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Data Insight 2편 : 데이터 분석과 데이터 인사이트의 다른점

2021-12-27




데이터란?

간단히 말하자면, 데이터는 특정 상황에 대한 측정이나 설명을 나타내는 사실의 집합이다. 이러한 사실들은 숫자, 기호 또는 단어의 형태가 될 수 있으며 일반적으로 디지털 방식으로 저장된다.


Raw data 또는 primary data는 원본에서 수집된 원본 형태와 조직의 사실과 수치이다. 오늘날 우리 삶의 많은 부분이 디지털 방식으로 이뤄지고 있다는 점을 고려할 때, 조직은 풍부한 raw data를 보유하고 있다. 데이터 분석이 이뤄지려면 이러한 raw data를 데이터 통합이라고 하는 프로세스를 통해 깨끗하고 비즈니스 준비가 된 정보로 변환해야 한다.


데이터 분석이란?

Analytics는 도구와 프로세스를 사용하여 데이터 집합을 결합하고 검사하여 패턴, 관계 및 추세를 파악하는 것이다. 분석의 목표는 특정 질문에 답하고 새로운 통찰력을 발견하며 조직이 데이터 중심의 의사 결정을 더 잘 내릴 수 있도록 지원하는 것이다.


데이터 분석 도구를 통해 사용자는 여러 소수의 관련 데이터를 결합하는 빅 데이터셋을 자유롭게 탐색할 수 있다. 이런 방식으로 사용자는 자신이 시작했던 특정 질문에 답할 뿐만 아니라 새로운 질문을 발견하게 된다.


데이터 인사이트란?

통찰력의 넓은 정의는 상황(경우에 따라서는 사람이나 사물)에 대한 깊은 이해이다. 데이터 및 분석에서 통찰력이라는 단어는 분석가나 비즈니스 사용자가 데이터의 패턴 또는 이전에 존재하는지 몰랐던 변수 간의 관계를 발견하는 것을 발한다.


데이터 분석과 데이터 인사이트의 다른점이란?

Data = 사실의 집합

Analytics = 데이터의 정리, 검사

Insights = 데이터의 유의미한 패턴 발견

또한, 이러한 용어들은 그들을 구별하는 선형적인(linear) 측면이 존재한다. 데이터가 수집되고 정리된 후 다음과 같이 분석이 수행되고 인사이트가 생성된다. 



출처 : https://www.qlik.com/us/data-analytics/data-insights

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