정보 분석이란 무엇입니까?

정보 분석은 데이터 수집 및 분석을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 데이터 세트에서 패턴과 추세를 식별하기 위해 강력한 컴퓨터를 사용하는 것은 새로운 것이 아니지만 지난 몇 년 동안 크게 향상되었습니다. 결과적으로, 출력 품질은 의사 결정 프로세스에서 도구로 사용될 수있을만큼 높습니다.

정보 분석의 가장 일반적인 사용은 통계 분석 및 데이터 마이닝 기술의 조합으로 비즈니스 데이터를 연구하는 것입니다. 이 유형의 분석의 목적은 조치를 취할 수있는 경향을 식별하는 것입니다. 통계학자는 흥미로운 행동의 경향이나 패턴을 식별하는 것이 매우 일반적입니다. 그러나 비즈니스 환경에서 조직은 수익을 창출하거나 손실을 줄이는 데 사용할 수있는 패턴을 알고 있어야합니다.

정보 분석에 관심이있는 모든 회사는 직원과 기술 모두에 투자해야합니다. 정보 분석은 일반적으로 정보 기술 부서 내의 비즈니스 인텔리전스의 일부로 구성됩니다. 분석 작업을하는 직원들은 일반적으로 통계, 고급 수학, 정보 기술 또는 프로그래밍에 대한 고등 교육을 이수했습니다. 모든 직원이 이러한 분야에서 석사 및 박사 학위를받는 것은 드문 일이 아닙니다. 이러한 도구를 효과적으로 사용하고, 쿼리를 설계하고, 결과를 분석하는 데 필요한 기술과 지식 수준은 매우 높습니다.

기술적 인 관점에서, 복잡한 유형의 복잡한 분석을 수행하려면 비즈니스 인텔리전스 또는 통계 데이터 관리 도구가 필요합니다. 전문 소프트웨어 외에도 하드웨어 나 연결에 상당한 투자가 필요합니다. 이상적인 시나리오에서 ERP (Enterprise Resource Planning) 시스템의 비즈니스 데이터는 분석 도구를 사용하여 액세스 할 수 있습니다. 일반적인 선택적인 방법은 관련 데이터를보고 및 데이터 마이닝 또는 분석 활동에 엄격하게 사용되는 별도의 데이터웨어 하우스에 복제하는 것입니다.

이 구조를 설정하는 것은 매우 복잡하며 소프트웨어 구현, 데이터 관리, 인프라 및 관련 도구에 대한 전문 지식을 갖춘 직원이있는 프로젝트 팀이 필요합니다. 데이터 분석을 위해 별도의 환경이 생성되면 추가 하드웨어를 구매, 지원 및 유지 관리해야합니다.

정보 분석의 주요 목적은 기존 데이터를 사용하여 고객 행동과 동기에 대한 귀중한 통찰력을 얻는 것입니다. 조직의 관점에서이 정보를 사용하여 의사 결정 프로세스를 수행하는 것이 중요합니다. 이 유형의 데이터를 올바르게 사용하면 기업이 출시 할 제품 유형,시기 및 시장을 결정하는 데 도움이됩니다.