기술 분석이란 무엇입니까

마지막 업데이트: 2022년 2월 3일 | 0개 댓글
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귀사는 데이터 주도의, 분석 주도 문화로 얼마나 나아갔으며, 다음 단계는 무엇입니까?

분석이란 무엇인가?

1. 분석을 잘하는 자가 경쟁에서 승리한다!!
기업의 관리자나 경영자는 사업 전략, 마케팅, 경쟁, 포지셔닝, 제품개발을 비롯한 수많은 사안과 관련해 언제나 보다 나은 결정을 내려야 한다. 보다 나은 의사결정은 자신이 속한 경쟁 환경과 비즈니스 환경에 대한 분명한 이해에서 시작된다. 이를 위해서는 정보가 필요한데, 정보기술 혁명은 기업의 정보 수집능력을 극적으로 향상시켰다. 그러나 수집된 정보 그 자체 만으로 기업이 할 수 있는 일은 별로 없다. 수집된 데이터를 분석/해석하여 정보를 경쟁의 무기가 되는 "인텔리전스"로 전환시켜야 한다.
비즈니스 분석과 전략에 관한 세계적인 전문가인 저자들이 기술 분석이란 무엇입니까 바로 데이터를 분석하여 의미 있는 인텔리전스로 전환할 수 있게 하는 방법론에 대해 소개하고 있다. 저자들은 기업 경영에서 분석이 차지하는 위치와 그 중요성 및 분석 프로세스에 대한 심도 있는 고찰, 그리고 현재 가장 중요하고 널리 사용되는10가지 핵심 분석 툴과 기법에 대해 아주 알기 쉽게 설명해준다. 저자들은 모든 기법을 기술 분석이란 무엇입니까 용이하게 사용할 수 있게 하는 심도 있는 단계별 안내는 물론, 각각의 기법에 대한 개요 및 목적, 강/약점, 실행방법, 케이스 스터디에 대한 실무적인 내용도 함께 제공한다.
비즈니스맨과 경영자를 위한 실용적이면서도 아주 쉽고 명쾌한 비즈니스 분석 가이드!!
복잡한 수학 공식이나 난해한 이론은 저리 가라! 이 책은 가장 중요한 전략적·전술적 기술 분석이란 무엇입니까 문제를 비즈니스 분석을 통해 해결할 수 있게 한다. 이 친절한 안내서는 비즈니스 분석의 전체 과정을 독자들이 직접 경험할 수 있도록, 오늘날 가장 중요한 분석 툴을 아주 이해하기 쉽게 설명한다. 분석을 한 번도 담당한 적이 없는 독자도 보다 나은 결정을 내리고 보다 나은 결과를 얻을 수 있게 될 것이다.
바베트 벤소산과 크레이그 플레이셔는 BCG 매트릭스, 마이클 포터의 경쟁 5세력, SWOT 분석과 같은 아주 친숙한 분석기법에서부터 경쟁사 분석, 재무 분석, 이슈 분석, 가치사슬 분석, 시나리오 플래닝, 거시환경(STEEP/PEST) 분석 등을 아주 쉽고도 명쾌하게 알려준다. 독자들은 현실과 관련성이 아주 높은 케이스 스터디와 더불어, 개별 문제에 가장 적합한 툴의 선택에 대한 실질적인 안내를 받을 수 있다.
지금까지 한 번도 비즈니스 분석을 해보지 않은 독자들도 이 책을 통해 비즈니스 통찰을 이끌어내고, 승리하는 미래를 위한 전략을 창출할 수 있을 것이다.

이 책을 통해 저자들이 제시하는 핵심 메시지는 다음과 같다.
단순히 데이터만 수집하지 마라! ─경쟁우위를 달성할 수 있도록 이용하라.
상관관계를 밝혀내고, 트렌드를 평가하고, 성과 격차를 파악하라. 그리하여 최선의 기회를 찾아내라.
분석으로부터 진정으로 실행가능한 결과물을 이끌어내라!
보다 나은 경쟁 전략과 전술로 이어질 수 있는 미래지향적 분석을 실시하라.
분석을 활용하여 급격한 변화를 예측하고 거기에 대응하라!
다가올 위협에 대한 조기경보를 통해 신속하게 대응하라.

2. 분석이란 무엇인가?
저자들은 불필요하게 복잡한 개념이나 어려운 공식으로 독자를 괴롭히지 않으면서 꼭 알아야 하는 것만을 알려준다. 우선 분석 프로세스 전반에 대한 개괄적인 설명에 이어 모든 비즈니스맨과 경영자가 효과적으로 사용할 수 있는 핵심 분석 기법들을 차근차근 설명한다.
독자는 SWOT 분석이나 포터의 5세력 분석과 같은 고전적인 기법은 물론 경쟁사 분석, 재무 분석, 이슈 분석, 가치사슬 분석과 같은 최신의 접근법을 익힐 수 있다. 다음으로, 벤소산과 플레이셔는 비즈니스의 미래에 더욱 더 큰 영향을 미치게 될 전 세계적인 사회, 정치, 거시환경적 도전을 독자와 함께 분석해 나간다.
저자들은 각각의 툴에 대해 명확한 소개와 맥락, 근거, 강점, 약점, 단계별 실행 방법, 케이스 스터디를 제공한다. 분석의 처음과 끝을 그 적용 가능성에 초점을 두고 기술한 이 책은 독자 각자가 기업에서 맡는 업무나 경험, 산업, 환경에 상관없이 스스로 전략 및 비즈니스와 관련한 도전 과제를 해결하기 위해 언제든지 손쉽게 믿고 의지할 수 있는 책이다!
이 책은 분석에 대한 기본 개념들을 다루고 있으며, 각 분석 기법을 비즈니스 현장에서의 실제적인 적용에 초점을 두고 있다. 이 책의 고유한 특징들 중에서 독자들에게 특히 도움이 될 수 있는 부분은 다음과 같다.
현재 사용되는 가장 일반적이고 핵심적인 분석 모델 10가지를 편리하게 찾아볼 수 있도록 한 자리에 모았다. 일반적으로, 기업이나 학교에서 각각의 모델에 대해 알아보기 위해서는 여러 곳을 찾아보아야 하는 경우가 대부분이었다. 이 책에서는, 가장 널리 사용되는 모델들이 처음으로 한자리에 설명되어 있다.
편리하고 일관된 구성방식을 통해 독자들이 각 ?법을 적용하는 방법을 보다 쉽게 알 수 있도록 했다.
이 책은 산업 분석, 경쟁사 분석, SWOT분석, 가치사슬 분석, 재무비율과 재무제표 분석과 같은 흔히 말하는 고전적 분석 기법과 함께 이슈 분석, 시나리오 기술 분석이란 무엇입니까 분석, 정치적 위험 분석과 같은 보다 새로우면서도 널리 사용되는 모두 기법을 다루고 있다.
기업이 경쟁하는 환경과 산업을 다루는 외부 지향 기법과 기업 내부에 초점을 맞추는 기법들을 다 같이 제시한다.
각각의 기법에 대해 보다 깊이 있는 지식을 원하는 이들을 위해 그 각각을 심도 있게 다루고 있는 케이스 스터디를 제시한다.

분석은 과학적/비과학적 프로세스의 다면적이고 다학제적인 조합으로서 이를 통해 데이터와 정보를 해석해 의미 있는 통찰을 이끌어낸다. 분석은 상관관계를 도출하고, 동향과 패턴을 평가하고, 성과 격차를 발견하고, 그리고 무엇보다도 기업에게 주어질 수 있는 기회를 찾아내고 평가하는데 사용된다. 분석은 수집된 자료와 관련해"So What?"이라는 결정적인 질문에 답을 주고, 직접적으로 의사결정 과정에 영향을 미칠 수 있는 통찰을 이끌어낸다.

저자 : 바베트 벤소산 Babette E. Bensoussan
호주의 전략기획, 경쟁정보, 아시아 태평양 지역 전략마케팅 프로젝트를 담당하는 컨설팅 기업인 MindShifts Group Pty. Ltd의 대표이다. 지난 16년 동안 300건 이상의 인텔리전스와 전략 프로젝트를 다양한 산업과 시장을 대상으로 수행해왔다. 2006년 SCIP의 Meritorious Award를 수상했다.

저자 : 크레이그 플레이셔 Craig S. Fleisher
캐나다 University of Windsor, Odette School of Business의 Leadership Chair이자 교수이다. 2006년 SCIP의 회장, 《Journal of Competitive Intelligence Management》의 창립 편집자였으며, 비즈니스 인텔리전스와 관련된 많은 저널의 편집위원으로 있다. 《Canadian Business》의 Canada'' top MBA 교수로 선정된 바 있다.

역자 : 김은경
3mecca의 이사로서, 컨설팅과 교육부문을 담당하고 있다. 주요 관심 분야는 CI 프로그램, KM/CI 통합 모델 개발, Early Warning을 통한 의사결정 지원과 Competitive Wargaming이다. 고려대 영문학과를 졸업하고 미국 일리노이대학에서 정보학 석사학위를 받았다.

역자 : 소자영
경희대에서 물리화학 석사학위를 받았으며, 현재 3mecca의 이사로서, 컨설팅과 시스템 디자인/개발 부문을 담당하고 있다. 주요 관심분야는 CI Knowledge Portal 디자인/개발과 CI Function 구축이며, CI/KM 시스템 분석과 벤치마킹에 흥미를 갖고 있다.

역자 : 이준호
고려대학교 심리학과, 한국외국어대학교 통번역대학원을 졸업했다. 현재 다양한 분야에서 번역가로 활동 중이다.

Part I : 서론 Introduction
Chapter 1 경영과 분석의 역할 Business Management and the Role of Analysis
효과적인 분석에 대한 요구 증대
결론

Chapter 2 분석 프로세스 The Analysis Process
분석이란 무엇인가?

Part II: 분석 툴 Analysis Tools
Chapter 3 BCG 성장/점유율 포트폴리오 매트릭스 BCG Growth/Share Portfolio Matrix
개요 및 목적
강점
약점
실행 방법
CASE STUDY: 광대역 케이블 TV 산업의 현황과 전략

Chapter 4 경쟁사 분석 Competitor Analysis
개요 및 목적
강점
약점
실행
CASE STUDY: 중국 휴대전화 관련 경쟁사 프로파일링

Chapter 5 재무비율과 재무제표 분석Financial Ratio and Statement Analysis
개요 및 목적
강점
약점
실행
CASE STUDY: 2005, 델의 재무성과 평가 전략

Chapter 6 5세력 산업 분석 Five Forces Industry Analysis
개요 및 목적
강점
약점
실행
CASE STUDY: 미국 항공여객운송 5세력 분석
전 세계 제약산업의 5세력 분석

Chapter 7 이슈 분석Issue Analysis
개요 및 목적
강점
약점
실행 방법
CASE STUDY: 미네개스코의 이슈 우선순위 평가
제록스 사무소의 이슈 우선순위 평가

Chapter 8 정치적 위험 분석 Political Risk Analysis
개요 및 목적
강점
약점
실행
CASE STUDY: 베이저 식품의 중국시장 진출을 위한 정치적 위험 분석

Chapter 9 시나리오 분석 Scenario Analysis
개요 및 목적
강점
약점
실행
CASE STUDY: 글락소스미스클라인의 시나리오 분석

Chapter 10 거시환경(STEEP/PEST) 분석 Macroenvironmental(STEEP/PEST) Analysis
개요 및 목적
강점
약점
실행
CASE STUDY: 브랜드와 시장의 거시환경(STEEP) 분석. 246

Chapter 11 SWOT 분석SWOT Analysis
개요 및 목적
강점
약점
실행
CASE STUDY: 케넌데일 자전거의 SWOT 분석

Chapter 12 가치사슬 분석 Value Chain Analysis
개요 및 목적
강점
약점
실행
CASE STUDY: 이케아(IKEA)의 가치사슬 분석

탐색적 데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석가가 원시 데이터 세트를 어떻게 이해하는지 궁금해 한 적이 있습니까? 모델링 작업 전에 데이터가 말하는 내용을 어떻게 파악합니까? 데이터 분석 과정을 마스터하거나 통계 학습을 통해 데이터 스토리텔링 여정을 시작합니까? 둘 다 데이터에 대한 중요한 결론을 도출하는 학습 경로입니다.

통계에 익숙하다면 EDA(탐색 데이터 분석)를 사용하여 패턴과 통찰력을 발견하는 개념이 낯설지 않을 수 있습니다. 그러나 통계 학습의 세계를 처음 접하는 경우 데이터 분석 과정에서 EDA를 공부하게 됩니다. 또한 EDA를 정복하기 위해 통계에 대한 사전 명령이나 프로그래밍 언어 지식이 필요하지 않습니다.

전체 코스 메뉴의 스타터와 매우 유사합니다. EDA kick은 데이터 탐색 프로세스를 시작하고 추론을 위해 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다.

탐색적 데이터 분석(EDA)이란 무엇인가?

EDA는 데이터 검색 프로세스에서 데이터 세트를 이해하고 조사하는 데 도움이 되는 첫 번째 방법입니다. 가능성과 관계는 무엇입니까? 데이터세트는 어떤 추가 정보를 보여줍니까? 얼마나 많은 변수가 존재합니까? 누락된 값이나 이상값이 있습니까? 추가 분석에 가장 적합한 분석 방법 또는 통계 기법은 무엇입니까? EDA는 데이터의 초기 탐색 중에 이러한 주요 질문에 답합니다.

데이터 분석가와 데이터 과학자가 패턴과 관계를 밝히고 불일치를 발견하고 가설을 테스트하고 가정을 확인하기 위해 데이터 세트에 대한 기본 탐색을 수행하는 데 사용하는 프로세스입니다. 여기에는 데이터 소스를 조작하고 다양한 시각적 도구를 사용하여 결과를 달성하는 작업이 포함됩니다.

데이터 분석 및 유형

데이터 분석은 원시 데이터를 설명, 설명 및 평가하기 위해 통계적 또는 논리적 기술을 적용하는 프로세스입니다. 데이터 분석의 목적은 데이터 기반 의사 결정에 정보를 적용하기 위해 데이터를 정리, 변환 및 모델링하여 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 것입니다. 데이터에서 추론하여 차별화 the signal (the phenomenon of interest) from the noise (statistical fluctuations) present in the data [Shamoo and Resnik (2003)].

데이터 분석 유형의 분류는 데이터 세트 분석을 위해 생성할 그래픽 표현 및 요약 통계 유형을 설정하는 데 도움이 됩니다. 일반적인 유형은 기술 분석, 진단 분석, 예측 분석그리고 처방적 분석.

기술 분석 데이터 세트(‘무엇’)를 요약하고, 진단 분석 패턴 식별(‘이유’), 예측 분석 과거 또는 현재 데이터(‘어떻게’)를 기반으로 미래 결과에 대해 예측하고 처방적 분석 행동 방침(‘다음 단계’)을 결정하기 위해 통찰력을 사용합니다.

EDA의 목표는 무엇입니까?

EDA의 목표는 데이터에 대한 통찰력과 데이터 세트의 기본 구조를 최대화하는 것입니다. 데이터 분석 수명 주기의 초기 단계에서 수행되며 모델링 또는 테스트를 위해 수행할 단계를 결정합니다.

EDA는 다음 용도로 사용됩니다.

  • 데이터에 대한 광범위한 통찰력 얻기
  • 데이터의 관계 이해
  • 이상 감지;
  • 특이점 발견;
  • 데이터에서 중요한 요소 식별
  • 가정을 실험합니다.
  • 불확실성 추정; 그리고
  • 통계적으로 유의한 요인을 결정합니다.

여기에는 데이터를 보고 예측 또는 설명 모델을 개발하는 데 도움이 되는 다양한 그래픽 기술을 적용하는 기술 분석이란 무엇입니까 것이 포함됩니다.

탐색적 데이터 분석의 유형

EDA에는 다음 유형의 데이터 처리 방법 중 하나 이상이 혼합되어 있습니다.

  1. Univariate non-graphical – 이것은 분석되는 원시 데이터에 하나의 변수만 있는 가장 단순한 형태의 데이터 분석입니다. 일변량 분석의 주요 목적은 데이터를 설명하고 그 안에 존재하는 패턴을 찾는 것입니다.
  2. Univariate graphical – 이 분석은 히스토그램 또는 상자 그림과 같은 그래픽 방법을 사용하여 데이터 세트의 각 변수에 대한 완전한 그림을 표시합니다.
  3. Multivariate non-graphical: 이 유형의 분석은 교차표 또는 통계를 통해 여러 변수 간의 관계를 표시하는 데 사용됩니다.
  4. Multivariate graphical: 여기에서 다변수 데이터는 그룹화된 막대 그림과 같이 기술 분석이란 무엇입니까 둘 이상의 변수 세트 간의 관계를 표시하기 위해 그래픽으로 분석됩니다.
  1. Clustering method: 데이터세트의 유사한 관찰은 클러스터로 데이터의 패턴을 식별하기 위해 뚜렷하게 그룹화됩니다.
  1. Dimensionality reduction: 저차원 공간에서 가장 많은 분산을 포착하기 위해 큰 데이터 세트의 입력 변수 수를 줄입니다.

데이터 분석에서 EDA의 가치

EDA의 주요 목적은 가정을 하거나 통계 모델링에 들어가기 전에 데이터를 검사하는 것입니다. 탐색적 분석은 원시 데이터의 유효성을 확인하고 기술적 건전성을 확인하여 데이터가 오류 없이 수집되었는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 올바른 질문을 함으로써 EDA는 이해 관계자가 비즈니스 문제에 대한 관련성을 제공하는 더 깊은 통찰력을 얻도록 돕습니다. 원시 데이터 이해에서 패턴에 이르기까지 전체 데이터 탐색 경로를 탐색하고 문제에 대한 강력한 이해를 위해 패턴을 시각화합니다.

EDA가 수행되고 데이터 무결성이 설정되면 기능 엔지니어링으로 돌아가지 않고 기능을 보다 정교한 데이터 분석 또는 모델링에 사용할 수 있습니다.

탐색적 데이터 분석 도구

EDA를 수행하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 데이터 분석 도구는 다음과 같습니다.

파이썬 – Python과 EDA를 함께 사용하여 데이터 세트의 결측값을 식별할 수 있습니다. 이는 머신 러닝과 같은 결측값을 처리하는 방법을 결정하는 데 중요합니다. 전체 프로세스는 이상값 처리와 같은 시간 단축 및 부가가치를 위해 자동화됩니다.

R – R 언어는 통계적 관찰 및 데이터 분석 및 모델링을 개발하는 데 사용됩니다. Python과 유사하게 R 패키지는 대규모 데이터 세트의 경우에도 데이터 처리 및 시각화 기능을 쉽게 처리합니다.

EDA는 결과가 유효하고 올바르게 해석되는지 확인하기 때문에 데이터 분석에서 중요한 단계입니다.

EDA 단계를 전달하면 데이터가 왜곡되고 모델이 정확하지 않을 수 있습니다. 따라서 EDA 기술을 마스터하는 것은 모든 데이터 분석가 지망생에게 중요합니다. EDA가 분석에 중요한 이유를 알았으니 기술 분석이란 무엇입니까 이제 수행 방법을 알고 싶을 것입니다. EDA에 대한 모범 사례를 가르쳐줄 데이터 분석 과정에 뛰어들어 등록하십시오.

데이터 분석이란?

데이터 분석은 원시 데이터를 보다 나은 결정을 내리도록 사용할 수 있는 지식과 인사이트로 변환합니다.

데이터는 분석됨에 따라 가져오기 (데이터 수집), 준비 (데이터 처리), 분석 (데이터 모델링) 및 행동 (의사 결정) 이라는 네 가지의 파이프라인 단계를 거칩니다.

머신 러닝 및 인공 지능(AI)을 사용하는 고급 분석은 성숙한 분석 능력을 갖춘 조직을 위한 가장 최첨단 기술입니다.

데이터를 심도 있는 수준에서 이해하는 일은 성공적인 조직 구축에 매우 중요합니다. 데이터 분석은 원시 데이터가 실행할 수 있는 가용 지식이 되는 과정입니다. 인텔® 기술은 데이터 파이프라인의 모든 단계에서 작동하여 조직이 실질적인 모든 목적을 위하여 데이터를 더 쉽게 수집하고 분석할 수 있게 해줍니다.

데이터를 심도 있는 수준에서 이해하는 일은 성공적인 조직 구축에 매우 중요합니다. 데이터 분석은 원시 데이터가 실행할 수 있는 가용 지식이 되는 과정입니다. 인텔® 기술은 데이터 파이프라인의 모든 단계에서 작동하여 조직이 실질적인 모든 목적을 위하여 데이터를 더 쉽게 수집하고 분석할 수 있게 해줍니다.

모든 종류의 기업 및 조직에게 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하는 작업은 어려움과 번창함의 차이를 의미할 수 있습니다. 정보의 가치를 극대화하려면 원시 데이터를 분석하여 결론을 도출하는 과정인 데이터 분석이 필요합니다.

거의 모든 조직은 어느 정도 데이터를 분석하지만, 현대 분석은 전례없는 수준의 이해와 인사이트를 활성화합니다. 귀사는 데이터 주도의, 분석 주도 문화로 얼마나 나아갔으며, 다음 단계는 무엇입니까?

이 모든 것은 데이터 파이프라인으로 시작합니다.

데이터 파이프라인 이해하기

잘 개발된 데이터 분석 접근 방식을 구축하는 일은 시간과 헌신이 필요한 진화적 과정입니다. 다음 단계를 취하고 싶은 조직의 경우에는 데이터 파이프라인과 해당 파이프라인을 지나가는 데이터의 수명 주기를 이해하는 것이 매우 중요합니다.

  • 가져오기: 데이터 수집
    데이터 파이프라인의 첫 번째 단계는 가져오기입니다. 이 단계에서 데이터를 소스에서 수집하며, 저장할 수 있는 시스템으로 옮깁니다. 데이터는 연속적인 스트림 또는 일련의 개별 이벤트로 수집할 수 있습니다.
    대부분의 비구조화 데이터의 경우 (IDC는 80~90%로 추정합니다 1 가져오기는 데이터 수명 주기의 시작이자 끝입니다. "다크 데이터"라고 부르는 이 정보는 가져오지만 절대로 조직의 나머지 부분에 영향을 주기 위해 분석하거나 사용하지 않습니다.
    오늘날, 가장 거대한 고급 데이터 분석 동향은 바로 가져오기 단계에서 시작합니다. 이 경우에는 스트리밍 데이터의 실시간 분석이 가져오기 과정과 함께 발생합니다. 이는 에지 분석으로 알려져 있으며, 전력을 적게 소모하면서 컴퓨팅 성능이 높아야 합니다. 에지 분석은 종종 공장 기계, 도시 거점, 농업 장비, 또는 기타 연결된 물건 등의 장치에서 정보를 수집하는 IoT 장치 및 센서를 필요로 합니다.
    준비: 데이터 처리
  • 데이터 파이프라인의 다음 단계는 사용자와 응용 프로그램이 접근할 기술 분석이란 무엇입니까 수 있는 시스템에서 정보를 사용 및 저장하기 위한 데이터를 준비합니다. 데이터 품질을 극대화하기 위해서는 반드시 쉽게 액세스하고 쿼리화 할 수 있는 정보로 클리닝하고 변환해야 합니다.
    일반적으로 정보는 데이터베이스에서 준비 및 저장합니다. 다양한 유형의 데이터베이스는 다양한 형식으로, 다양한 목적을 위해 데이터를 이해하고 분석하는 데 사용합니다. SAP HANA* 또는 Oracle DB*와 같은 SQL* 관계형 데이터베이스 관리 시스템은 일반적으로 구조화된 데이터 세트를 처리합니다. 이러한 데이터 세트는 금융 정보, 크레딧 증명, 또는 주문 추적을 포함할 수 있습니다. 비구조화 데이터 워크로드와 실시간 분석은 Cassandra 및 HBase 같은 NoSQL* 데이터베이스를 사용할 가능성이 높습니다.
    데이터 파이프라인의 이 단계를 최적화하려면 빠른 쿼리를 위해 컴퓨팅 및 메모리 성능뿐만 아니라 데이터 관리를 해야 합니다. 또한 대량의 데이터를 수용할 수 있는 확장 가능성이 필요합니다. 데이터는 긴급성과 유용성에 따라 저장하고 계층화할 수 있으므로 가장 중요한 데이터를 가장 빠른 속도로 액세스할 수 있습니다.
    인텔® 기술은 오늘날의 가장 저장 집약적이고 메모리 집약적인 데이터베이스 사용 사례 중 일부를 강화시킵니다. 인텔® Optane™ 솔리드 스테이트 드라이브를 사용하여 Alibaba Cloud*는 각 POLARDB 인스턴스에 100TB의 스토리지 용량을 제공할 수 있었습니다.
    분석: 데이터 모델링
  • 데이터 파이프라인의 다음 단계에서 저장된 데이터를 분석하며, 모델링 알고리즘을 생성합니다. 데이터는 SAP, Oracle, 또는 SAS와 같은 엔드투엔드 분석 플랫폼으로 분석하거나, Apache Spark* 등의 도구로 확장 처리할 수 있습니다.
    데이터 파이프라인의 이 단계에 드는 비용을 가속화하고 줄이는 행위는 경쟁 이점을 위해 매우 중요합니다. 라이브러리 및 툴킷은 개발 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 한편, 하드웨어 및 소프트웨어 최적화는 반응 시간을 개선하는 동안 서버와 데이터 센터 비용을 절감할 수 있게 도와줍니다.
    메모리 분석 등의 기술은 데이터 분석 기능을 향상시키며, 분석 투자를 보다 비용 효율적으로 만들 수 있습니다. 인텔과 화학 기업 Evonik은 SAP HANA *데이터 테이블을 위한 17배 더 빠른 재시작을 달성했습니다. 2
    행동하기: 의사 결정
  • 데이터를 가져오고, 준비하며, 분석한 후, 바로 실행할 준비가 되어 있습니다. 데이터 시각화 및 보고는 분석 결과를 전달하도록 기술 분석이란 무엇입니까 지원합니다.
    전통적으로 데이터 과학자 또는 분석가의 해석은 이러한 결과를 보다 광범위하게 실행할 수 있는 비즈니스 인텔리전스로 변환해야 합니다. 그러나 기업은 유지 관리 승무원을 보내거나, 방의 온도를 바꾸는 등의 작업을 분석을 기반으로 자동화하기 위해 AI를 사용하기 시작했습니다.

데이터 파이프라인에 대한 보다 심층적인 리소스와 조직이 그들의 분석 기능을 발전시킬 방법에 대해 알아보기 위해 저희의 이북인 데이터에서 인사이트로: 데이터 파이프라인 극대화하기를 읽어보십시오.

귀사는 데이터 주도의, 분석 주도 문화로 얼마나 나아갔으며, 다음 단계는 무엇입니까?

네 가지 유형의 데이터 분석

데이터 분석은 설명 분석, 진단 분석, 예측 분석 및 처방 분석이라는 네 가지 기본 유형으로 나눌 수 있습니다. 이 단계는 분석 성숙도를 향한 단계로, 각 단계는 데이터 파이프라인의 "분석" 및 "행동" 단계 간의 거리를 단축시킵니다.

    설명 분석
    설명 분석은 과거 데이터를 요약하고 시각화하는 데 사용합니다. 즉 이 방식은 이미 발생한 일을 조직에 알려줍니다.
    분석의 가장 간단한 유형인 설명 분석은 작년 판매 수치를 분석하는 차트로 기본이 될 수 있습니다. 모든 분석 노력은 설명 분석의 확고한 기반에 따라 달라집니다. 많은 기업은 여전히 대시보드, 데이터 시각화 및 보고 도구를 포함하는 이러한 형태의 분석에 주로 의존합니다.

데이터 분석 사용 사례

인텔® 기술은 현대 기업 조직이 분석을 수행하는 방식을 변화시킵니다. 많은 산업, 그리고 세계를 확장하는 사례를 활용하여 인텔은 기업이 성능 및 비용 효율성 최적화를 돕는 반면 지속적으로 분석을 추진하기 위해 노력합니다.

    제조
    자동차 업체의 경우, 품질 제어는 비용을 절감하고 생명을 지킵니다. Audi의 자동화된 공장에서 분석가는 용접 품질을 보장하기 위해 샘플링을 사용했습니다. 인텔의 산업 에지 인사이트 소프트웨어에 구축한 에지의 예측 분석을 사용하여, 제조업체는 모든 차량에서 용접을 모두 자동으로 확인하고, 용접 생성 시 센서가 감지한 내용에 기초하여 용접 문제를 예측할 수 있습니다.

분석을 위한 인텔® 기술

기업이 내일의 솔루션을 만들 수 있도록 기술 및 파트너의 광범위한 생태계를 활용하여 인텔은 전 세계 기업을 위한 고급 분석을 강화합니다. 데이터 센터에서 에지까지, 인텔은 분석 생태계의 모든 지점에서 작동하며 최대 가치와 성능을 제공합니다.

    는 에지이든, 데이터 센터 또는 클라우드이든 상관없이 빠른 속도로 대량의 데이터를 분석할 수 있게 해줍니다. 은 데이터가 이동하고 저장되는 방식으로 병목 현상을 극복하도록 지원하는 메모리 및 스토리지에 대한 혁신적 접근 방식을 보여줍니다. 는 응답 시간을 향상시키기 위해 데이터 센터 내 가속을 제공합니다. 은 최적의 성능을 증명하고, 추측 작업을 제거하며, 솔루션 배치를 가속화합니다.

자주 묻는 질문

데이터 분석이란?

데이터 분석은 원시 데이터를 기업이 행동할 수 있는 인사이트로 옮기는 과정입니다.

빅 데이터 분석이란?

빅 데이터 분석은 매우 확장된 데이터 세트를 사용하여 새로운 관계를 밝히고 대량의 정보를 보다 잘 이해합니다.

고급 데이터 분석이란?

고급 분석은 기술 분석이란 무엇입니까 특정 기술 또는 기술 세트가 아닙니다. 이는 머신 러닝, 증강 분석 및 신경 네트워크 같은 고급 기술을 활용하는 사용 사례 및 솔루션을 위한 분류입니다.

데이터 분석은 어디에 사용됩니까?

데이터 분석은 조직이 과거 사건을 이해하고, 미래의 사건을 예측하며, 행동 과정을 계획하도록 지원할 수 있는 비즈니스 정보 생성에 사용됩니다.

데이터 파이프라인의 네 단계는 무엇입니까?

데이터 파이프라인의 네 단계는 가져오기, 준비하기, 분석하기, 그리고 행동하기입니다.

설명 및 진단 분석 간의 차이점은 무엇입니까?

설명 및 진단 분석은 모두 과거를 살펴봅니다. 설명 분석은 발생한 에 대한 질문에 답하는 반면, 진단 분석은 이것이 발생한 이유를 살펴봅니다.

설명 및 처방 분석 간의 차이점은 무엇입니까?

설명 분석은 이미 발생한 일을 말하기 위해 과거를 살펴보며, 모든 다른 분석 유형의 기반입니다. 처방 분석은 기존 데이터 및 예측 알고리즘을 기반으로 하는 행동에 대한 제안을 만듭니다.

예측 및 처방 분석 간의 차이점은 무엇입니까?

예측 및 처방 분석은 모두 미래에 대한 인사이트를 생성합니다. 예측 분석은 예측된 사건에 대한 전망을 생성하고, 처방 분석은 이러한 예측을 기반으로 하는 행동 과정을 제안합니다.

예측 분석은 어디에 사용합니까?

예측 분석은 미래의 사건을 보다 잘 예측하기 위해 사용합니다. 예측 분석은 경제 상황이 미래 판매 전망에 영향을 미칠 가능성이 높은 요소를 개발 또는 평가하기 전에 유지 관리 요구 사항을 식별할 수 있습니다.

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분석이 조직에 신뢰할 수 있으며 실행 가능한 인사이트를 제공하여 지원하고, 분석 전략을 발전시키는 방법을 알아보십시오.

고급 데이터 분석

스마트한 기업은 고급 분석과 함께 시작합니다. 인텔® 기술을 이용하여 데이터 주도 시장에서 어떻게 나아갈지를 알아보십시오.

머신 러닝 분석

분석 노력을 향상하기 위해 머신 러닝 및 인공 지능을 사용하여 더 빠른 속도로 보다 심도 있는 인사이트를 얻으십시오.

예측 분석

미래에 대한 실행 가능한 예측을 생성하여 경쟁 이점을 얻을 수 있는 데이터를 활용하십시오.

법적 고지 및 면책 사항
인텔® 기술은 지원되는 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스 활성화를 요구할 수 있습니다. // 어떤 제품 또는 구성 요소도 절대적으로 안전하지는 않습니다. // 비용과 결과는 달라질 수 있습니다. // 인텔은 타사 데이터를 제어하거나 감사하지 않습니다. 정확성 평가를 위해서는 기타 소스를 참고해야 합니다.

제품 및 성능 정보

2 SAP HANA*는 SAP HANA* 표준 응용 프로그램 벤치마크 버전 2용 SAP BW 에디션을 위해 2018년 5월 30일 현재 워크로드를 시뮬레이션했습니다. 성능 테스트에 사용된 소프트웨어 및 워크로드는 인텔® 마이크로프로세서에만 적합하도록 최적화되었을 수 있습니다. SYSmark* 및 MobileMark와 같은 성능 테스트는 특정 컴퓨터 시스템, 구성 요소, 소프트웨어, 운영 및 기능을 사용하여 측정됩니다. 이러한 요소 중 하나라도 변경되면 결과가 달라질 수 있습니다. 고려 중인 제품을 제대로 평가하려면 다른 제품과 결합하여 사용할 경우 해당 제품의 성능을 포함한 기타 정보 및 성능 테스트를 참고해야 합니다. 자세한 내용은 www.intel.co.kr/benchmarks를 참조하십시오. 성능 결과는 구성에 표시된 날짜의 테스트를 기반으로 하며 공개된 모든 업데이트가 반영되어 있지 않을 수도 있습니다. 구성 백업 상세 정보를 확인하십시오. 어떤 제품 또는 구성 요소도 절대적으로 안전할 수는 없습니다. 기존 DRAM을 사용한 기본 구성: 8개의 인텔® 제온® 플래티넘 8176M 프로세서(28개 코어, 165와트, 2.1GHz)가 장착된 Lenovo ThinkSystem SR950 서버. 전체 메모리는 SAP HANA* 스토리지용 48개의 16GB TruDDR4* 2,666 MHz RDIMM 및 5개의 ThinkSystem* 2.5인치 PM1633a 3.84TB 용량 SAS 12GB 핫 스왑 SSD(Solid-State Drive)로 구성됩니다. 운영 체제는 SUSE* Linux Enterprise Server 12* SP3이고 6TB 데이터 세트가 탑재된 SAP HANA* 2.0 SPS 03을 사용합니다. 10회 반복 테이블 프리로드 후 완료된 모든 데이터의 평균 시작 시간: 50분. DRAM과 인텔® Optane™ DC 영구 메모리를 조합한 새로운 구성: 4개의 CXL QQ89 AO 프로세서(24개의 코어, 165W, 2.20GHz)를 갖춘 인텔 Lightning Ridge SDP. 총 메모리는 24개의 32GB DDR4 2666 MHz 및 24개의 128GB AEP ES2, 그리고 1개의 3710 인텔® SSD DC S3710 시리즈 800GB, 3개의 인텔® 기술 분석이란 무엇입니까 SSD DC P4600 시리즈 2.0TB, 3개의 인텔® SSD DC 시리즈 S4600 1.9TB 용량으로 구성됩니다. 바이오스 버전 WW33’18. 운영 체제는 SUSE* Linux*4 Enterprise Server 15이고 1.3TB 데이터 세트가 탑재된 SAP HANA* 2.0 SPS 03(SUSE의 특정 PTF 커널이 적용됨)을 사용합니다. 최적화된 테이블 프리로드의 평균 시작 시간(17배 향상).

인텔 기술은 지원되는 하드웨어, 소프트웨어 또는 서비스 활성화를 요구할 수 있습니다. // 어떤 제품 또는 구성 요소도 절대적으로 안전하지는 않습니다. // 비용과 결과는 달라질 수 있습니다. // 성능은 사용, 구성 및 기타 요인에 따라 달라집니다. // 모든 법적 고지 및 면책 사항을 참조하십시오. // 기술 분석이란 무엇입니까 인텔은 인권을 존중하고 인권 침해 공모를 방지하기 위해 노력합니다. 인텔의 글로벌 인권 규정을 확인하십시오. 인텔의 제품 및 소프트웨어는 국제적으로 합의된 인권을 침해하지 않는 응용 프로그램에서만 사용되어야 합니다.

기술적분석이란 무엇인가! 주식 매매 데이터와 지표 분석을 통한 주가 분석 및 예측 방법인 주식 기술적분석의 개념

주식 매매 데이터와 이를 기반으로 한 각종 주식 매매 지표와 보조지표 분석을 통해 주가 분석 및 미래 주가를 예측하는 방법인 주식 기술적분석의 개념을 설명합니다.

주식 기술적분석은 기본적분석과 더불어 주식시장을 포함한 다양한 금융 투자 시장에서 기업의 주가의 상태 분석, 주가 예측 등에 폭넓게 활용되는 분석 방법입니다.

특히, 기술적분석(Technical Analysis)을 통해 주식 매매 시 투자 시장의 심리상태 (투자심리), 매매시점 등을 결정하는 투자자들이 급속도로 증가하면서 기술적분석은 주요한 주가 분석 방법으로 자리매김 했습니다.

기술적분석이란 주식의 가격인 주가와 거래량 등 각종 주식 매매 데이터와 각종 주식 매매 데이터 기반으로 산출된 지표 분석을 통해 주가 상태 분석 및 주가 예측 방법입니다.

기술적분석은 주식의 주가와 거래량 등 정량적 매매 수치와 지표는 거래 시장에서의 기업에 대한 가치 평가를 반영한다고 가정을 하는데서 출발합니다.

따라서 기술적분석방법을 통해서는 일정기간 동안의 주식의 주가와 거래량 같은 정량적 거래 수치와 지표를 분석하면 향후 미래 주가가 어떻게 될 것인지 주가 예측이 가능하다고 생각하는 것 입니다.

특히 주식 기술적분석은 매매 시 참여한 투자자들의 심리적 상태가 반영된 가격과 거래량이라고 하는 기초적 거래 수치를 활용한 다양한 세부 분석 지표와 보조지표들을 산출해 냅니다.

한편 기술적분석에서는 과거 데이터가 미래를 결정짓는데 영향을 미치게 되므로 과거 데이터를 분석하는 것에 많은 의미를 부여합니다.

대표적인 주식 기술적분석 지표인 이동평균선(Moving Average)을 이용한 이동평균선 분석방법은 기술 분석이란 무엇입니까 일정 기간 동안 형성한 주가들의 평균값의 흐름 속에서 의미를 분석해 내고 이를 바탕으로 주식 매매에 활용합니다.

기술적분석은 주식의 주가 모멘텀 분석을 의미한다는 점에서 주가 상승 또는 하락 추세 형성과 반전 및 그 원동력에 의미를 부여하고 있습니다.

주가는 일정한 매수와 매도힘을 바탕으로 고정된 주가 상태로 존재하는 것이 아닌 상승 원동력과 하락 저항력에 영향을 받아 시시각각 변하는 특성을 활용해 다양한 공학과 이학 이론과 개념들이 주가 기술적분석 방법과 기법들에 적용되고 있습니다.

기술적분석 시 활용되는 주식 거래량의 경우 많은 투자자들로부터 주목을 받고 있는 대표적인 기술적분석 데이터 종류입니다.

주식 거래량은 순수한 데이터 그 상태로도 주식 거래 동향과 매매 심리 등을 유추할 때 활용되기도 하지만, 거래량의 변화 흐름과 패턴, 추세 등을 분석함으로써 단기적, 중기적, 장기적 주식 매매 경향과 특이 사항 발생 시점 분석 등에 활용되고 있습니다.

사실, 미래는 과거와 연계 가능성은 존재하지만 종속성을 보이지 않으므로 과거 데이터를 기반으로 미래의 그 무언가를 예측한다는 것은 한계가 존재할 수 밖에 없습니다.

주식 기술적분석의 경우에도 과거 주가 데이터, 과거 주식 거래량 데이터 등을 기반으로 가까운 미래의 주가에서부터 중기적/장기적 주가 예측을 시도한다는데서 오류의 가능성은 충분히 존재합니다.

기술적분석을 근간으로 한 기술적 주가 분석방법들은 주식을 발행한 기업이 가진 내재가치 보다는 가격 등의 시장에서 형성된 가치인 가격에 촛점을 맞추고 있다는 점에서 자칫 시장의 일부 매매자들에 의한 기업에 대한 가치 왜곡 발생 시 이를 보완해주는 장치가 없거나 부족한 한계가 있습니다.

즉, 기술적분석 만으로는 기업의 시장 가치 왜곡 현상을 발견하고 이에 대응 투자를 할 수 있는 방법이 없을 가능성이 높다는 것입니다.

정량적 주식 매매 데이터와 지표 분석에 촛점을 맞춘 주식 기술적분석

하지만 기술적분석방법은 동일한 데이터에 대해서도 다양한 분석관 (Analysis View)을 바탕으로한 다양한 분석 지표 (Indicator)를 통해 투자자들에게 투자 시장을 바라보는 새로운 시각을 제시한다는 점에서 주가 기본적분석 방법과 함께 병행적으로 활용할 경우 더욱 큰 힘을 발휘한다고 볼 수 있습니다.

기본적분석과 기술적분석의 조화로운 활용은 새로운 투자 기회를 발굴하고, 시장 변화를 예측할 수 있으며, 투자 시장에 생긴 이벤트들에 대해서 대응할 수 있는 힘을 가질 수 있습니다.

주식 기술적분석방법 종류에는 캔들차트분석방법, 이동평균선 흐름과 패턴 분석방법, 이동평균선을 활용한 골든크로스/데드크로스 분석방법을 포함해 다우이론, 일목균형표, 볼린저밴드, 엘리엇 파동이론 등 다양한 주가 기술적분석방법들이 존재하고 있으며 향후 지속적으로 새로운 주식 기술적분석 방법과 이론이 제시될 것이라 예상합니다.

인력 분석이란 무엇입니까? 왜 중요 함?

인적 자원(HR)은 대부분의 조직에서 중요한 부서로서 직원 및 회사 성과를 관리하는 동시에 근로자에게 직접적인 지원을 제공합니다. 비즈니스 교과서에 따르면 사람 또는 인적 자본은 의심할 여지 없이 회사의 가장 소중한 자산입니다. 자동화와 빅 데이터의 시대에도 직원의 의견과 지원 없이는 거의 이루어지지 않습니다. 직원 피드백과 신뢰할 수 있는 직장 데이터를 수집하는 것은 오랫동안 도전 과제였습니다. 과거에는 설문조사 및 기타 정성적 평가에 의존했습니다. HR 관리가 지속적으로 노력함에 따라 직원의 요구에 대한 더 큰 이해, 인력 분석은 이 목표를 달성하는 데 도움이 되는 강력한 새 리소스를 제공합니다.

인적 자본에 관한 최근 딜로이트 산업 보고서의 데이터는 기업의 85%는 인력 데이터가 중요하다고 생각합니다., 42%만이 이를 적극적으로 모니터링하거나 할 준비가 되어 있습니다. 이것은 많은 비즈니스 리더들 사이에 지식과 실천 사이의 큰 격차를 나타냅니다. 더 많은 회사가 인력 데이터를 수집, 검토 및 해석하기 위한 새로운 관행을 구현함에 따라 채택 수준이 증가할 것으로 보입니다. 증가하는 데이터 처리 능력과 소프트웨어 자동화는 또한 대규모 데이터 세트로 작업하는 것을 가능하게 합니다.

이 게시물에서는 인력 분석이 사용되는 용도와 참여 및 직원 기반 의사 결정을 개선할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 개인 및 팀 관리의 복잡성을 감안할 때 인력 분석을 사용하면 HR 관리의 관점을 일반적인 정성적 관찰에서 정량적 및 데이터 중심 프로세스로 전환하는 데 도움이 됩니다.

인력 분석의 정의

HR 분석의 하위 집합인 인력 분석에는 다음이 포함됩니다. 직원 관련 데이터의 관리 및 해석 그것은 직장 환경과 직원과 부서 간의 참여에 중점을 둡니다. 이 데이터로 작업하는 목표는 조직 내에서 성과와 의사 결정에 기술 분석이란 무엇입니까 영향을 미치는 주요 역학을 더 잘 이해하는 것입니다. 인력 분석의 또 다른 중요한 구성 요소는 내부 데이터를 업계 벤치마크 및 고용 데이터와 비교하는 것입니다. 성공적인 인력 분석 관리는 추세를 해석하고 고용 위험을 관리하며 참여를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

인력 분석은 무엇을 측정합니까?

인력 분석은 생산성, 참여, 적응성의 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다. 이러한 영역의 매개변수를 측정함으로써 회사는 직원들이 환경 및 서로에 대해 어떻게 반응하는지를 포함하여 작업장 성과에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있습니다.

  • 직원 생산성. 경영진과 경영진의 리더십은 직원 생산성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 몇 가지 예 측정 가능한 생산성 역학 온보딩 프로세스, 데이터 관리 및 액세스, 근무 시간입니다. 인력 분석은 회사 문화와 예상 규범의 결과로 발생하는 기본 행동과 관행을 이해하는 것을 목표로 합니다.
  • 직원 참여. 참여하는 직원은 더 생산적이고 회사의 사명에 헌신합니다. 직원들이 인정받고 이해받지 못한다고 느끼면 개선에 사용할 수 있는 솔직한 피드백을 수집하는 것도 어려울 수 있습니다. 일부 주요 직원 참여 지표에는 직원 유지, 개발 계획 이정표 및 일과 삶의 균형에 대한 해석이 포함됩니다.
  • 조직적 적응성. COVID-19 대유행은 가장 자원이 풍부한 기업조차도 결의를 강조했습니다. 조직의 계층 구조, 작업 스타일 및 변경 관리 접근 방식을 살펴보면 다음과 같은 몇 가지 방법이 있습니다. 기업의 적응 능력 측정. 인력 분석이 평가할 수 있는 또 다른 중요한 관점은 내부 및 외부 추세 분석의 사용과 이것이 회사의 목표 설정 및 의사 결정 프로세스에 미치는 영향입니다.

인력 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

인력 분석을 사용하여 회사는 과거 직원 관련 동향에 대한 더 큰 통찰력을 얻고 미래 행동, 개선 및 위험에 대한 자체 예측 모델을 만들 수 있습니다. 이 확장된 데이터 세트를 사용하면 잠재적인 작업장 개선 사항을 평가하고 일상적인 작업을 자동화하고 비생산적인 작업을 제거하는 방법을 찾기도 더 쉽습니다.

또한 여러 부서를 보다 명확하게 비교하고 팀이 공동 목표를 달성하기 위해 협력하고 협업하는 능력에 영향을 미치는 역학을 이해할 수 있습니다. 복잡한 데이터 세트에서 명확한 결론을 도출하는 것은 결코 쉬운 일이 아니며, 이는 노동력과 관련하여 특히 중요합니다. 분석 프레임워크에 전념함으로써 회사는 더 스마트하고 더 빠른 데이터 기반 의사 결정을 내리고 완전히 최적화된 인력을 위한 모범 사례를 개발하여 직원 만족도를 높이고 직원 경험을 개선하며 유지율을 높일 수 있습니다. 인력 분석은 기업이 전염병, 합병 및 인수와 같은 변화를 겪고 있을 때 핵심적인 역할을 할 수 있으므로 조직이 협업이 어떻게 작동하는지(또는 작동하지 않는지) 더 잘 이해하고 신속하게 조정하여 이전과 같은 원활한 전환을 보장할 수 있습니다. 전염병 후 작업, 팀 통합 등.

인력 분석은 진정으로 매력적인 직장을 개발하려는 기업에게 점점 더 중요한 리소스가 되고 있습니다. 오늘날의 원격 근무 문화에서 직원들은 기존 사무실 환경에서 가능했던 것과는 매우 다른 새로운 방식으로 서로 연결해야 합니다. 데이터 사용을 통해 새로운 통찰력을 얻는 것은 직원에게 번창할 수 있는 기회를 제공하면서 기술을 활용하는 구체적인 방법입니다.


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