데이터분석이란 무엇인가?

사람들은 매일 수많은 선택을 하게 됩니다. 기업 역시 중요한 의사결정을 내릴 때 데이터분석을 활용하게 됩니다. 예를 들어, FineReport와 FineBI 같은 도구를 사용하면 다양한 데이터에서 의미를 찾고, 빠르게 변화하는 시장에 대응할 수 있습니다.

데이터분석이란

정의

데이터분석은 방대한 데이터에서 유용한 정보를 찾아내고, 이를 바탕으로 결론을 도출하여 의사결정을 지원하는 과정입니다. 기업과 조직은 다양한 데이터 소스를 활용해 문제를 파악하고, 더 나은 선택을 내릴 수 있습니다.
통계학적으로 데이터 분석은 서술적 데이터 분석, 탐색적 데이터 분석, 검증적 데이터 분석으로 나눌 수 있습니다. 

서술적 데이터 분석은 초기 데이터 분석에 속하며, 분류 분석, 구조 분석, 교차 분석 등이 일반적인 분석 방법입니다. 탐색적 데이터 분석과 검증적 데이터 분석은 고급 데이터 분석에 속하며, 상관 분석, 요인 분석, 회귀 분석 등이 일반적인 분석 방법입니다. 이 중 탐색적 데이터 분석은 데이터의 새로운 특성을 발견하는 것에 중점을 두고 있으며, 검증적 데이터 분석은 이미 존재하는 가설의 진위를 검증하는 것입니다. FanRuan은 FineReport, FineBI와 같은 솔루션을 통해 데이터 수집, 통합, 분석, 시각화의 전 과정을 지원합니다. 사용자는 복잡한 데이터도 쉽게 이해하고, 실질적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

목적

데이터분석의 목적은 명확합니다.
첫째, 기업은 데이터분석을 통해 의사결정을 빠르고 정확하게 내릴 수 있습니다.
둘째, 업무 효율성을 높이고, 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다.
셋째, 수익을 증대하고, 리스크를 사전에 통제합니다.
마지막으로, 실시간 모니터링과 경보 시스템을 통해 위험을 신속하게 파악합니다.

데이터분석의 기본 원리

데이터 수집

데이터 수집은 데이터 분석의 첫걸음입니다. 이 단계에서는 분석 목적에 맞는 데이터를 다양한 출처에서 모읍니다. 또한 최근에는 웹 스크래핑, API 활용, 데이터베이스 추출, 센서 데이터 수집 등 자동화된 방법이 널리 쓰이고 있습니다.
아래 표는 데이터 수집의 주요 방법과 목적을 정리한 것입니다.

FineBI는 빅데이터 플랫폼, 관계형 데이터베이스, 엑셀 등 다양한 데이터 소스와 자동으로 연동되어, 분석에 필요한 데이터를 신속하게 확보할 수 있습니다.

데이터 수집이 체계적으로 이루어지면, 이후 단계의 효율성과 정확성이 크게 높아집니다.

데이터 정제

수집된 데이터에는 종종 오류, 누락, 중복, 이상값이 포함됩니다. 데이터 정제 단계에서는 이런 문제를 해결해 데이터의 품질을 높일 수 있습니다.
주요 정제 작업은 결측값 처리, 이상값 제거, 중복값 정리, 데이터 변환 등이 있습니다.
아래 표는 데이터 정제의 주요 기법과 목적을 보여줍니다.

FineReport는 다양한 시스템에서 수집한 데이터를 자동으로 정리하고, 오류나 중복을 쉽게 수정할 수 있도록 지원합니다.

FineBI는 드래그 앤 드롭 방식으로 데이터 전처리를 수행할 수 있어, 복잡한 데이터도 손쉽게 정제할 수 있습니다.

데이터 정제가 잘 이루어지면, 분석 결과의 신뢰도가 높아집니다.

데이터 분석

정제된 데이터는 분석 단계에서 다양한 방법으로 해석됩니다.
기본적으로 기술 통계(평균, 중앙값, 분산 등)와 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터의 분포와 패턴을 파악합니다.
이후에는 통계 모델이나 기계 학습 알고리즘을 적용해 예측 모델을 만들거나, 인사이트를 도출합니다.

아래는 데이터 분석 단계의 주요 활동을 정리한 리스트입니다.

1. 기술 통계 분석: 데이터의 기본 특성 파악(평균, 중앙값, 표준편차 등)
2. 탐색적 데이터 분석(EDA): 시각화 도구를 활용해 데이터 패턴과 이상값 탐색
3. 모델링: 통계 모델, 기계 학습 알고리즘을 적용해 예측 및 분류
4. 결과 해석: 분석 결과를 바탕으로 인사이트 도출 및 의사결정 지원

FineBI는 OLAP 다차원 분석, 자동 분석 생성, 실시간 분석 기능을 제공합니다.
사용자는 복잡한 데이터도 손쉽게 분석하고, 분석 결과를 즉시 확인할 수 있습니다.
FineReport는 다양한 시각화 차트와 대시보드를 통해 분석 결과를 한눈에 보여줍니다.

데이터분석의 핵심은 신뢰할 수 있는 데이터와 체계적인 분석 과정에 있습니다.

데이터 시각화

데이터 시각화는 분석된 정보를 시각적 형태로 표현하는 과정입니다. 표, 그래프, 차트, 지도 등 다양한 도구를 활용해 복잡한 데이터를 한눈에 이해할 수 있도록 돕습니다.
숫자와 텍스트만으로는 파악하기 어려운 패턴이나 추세도 시각화하면 쉽게 드러날 수 있어 시각 정보를 빠르게 인식할 수 있습니다.

데이터 시각화는 데이터의 가치를 극대화하는 핵심 단계라고 볼 수 있습니다.

주요 시각화 방법

FineBI는 60개 이상의 차트 유형과 70개 이상의 스타일을 지원합니다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식으로 원하는 차트를 쉽게 만들 수 있습니다. 퍼널, 박스 플롯, 샌키 다이어그램 등 복잡한 시각화도 원클릭으로 구현할 수 있습니다.

FineReport는 픽셀 단위로 정교한 대시보드와 빅 스크린을 제작할 수 있습니다. 실시간 데이터와 연동해 관제센터, 경영 현황판 등 다양한 비즈니스 환경에 맞는 시각화 솔루션을 제공합니다.

FanRuan제품의 데이터 시각화 특징

• 실시간 데이터 반영으로 최신 정보를 즉시 확인할 수 있습니다.
• 다양한 차트와 대시보드로 복잡한 데이터를 직관적으로 표현할 수 있습니다.
• 모바일, 웹 등 다양한 환경에서 시각화 결과를 공유할 수 있습니다.
• 협업 기능을 통해 여러 사용자가 대시보드를 함께 편집하고 활용할 수 있습니다.

효과적인 데이터 시각화는 조직의 빠른 의사결정과 문제 해결을 지원합니다.
FanRuan은 누구나 쉽게 데이터를 시각화하고, 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있도록 돕습니다.

데이터 시각화는 단순한 그림 그리기가 아니라 데이터의 숨겨진 의미를 발견하고, 조직의 경쟁력을 높이는 중요한 도구입니다.
FanRuan의 솔루션을 활용하면 누구나 데이터 기반의 소통과 혁신을 경험할 수 있습니다.

데이터분석 활용 사례

금융

금융 산업은 방대한 거래 데이터와 복잡한 규제 환경을 가지고 있습니다. 은행과 보험사는 고객의 신용도 평가, 이상 거래 탐지, 맞춤형 상품 추천에 데이터 기반 시스템을 도입합니다.
FineBI는 실시간 데이터 분석과 시각화 기능을 제공합니다. 이를 통해 금융 기관은 대출 심사 과정을 자동화하고, 부정 거래를 신속하게 감지합니다.
예를 들어, FineBI를 활용해 고객의 거래 패턴을 분석합니다. 담당자는 대량의 데이터를 빠르게 시각화하여, 의심스러운 거래를 실시간으로 모니터링합니다.

또한, 경영진은 대시보드를 통해 주요 지표를 한눈에 확인함으로써 금융사는 리스크를 줄이고, 고객 만족도를 높입니다.

금융권에서는 실시간 데이터 모니터링이 리스크 관리와 서비스 혁신의 핵심 역할을 합니다.

제조업

제조업에서는 생산 효율성, 품질 관리, 공급망 최적화가 중요합니다. FineReport와 FineBI는 다양한 제조 시스템과 연동하여 데이터를 통합합니다.
여러 글로벌 제조사는 FanRuan 솔루션을 도입해 스마트 제조 환경을 구축했습니다. 

아래 표는 제조업에서 FanRuan 솔루션이 제공하는 주요 기능을 정리한 것입니다.

소매업

소매업은 고객 행동 분석과 재고 관리, 매출 예측이 핵심입니다. FineBI는 다양한 매장과 온라인 채널의 데이터를 통합합니다.
소매 기업은 FineBI를 통해 판매 트렌드, 인기 상품, 지역별 매출을 실시간으로 분석할 수 있습니다.
매장 관리자는 대시보드를 활용해 재고 현황을 신속하게 파악하고 마케팅 부서는 고객 구매 패턴을 분석해 맞춤형 프로모션 전략을 수립합니다.

• 실시간 매출 분석으로 인기 상품을 빠르게 파악할 수 있습니다.
• 재고 부족이나 과잉을 미리 예측해 비용이 절감됩니다.
• 고객 세분화 분석으로 타겟 마케팅을 강화할 수 있습니다.

FanRuan 솔루션은 소매업체가 변화하는 시장에 민첩하게 대응하도록 돕습니다.
이처럼 다양한 산업에서 FanRuan의 데이터 분석 솔루션이 실질적인 비즈니스 혁신을 이끌고 있습니다.

데이터분석 방법

분류 분석법

• 정의

데이터 분석을 할 때, 전체의 수량적 특성과 관계를 분석하는 것 뿐만 아니라, 전체 내부에서도 분류 분석을 수행해야 합니다. 이 방법은 데이터 분석 대상의 특성에 따라 특정 지표에 따라 데이터 분석 대상을 다양한 부분과 유형으로 나누어 연구하는 방법입니다. 내재적 연결과 규칙성을 밝혀내기 위해 사용됩니다.

• 목적

분류의 목적은 비교를 용이하게 하기 위해서입니다. 전체 중에서 다른 속성을 가진 대상을 분리하고, 같은 속성을 가진 대상을 합치며, 각 그룹 내 대상의 일관성을 유지하고 그룹 간 속성의 차이를 유지하여 다양한 데이터 분석 방법을 사용하여 내재적 수량 관계를 해석하는 데 도움을 줍니다.

• 단계

a) 그룹 수 결정

이는 데이터 분석가가 데이터의 크기 등 데이터 자체의 특성을 고려하여 결정합니다. 그룹의 목적 중 하나는 데이터 분포의 특성을 관찰하는 것이므로 그룹 수는 적절해야 합니다. 그룹 수가 너무 적으면 데이터 분포가 너무 집중되고, 그룹 수가 너무 많으면 데이터 분포가 너무 분산되어 데이터의 특성과 규칙을 관찰하는 데 어려움이 될 수 있습니다.

b) 각 그룹의 구간 폭 결정

구간 폭은 그룹의 최대값과 최소값의 차이로, 전체 데이터의 최대값과 최소값 및 그룹 수에 따라 결정됩니다. 구간 폭 = (최대값 - 최소값) / 그룹 수

c) 구간 폭에 따라 데이터를 그룹화하여 해당 그룹에 배정합니다. 예를 들어 그림에서 등급의 시장, 유형, 지역으로 그룹화하여 비교합니다.

데이터 분석 기반 구조 분석법

구조 분석법은 분석 대상 전체의 각 부분과 전체 간의 비교 분석 방법을 말합니다. 즉, 전체 내 각 부분이 전체에서 차지하는 비율을 의미하며, 상대적 지표에 속합니다. 특정 부분의 비율이 더 높을수록 그 중요도가 더 높으며 전체에 미치는 영향이 큽니다.

구조 상대 지표(비율) = (전체의 특정 부분 값 / 전체 총량) * 100%

시장 점유율 = (특정 상품 판매량 / 해당 상품 판매 총량) * 100%

시장 점유율은 기업이 산업에서의 경쟁 상태를 분석하는 중요한 지표이며, 기업 운영 상태와 종합 경제 지표를 측정합니다. 시장 점유율이 높으면 기업 운영 상태가 좋고 경쟁력이 강하며 유리한 위치에 있음을 나타내고, 그 반대는 기업 운영 상태가 나쁘고 경쟁력이 약하며 불리한 위치에 있음을 나타냅니다.

데이터 분석을 활용한 교차 분석법

교차 분석법은 일반적으로 두 변수(열) 간의 관계를 분석하는 방법입니다. 즉, 서로 연결된 두 변수와 그 값들을 교차 테이블에 동시에 배치하여 각 변수 간의 관계를 분석합니다. 교차 테이블은 물론 2차원 이상의 다차원 교차 테이블도 가능하며, 차원이 더 많으면 교차 테이블이 더 복잡해집니다. 따라서 목적에 맞춰 몇 가지 차원을 선택할 때 분석의 목적에 따라 결정해야 합니다.

데이터 분석 기반 듀퐁 분석법

듀퐁 분석법은 미국의 듀퐁 회사에서 처음 개발하고 사용한 종합 분석 방법으로, 듀퐁 재무 분석 시스템이라고도 불립니다. 이 방법은 주요 재무 지표들 간의 내재적 관계를 이용하여 기업의 재무 상태와 경제적 효과를 종합적으로 분석하는 방법입니다. 

듀퐁 분석 시스템은 여러 재무 비율을 조합하여 하나의 완전한 지표 체계를 형성하고, 최종적으로 자산 수익률을 통해 종합적으로 반영합니다. 듀퐁 분석의 피라미드 형태 구조는 재무 비율 분석의 계층을 더욱 명확하게 하고, 체계적으로 나열하여 각 재무 지표 간의 관계를 명확하게 나타냅니다.

데이터 분석을 통한 퍼널 분석법

퍼널 차트 분석법은 비즈니스 프로세스의 비교적 규범, 주기가 길고 복잡한 비즈니스 프로세스에서 사용되는 관리 분석 도구입니다. 예를 들어, 웹 사이트의 특정한 핵심 경로의 변환율 분석에 사용될 수 있으며, 사용자가 웹 사이트에 접근하여 최종적으로 구매까지 완료하는 변환율을 표시할 수 있습니다.

대규모 데이터를 다룰 때, 어떤 도구로 퍼널 분석을 수행합니까?

대규모 데이터를 다룰 때, Excel과 같은 도구로는 효율적인 퍼널 분석을 수행하는 것이 어렵습니다. 일반적인 접근 방법은 FineBI와 같은 전문적인 빅 데이터 분석 도구를 사용하여 대시보드를 구축하고, 여기에서 퍼널 분석을 손쉽게 수행할 수 있습니다:

퍼널 차트는 가장 일반적인 프로세스 분석 차트 유형 중 하나입니다. 퍼널 차트를 통해 각 단계의 변환율을 직관적으로 확인할 수 있으며, 문제의 구체적 단계를 쉽게 발견할 수 있습니다.

데이터분석의 미래와 전망

데이터 기반의 사회

현대 사회는 데이터가 중심이 되는 시대로 빠르게 전환하고 있습니다. 사람들은 스마트폰, 인터넷, 사물인터넷 기기 등 다양한 경로를 통해 매일 방대한 데이터를 생성합니다. 기업과 기관은 이 데이터를 활용해 새로운 가치를 창출합니다.
데이터 기반 사회에서는 다음과 같은 변화가 두드러집니다.

• 의사결정의 자동화: 조직은 데이터를 바탕으로 빠르고 정확하게 결정을 내립니다. 예를 들어, 금융기관은 실시간 거래 데이터를 분석해 이상 거래를 즉시 탐지할 수 있습니다.
• 맞춤형 서비스의 확대: 소매업체는 고객의 구매 이력을 분석해 개인별 맞춤형 상품을 추천합니다.
• 효율성 극대화: 제조업체는 생산 라인 데이터를 실시간으로 모니터링해 불량률을 줄이고, 운영 효율을 높입니다.

데이터는 이제 단순한 참고 자료가 아니라, 사회와 경제를 움직이는 핵심 자원입니다.

이처럼 데이터 기반 사회에서는 데이터의 수집, 분석, 활용 능력이 곧 경쟁력으로 이어집니다.
조직은 데이터 분석 역량을 강화해 변화하는 환경에 능동적으로 대응합니다.

FanRuan의 비전

FanRuan은 데이터 분석의 미래를 선도하는 기업으로 자리매김하고 있습니다.

FanRuan은 모바일 BI 지원과 교육, 인증 프로그램을 통해 사용자 역량을 강화하고, 데이터 분석 생태계를 확장하고 있습니다.
FanRuan은 앞으로도 혁신적인 데이터 분석 솔루션을 통해 데이터 기반 사회의 발전을 이끌어갈 것입니다.