퓨어 지식 (Pure Knowledge)
What Is Small Data

소형 데이터란?

간단히 말해서, 작은 데이터는 형식이 간단하고 단일 시스템에서 처리되거나 개인이 이해할 수 있을 만큼 볼륨이 작은 데이터입니다. 빅데이터의 파생물로 간주되는 작은 데이터는 일상적인 의사 결정을 위해 액세스 가능하고, 이해 가능하며, 실행 가능한 방식으로 조직되고 패키지화된 시기적절하고 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.

소규모 데이터를 통해 기업은 빅데이터 분석을 수행하는 데 필요한 시스템을 구현하지 않고도 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 작은 데이터는 주로 트랜잭션 시스템에서 나오기 때문에 분석 전략으로 이동하는 대부분의 기업은 빅데이터를 사용하여 고급 분석으로 이동하기 전에 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 작은 데이터에 이미 액세스할 수 있습니다.

소규모 데이터의 일반적인 예는 다음과 같습니다.

고객 관계 관리 시스템(CRM)의 데이터
마케팅 자료, 원자재 및 장비에 대한 구매 정보
고객 및 제품 판매 정보
고객 행동에 대한 데이터
온라인 쇼핑 카트 데이터
고객 만족도 설문조사
일대일 인터뷰

소규모 데이터의 특징

일반적으로 작은 데이터는 세 가지 특성으로 정의됩니다. 소규모 데이터:

액세스 가능: 빅데이터는 관리하기 어려운 복잡한 대용량 데이터로 구성됩니다. 반면, 작은 데이터는 사용하기 쉬운 작은 볼륨으로 제공됩니다.
이해하기 쉬움: 소규모 데이터는 빅데이터를 강력한 알고리즘 및 분석 프로그램을 사용하지 않고도 이해하기 쉬운 소규모 데이터 세트로 요약합니다.
실행 가능: 소규모 데이터는 사용자, 고객 및 이들의 행동에 대한 통찰력을 제공하여 단기적인 의사 결정에 유용할 수 있습니다.

빅데이터 vs. 소규모 데이터

빅데이터는 오늘날의 비즈니스 프로세스에서 생성되는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 의미합니다. 빅데이터 세트는 일반적으로 액세스, 이해, 구성 및 분석하기 어렵습니다. 이 데이터는 단일 시스템에 표시하기에 너무 크기 때문에, 비즈니스 운영에 도움이 될 수 있는 패턴, 트렌드 및 인사이트를 발견하기 위해 일반적으로 강력한 컴퓨팅 하드웨어, 소프트웨어 및 알고리즘이 필요합니다.

빅데이터와는 달리, 작은 데이터는 더 작고, 더 많은 데이터 조각으로 구성되며, 인간이 쉽게 이해하고, 액세스하고, 분석할 수 있습니다. 빅데이터보다 훨씬 더 느리게 축적되며, 특정 질문에 대한 답변을 제공하거나 특정 문제를 해결하는 데 종종 사용됩니다. 작은 데이터는 일반적으로 로컬 서버나 노트북과 같은 단일 시스템에 저장됩니다. 그 결과, 기업은 고성능 기술과 복잡한 알고리즘 사용에 투자할 필요 없이 작은 데이터에서 가치 있는 인사이트를 쉽게 도출할 수 있습니다.

즉, 작은 데이터와 빅데이터는 비즈니스에 영향을 미칠 수 있으며 서로 다른 대상과 조직 수준을 해결하기 위해 함께 협력할 수 있습니다.

소형 데이터의 중요성은 무엇일까요?

리소스가 제한된 기업의 경우, 비즈니스에 즉각적인 영향을 미칠 수 있는 규모로 데이터를 사용하는 것이 좋습니다. 앞서 언급했듯이, 방대한 양의 빅데이터 정보보다 작은 데이터 세트를 더 쉽게 처리하고 해석할 수 있습니다.

또한, 소규모 데이터는 보다 관련성이 높고 컴팩트한 방식으로 제공될 수 있기 때문에, 전문가, 디지털 마케터 및 관리자를 위해 보다 쉽게 분석하고 더 많은 조치를 취할 수 있습니다.

많은 경우, 소규모 데이터는 보다 강력한 실시간 결과를 지원하여, 기업들이 표준 관행을 개선하고, 현재의 문제를 해결하며, 새로운 비즈니스 수행 방식으로 이어지는 혁신적인 아이디어를 발견할 수 있도록 지원합니다. 빅데이터와 마찬가지로, 작은 데이터는 주요 내부 프로세스를 자동화하는 데 필수적인 머신러닝 및 인공지능 모델을 구동할 수도 있습니다.

소규모 데이터의 장점

높은 가용성

소비되는 대부분의 데이터는 작은 데이터입니다. 컴퓨터나 스마트폰을 사용하는 사람은 누구나 작은 데이터를 만들어 빅데이터보다 쉽게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어 또는 성능 광고의 데이터는 구매자의 결정 및 고객 생애 가치(LTV)에 대한 정보를 제공하는 귀중한 리소스입니다.

단순성

작은 데이터는 사람이 쉽게 이해하고 해석할 수 있으므로 이해 관계자와 의사 결정자가 쉽게 이해할 수 있습니다. 빅데이터는 전문적인 해석이 필요한 경우가 많지만, 작은 데이터는 누구나 비즈니스 가치를 창출하는 데 사용할 수 있습니다.

즉각적인 비즈니스 인텔리전스

대부분의 경우, 작은 데이터는 당면한 문제에 적합한 데이터입니다. 작은 데이터는 이해하기 쉬우므로, 작은 데이터 생성과 비즈니스 의사 결정에 정보를 제공하고 고객에게 다가가는 데 사용할 수 있는 능력 사이의 시간은 상당히 짧을 수 있습니다.

고객 중심 접근 방식

작은 데이터를 통해 최종 사용자가 비즈니스에서 필요로 하는 것을 더 잘 이해할 수 있습니다. 고객 데이터의 작은 샘플을 관찰하면 고객이 어떻게 행동하는지에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있으며, 이는 중요한 비즈니스 통찰력으로 이어질 수 있습니다.

비용 절감

데이터 양이 증가함에 따라 비용이 많이 드는 데이터 저장소와 웨어하우스를 구축할 필요 없이, 저장 장소와 상관없이 애플리케이션과 서비스에서 작은 데이터에 액세스할 수 있습니다.

소규모 데이터 사용 사례

소규모 데이터의 경우 다음과 같은 사용 사례를 고려하십시오.

고객 서비스: 고객에 대한 자세한 정보는 기업이 더 빠른 문제 해결을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 전화번호 인식 또는 문제(예: 항공편 지연)에 대한 사전 지식은 고객 서비스 담당자가 문제를 더 잘 처리하거나 자동 응답 서비스로 리디렉션하는 데 도움이 될 수 있습니다.
비용 및 자산 관리: 기업들은 종종 비용을 정확하게 추적하고 고정 자산을 보고하는 데 어려움을 겪습니다. 작은 데이터는 비즈니스 활동을 최우선 순위에 맞추는 데 사용할 수 있는 전반적인 조직 효율성을 보다 명확하게 보여줍니다.
직원 유지: 누적된 휴가 및 병가의 활용 부족과 같은 직원 활동의 사소한 변화를 관찰하는 것은 직원의 동기 부여 수준을 나타낼 수 있습니다. 이러한 정보는 회사 문화와 직장 환경에 대한 보존 방법 및 개선 사항을 알리는 데 도움이 될 수 있습니다.
맞춤형 쇼핑: 웨어러블 및 핸드헬드 디바이스, 센서, 감시 카메라 및 소매 IoT 디바이스에서 생성된 소규모 데이터 세트를 사용하여 매장 내 고객 경험을 개선할 수 있습니다.