2025년이 다가옴에 따라 조직들은 방대한 데이터 자원을 효과적으로 활용하는 것의 중요성을 그 어느 때보다 절실히 인식하고 있습니다. 이러한 필요성은 조직들이 의사결정을 위해 집계된 데이터를 통해 실행 가능한 통찰력을 확보하는 방식으로 전환함에 따라 데이터 집계 솔루션에 대한 수요를 창출했습니다.
IDC의 보고서(https://www.networkworld.com/article/966746/idc-expect-175-zettabytes-of-data-worldwide-by-2025에 따르면, 2025년까지 전 세계 데이터 스페어는 175제타바이트를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이는 데이터 스페어의 기html">IDC의 보고서에 따르면, 2025년까지 전 세계 데이터스피어는 175제타바이트를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이는 최근 몇 년간 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있음을 보여주는 증거로 볼 수 있습니다. 이러한 증가는 데이터 집계를 위한 보다 효율적이고 진보된 접근 방식에 대한 훨씬 더 크고 시급하며 긴급한 필요성을 반영합니다.
문제는 기업들이 이 경쟁적인 환경에서 집계된 데이터의 힘을 어떻게 자신들의 이점으로 활용할 수 있느냐는 것입니다. 이 가이드는 데이터 집계에 대해 알아야 할 모든 것과 기업들이 이를 최대한 활용하는 방법을 다룰 것입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 집계 데이터란 무엇이며, 데이터 집계의 중요성
- 데이터 집계 작동 방식
- 데이터 집계의 유형과 수준
- 프로세스의 이점과 과제
- 효과적인 데이터 집계를 위한 모범 사례
- 실제 사용 사례 및 예시
- 데이터 집계에 관한 자주 묻는 질문
이제 데이터 집계가 기업의 운영 및 의사 결정 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보겠습니다.
데이터 집계란 무엇인가요?
데이터 집계 과정은 방대한 양의 데이터를 하나의 포괄적인 집합으로 결합하는 것을 의미합니다. 이렇게 생성된 정보는 집계 데이터라고 불리며, 분석과 의사 결정에 있어 훨씬 더 의미 있는 가치를 지닙니다. 이는 일반적으로 개별 보고서에서는 명확히 드러나지 않을 수 있는 통찰력을 제공하는 총합, 평균, 백분율과 같은 간단한 통계 작업을 포함합니다.
예를 들어, 소매 체인점은 전국 판매 정보를 집계할 수 있습니다. 이렇게 집계된 방식으로 보면 특정 상품이 도시 지역에서는 여름에만 잘 팔리는 반면, 농촌 지역에서는 연중 내내 잘 팔리지 않을 수 있습니다. 이러한 세부 사항은 개별 매장 데이터로는 파악할 수 없지만, 기업이 최적의 재고 수준을 유지하고 마케팅 캠페인을 맞춤화하며 전반적인 운영에 관한 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이러한 통찰력을 효과적으로 활용하려면 집계 데이터의 정의를 이해하는 것이 중요합니다.
데이터 집계가 비즈니스에 중요한 이유는 무엇인가?
데이터 집계는 현대 비즈니스 운영에서 핵심적인 역할을 합니다. NewVantage Partners의 연구에 따르면, 대기업의 90% 이상이 데이터 집계 및 AI 이니셔티브에 지속적으로 투자하고 있으며, 이는 다양한 분야에서 이러한 기술의 광범위한 적용을 보여줍니다.
집계 데이터는 기업과 조직이 다음을 수행하는 데 도움이 됩니다:
1. 의사 결정 개선
다양한 출처의 데이터를 통합함으로써 기업은 자사의 활동, 고객, 시장 동향을 종합적으로 관찰할 수 있으며, 이는 부정확하거나 불완전한 정보에 기반했을 수 있는 전략적 의사 결정을 보다 합리적으로 이끌어 줍니다.
2. 효율성 증대
통합된 데이터를 통한 정보 검색을 수행함으로써 수동적인 데이터 수집 및 정리에 소요되는 시간과 자원을 크게 절감할 수 있습니다.
3. 패턴과 추세 파악
개별적인 수준에서 볼 때, 개별 수준의 데이터나 데이터 포인트, 정보 소스는 서로 충분한 상관관계를 보여주지 못합니다. 따라서 집계된 데이터는 기업이 눈에 보이지 않는 패턴, 추세 또는 상관관계를 식별하는 데 도움이 됩니다.
4. 고객에 대한 이해도 향상
기업은 모든 접점 세부 정보를 통합하고 이에 맞춰 제품을 맞춤화함으로써 고객의 요구를 더 잘 이해할 수 있습니다.
5. 경쟁 우위 강화
데이터 집계 분야에서 선도적인 위치를 차지하는 기업들은 오늘날의 경쟁 시장에서 우위를 점하게 됩니다. 따라서 이러한 조직들은 산업 동향, 소비자 행동, 운영 효율성에 관한 핵심 통찰력을 수집함으로써 더 나은 선택을 하고 변화에 신속하게 대응할 수 있을 것입니다.
데이터 집계의 사례
데이터 집계를 더 잘 이해하기 위해서는 실제 사례를 살펴볼 필요가 있습니다. 이를 통해 다양한 산업이 운영 및 서비스에 집계된 데이터를 어떻게 적용하는지 이해할 수 있습니다.
1. 금융 서비스
주요 은행들은 집계된 거래 데이터를 활용해 소비 트렌드를 분석하고, 사기 행위를 식별하며, 고객에게 맞춤형 금융 조언을 제공합니다. 그 결과 고객 만족도가 높아지고, 이는 은행의 재정적 안정성으로 이어집니다.
2. 전자상거래
아마존을 비롯한 온라인 소매업체들은 판매 데이터, 고객 리뷰, 검색 행동을 집계하여 제품 추천을 최적화하고 사용자 경험을 개선합니다. 이 모델은 판매량을 증가시키고 고객 충성도를 높입니다.
3. 의료
메이오 클리닉은 병원 및 연구 기관을 통해 환자 정보를 집계하여 질병 진행 과정, 치료 효과 및 공중 보건 패턴을 분석할 수 있습니다. 집계된 데이터는 환자 치료 결과 개선을 목표로 하는 의학 연구 발전에 핵심적인 역할을 합니다.
4. 소셜 미디어
페이스북, X(구 트위터) 등 유사한 플랫폼들은 다양한 출처에서 개인에 대한 정보를 수집하여 하나의 데이터베이스로 통합함으로써 타겟팅 광고나 콘텐츠 추천을 제공합니다. 따라서 사용자에게는 참여를 유도하는 관련성 높은 콘텐츠가 제공되어 결과적으로 성과를 강화합니다.
데이터 집계는 어떻게 작동하나요?
비록 다소 복잡하게 들릴 수 있지만, 데이터 집계는 흩어진 정보들을 일관성 있고 실행 가능한 지식으로 전환하는 과정입니다. 이 과정은 다음과 같은 중요한 단계를 거칩니다:
- 데이터 수집: 이 과정은 다양한 출처에서 원시 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다. 여기에는 구조화된 데이터베이스, API, 웹 스크래핑 기술, 심지어 수동 데이터 입력까지 포함될 수 있습니다.
- 데이터 정리: 이 단계는 원시 데이터를 정제하는 정유소와 마찬가지로 불일치와 오류, 중복 데이터를 제거하는 매우 중요한 과정입니다. 이 단계를 통해 데이터 세트의 품질과 정확도가 향상됩니다.
- 데이터 변환: 이 단계에서는 다양한 데이터를 하나의 형식으로 표준화합니다. 마치 여러 언어를 하나의 공통 언어로 번역하는 것과 같습니다.
- 데이터 통합: 정제되고 변환된 데이터 흐름이 하나로 모이는 단계입니다. 이를 통해 다양한 소스를 하나의 데이터셋으로 통합하여 전체적인 시각을 제공합니다.
- 데이터 요약: 통합된 데이터에 통계적 방법을 적용하여 의미 있는 요약 정보를 도출하는 단계입니다. 이는 집계를 수행하고 원시 숫자를 의미 있는 지표로 변환하는 과정에서 총합, 평균 또는 백분율의 사용을 포함합니다.
- 데이터 저장: 집계된 데이터는 일반적으로 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 저장됩니다. 이렇게 중앙 집중화된 저장소는 향후 분석을 위해 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
- 데이터 시각화: 데이터가 말하자면 생명을 얻는 단계입니다.—시각화를 통해 생동감 있게 표현됩니다. 복잡한 데이터 시계열은 직관적인 차트, 그래프 또는 대화형 대시보드로 변환되어 의사 결정자가 집계된 정보를 쉽게 이해할 수 있게 합니다.
이러한 단계를 숙달함으로써 조직은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 경쟁 우위를 위한 정보 기반 의사 결정을 주도할 수 있습니다.
수동 대 자동 데이터 집계 프로세스
데이터 집계는 수동 또는 자동화된 프로세스 두 가지 방식으로 수행될 수 있습니다. 보다 명확한 이해를 위해 아래 표를 참고하세요.
| 측면 | 수동 데이터 집계 | 자동화된 데이터 집계 | ||
|---|---|---|---|---|
| 프로세스 | 이 유형은 데이터 수집, 정리 및 결합에 사람의 개입이 필요합니다. | 데이터 수집 및 처리 과정에서 소프트웨어 도구와 알고리즘을 사용합니다.&적합성 | 소규모 프로젝트나 비정형 데이터에 적합합니다. | 대규모 프로젝트에 이상적입니다. |
| 시간 및 정확성 | 시간이 많이 소요되고 오류가 많습니다. | 수동 프로세스보다 빠르고 정확하며 생산적입니다. | ||
| 확장성 | 제한된 확장성 | 이는 높은 확장성을 제공하며 실시간 데이터 집계를 처리할 수 있습니다. | ||
| 유지보수 | 해당 없음 | 초기 설정 및 시스템의 지속적인 유지 관리가 필요합니다. |
요약하자면, 수동 집계는 사람이 주도합니다. 따라서 소규모 프로젝트나 복잡하고 구조화되지 않은 데이터에 적합합니다. 속도가 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 반면 자동화된 데이터 집계는 소프트웨어 도구에 의해 수행되므로 대규모 프로젝트에서 속도와 정확성, 실시간 처리 등을 활용할 수 있지만 설정과 유지 관리가 필요합니다. 기업은 필요에 따라 둘 중 하나를 선택할 수 있습니다.
데이터 집계 수준이란 무엇인가?
데이터 집계는 요구되는 정보의 세분화 정도에 따라 다음과 같은 다양한 수준에서 수행될 수 있습니다:
1. 미세 집계
가장 기본적인 수준에서 데이터를 집계하는 행위입니다. 예를 들어 개별 레코드나 거래 단위로 데이터를 모으는 것이죠. 이 접근법의 주요 컴퓨팅 자원 비용은 대규모 데이터 집합을 처리하는 데 많은 시간이 소요된다는 점에 있습니다.
2. 중간 집계
정보를 수집하여 다양한 방식으로 제시하는 중간 단계입니다. 데이터를 범주나 하위 집단으로 그룹화하면 기업이 미시적 수준의 데이터 분석을 수행할 때보다 패턴과 추세를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
3. 거시적 집계
가장 상위 수준에서 거시적 집계는 모든 정보를 요약하여 일반적인 추세와 성과에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 유형의 분석은 전략적 의사 결정에 유용할 수 있지만, 숫자 안에 포함된 일부 변동성과 세부 사항을 숨길 수 있습니다.
데이터 집계 유형은 무엇인가요?
데이터 집계는 의도된 데이터 분석 목적에 맞게 다양한 형태로 구현됩니다. 유형에 대한 이해는 조직이 자신에게 가장 적합한 것을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 다섯 가지 유형의 데이터 집계입니다:
1. 시간 기반 집계
시간 기반 집계는 일별, 월별 또는 연별 기준으로 집계하는 것을 의미합니다. 이는 시간에 따라 변화하는 다양한 추세나 패턴을 지적하는 데 매우 유용합니다. 이러한 방식으로 데이터를 집계하면 기업은 계절적 변동, 성장 경로 및 시간의 경과에 따른 추세를 파악할 수 있습니다.
2. 공간 집계
공간 집계란 위치나 지역을 기준으로 수행되는 데이터 집계를 의미합니다. 또한 이러한 집계 방식은 지역적 측면에서의 비교적 차이점과 패턴을 이해하는 데 도움이 되며, 이는 도시 계획, 역학, 시장 연구 등 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다.
3. 범주별 집계
범주형 집계는 특정 범주에 따라 데이터 그룹을 분석합니다. 이 방법은 서로 다른 세그먼트의 성과를 비교하거나 결과에 영향을 미친 요인의 수를 파악할 때 편리합니다. 예를 들어, 구매 행동을 주도하는 특정 인구통계학적 특성을 파악하려는 기업은 고객을 연령대, 소득 잠재력 또는 산업 분야별로 그룹화하여 그들의 선호도에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다./p>
4. 계층적 집계
계층적 집계는 계층 구조의 모든 수준에 걸쳐 데이터를 통합하면서도 필요 시 해당 데이터 처리를 세부적으로 분석할 수 있습니다. 따라서 복잡한 조직 구조나 다단계 데이터를 처리할 때 특히 유용합니다.
5. 크로스 테이블링 집계
크로스 테이블링 집계 또는 컨팅턴시 테이블 분석은 일반화를 기반으로 두 개 이상의 범주 데이터를 요약 테이블로 결합합니다. 이 데이터 집계 방법은 테이블 간 변수 간의 관계 또는 연관성을 검토하는 데 도움이 됩니다.
모든 상이한 데이터 집계 접근법을 적절히 식별하고 수용함으로써 조직은 정보에 기반한 의사 결정을 촉진하고 더 나은 운영 효율성과 고객 경험을 주도하는 데 도움이 되는 자체 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다.
데이터 집계의 이점은 무엇인가요?
집계된 데이터는 조직에 여러 이점을 제공합니다. 조직은 이를 활용하여 다양한 출처의 데이터를 통합함으로써 운영을 개선하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
1. 혁신 가속화
다양한 출처의 데이터를 집계하여 혁신 문화를 조성해야 합니다. 새로운 패턴과 상관관계를 발견함으로써 혁신적인 제품, 서비스 및 비즈니스 모델을 창출할 수 있습니다. 맥킨지 보고서에 따르면, 고급 분석 및 AI를 활용하는 기업은 혁신 분야에서 경쟁사보다 2.5배 더 우수한 성과를 낼 가능성이 높습니다.
2. 향상된 고객 경험
통합된 고객 데이터는 고객의 선호도와 행동에 대한 통찰력을 제공함으로써 개인화된 경험을 제공할 수 있는 능력을 창출합니다. 이를 통해 기업은 개별 고객의 요구에 부응하는 맞춤형 서비스를 제공함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
3. 위험 완화
데이터 집계를 통해 잠재적 위험과 관련 취약점을 식별할 수 있습니다. 데이터의 이상 징후와 추세를 모니터링하여 발생할 수 있는 문제를 완화하고 조직의 자산을 보호할 수 있습니다.
4. 수익 증대
시장 역학 속에서 고객 행동 데이터를 집계함으로써 기업은 데이터 기반 의사 결정을 더욱 가속화하고 조속히 수익을 창출할 수 있습니다.
데이터 집계에는 어떤 어려움이 있나요?
수많은 이점이 있지만, 집계된 데이터에는 몇 가지 단점이 있습니다.
1. 데이터 품질
데이터 품질이 낮으면 서로 다른 출처에서 비롯된 일관성 없거나 부정확한 데이터로 인해 불완전한 집계가 발생할 수 있습니다. 따라서 품질이 우수하고 정확하며 일관된 데이터를 사용해야 합니다. 오류가 있는 입력은 집계된 통찰력을 약화시킵니다.
2. 개인 정보 보호 및 보안 문제
문제는 민감한 데이터 집계가 개인정보 보호 요구 사항과 GDPR과 같은 규정 준수를 어떻게 해결하는가입니다. 정보 유출을 방지하려면 우수한 개인정보 보호 기준 유지와 정보 보안이 필수적입니다.
3. 기술적 복잡성
기술적으로, 서로 다른 형식과 구조를 가진 데이터 소스를 통합하는 것은 어렵습니다. 이러한 기술적 병목 현상을 처리하기 위해서는 고급 도구와 노하우가 필요합니다. 데이터의 다양성과 규모가 증가할수록 복잡성은 더욱 커집니다.
4. 실시간 집계
데이터 흐름 조직으로부터 즉각적인 통찰력을 얻기 위한 실시간 집계를 시도할 때 기술적 어려움이 발생합니다. 실시간 처리는 정교한 알고리즘과 인프라를 요구합니다.
데이터 집계의 모범 사례는 무엇인가요?
데이터 집계의 이점을 극대화하고 어려움을 최소화하기 위해 조직은 다음과 같은 모범 사례를 구현하는 것을 고려해야 합니다:
| 모범 사례 | 설명 |
|---|---|
| 명확한 목표 설정 | 데이터 집계 작업의 목표를 명확히 제시하여 프로세스를 효과적으로 안내하십시오. |
| 데이터 품질 보장 | 엄격한 데이터 정리 및 검증 프로세스를 구현하여 높은 데이터 품질을 유지하십시오. |
| 데이터 형식 표준화 | 원활한 통합을 위해 소스 전반에 걸쳐 일관된 데이터 형식과 구조를 수립하십시오. |
| 강력한 보안 조치 구현 | 데이터 집계 과정 전반에 걸쳐 데이터 보안 및 개인정보 보호를 최우선으로 합니다. |
| 적절한 도구 활용 | 조직의 요구사항과 역량에 부합하는 데이터 집계 도구 및 기술을 선택하십시오. |
| 데이터 소스 및 변환 과정 문서화 | 데이터 소스와 집계 과정에서 적용된 모든 변환을 명확하게 문서화하십시오. |
| 집계된 데이터 검증 | 정확성을 보장하기 위해 원본 데이터와 비교하여 집계된 데이터를 정기적으로 검증하십시오. |
| 컨텍스트 제공 | 오해를 방지하기 위해 집계된 데이터를 항상 적절한 맥락과 함께 제시하십시오. |
| 직원 교육 | 직원들이 데이터 집계 기법과 모범 사례에 대해 제대로 교육을 받도록 하십시오. |
| 정기적인 검토 및 업데이트 | 변화하는 요구사항과 기술에 적응하기 위해 데이터 집계 프로세스를 지속적으로 검토하고 업데이트하십시오. |
데이터 집계 활용 사례
다양한 산업과 기능 분야에서 운영 개선에 유용한 통찰력을 얻기 위해 집계 데이터를 폭넓게 활용합니다. 다음은 몇 가지 사용 사례 예시입니다.
1. 금융 서비스
사기 탐지, 신용 위험 평가, 맞춤형 금융 조언을 위해 은행들은 집계된 거래 데이터를 활용합니다. 예를 들어, 씨티은행은 의심스러운 활동 식별을 통한 거래 감시 및 보안 강화를 위해 집계된 데이터를 사용합니다.
2. 의료
의료 기관에서는 정확한 진단, 치료 효과 모니터링, 공중 보건 동향 파악을 지원하기 위해 환자 정보를 간소화합니다. 예를 들어, 클리블랜드 클리닉은 데이터 집계를 수행합니다 환자 병력을 분석하여 처방 결정에 도움을 줍니다.
3. 소매 및 전자 상거래
월마트와 같은 소매 대기업은 가격 관리 전략을 강화하고 재고 관리 절차를 개선하며 마케팅 캠페인을 개인화하기 위해 판매 금액과 재고 수준을 포함한 고객 정보를 수집합니다.
4. 마케팅
집중적인 마케팅 프로그램을 수립할 때 마케터들은 고객에 관한 다양한 출처의 수집 정보를 통합합니다. 예를 들어, 코카콜라는 소셜 미디어 설문조사 피드백과 판매 실적을 함께 활용하여 소비자 참여율을 높이고 판매량을 증대시키기 위한 타겟팅 광고를 설계합니다.
데이터 통합에 SentinelOne을 선택해야 하는 이유?&SentinelOne이 데이터 통합에 적합한 이유?
SentinelOne은 데이터를 중앙 집중화하고 실행 가능한 인텔리전스로 변환하여 실시간 위협 조사 및 대응을 지원합니다. Singularity™ 플랫폼의 기반은 Singularity™ 데이터 레이크에 구축되어 핵심 데이터 저장소 역할을 수행하며, 모든 데이터 통합 요구 사항을 충족시킵니다.
다양한 출처의 비정형 데이터를 수집하고 특허 받은 처리 아키텍처를 활용하여 실시간 분석을 수행합니다. 혁신을 희생하지 않으면서 최적의 비즈니스 성과를 달성하도록 지원하며, 초고속 쿼리로 조직의 역량을 강화합니다.SentinelOne의 데이터 통합을 위한 Singularity™ 데이터 레이크의 주요 기능은 다음과 같습니다: 데이터 집계를 위한 SentinelOne의 솔루션:
- AI 기반 분석 및 자동화된 워크플로우로 조직 효율성과 보안을 극대화합니다.
- 사전 구축된 커넥터를 활용해 모든 자체 또는 제3자 출처의 데이터를 수집하며; OCSF 표준을 적용해 자동으로 정규화합니다.
- 분산되고 사일로화된 데이터셋을 연결하여 전사적 위협, 이상 징후 및 행동에 대한 가시성을 확보하세요.
- 데이터 중복을 제거하고 SIEM를 강화하고 전사적 데이터에 대한 신속한 검색을 실행하세요.
- 자동화 및 사용자 정의 가능한 워크로드와 풀스택 로그 분석을 통해 문제를 선제적으로 방지하고 경보를 신속하게 해결하세요.
- 평균 대응 시간 단축으로 보안 태세를 강화하세요.
- 내장된 경고 상관관계 분석 및 사용자 정의 탐지 규칙으로 대응을 자동화하세요.
- 데이터를 최대 7년까지 저장하고, 안정적인 데이터 백업 및 관리로 기업 규모를 손쉽게 확장하세요.
결론
데이터 집계는 올바르게 수행될 때 비즈니스를 올바른 방향으로 이끌 수 있습니다. 미래가 여기에 달려 있으므로 그 중요성을 소홀히 하지 마십시오. 고품질 데이터 없이는 중요한 결정을 내릴 수 없으며, 이는 조직 내에서 어떤 일을 하든 첫걸음입니다. 데이터 집계 여정에 도움이 필요하시다면 지금 바로 SentinelOne에 문의하십시오.
데이터 집계 FAQ
집계 데이터란 여러 다른 위치에서 수집된 데이터를 요약된 형태로 변환한 것을 말합니다. 일반적으로 총합, 평균, 백분율과 같은 상위 수준에서 나타나며, 개별 데이터 포인트 형태로는 나타나지 않습니다.
데이터 집계업체는 여러 출처의 데이터를 수집, 처리 및 결합하는 데 특화된 기업이나 도구입니다. 기업과 연구자에게 통합된 데이터 세트를 제공하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.
기본적으로 사이버 보안에서의 데이터 집계는 방화벽, 침입 탐지 시스템, 로그 파일 등 기업이 사용하는 다양한 보안 소스의 데이터를 수집하고 분석하여 위협과 취약점의 존재 가능성을 더 효과적으로 식별하기 위해 수행됩니다.
데이터 집계는 여러 출처에서 중요한 통찰력을 도출하고 의사 결정 지원을 가능하게 합니다. 이는 조직이 운영을 원활하게 하고, 경험을 개인화하며, 연구를 수행하고, 프로세스를 최적화하며, 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.
데이터 집계는 다음과 같은 다양한 전문가 및 조직에서 활용됩니다:
- 비즈니스 분석가 및 경영진
- 데이터 과학자 및 연구원
- 마케팅 전문가
- 금융 기관
- 의료 전문가
- 정부 기관
- 전자상거래 기업
- 소셜 미디어 플랫폼
다음은 널리 사용되는 10가지 데이터 집계 도구입니다—Tableau, Microsoft Power BI, Google Data Studio, Alteryx, Talend, Pentaho, RapidMiner, TIBCO Spotfire, SAS Business Intelligence, QlikView. 도구 선택은 조직의 특정 요구사항, 데이터 소스 및 기술적 요구사항에 따라 달라집니다.