[ADsP 요약] 1과목_데이터의 이해_데이터 사이언스와 전력 인사이트(3)

✔️ 빅데이터 분석과 전략 인사이트

단순히 빅데이터에 포커스를 두지 말고 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중

핵심적인 비즈니스 이슈에 집중하여 데이터를 분석하고 차별적인 전략으로 기업을 운영

 

✔️ 산업별 분석 애플리케이션

1) 금융 서비스 : 신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정, 프로그램트레이딩, 클레임분석, 고객 수익성분석

2) 소매업 : 판촉, 매대 관리, 수요 예측, 재고 보충

3) 제조업 : 공급사슬 최적화, 수요 예측, 재고보충, 보증서 분석, 맞춤형 상품 개발

4) 운송업 : 일정관리, 노선 배정

5) 헬스케어 : 약품 거래, 예비 진단

6) 병원 : 가격책정, 고객 로열티

7) 에너지 : 트레이딩, 공급/수요 예측

8) 커뮤니케이션 : 가격 계획 최적화, 고객 보유, 수요 옟측, 생산능력 계획

9) 서비스 : 콜센터 직원관리, 서비스-수익 사슬 관리

10) 정부 : 사기 탐지, 사례 관리, 범죄 방지, 수익 최적화

11) 온라인 : 웹 매트릭스, 사이트 설계, 고객 추천

12) 모든사업 : 성과관리

 

✔️ 일차원적 분석 ->  전략도출 가치기반 

 일차원적 분석 시 새로운 기회를 포착하기 어렵다.

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전략적인 통찰력에 포커스를 뒀을 때 해당 사업에 중요한 기회를 발굴하고, 주요 경영진의 지원을 얻어낼 수 있다

분석의 활용 범위를 더 넓고 전략적으로 변화시키며 인사이트를 주는 가치기반 분석단계로 나아가야한다.

 

✔️ 데이터 사이언스란

 데이터로부터 의미있는 정보를 추출해내는 학문으로 데이터를 분석뿐 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지를 포함한 포괄적 개념

👉 영역

  Analytics(분석적 영역) + IT(데이터 처리와 관련된 IT영역) + 비즈니스 분석(비즈니스 컨설팅 영역)

👉 역할

  * Hard Skill : 빅데이터에 대한 이론적 지식 , 분석 기술에 대한 숙련

  * Soft Skill : 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야 간 협력

  그 외 스토리텔링, 커뮤니케이션, 창의력, 열정, 직관력, 비판적 시각, 대화능력 등 인문학적 요소

👉 한계

  인간의 해석이 개입되는 단계를 반드시 거침으로 사람에 따라 전혀 다른 해석과 결론을 내릴 수 있다.

 

👉 외부 환경적 측면

 컨버전스 -> 디버전스 : 단순세계화에서 복잡한 세계화로의 변화

 생산        -> 서비스    : 비즈니스 중심이 제품생산에서 서비스로 이동

 생산        -> 시장창조 : 공급자 중심의 기술경쟁에서 무형자산의 경쟁으로 변화