은 데이터 분석을 통해 제품과 서비스를 개선하고, 고객의 요구를 충족시키며, 조직 내 문제를 진단합니다. 

비즈니스 측면에서 데이터 분석은 크게 네 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

  • 서술 분석(Descriptive analytics): 시간의 흐름에 따라 사건의 특징을 묘사하는 데 사용 (예: 차량의 주행 거리) 
  • 진단 분석(Diagnostic analytics): 사건의 발생 원인을 파악하는 데 사용 (예: 이벤트 로그 파일을 활용해 충돌의 근본 원인을 파악)
  • 예측 분석(Predictive analytics): 향후의 사건을 전망 또는 예측하는 데 사용 (예: 데이터 스토리지 요구에서 병목 현상 예측)
  • 처방 분석(Prescriptive analytics): 예상 시나리오에 기반해 적절한 조치를 제안하는 데 사용 (예: 향후 스토리지 병목 현상을 예측하고 이를 방지하기 위해 추가 용량 구매 제안)

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현대적 데이터 분석에 퓨어스토리지를 사용해야 하는 이유

기업에게 빅데이터는 시장에서의 우위를 확보할 수 있는 금광과도 같습니다. 그러나 안타깝게도 대부분의 경우 데이터는 고립된 사일로, 웨어하우스 및 데이터 레이크에 갇혀 있기 때문에, 기업은 인사이트를 신속하게 확보할 수 없고 혁신이 제한되며 IT 운영이 복잡해집니다.

필요한 것은 오늘날의 빅 데이터 분석 플랫폼 및 알고리즘을 따라잡을 수 있을 정도로 민첩하고 강력한 현대적인 데이터 인프라입니다. 이것이 퓨어스토리지®가 Splunk, Elastic, Vertica와 협력해 최신 분석 기능을 갖춘 Modern Data Experience™을 제공하는 이유입니다.

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