데이터 병합이란 무엇입니까?

2025년까지 조직은 175제타바이트의 비즈니스 데이터를 생성할 것으로 예상됩니다. 그러나 한 보고서에 따르면 해당 데이터의 약 20%만이 비즈니스 선택에 사용될 것이라고 합니다. IDC. 이는 대부분 기업의 정보를 최대한 활용해야 함을 나타냅니다.

많은 회사에서 데이터 중복성으로 인해 디지털화 접근 방식의 일부로 데이터 병합 프로젝트를 시작하고 있습니다. 이러한 네트워크를 연결하고 단일 소스를 생성하는 방법입니다.

이 문서에서는 데이터 병합의 중요성과 작동 방식에 대해 설명합니다. 또한 데이터 병합이 비즈니스 데이터에 더 정밀한 정보를 제공하는 방법에 대한 더 나은 아이디어를 제공하기 위해 최상의 데이터 병합 방법 및 사용 사례에 대해 논의합니다.

데이터 병합이란 무엇입니까?

데이터 병합은 두 개 이상의 비교 가능한 데이터를 통합 데이터베이스로 통합하는 프로세스입니다.

데이터 병합은 데이터베이스에 매개변수를 추가하거나 인스턴스 또는 관찰을 추가하거나 반복 및 기타 부정확한 데이터를 제거하는 데 사용됩니다.

올바르게 구현되면 데이터 병합은 여러 소스, 데이터베이스 또는 기타 사이트에 저장된 데이터 검사를 단순화합니다. 경우에 따라 단일 데이터베이스에서 데이터를 결합하는 것이 필수적입니다. 예를 들어 회사는 쿼리 값에 추가 사례, 매개 변수 또는 통계 정보를 추가해야 합니다.

중복성, 신뢰성 또는 무결성 문제가 발생할 수 있으므로 데이터 병합을 수행해야 합니다. 데이터 과학자는 다음 두 가지 시나리오 중 하나에서 새 데이터를 기본 또는 중요한 데이터 파일에 통합해야 합니다.

• 그들은 연구 또는 "추적기"의 일부로 정보를 수집했습니다. 연구원이 시간이 지남에 따라 데이터를 수집하고 기간별로 조사하는 프로그램입니다.
• 연구원이 사고 전후에 데이터를 수집하는 메타 프로젝트 기반의 데이터를 보유하고 있습니다.

데이터 병합을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

데이터 병합은 기업이 자료를 구성하고 분석하는 데 도움이 되는 강력한 기술입니다. 데이터 병합의 몇 가지 이점과 조직에서 데이터 병합을 사용해야 하는 이유에 대해 언급했습니다.

시간 및 리소스 절약

여러 소스의 정보를 하나의 통일되고 응집력 있는 데이터 조각으로 병합하는 방법을 데이터 병합이라고 합니다. 시간이 많이 걸리고 번거롭더라도 정확하고 최신 데이터를 보장하는 것이 필요합니다. 데이터 병합 프로세스를 자동화하여 비용과 시간을 절약할 수 있으며 데이터가 업데이트되고 정확하다는 것을 확신할 수 있습니다.

예를 들어 데이터 병합은 다양한 고객, 수익 및 재고 추적 데이터 세트를 통합된 데이터 세트로 결합할 수 있습니다. 부정확한 데이터로 인한 오류 가능성을 줄이고 데이터 분석 및 기업 의사 결정을 더 쉽게 할 수 있습니다.

데이터 신뢰성 향상

많은 세트를 사용할 수 있는 경우 큰 데이터 세트가 정확하고 포괄적인지 확인해야 합니다. 세트를 병합하여 각 그룹의 데이터를 단일 그룹으로 결합할 수 있습니다.

이를 통해 모든 데이터의 정확성과 포괄성을 보장할 수 있습니다. 또한 컬렉션에 중복이 없는지 확인합니다. 데이터베이스 통합에는 여러 가지 이점이 있으며 정밀도는 그 중 하나입니다. 모든 데이터는 단일 세트로 결합될 때 정확성이 보장됩니다.

편리한 데이터 찾기

각 데이터 조각은 집합이 병합될 때마다 한 곳에서 결합됩니다. 이를 통해 데이터 세트가 완전하고 지식의 공백이 없음을 보장합니다. 모든 것이 한 곳에 있기 때문에 쉽게 찾고 사용할 수 있습니다.

또한 병합을 사용하면 집합 전체를 간단하게 작업하고 검사할 수 있습니다. 모든 것이 바로 눈앞에 있으므로 많은 파일을 검색하거나 데이터의 다양한 부분을 개별적으로 통합하려고 시도하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

사업실적 분석

조직에서 여러 소스의 데이터를 병합하면 회사 내에서 일어나는 일에 대한 보다 정확한 그림을 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 세트가 동일한 주제에 대해 다양한 관점을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 고객 지원 데이터를 사용하여 고객 만족도를 평가할 수 있습니다. 동시에 기업은 판매 수치를 사용하여 조직이 어떻게 기능하는지 측정할 수 있습니다. 기업은 여러 범주의 데이터를 병합하여 전체 성과를 완전히 이해할 수 있습니다.

간소화된 비즈니스 프로세스

데이터는 다음과 같은 여러 목적으로 결합될 수 있습니다. 의사 결정 향상 회사 절차를 최적화합니다. 조직은 데이터를 결합하여 회사 내부에서 일어나는 일을 보다 포괄적이고 정확하게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 보다 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다. 추측이나 선입견에 의존하지 않고 실제 세계의 정보를 사용합니다.

또한 기업은 통합 데이터를 사용하여 조정 또는 개선이 필요할 수 있는 지역을 지적하는 경우에만 분명한 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 또한 기업이 회사 운영을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

데이터 병합의 다양한 사용 사례는 무엇입니까?

다음은 다양한 산업에서 사용되는 데이터 병합의 사용 사례입니다.

예측 분석

데이터, 통계 및 기계 학습 접근 방식을 사용하는 예측 분석은 기록을 기반으로 향후 이벤트의 확률을 결정합니다. 데이터 병합은 미래 추세 및 패턴을 예측하는 데 사용할 수 있는 데이터에 대한 포괄적이고 정확한 보기를 제공함으로써 예측 분석에서 중요한 역할을 합니다.

예를 들어 데이터 병합은 기업의 소비자 행동, 판매 및 재고 데이터를 단일 데이터 세트로 병합하는 데 사용됩니다. 그런 다음 예측 분석 접근 방식을 사용하여 이 데이터 세트를 검사하여 미래의 소비자 습관, 판매 및 재고 요구 사항을 예측하는 데 활용할 수 있는 패턴과 추세를 찾을 수 있습니다.

고객 분석

고객 분석에는 패턴, 관심사 및 행동을 이해하기 위해 소비자 데이터를 보는 것이 포함됩니다. 데이터 병합은 비즈니스 의사 결정을 개선하는 데 적용할 수 있는 고객 정보에 대한 정확한 보기를 제공함으로써 고객 분석에서 중요한 역할을 합니다.

예를 들어 데이터 병합은 조직이 보유한 모든 소비자 인구 통계, 트랜잭션 및 소셜 네트워크 참여 데이터를 단일 데이터 세트로 병합하는 데 사용됩니다. 그런 다음 이 데이터베이스를 조사하여 소비자가 가장 소중히 여기는 제품과 같은 소비자 행동 패턴을 찾을 수 있습니다.

재무 분석

여러 소스의 데이터를 병합함으로써 데이터 병합을 통한 재무 분석은 회사의 현재 재무 상태에 대한 보다 포괄적인 보기를 제공할 수 있습니다. 기업은 이를 사용하여 재무 성과의 패턴을 파악함으로써 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어 데이터 병합은 조직이 소유한 시장 데이터, 프로젝트 분석 및 경제 거래 데이터를 단일 데이터 세트로 병합하는 데 사용할 수 있습니다. 판매 증가, 비용 패턴, 인식된 위험과 같은 수익성 추세를 감지하기 위해 재무 모델링 및 시계열 분석과 같은 재무 분석 접근 방식을 사용하여 이 데이터베이스를 연구할 수 있습니다.

웹 스크랩 핑

웹 스크래핑을 사용하여 이전에 추천되지 않은 수입 피드에서 데이터를 얻을 수 있습니다. 그러나 전자 상거래 비즈니스와 같은 온라인 어딘가에서 액세스할 수 있습니다.

예를 들어 특정 유통 방법과 시장에서는 모든 항목에 대해 고유한 GTIN(글로벌 거래 번호)을 요구합니다. 여전히 상품 피드에 포함되어야 한다고 가정합니다. 이 경우 인터넷 데이터베이스를 스크랩하여 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 또는 온라인 마켓플레이스에서 피드와 통합하세요.

기업을 위한 데이터 병합

데이터 병합은 기업이 데이터를 효과적으로 사용하는 방법에 중요한 역할을 합니다. 데이터 병합을 통해 기업은 처음부터 끝까지 고객을 완벽하게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 다음은 기업에서 데이터 병합을 사용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• 데이터 웨어하우징: 기업은 데이터 웨어하우징을 사용하여 대량의 데이터를 저장하고 관리합니다. 그런 다음 기업은 웨어하우스의 데이터를 사용하여 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 지원합니다.
• 마스터 데이터 관리: 기업은 데이터 병합을 사용하여 "진실의 단일 버전"을 생성합니다. 데이터를 통합하여 보고 및 분석에 사용할 수 있는 마스터 데이터 세트를 만듭니다.
• 고객 데이터 통합: 기업은 데이터 병합을 사용하여 통합된 고객 보기를 생성합니다. CRM, 마케팅 및 영업 데이터와 같은 여러 소스를 사용하여 고객 행동을 더 잘 이해합니다.
• 공급망 관리 : 기업은 데이터 병합을 사용하여 재고, 물류 및 생산 데이터와 같은 공급망의 서로 다른 부분의 데이터를 결합하여 운영을 최적화하고 효율성을 개선합니다.
• 사기 탐지 : 기업은 거래 데이터, 고객 데이터 및 외부 데이터 소스와 같은 다양한 소스의 데이터를 결합하여 사기 패턴을 식별하기 위해 데이터 병합을 사용합니다.
• 위기 관리: 기업은 데이터 병합을 사용하여 재무 데이터, 시장 데이터 및 외부 데이터 소스와 같은 다양한 소스의 데이터를 결합하여 위험을 식별하고 관리합니다.
• 인적 자원 관리: 기업은 데이터 병합을 사용하여 직원 데이터, 급여 데이터 및 성과 데이터와 같은 다양한 소스의 데이터를 결합하여 인력 데이터를 관리하고 분석합니다.

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• 출처: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/