데이터 및 분석 서비스.

데이터 기반 디지털 혁신을 위한 인텔리전트 솔루션 구축합니다.

서비스 정보/

데이터 분석 서비스

데이터 관리, 저장, 보고를 위한 강력한 분석 기능을 통해 숨겨진 인사이트를 발견할 수 있게 해주는 데이터 분석 서비스 및 솔루션입니다.

데이터 분석 컨설팅

데이터 분석 솔루션의 설계, 개발, 구현 및 개선을 위한 최적의 통합 데이터 분석 전략 및 컨설팅을 제공합니다.

BI 및 데이터 시각화

Salesforce Tableau, IBM® Cognos®, Microsoft Power BI와 같은 최신 비주얼라이제이션 기술을
사용하여 재무 및 지속 가능성 데이터를 강력한 인사이트로 변환합니다.

데이터 분석 현대화

모든 클라우드에서 기존 데이터 분석 솔루션을 업그레이드하여 새로운 데이터 요구 사항에 맞게 채택하고 성능을 극대화하여 최고의 ROI를 달성합니다.

데이터 관리 및 그 이상

확장 가능한 데이터 수집, 저장, 액세스, 보안, 분석 등을 통해 모든 비즈니스 운영, 특히 AI 또는 디지털 혁신 전반에 걸쳐 민첩성을 확보할 수 있는 기반을 마련합니다.

데이터 레이크 및 웨어하우스

정형/비정형 데이터의 형식이나 종류에 관계없이 모든 규모의 데이터 저장을 지원합니다.

ML 및 AI를 사용한 예측 분석

머신 러닝과 인공 지능을 사용한 실시간 데이터 분석이 과거 데이터를 분석하여 향후 이벤트를 예측합니다.

기술/

데이터 및 분석 서비스 기술 스택

데이터 기반 디지털 혁신에 사용할 수 있는 최신 데이터 및 분석 기술을 활용합니다.

성공 사례/

성공 사례

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Q&A/

데이터 및 분석 서비스 및 업무 방식에 대해 자주 묻는 질문에 대한 답변입니다.

데이터 분석 서비스이란 무엇이며 비즈니스에 어떤 도움이 되나요?

유용한 인사이트와 패턴을 파악하기 위해 데이터를 수집하고 해석하는 과정을 데이터 분석 서비스서비스라고 합니다. 간단히 말해, 비즈니스가 고객 행동을 심층적으로 이해하고 운영 및 성과를 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 데이터 기반 전략을 사용하면 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고, 기회를 파악하고, 고객 경험을 개선하고, 운영을 최적화하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

일반적인 데이터 분석 프로젝트는 어떤 모습일까요?

데이터 분석 프로세스는 비즈니스 요구 사항과 사용 가능한 데이터에 따라 달라질 수 있습니다. 하지만 일반적인 프로세스는 다음과 같습니다.
1. 데이터 분석 컨설팅을 통한 문제 정의
2. 데이터 탐색
3. 데이터 준비
4. 데이터 모델링
5. 검증
6. 구현 및 지속적인 모니터링

비즈니스에 데이터 및 분석 전략을 배포하기에 적합한 시기는 언제인가요?

데이터 및 분석은 일회성 또는 일회성 이벤트가 아니라 지속적인 활동입니다. 기업은 분석을 놓쳐서는 안 되며, 처음부터 전체 운영 여정에서 지속적인 비즈니스 기능으로 사용할 계획을 세워야 합니다. 사실 기업들은 문제 해결과 번영을 위한 데이터 분석의 잠재력과 중요성을 인식한 직후, 기존의 문제를 해결하기 위해 데이터 및 분석 솔루션을 재정비하고 구현하기 시작합니다.

차별화된 개발 인력을 선도합니다

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