데이터 인사이트
데이터 인사이트란?
데이터 인사이트는 엔터프라이즈 조직의 정보를 깊이 있게 이해하여 얻을 수 있는 직접적인 이점입니다. 특정 문제 및 패턴에 대한 분석은 데이터 인사이트로 이어지며, 조직은 이를 의사 결정에 활용하여 ROI 개선, 시장에 대한 이해도 강화, 조직 자체 및 클라이언트 기반에서 얻는 이점 증가 등의 효과를 얻을 수 있습니다.
데이터 인사이트를 찾는 방법
데이터 인사이트는 데이터에 있는 패턴 및 통계를 깊이 있게 분석하고 얻을 수 있습니다. 조직은 이러한 패턴을 해석하여 인사이트를 고객의 요구 사항 예측에 적용하고 의사 결정의 효율성을 높일 수 있습니다. 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출하기 위해서는 다음과 같은 몇 가지 단계를 따라야 합니다.
1. 원시 데이터의 수집은 데이터 인사이트 개발의 첫 번째 단계입니다. 많은 수량의 데이터가 구조화된 형식과 구조화되지 않은 형식으로 된 경우가 많기 때문에 초기 원시 데이터 수집은 대부분 ‘지저분’합니다.
2. 분석 구조에 적합하게 데이터를 분류하고 형식을 변경하는 작업은 데이터 인사이트를 확보하는 데 중요한 단계입니다. 재구성과 ‘삭제’는 분석을 위해 데이터를 통합 및 세분화하는 데 필요한 단계입니다.
데이터 분석과 데이터 인사이트의 차이
데이터 분석과 데이터 인사이트의 중요한 차이는 분석을 통해 인사이트가 수립된다는 점입니다. 데이터 분석은 조직의 데이터 주변에서 경계 역할을 하는 조정 가능한 요인입니다. 인사이트는 지정된 데이터를 적절하게 분석하여 얻을 수 있는 것입니다. 제대로 기능하기 위해서는 분석을 정의해야 하며, 조직이 발견해야 하는 것은 인사이트입니다.
데이터 분석에 필요한 작업:
· 데이터를 목적에 따라 그룹으로 분류
· 전략적 분석 처리
· 패턴 및 세부 정보 상세히 살펴보기
데이터 인사이트로 얻을 수 있는 효과:
· 구조화된 분석을 통해 확보한 데이터의 이해
· 고객 만족도 향상
· 수익 및 판매 증대
· 관리 및 의사 결정 관련 이점
HPE와 데이터 인사이트
HPE GreenLake를 통해 고객은 예측 정확도 향상, 가치 확보, 데이터를 인텔리전스로 전환하는 효과를 얻을 수 있습니다. HPE GreenLake가 모든 단계에서 데이터 관리를 간소화하여 이제 엔터프라이즈 조직이 데이터 우선 고도화를 통해 위의 성과를 달성할 수 있습니다. HPE의 데이터 우선 고도화를 위한 4단계를 통해 복잡성 제거, 데이터 보호, 더 깊이 있는 수준의 데이터 인프라 연결이 모두 가능합니다. 데이터용 HPE GreenLake를 활용하여 데이터 아키텍처가 매우 광범위하고 다양하더라도 더 많은 가치를 확보할 수 있습니다. 데이서 우선을 경험하고 비즈니스에서 새로운 기회를 활용하십시오.
엣지에서 생성 및 저장되는 데이터가 엄청난 수량으로 급증하는 상황에서 조직은 데이터의 활용을 지원하는 전문가의 도움을 받을 수 있습니다. HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼을 통해 찾을 수 있습니다. 엣지 자체가 확장됨에 따라 데이터와 함께 발전합니다. 단일 소스를 구축하는 역량을 활용하여 데이터를 더 깊은 수준으로 분석함으로써 실시간 인사이트로 전환하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 데이터 우선 방식으로 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 개방형의 안전한 엣지 투 클라우드 플랫폼을 경험하고 고도화를 지원하십시오.
HPE 고급 분석 솔루션은 엣지 투 클라우드에서 빅 데이터를 전환하여 비즈니스 전환에 필요한 핵심 인사이트를 제공합니다. 전 세계가 빠른 속도로 빅 데이터로 전환하고, 데이터의 양이 급증하는 상황에서 조직은 빅 데이터 전략이 필요합니다. 이 점에서 HPE의 전문가, 파트너, 기술이 도움이 됩니다. 데이터용 HPE GreenLake를 통해 더 적은 구축 비용으로 더 빠르게 성과를 얻을 수 있습니다. 모두 서비스용으로 제공되며 까다로운 워크로드에 적합하게 설계되었습니다.