데이터 분석의 목적과 활용

데이터 분석의 주요 목적

데이터 분석은 단순히 데이터를 수집하고 정리한 후에 의미 있는 인사이트를 도출하고 이를 바탕으로 의사결정과 문제 해결에 도움을 주는 것이라고 했다. 데이터를 수집하고 정리한 것으로는 가치창출이 어렵다. 쉽게 말하면 일반적인 회사들이 하는 비즈니스에서는 데이터를 정리하고 설명하는 것만으로는 수익을 바로 만들어 낼 수 없다. 연구소나 대학에서 하는 연구에서도 매우 특이한 사실을 찾아내지 않는다면 연구성과를 내기 어렵다. 그래서 비즈니스에서는 데이터로부터 인사이트를 얻어서 수익에 도움되도록 여러가지 시도를 하거나 제안을 하며 연구에서는 추가해서 더 해볼 만한 여지가 있는 세부 연구 항목을 제안하는 근거로 쓴다.

((프롬프트)): 데이터 분석을 통해서 얻을 수 있는 것을 알려주세요 ((AI챗봇)): 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 것은 매우 다양합니다. 대표적으로 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 데이터에 숨겨진 패턴이나 트렌드를 발견할 수 있습니다.
• 문제의 원인이나 영향을 미치는 요인을 파악할 수 있습니다.
• 미래를 예측하거나 시뮬레이션하여 의사결정에 도움을 줄 수 있습니다.
• 비효율적인 부분을 찾아내어 개선 방안을 제시할 수 있습니다.
• 새로운 비즈니스 기회나 혁신적인 아이디어를 도출할 수 있습니다.
• 데이터 기반의 객관적이고 신뢰할 수 있는 근거를 마련할 수 있습니다.

이처럼 데이터 분석은 단순한 정보 제공을 넘어, 실제로 조직이나 개인의 목표 달성에 실질적인 도움을 주는 다양한 인사이트와 가치를 제공합니다.

위 질문에 대한 답은 AI챗봇 모델과 서비스, 모델의 종류에 따라 다르게 나온다. 하지만 답의 내용은 모두 비슷하다. 가치있는 사실을 찾거나 찾은 패턴을 이용해서 모델을 만들어서 의사결정이나 비즈니스에 이용한다는 것이 핵심 내용이다. 가치있는 사실이란 비즈니스를 한다면 모두 돈벌이와 관련이 있는 것이다. 매출을 늘리거나 수익을 높이거나 손실을 줄이는 것을 말한다.

데이터 분석의 활용 분야

데이터 분석은 다양한 산업과 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 이제는 사실상 모든 영역에서 하고 있다고 볼 수 있다. 데이터 분석이 가장 많이 활용되는 분야는 다음과 같다.

• 비즈니스/마케팅
  고객 구매 패턴 분석, 타겟 마케팅, 이탈 고객 예측, 매출 예측 등

• 금융
  신용 평가, 이상 거래 탐지(부정거래 탐지), 투자 전략 수립 등

• 의료/헬스케어
  환자 진단 보조, 질병 예측, 의료비 최적화, 신약 개발 등

• 제조/공정 관리
  불량률 분석, 설비 고장 예측, 생산 공정 최적화 등

• 공공/사회
  범죄 예측, 교통량 분석, 정책 효과 분석, 감염병 확산 예측 등

• 스포츠
  선수 퍼포먼스 분석, 경기 전략 수립, 부상 위험 예측 등

• 교육
  학습 성취도 분석, 맞춤형 교육 콘텐츠 추천, 이탈 학생 예측 등

데이터 분석이나 데이터 마이닝 결과를 가장 많이 활용해 온 분야는 B2C(Business To Customer, 소비자를 직접 상대하는 비즈니스) 소매업쪽인데 예를 들면 쇼핑몰 같은 것이다.
금융은 가장 정교하고 복잡한 데이터 분석과 활용이 일어나는 분야로 금융 데이터 분석이나 금융 공학은 데이터 분석 영역에서 매우 어려운 분야로 꼽히고 있다. 의료와 건강은 전통적인 통계학이 가장 집중한 분야이기도 하며 데이터 분석이 가장 활발하게 사용되며 중요하게 사용되는 분야이다. 의약품의 효과, 치료의 효과, 질병의 원인 등에 다양한 목적으로 사용된다. 이 외에 분야에서도 사용되고 있으며 소속된 조직이나 회사에서 아직 데이터 분석을 하지 않거나 데이터를 활용해서 기존에 운영하던 비즈니스외에 추가로 뭔가 더 하지 않는다면 직접 시도해보거나 분석을 제안하는 것도 필요할 수 있다. 공공과 사회쪽은 범죄율이 높은 지역과 이유 등을 분석해서 대응하거나 교통량 분석을 통해서 기간 인프라를 개발하거나 버스 노선 등을 재배치하거나 하는 도시 사회 공학 용도로 활발하게 사용하고 있다. 교통 데이터 분석은 택배나 배송과 같은 물류 유통에서도 사용되며 교통이나 야간 통행량등은 택시의 대기지역 선정과 야간 순찰지역, 야간 버스 노선 등을 재배치하는데 사용된다. 소프츠에서는 데이터 분석이 일반화된지 오래되었으며 가장 유명한 것은 “머니볼”로도 유명한 미국 메이저리그 야구디. 데이터를 기반으로 선수를 스카웃하고 기용하며 작전을 전개하거나 한다. 스포츠 경기의 결괘가 데이터 분석의 결과대로 되는 것은 아니지만 비교적 잘 맞는다는 사실은 이미 잘 알려져있다. 교육에서 IT기술을 활융하는 것은 에듀테크(Edu Tech)라고 하는데 에듀테크에서 주 관심사가 데이터 분석과 기계학습, AI를 이용한 학습도 향상에 있다.

사례를 더 길고 상세히 써야함