[2024/12/17]아티클 스터디 1회 - 데이터 분석의 시작

 

** 아티클 요약 및 주요 내용 **

데이터를 이해하고 활용하는 능력은 산업군과 직무를 막론하고 현대 사회의 필수 역량으로 자리매김 하고 있다.

데이터 : 정보를 나타내는 사실, 숫자, 문자, 이미지 등으로 표현된 값들의 집합

정형 데이터 : 표 형태로 정리된 데이터(데이터베이스, 엑셀 등)

비정형 데이터 : 구조화되지 않은 형태(텍스트, 이미지, 음성 등)

데이터 분석 : 다양한 형태의 데이터를 수집, 가공, 변환하고 유용한 정보와 인사이트를 도출하는 과정. 조직이나 기업에서 전략적 의사 결정의 근거가 됨.

 

데이터 분석 프로세스

1) 문제 정의 : 분석하고자 하는 바를 명확하게 정의하는 단계

2) 데이터 수집 : 다양한 소스에서 데이터를 수집

 - 분석에 필요한 데이터의 유형과 범위 결정, 필요한 변수와 정보 정의

 - 데이터 수집시 투명하고 윤리적인 방법으로 진행, 오류가 있거나 불완전한 데이터는 제외

3) 데이터 전처리 : 데이터의 오류나 중복값을 제거하고 결측값을 보정하여 분석에 적합하도록 만듦

4) 데이터 분석(모델링) : 데이터에서 유의미한 패턴이나 트렌드를 발견하고 결과를 시각화

 - 본격적인 데이터 분석 단계

5) 인사이트 도출 : 결과에 대한 해석을 바탕으로 인사이트 도출 및 문제 해결

 

데이터 분석의 역할과 활용 방안

데이터 기반 의사 결정(DDDM : Data Driven Decision Making) : 데이터 분석 결과를 기반으로 의사 결정하는 프로세스. 아이디어에 설득력을 더하고 미래 동향 예측으로 더 나은 의사 결정이 가능.

비즈니스 성과 향상 : 시장 동향, 소비자 행동 등 다양한 정보를 분석하여 비즈니스 프로세스 최적화, 자원분배 효율화를 통해 인력과 시간 절약.

고객 이해, 개인화된 서비스 : 고객의 선호도, 구매 패턴, 행동 등을 파악하여 개인화된 서비스 제공 가능.

 

** 핵심 개념 및 용어 정리  **

데이터 : 정보를 나타내는 사실, 숫자, 문자, 이미지 등으로 표현된 값들의 집합

데이터 분석 : 다양한 형태의 데이터를 수집, 가공, 변환하고 유용한 정보와 인사이트를 도출하는 과정

데이터 분석 프로세스 : 문제정의, 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석, 인사이트 도출

DDDM : 데이터 분석 결과를 기반으로 의사 결정하는 프로세스

 

[출처] 데이터 분석 시작하는 법(데이터 분석의 의미와 절차)

(https://blog.naver.com/codeitofficial/223404637003)

 

** 실무 적용 사례 **

현대제철의 빅데이터 활용을 통한 철 스크랩 관리

문제 정의

 - 철 스크랩을 관리, 보관시 작업자가 직접 눈으로 확인한 뒤에 전기로에 투입하기 때문에 실제 작업에 투입하는 철 스크랩의 등급과 양을 정확하게 파악하기 힘듦

 

데이터 수집

 - 인천공장 전기로에 빅데이터 기반 시스템과 인프라를 갖춰 철 스크랩을 등급별로 적재하고 전자맵에 표시함

 - 철 스크랩 운반 크레인에 레이저 센서를 설치하여 크레인의 위치가 전자맵에 실시간으로 표시됨

 - 원료창고에서 이송, 보관, 투입되는 모든 철 스크랩의 등급과 정보가 전자맵에 자동으로 입력돼 데이터 축적

 

데이터 전처리

 - 데이터의 오류나 중복값을 제거하고 결측값을 보정하여 분석에 적합하도록 만듦

 

데이터 분석

 - 철 스크랩에 대한 정확한 빅데이터가 집계되어 품질에 따라 철 스크랩의 소요량 예측, 분석이 가능해짐.

 

인사이트 도출

 - 불필요한 철 스크랩의 투입량 감소

 - 향후 제품 품질 예측, 조업 과정 전반의 효율성 개선

 - 향후 현대제철 11개 전기로에서 빅데이터를 통해 철 스크랩 품질 관리시 총 70억원 이상의 예산 절감 효과 예상

 

[출처] 스마트 엔터프라이즈를 향한 현대제철의 빅데이터 활용

(https://www.hyundai.co.kr/story/CONT0000000000003223)