효과적인 데이터 집계를 위해서는 단기 목표와 장기 목표를 명확하게 이해해야 합니다. 오늘날 귀하는 고객의 관심사, 선호도 등에 대한 고객 데이터를 수집하고 분석하는 데 관심이 있지만 미래에는 신뢰를 육성하고 보람 있는 고객 경험을 만들어 장기적인 고객 관계를 구축하는 데 초점을 맞춰야 할 수도 있습니다.
또한 데이터는 구조화되거나 구조화되지 않은 형식일 수 있습니다. 즉, 제품 품질을 개선하기 위해 고객 경험을 향상시키고 회사의 제품 제조 프로세스에 대해 더 많이 배우는 것을 목표로 해야 합니다. 어쨌든 현재와 미래의 목표가 데이터 집계 요구 사항에 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 집계 전략에는 이러한 포인터가 포함되어야 합니다. 오늘은 고객 구매 패턴 데이터가 필요하지 않을 수 있습니다. 그러나 향후 새로운 소스에서 다른 입력이 필요할 수 있습니다.
대부분의 산업, 특히 금융 및 의료는 개인 정보 보호 및 거버넌스 준수 측면을 심각하게 고려해야 합니다. 예를 들어 외부 공급업체로부터 특정 질병에 대한 유전적 구조와 같은 외부 환자의 민감한 데이터를 받았다고 가정하면 이러한 데이터를 기밀로 유지해야 합니다. 마찬가지로 환자의 데이터를 비공개로 유지해야 하는 경우 익명화가 필요합니다.
집계된 데이터를 회사의 특정 그룹, 특정 부서 또는 모든 사람과 공유해야 하는지 확인해야 합니다. 요구 사항에 따라 집계된 데이터를 대규모 리포지토리에 저장하여 특정 사용자 집합에 대한 액세스 권한을 부여해야 할 수 있습니다. 또는 특정 사용자 그룹의 요구 사항을 충족하는 작은 데이터 마트를 만들 수 있습니다.
외부 소스(콜 센터 오디오, 웹 사이트 텍스트 등)에 관계없이 데이터를 집계하려면 대상 리포지토리와 쉽게 유효성을 검사하고 통합할 수 있는 방법이 필요합니다. 모든 통합 인터페이스에 대한 코드를 수동으로 작성하는 것보다 사용자에게 친숙한 방법을 선호합니다. 데이터 집계와 관련하여 대부분의 통합 작업을 수행하는 표준 API 또는 기타 자동 통합 옵션을 사용할 수 있습니다.
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데이터 집계의 다양한 사용 사례는 무엇입니까?
데이터 집계는 대부분의 산업 분야에서 유용하지만 다양한 비즈니스 도메인에서 일부 주요 데이터 집계 사용 사례는 다음과 같습니다.
투자 및 금융
Usecase/Example: 헤드라인의 데이터 집계, 금융 및 주식 시장에 대한 전문가 의견 등
금융 산업은 데이터 집계에 대한 의존도가 높습니다. 투자자들은 금융 동향과 주식 시장 변화를 추적해야 하므로 금융 분야는 특히 뉴스에서 데이터를 얻습니다. 이러한 산업은 추세에 대한 정보, 전문가의 의견 또는 추적하는 제품의 재정에 대한 이벤트가 포함된 뉴스 헤드라인을 수집합니다.
출처: 영상
데이터 집계를 통해 다양한 마케팅 웹사이트 및 기타 소스에 흩어져 있는 이 정보를 수집, 처리 및 제시할 수 있습니다. 이는 강력한 데이터 집계 전략이 필요함을 나타냅니다.
소매 및 전자 상거래
사용 사례/예: 경쟁사 조사를 위한 데이터 집계, 시장 동향 추적 및 예측…
포스트 팬데믹 시대에 소매 및 전자상거래 공간은 호황을 누리고 있습니다. 이 영역에서 활동하는 회사는 대부분 경쟁 연구에 관심이 있습니다. 선수들 사이에 치열한 경쟁이 있고 모든 기업이 경쟁업체 가격, 제품, 판촉 등에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 필수적입니다. 경쟁사 웹사이트를 포함하여 이 데이터를 얻을 수 있는 소스가 많지만 여기에서 실행 가능한 통찰력을 도출하는 것이 과제입니다.
여기에서 데이터 집계가 도움이 됩니다. 데이터 집계 기술은 여러 소스에서 수집한 모든 경쟁사 데이터를 수집 및 처리하고 사용하기 쉬운 형식으로 정보를 제공합니다. 기업은 이 기술을 활용하여 경쟁업체를 능가하기 위해 개선해야 할 부분을 탐색할 수 있습니다.
은행
사용 사례/예: 사용자 이름과 암호를 기억할 필요가 없는 PINS 도입 – 화면 긁기
은행 부문은 데이터 집계를 크게 활용하고 Screen Scraping이라는 새로운 기술을 발명했습니다. 이 방법에서는 사용자의 모든 사용자 이름과 비밀번호가 일반화된 PINS로 대체됩니다. 즉, 은행 웹사이트에 액세스하는 사용자는 더 이상 자신의 사용자 이름과 비밀번호를 기억할 필요가 없습니다.
대신 각 사용자는 특정 은행의 모든 웹 사이트에 액세스하는 데 사용할 수 있는 알파벳, 숫자 및 특수 문자의 조합인 1개의 PIN을 갖게 됩니다. 시스템은 사용자가 요청할 때 사용자를 인증하고 데이터 집계자는 계정 소유자의 PIN을 사용하여 정보를 검증합니다. 이러한 시스템은 독립 실행형으로 또는 인증을 수행하는 다른 시스템과 함께 작동할 수 있다는 점을 언급할 가치가 있습니다.
이러한 데이터 집계 사용 사례는 은행 절차를 혁신하고 고객의 삶을 더 쉽게 만들었습니다. 현재 은행은 청구서 지불 및 제품 추적을 위해 스크린 스크래핑을 사용합니다.
의료 및 제약
사용 사례/예: 환자 데이터를 집계하여 라이프스타일, 다양한 약물에 대한 행동 등을 모니터링하고 환자와의 의사-간호사 상호작용 추적 등
의료 분야에서 데이터 집계는 다양한 사용 사례를 찾습니다. 예를 들어, 환자의 생활 방식과 다양한 의약품 및 약물 소비 방식을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 게다가 의사와 간호사 사이의 환자와의 상호 작용도 추적할 수 있습니다. 데이터 집계는 또한 기록, 거래 내역 및 보고서를 유지하는 데 도움이 됩니다.
데이터 집계는 제약 산업에서도 상당히 중요합니다. 정확한 재고부터 처방 관리까지, 데이터 집계 사용 사례는 제약 부문에서 여러 가지입니다.
디지털 마케팅 및 광고
사용 사례/예: 고객 선호도, 경쟁사 전략 등을 이해하기 위해 데이터를 집계하여 그에 따라 콘텐츠 제작
디지털 마케팅 및 광고 공간에서 데이터 집계 사용 사례는 많습니다. 이러한 산업에서는 이 기술을 사용하여 뉴스 헤드라인 수집, 경쟁사 조사, 시장 동향 예측 등을 수행합니다. 이러한 방법을 통해 콘텐츠를 개발 및 마케팅하고 잠재 고객에게 도달하며 제품을 수익성 있게 판매할 수 있습니다.
데이터 집계는 이러한 회사가 집중적인 마케팅 노력을 통해 개인화된 광고를 제공하고 놀라운 고객 경험을 제공함으로써 고객 데이터를 분석하는 데 도움이 됩니다.
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기업용 데이터 집계
데이터 집계는 비즈니스 요구 사항이 증가하는 시대에 기업의 필수 구성 요소입니다. 데이터 집계는 기업에 다양한 이점을 제공합니다. 예를 들어 많은 데이터가 있을 수 있습니다. 그러나 모든 것을 분석할 필요는 없습니다. 즉, 데이터 집계는 먼저 분석이 필요한 데이터를 확인하고 선택합니다.
이렇게 하면 집계 시 관련 데이터만 고려됩니다. 또한 데이터 집계는 경쟁사 조사를 용이하게 하고 조직이 비즈니스 인텔리전스를 활용하여 유용한 결과를 도출하도록 지원하므로 회사의 마케팅 및 판매를 개선합니다.
데이터 집계 자동화
데이터 집계는 수동 또는 자동으로 수행할 수 있지만 일반적으로 후자가 선호됩니다. 데이터 집계는 일반적으로 방대한 양의 데이터를 처리하기 때문에 수동 접근 방식의 경우 오류가 발생하기 쉽습니다. 자동화된 데이터 집계에서 미들웨어라는 타사 인터페이스는 마케팅, 인사, SaaS, 제품 등 다양한 플랫폼에서 데이터를 수집합니다. 자동화되면 데이터에 대한 관심 영역이 증가하여 다른 작업에 더 집중할 수 있습니다. 분석 프로세스의 세그먼트.
마케팅 목적으로 데이터 집계 자동화를 수행한다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 집계 솔루션은 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 여기에는 광고 플랫폼, 소셜 미디어, 웹사이트 분석 등이 포함됩니다. 다음으로 시스템은 조화 기술을 사용하여 데이터를 정규화합니다. 이는 시스템이 중복을 제거하고, 중복을 줄이고, 고유 지표를 정렬하고, 데이터 불일치를 제거함을 의미합니다.
마지막으로 데이터 집계 시스템은 별도의 창고에 데이터를 저장합니다. 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있는 분석 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다. 이러한 중앙 집중식 스토리지는 데이터 분석가가 의미 있는 통찰력을 얻는 것을 상대적으로 더 쉽게 만듭니다.
닫는 생각
데이터 집계는 쉽게 이해할 수 있는 보기로 데이터를 검증, 구성, 요약 및 표시하는 강력한 도구입니다. 이 기술은 의료, 금융, 은행, 광고 등에서 응용 프로그램을 찾습니다. 사용자, 데이터 분석가 및 데이터 과학자는 유용한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 데이터 집계에서 제공되는 보기에서 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 데이터 집계의 주요 측면, 모범 사례, 데이터 집계 사용 사례 및 데이터 집계 자동화는 문서에서 설명합니다.
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