데이터 분석이란 숫자나 문자 등의 데이터를 수집, 정리·분류·선택하는 과정을 거쳐, 그 결과를 해석하고 가치 있는 인사이트를 도출하는 것을 의미합니다.
방법은 다양합니다. Excel, Google 스프레드시트 같은 기본 도구부터, BI 도구, SQL 개발자가 사용하는 쿼리 언어, 그리고 파이썬 데이터 분석에 활용되는 Python 등 프로그래밍 언어를 활용한 고급 분석까지 존재합니다.
따라서 분석 대상인 데이터의 성격과 목적, 그리고 데이터 플랫폼의 구조에 따라 적절한 도구와 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
매출, 클릭 수 등 특정 지표를 시계열로 파악하여 패턴이나 트렌드를 분석하는 방식입니다.
데이터 시각화가 주요 결과물로 활용되며, BI 도구를 사용해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 시각적으로 표현하는 것이 일반적입니다.
정점 관측에서 발견된 특이 데이터를 더 깊게 분석하는 방식으로, 주로 Raw Log 데이터를 다루게 됩니다.
DWH나 데이터 레이크에서 SQL을 통해 데이터를 추출한 뒤, 데이터 엔지니어 또는 데이터 분석가가 다양한 관점에서 원인을 탐색합니다.
이러한 분석을 위해서는 데이터 아키텍처 설계나 데이터 통합 전략도 중요해지고 있으며, 데이터 거버넌스 체계를 함께 고려해야 신뢰도 높은 결과를 얻을 수 있습니다.
저희가 제공하는 TROCCO®는 ETL, 데이터 전송, 데이터 마트 생성, 작업 관리, 데이터 거버넌스 등 데이터 엔지니어링 전반을 포괄하는 SaaS입니다.
특히, 오라클 클라우드 등 다양한 환경과 연동 가능하며, 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트가 본연의 업무에 집중할 수 있도록 ETL 파이프라인 자동화를 지원합니다.
데이터 분석의 정확도와 효율성을 동시에 높이고자 한다면, TROCCO®를 통해 데이터 통합 및 모델링, AI 모델과의 연계를 검토해보시는 것도 좋은 선택이 될 것입니다.
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