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<h2>ABC 분석법 (파레토 분석) 이란?</h2><p><br>ABC 분석이란 소비액을 통해 재고 항목을 분석하는 방법으로, 여기서의 소비액이란 특정 기간(보통 1년 )에 소비된 자재의 총 가치를 의미합니다. ABC 분석은 ‘파레토 원칙’을 기반으로 하고 있으며 핵심 항목 관리의 우선순위를 결정하기 위해 활용되는 분석법입니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_0320dbd7b8.png"></figure><p><strong>A항목은</strong> 매년 소비가 가장 많이 일어나는 제품입니다. 파레토 원칙에 따르면 이러한 물품의 경우 작은 부분(보통 20% 내외)이 전체 판매액의 많은 부분(보통 80% 내외)을 차지합니다. 따라서, 해당 물품을 엄격하게 심사하는 것은 합리적이며, 이를 통해 비용과 손실을 가능한 최소화 할 수 있도록 해야 합니다. 이 항목을 제대로 분석하고 운영해야 비용 절감과 손실 감소의 여력이 생기기 때문입니다.&nbsp;</p><p><br><strong>B 항목은</strong> A 보다는 적게 판매되지만 C 보다는 많이 판매됩니다. 이 항목은 매우 중요합니다. A와 C에 근접한 물품이 포함되어 있을 뿐 아니라 약간의 매출액 변동으로도 재고관리 전략의 변화을 가져올 수 있기 때문입니다. 재고관리에는 비용이 발생하기 때문에 자산 보호 및 손실 리스크의 분석 및 관리 비용과, 비용 감소로 얻을 수 있는 잠재 가치 사이에서 균형을 맞출 수 있어야 합니다. 따라서, 이 유형에 대한 재고관리 전략은 비용 감소, 관리 시스템 및 프로세스에 대한 비용 효익을 분석한 후 결정됩니다.&nbsp;</p><p><br><strong>C 항목은</strong> 가장 낮은 매출액을 보입니다. 양적인 비중은 가장 크나, 판매액이 상대적으로 적은 경우입니다. 이런 유형의 제품은 엄격한 재고 관리를 진행해도 비용 효익(cost effectiveness)이 매우 낮습니다. 심각한 손실을 가져올 리스크가 매우 적기 때문에 굳이 분석에 비용을 투입할 가치가 없기 때문입니다. &nbsp;</p><p><br>리스크에 대한 선호와 니즈가 기업 마다 다르기 때문에, 모든 유형에 대해 동일한 상∙하한선을 정의할 수 없습니다. 또한 상∙하한선은 시간과 장소에 따라 달라질 수 있습니다. 가령, 범죄율이 높은 지역이나 안정성이 취약한 시설에서는 높은 비율로 A항목을 선택할 것 입니다. 따라서, 관리회계사들은 장소에 따라 리스크 및 재고 관리의 비용 효과성을 분석하여 가장 최적의 비용 효과를 누릴 수 있도록 균형을 맞춘 다음 ABC 범위를 확정해야 합니다. &nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_016b4e4940.png"></figure><h2><br>&nbsp;ABC 분석의 중요성&nbsp;</h2><p><br>모든 기업에게 재고 투자를 최적화하는 것은 하나의 도전과도 같습니다. 특정 제품을 선택해 미래 수요를 충족시킴과 동시에 과도한 재고 발생을 막는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 맹목적인 구매 혹은 직감에 의존한다고 해도 리스크가 큰 제품을 가려내는 것은 거의 불가능에 가깝습니다.</p><p><br>효과적인 재고관리란 ‘가용할 수 있는 상품의 충분한 확보 여부’와 &nbsp;‘재고 비용의 최소화’ 사이에서 균형을 찾는 것 입니다. 고객들의 수요를 충족시키지 못하면 판매 기회를 상실함과 동시에 고객의 불만을 야기하게 됩니다. 이에 실망한 고객들은 경쟁사 제품으로 눈을 돌리게 될 것입니다. 이처럼 판매 업체들은 매년 재고부족으로 1조 달러의 매출 손실을 겪고 있습니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_ac0c67b316.png"></figure><p>한편 과잉 구매는 적체 재고 혹은 부진 재고를 발생시켜 재정적인 부담으로 작용할 수 있습니다. 창고 보관료가 인상 됨에 따라, 재고관리를 최적화 하며 불필요한 유지비용(창고 보관료, 보험, 인건비 등)을 방지하는 것은 매우 중요해졌습니다. 또한 부패되기 쉬운 제품은 아무리 할인가로 판매한다 해도 구제가 어렵습니다.&nbsp;</p><p><br>기업의 장기적인 성장을 위해서는 재고에 대한 정기적 평가가 반드시 수반되어야 합니다. ABC 분석법은 이러한 목표 실현을 가능하게 해주는 다양한 방법 중 하나입니다. <span style="color:#FCB900;"><strong>가장 선진적인 BI 툴로 손꼽히는 ‘파인비(</strong></span><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial"><span style="color:#FCB900;"><strong>FineBI</strong></span></a><span style="color:#FCB900;"><strong>)’를 통해 ABC 분석 대시보드를 간편하게 생성하고 종합적인 분석을 진행할 수 있습니다. 이는 스마트한 비즈니스 의사결정을 내리는 것에 도움을 줄 것입니다.</strong></span></p><h2>ABC 분석법(실전 사례)</h2><p><br>이어서, 프로페셔널 BI 툴인 파인비(<a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial">FineBI</a>)로 ABC분석을 진행해보고 ABC 분석 대시보드의 실전 사례를 함께 살펴보겠습니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_18d002df43.png"></figure><p>FineBI는 데이터 분석 도구로 사용법이 간단하고 쉬우며 코딩 없이 가시화가 가능하고, 다양한 도표로 가시화해 준다는 장점이 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_85cb1b59c3.png"></figure><p>데이터를 마우스로 끌어다 놓기만 하면 놀랍도록 빠르게 시각화가 구현되며 데이터 통합, 데이터 시각화 처리, 탐색적 데이터 분석, 데이터 마이닝, 시각화 보고서 작성 등 기능이 제공됩니다. <span style="color:#FCB900;"><strong>개인용 FineBI는 무료로도 사용할 수 있습니다.</strong></span></p><p><br>FineBI는 투입 시간 대비 사용법을 빠르게 익힐 수 있는 셀프 데이터 분석 도구로 프로그래밍 지식을 거의 필요로 하지 않습니다. 수많은 해외 데이터 분석 도구에 비해 더욱 사용자 친화적이라는 점에서 비즈니스용으로도 적합합니다. 또한 FineBI는 프로그래밍 없이도 쉽게 활용할 수 있다는 강점이 두드러지고, 플랫폼을 통해 선보일 수 있어 기업과 개인 사용자 모두에게 적합합니다.</p><p><br>FineBI를 사용하면 <a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/blog/aarrr-funnel-model">AARRR모델</a>, <a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/blog/bcg-matrix-kr">BCG 매트릭스 분석</a> 등 기존에 사용되던 여러 데이터 분석 모델을 손쉽게 구축할 수 있어 기업 구성원들이 통찰력을 얻는 데에도 도움이 됩니다.<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a155997e62.png"></figure><p>FineBI는 제조업, 제약업, 소매업, 금융업 등 다양한 산업별 비즈니스 주제 분석 시나리오를 제공합니다. 비즈니스 척도 데이터 분석 및 시각화를 통해 비즈니스 담당자는 비즈니스 트렌드를 쉽게 파악할 수 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_24ed673c3c.png"></figure><p>FineBI는 데이터 처리 및 시각화 업무로부터 비즈니스 담당자를 해방시켜 데이터 분석, 관리, 비즈니스 커뮤니케이션에 더 집중할 수 있도록 합니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">FineBI 무료 체험&gt;&gt;</a></div></div><h3><br>파인비(FineBl)를 통한 ABC 분석 데이터 처리법</h3><p>기존 데이터의 경우 셀프 서비스 데이터 세트로 데이터를 처리하거나, 혹은 컴포넌츠(components)를 생성하는 과정에서 공식을 통해 누적 매출 지표 비중을 산출합니다. 컴포넌츠를 생성할 때는 누적 매출액 비율에 근거하여 그 대상을 ABC 비율(2:8 분석은 대상을 2:8의 비율로 나눔)로 구분합니다. 마지막으로, 서로 다른 색상의 막대 그래프로 분석 결과를 표시합니다. 데이터 처리 로직은 아래 그림과 같습니다. &nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a96d7f7ea4.png"></figure><p>‘누적매출액비중’ 지표를 산출하는 것이 ABC 비율을 나누는 핵심 작업입니다. 이 작업을 완료한 후 누적매출액 지표에 따라 분류를 진행합니다. 본문에서는 누적매출액비중 산출의 두 가지 방법을 소개합니다.</p><p>‘누적매출액비중’ 지표는 셀프서비스 데이터 세트의 데이터 처리를 통해 추출됩니다. 도출한 지표는 다양한 컴포넌트에서 중복 사용이 가능합니다.&nbsp;</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">FineBI 무료 체험&gt;&gt;</a></div></div><h3>파인비(FineBI) 를 활용한 ABC 분석 단계</h3><p>‘소매업’ 업무 파일의 ‘매출 계획’ 과 ‘브랜드 차원표’를 사용해 분석을 진행해 보겠습니다. 주요 브랜드 매출 현황에 파레토 분석을 적용하면 기업에 가장 중요한 브랜드를 도출할 수 있습니다. 셀프서비스 데이터세트로 분석을 진행해 보겠습니다.</p><h3>1. 셀프 서비스 데이터 세트 생성</h3><p>1.1 필드 추가<br>1) 아래 그림과 같이 ‘테이블 추가’를 클릭한 후 셀프 서비스 데이터 세트를 추가합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_71f510fa78.png"></figure><p>1.2 &nbsp;그룹 통합(Summary)</p><p>‘+’를 클릭한 후 ‘그룹 요약’을 선택합니다. ‘유형 설명’을 ‘그룹’ 박스로 드래그 합니다. ‘판매’를 ‘요약’ 박스로 끌어다 놓습니다.<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_547d966c88.png"></figure><p>1.3 정렬&nbsp;<br>‘+’를 클릭한 후 ‘정렬’을 선택합니다. ‘정렬 추가’를 클릭한 후 ‘매출’ 필드를 선택하여 ‘내림차순’으로 설정합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_533c44ce9d.png"></figure><p>1.4 총 매출액 산출<br>1) ‘+’를 클릭한 후 ‘새로운 컬럼 만들기’를 선택합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_5f26de998b.png"></figure><p>2)새로운 컬럼의 이름을 ‘총 매출액’으로 설정한 다음 ‘모든 값/그룹 내’를 선택합니다. 값 규칙을 &nbsp;‘모든 값’으로 지정하고, 값의 출처는 ‘매출액’으로 하며, 통계 방법은 ‘SUM’을 선택합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_c61781147e.png"></figure><p><br>1.5 누적 총계<br>1)새로운 컬럼의 이름을 ‘누적 총계’로 설정한 다음 ‘누적값/그룹 내’를 선택합니다. 값 규칙은 ‘누적 값’으로, 값의 출처는 ‘매출액’으로 선택한 뒤 ‘확인’을 클릭합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_efe2046324.png"></figure><p>2)‘누적 총계’ 필드 도출&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_905afd0e34.png"></figure><p>1.6 누적 비율 계산<br>1) 새로운 컬럼을 추가하고 ‘누적 비율’로 이름을 설정한 뒤 ‘<span style="color:#FCB900;"><strong>누적 총매출액/총매출액</strong></span>’ 공식을 입력하고 ‘확인’을 클릭합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_30023017ae.png"></figure><p><span style="background-color:#FFF8F8;color:#EE7976;"><strong>※비고 : 공식 가운데 ‘누적총매출액과 총매출액’은 직접 입력이 불가능하기 때문에 숫자 필드의 필드명을 클릭해야 합니다.</strong></span></p><p>1)‘누적 비율’ 필드 도출<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_58c7c63ff5.png"></figure><p>1.7 그래프 도식화&nbsp;<br>셀프서비스 데이터 세트의 이름을 ‘파레토 분석표’로 설정한 다음 ‘확인’을 클릭 합니다. 데이터 미리보기(date priview)시트에서 ‘데이터 업데이트’를 클릭 합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_df8b324c2b.png"></figure><h3>2. 컴포넌트 만들기</h3><p>2.1 컴포넌트 생성</p><p>‘파레토 데이터 분석’과 ‘컴포넌트 만들기’를 선택하여 대시 보드에 관련 정보를 입력한 후 ‘확인’을 클릭 합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_7a3865951e.png"></figure><p>2.2 증가한 누적매출지표 비율<br>‘+’를 클릭하여 계산 지표를 추가하고, 이름을 ‘누적 매출 비율’로 설정합니다. ACC_SUM의 공식 <span style="color:#FCB900;"><strong>(SUM_AGG(매출액)/총 계(SUM_AGG(매출액),0,‘총합’))</strong></span>를 입력한 다음 ‘확인’을 클릭 합니다.</p><p>공식은 아래의 표와 같습니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_b17509f377.png"></figure><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_5ac0162f2c.png"></figure><p>먼저 누적매출액을 산출한 다음 그 비율을 계산할 수도 있습니다. 공식은 다음과 같습니다.&nbsp;<br>공식: <span style="color:#FCB900;"><strong>ACC_SUM（SUM_AGG（매출액），0）/총 계（SUM_AGG（매출액）0‘총합’）</strong></span></p><p>2.3 컴포넌트 만들기 &nbsp;</p><p>분석할 영역의 필드를 가로 축과 세로 축으로 끌어다 놓습니다. ‘사용자 정의 차트’를 선택하여 ‘매출액’은 막대 그래프로, ‘누적매출액비율’은 꺾은선 그래프로 지정합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a13b1ede7b.png"></figure><p>2.4 값 축 설정&nbsp;<br>‘누적 매출액 비율’ 필드의 값 축을 설정합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_448cd31506.png"></figure><p>공유 축에서 ‘오른쪽 축’을 선택하고, ‘축 눈금 사용자 정의’를 선택한 다음 ‘최대값’과 ‘최소값’을 설정합니다.&nbsp;</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_838d761767.png"><br>2.5 정렬<br>‘매출액(총합)을 기준으로 ‘내림 차순’에서 ‘브랜드 설명’을 선택합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_898260b835.png"></figure><p>2.6 &nbsp;‘ABC 분류’ 지표 추가하기&nbsp;<br>1)계산 지표를 추가하여 ‘ABC 분류’로 이름을 설정한 후, IF공식 ((누적매출액 비율&lt;0.8,1,IF(누적매출액비율&gt;0.9,3,3))를 입력합니다. 공식에서 ‘1’은 A유형 제품을 ‘2’는 B유형 제품을 ‘3’은 C유형 제품을 의미합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_ffa03a474a.png"></figure><p>2) 서로 다른 색상으로 유형별 ‘브랜드 설명’을 구분합니다. ‘ABC 분류’ 필드를 ‘그래프 속성&gt;매출’ 하단의 ‘색상’ 상자로 드래그 합니다. ‘사용자 정의’를 선택하여 그라데이션을 지정합니다. 구분된 분류에 따라 색상의 그라데이션 지정 개수를 선택합니다. 3개 분류의 경우 그라데이션 개수를 ‘3’으로 지정한 뒤, 이에 해당하는 색깔을 설정합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_984e483c65.png"></figure><p>2.7 경계선 설정<br>아래 그림과 같이 파레토 이미지 위에 경계선을 설정합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_06761e5c3f.png"></figure><p>이 밖에도 동적인 파레토 이미지를 설정할 수 있고, 필터 컴포넌츠와 다른 유형의 컴포넌츠를 추가 할 수도 있습니다.</p><h3>3. 기대 효과</h3><p><br>대시보드를 통해 모든 제품의 매출액과 누적매출비율을 확인해 볼 수 있습니다. ABC 분석에 따라 브랜드 제품은 매출별로 내림차순으로 정렬되었고 A,B,C 유형으로 나눠졌습니다. 각각의 매출은 80%, 10%, 10%에 달하며, 서로 다른 색상의 막대 그래프로 표시되었습니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a79b3ade6a.png"></figure><h2>결론&nbsp;</h2><p><br>ABC의 대시보드의 분석에 따라 아래와 같은 결론을 도출할 수 있습니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_37ae72931a.png"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">FineBI 무료 체험&gt;&gt;</a></div></div>

데이터 분석의 바이블, ABC분석법 소개

RFM 모델 분석(RFM Model Analysis)으로 효율적인 고객 가치 분석하기

장바구니 분석(Market Basket Analysis) 완전 가이드: 시작부터 활용까지

<p>오늘날처럼 급변하는 비즈니스 환경에서는 실시간 데이터를 통해 스마트한 결정을 내리는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 실시간 분석의 유용성이 바로 여기에 있습니다. 실시간 분석은 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하는 프로세스로서, 기업은 이를 통해 시장 현황과 사업 모델에 맞춰 신속한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.</p><p><span style="color:#FCB900;"><strong>이번 시간에는 실시간 분석의 장점과 실행 방법을 알아보고 실전 사례를 함께 살펴보도록 하겠습니다.</strong></span></p><h2>실시간 분석이란?</h2><p><br>‘실시간 분석’이란 데이터를 수집함과 거의 동시에, 제공된 데이터를 분석할 수 있는 기능을 말합니다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 시스템 데이터를 분석 및 파악할 수 있으며, 여기서 얻은 인사이트로 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 과거의 비즈니스 데이터에는 역사적인 의미가 담겨있고 현재의 디지털 비즈니스 데이터 역시 끊임없이 변화하고 있기 때문에, 실시간으로 데이터를 확인, 분석, 처리하는 것은 매우 중요합니다. &nbsp;</p><p>‘실시간 기술’은 오랜기간 사용되어 왔고, 이를 위해 운영자는 특수한 비즈니스 영역에만 사용되는 맞춤형 실시간 대시보드를 별도로 개발해야 했습니다. 하지만 이제는 ‘실시간 분석’이 제공하는 사업 운영의 범용 뷰(view)를 통해 업무 운영 방식이 크게 개선되었습니다. 기업은 과거 데이터와 실시간 데이터를 시각화하고 분석함으로써 과거 사안에 대한 이해도를 높히고 현재 상황에 더 잘 대처할 수 있게 되었습니다.</p><p>또한 실시간 분석은 주요 이슈에 경고 알림을 설정하고 실시간 데이터의 새로운 모델을 심층적으로 파악할 수 있도록 하여 사용자에게 가치있는 인사이트와 사업 기회를 제공합니다. 분석은 필요에 맞게 혹은 지속적으로 수행이 가능하며, 특정 사안에 자동적으로 대응할 수 있도록 지속적인 업데이트가 진행됩니다. 실시간 고객 분석의 대표적인 사례로는, 고객의 주문 및 행동을 추적하여 사용자 행위를 더 면밀히 파악하고 쇼핑 경험 기간 프로모션 행사로 고객을 모집하는 것 등이 있습니다.</p><p>실시간 분석 솔루션을 찾고 계신다면 ‘파인비(<a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial">FineBI</a>)’가 좋은 해답이 될 것입니다. 파인비의 실시간 대시보드 기능으로 데이터를 추적하고 즉각적으로 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 강력한 분석 툴을 통해 실시간으로 데이터를 분석 및 시각화함으로써 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 업계 경쟁에서 선두를 차지할 수 있을 것 입니다.</p><p>프로페셔널 비즈니스 데이터 분석가를 위해 설계된 셀프서비스 실시간 BI 툴로문제 중심의 탐색형 분석을 수행하기 위해서는 SQL 혹은 기타 코드 지식을 갖춰야만 활용이 가능합니다. 비즈니스 실무자는 파인비를 활용하여 프로페셔널 실시간 BI 대시보드를 간편하게 구축할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 등의 간편한 작업을 통해 프로페셔널 대시보드를 손쉽게 만들 수 있습니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">FineBI 무료 체험&gt;&gt;</a></div></div><h2>실시간 분석의 장점&nbsp;</h2><p><br>대부분의 BI 및 분석 데이터는 월별, 주별 혹은 일별로 분석을 수행합니다. 하지만 기업은 데이터가 생성되는 과정에서 실시간으로 데이터 분석을 수행함으로써 변화에 빠르게 대처하고 기회를 즉각 포착할 필요가 있습니다.</p><p>실시간 분석은 실시간으로 인사이트를 제공하는 등 많은 이점이 있습니다. 기업은 실시간 분석을 통해 필요한 조정을 빠르게 수행하고 핵심 정보에 즉각 대응할 수 있습니다. 이는 잠재적인 문제를 파악하고 기회를 포착하는데 도움이 될 것입니다.</p><p>또한 기업은 실시간 분석을 통해 문제를 사전에 예측하고 운영을 간소화함으로써 고객 경험을 개선시킬 수 있습니다. 이러한 즉각적인 조정으로 고객 인게이지먼트와 엔드투엔드 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.</p><p>뿐만 아니라 실시간 분석으로 비즈니스를 명확하게 파악하고 잠재적인 운영 이슈를 사전에 해결할 수 있으며, 필요한 개선 작업을 위해 어떠한 리소스를 활용해야 하는지 알아 볼 수 있습니다. &nbsp;</p><p>마지막으로, 비즈니스 의사 결정을 위한 정보 확인 과정에서 보다 심층적인 분석이 필요한 경우 실시간 분석을 통해 실시간 데이터와 기록 데이터를 비교 분석함으로써 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 최신 정보를 바탕으로 현명한 의사결정을 내릴 수 있습니다.</p><h2>실시간 분석 방법&nbsp;</h2><p><br>실시간 분석은 두 가지 부분으로 나눠집니다. 여기서 ‘실시간’이란 데이터를 빠르고 연속적으로 수집 및 처리하는 것을 의미하고, ‘분석’은 응용 알고리즘을 통해 필요한 인사이트를 도출하는 것을 가리킵니다. 실시간 분석을 통해 의미있는 결과를 도출하려면 모든 컴포넌트는 반드시 실시간으로 운영되어야 합니다.</p><p>다음은 실시간 분석 프로세스의 다섯 가지 주요 단계입니다.</p><h3>1. 유효한 데이터 수집&nbsp;</h3><p><br>첫 번째 단계는 비즈니스에 유용한 데이터를 수집하는 것입니다. 예를 들어, 제조 회사를 운영하는 경우 기계가 정상적으로 작동하는지 혹은 고장 징후가 있는지 확인하기 위하여 기계 센서로부터 데이터를 수집해야 합니다. 아파치 카프카(Apache Kafka)와 같은 통합 데이터 플랫폼은 실시간 데이터 수집을 제공하며, 아파치 카프카의 몽고 DB 커넥터를 사용하면 카프카 테마에서 추출한 데이터를 몽고 DB 아틀라스 클러스터에서 작성 할 수 있습니다.</p><h3>2. 다양한 소스의 데이터 병합&nbsp;</h3><p><br>일반적으로 데이터는 여러가지 소스로부터 수집됩니다. 통합적인 분석을 수행하기 위해서는 모든 소스로부터 데이터를 수집해야 합니다.&nbsp;</p><p><br><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial"><span style="color:#FCB900;"><strong>FineBI</strong></span></a><span style="color:#FCB900;"><strong>는 데이터베이스 테이블, SQL, 엑셀, 셀프서비스 데이터 등 비즈니스 기반의 여러 소스 데이터를 관리할 수 있는 완벽한 기능을 갖추고 있습니다. 파인비는 또한 실시간 분석을 지원합니다.</strong></span></p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/WPS_1_9a58e99ac6.png" alt="WPS图片（1）.png"></figure><h3>3. 데이터 스트림 처리</h3><p><br>세 번째 단계는 데이터 스트림 처리입니다. 데이터 스트림은 분할, 병합, 산출 및 외부 데이터 소스와의 통합과 같은 여러 가지 방법으로 처리됩니다. 처리 후에는 시각화 컴포넌트로 데이터를 판독 할 수 있습니다.</p><p><span style="color:#FCB900;"><strong>파인비를 통해 데이터 처리 역시 매우 편리하게 수행할 수 있습니다. 파인비의 필터링, 통합 계산 등 기능을 활용하면 SQL나 기타 코드를 별도로 작성하지 않고도 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다.</strong></span></p><h3>4. 데이터 시각화</h3><p><br>처리된 데이터는 시각화 컴포넌트를 통해 판독됩니다. 처리된 데이터는 구조화된 형식(JSON, XML 등)으로 데이터베이스에 저장되며, 시각화 컴포턴트가 이를 판독합니다. JSON, XML 파일에서 데이터를 새로고침 하는 속도를 ‘업데이트 간격’이라고 합니다.</p><p><span style="color:#FCB900;"><strong>파인비는 시중의 모든 기본 및 고급 차트를 포함한 50가지 이상의 차트 양식을 지원합니다. 또한 뛰어난 동적 효과와 강력한 인터렉티브 경험을 제공합니다. 또한 사용 과정에서 필요에 맞는 다양한 기능을 설정하거나, 모바일과 대형 LED 화면에 데이터를 직접 표시할 수도 있습니다.</strong></span></p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/support_50_types_of_charts_a686aa0a87.png" alt="支持50+种charts_.png"></figure><h3>5. 시각화 컴포넌트를 통한 대시보드 실시간 업데이트</h3><p><br>시각화 컴포넌트를 통해 차트 인터페이스의 구조화된 데이터 파일(JSON/XML)에서 차트, 대시보드, 시각화 모션을 그려낼 수 있습니다. 처리된 데이터가 고객의 컴퓨터에 표시되는 빈도를 새로고침(refresh interval) 간격이라고 합니다. 주식거래 프로그램과 같은 일부 응용 프로그램에는 데이터 스트림 기반의 트리거가 설정되어 있습니다.</p><p>파인비는 대시보드에 데이터를 실시간으로 업데이트하여, 기업이 실시간 데이터 분석을 통해 스마트한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 또한 파인비는 데이터 필터링, 드릴다운 등 다양한 기능을 지원함으로써 사용자에게 다양한 관점을 제공하고, 새로운 데이터 생성 없이도 다양한 차원의 데이터를 탐색할 수 있도록 합니다. 사용자는 이를 통해 데이터 및 차트의 발생 원인과 배경을 더욱 쉽게 파악할 수 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Air_Transportation_page_0001_b45b920fb0.jpg" alt="Air_Transportation_page-0001.jpg"></figure><h2>실시간 분석 사례</h2><p><br>실시간 데이터 분석은 기업의 데이터 수집 방식을 완전히 바꿔놓았습니다. 이제 기업은 사용자 인터렉티브, 운영 인프라 및 시스템을 통해 실시간으로 정보를 수집할 수 있게 되었습니다. 또한 데이터가 시스템에 입력되는 즉시 조치를 취할 수 있어 각 업종에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 실시간 분석을 통해 금융 사기 행위를 탐지할 수 있고, 공급체인의 물품을 더욱 빠르게 납품할 수 있으며, 제조업의 재고 관리를 최적화할 수 있습니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">FineBI 무료 체험&gt;&gt;</a></div></div><h3>소매업의 실시간 분석&nbsp;</h3><p><br>소비재 기업의 실무 담당자는 매일 모바일 장치를 통해 고객 데이터, 판매 데이터 및 경쟁사 제품 데이터를 업로드 해야 합니다. 과거에는 업무와 분석 시스템이 분리되어 있었고, 정오 12 시 이후에 분석 시스템을 통해 업무 시스템에서 데이터를 추출한 뒤 분석 보고서를 생성했습니다. 전날의 데이터를 기준으로 보고서를 생성하는 데 30 분 이상 소요되는 경우도 있었습니다. 그러나 실시간 파인비 분석 시스템을 사용하면 몇 초 만에, 수십 배, 수백 배 빠른 속도로 보고서를 생성할 수 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/business_overview_2cbab01e1c.jpg" alt="业务概述.jpg"></figure><p>세일즈 담당자의 시간은 매우 소중합니다. 그들은 매일 많은 클라이언트를 만나는데 대부분의 시간을 소요합니다. 실시간 BI 분석 시스템을 사용하면 기존 고객을 유지하고 신규 고객을 개발하는데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 특히 일용소비재 기업의 경우 경쟁사의 판매 현황을 신속하게 파악하고 실시간 의사 결정을 내림으로써 기업의 경쟁력을 대폭 향상시킬 수 있습니다.</p><h3>재무의 실시간 분석</h3><p><br>실시간 분석은 특히 금융 업계에서 효과적으로 활용됩니다. 대량의 데이터, 높은 변동성, 복잡한 모델을 실시간으로 감지하는데 높은 기술력이 요구되기 때문입니다. 실시간 분석을 활용하면 거래 데이터, 시장 가격, 기업 업데이트와 같은 각종 재무 데이터들을 연계, 분석 및 수행할 수 있습니다. 금융업에서는 밀리 초마다 매우 빠른 속도로 다양한 출처의 연속 데이터 스트림이 입력되며, 금융 기관과 은행에서는 해당 데이터들을 매우 신속하게 처리해야 합니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Profit_Analysis_1_page_0001_630d247e0c.jpg" alt="Profit_Analysis （1）_page-0001.jpg"></figure><p>실시간 분석은 특히 실시간 이익을 목표로 하는 내부자 거래, 가격 조작 등 여러 시장 조작의 움직임을 효과적으로 파악할 수 있습니다. 다양한 출처(트위터, 뉴스, 기업 공고 등)에서 데이터를 수집함으로써 인위적인 주가 조작 등 의심스러운 움직을 감지할 수 있습니다.</p><p>생성적대립신경망(GAN)은 주가 조작을 식별하는 모델 중 하나입니다. 이 모델에서는 식별기가 실제 데이터와 가짜 데이터를 판별하고, 생성기가 주가 조작과 유사한 데이터를 만들며, 판별기가 진짜 혹은 가짜 가격 데이터를 구분하며 학습을 이어갑니다.</p><p>실시간 분석으로 은행 업계의 돈세탁과 결제 사기를 방지할 수 있습니다. 머신러닝 및 마르코프 모델링을 통해 입력되는 데이터 스트림을 실시간으로 분석하고, 금융 사기 전문 지식 기반의 규칙을 사용할 수 있습니다. 은행은 이를 통해 사기로 인한 재정 손실 및 신뢰도 저하를 사전에 방지할 수 있습니다.</p><h3>제조업의 실시간 분석</h3><p><br>실시간 분석은 제조업계에 필수적인 툴이지만, 많은 고위급 관리자들은 그 가치를 얻어내는데 어려움을 겪고 있습니다. 제조업계 고위급 관리자의 72%가 실시간 전문 분석이 매우 중요하다고 여기나, 사용에 만족을 느끼는 경우는 겨우 17% 뿐입니다. 실시간 분석은 운영 효율의 대대적인 향상 뿐 아니라 재고 관리를 비롯한 제조 프로세스의 지속적인 모니터링과 조정을 지원합니다. CRM, ERP, 기기, 센서, 카메라 등 다양한 리소스로부터 데이터를 수집함으로써 제조 공장의 운영 상황을 실시간으로 추적하고 발생 가능한 문제들을 식별할 수 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Inventory_and_Account_Analysis_page_0001_07b8cc5041.jpg" alt="Inventory_and_Account_Analysis_page-0001.jpg"></figure><p>실시간 분석은 재고 관리에 관한 효과적인 인사이트를 제공함으로써, 재고 현황, 판매 잠재력, 제품 노후화를 모니터링하는 데 도움을 줍니다. 실시간 분석 대시보드를 통해 재고 현황을 파악함으로써, 유통기한 임박 제품의 판매 우선순위를 결정할 수 있습니다. 재고 관리에 관한 실시간 분석법은 아래와 같습니다.</p><p>1. ‘기술 분석’은 재고 데이터의 개요(창고에 새로 도착한 물품의 단위당 원가 등)를 제공합니다.<br>2. ‘진단 분석’은 재고 변동 배후의 근본적인 원인(월별 증가 원인 등)을 식별하는 데 도움을 줍니다.<br>3. ‘예측 분석’은 실시간 데이터를 사용하여 미래의 사건(코로나 변이 대처를 위한 개인 방역 용품 부족 등)을 예측합니다.<br>4. ‘규범적 분석’은 반드시 취해야 할 조치(4일 내 고객 주문의 80% 완료)를 제안합니다.</p><h2>결론&nbsp;</h2><p><br>실시간 분석은 신속한 의사 결정을 통해 업계에서 선두를 유지해야 하는 기업에게 매우 중요한 툴로 자리 잡았습니다. 실시간 분석은 고객, 운영, 시장 동향에 대한 대량의 정보를 실시간으로 제공하여, 기업이 현재 데이터를 기준으로 스마트한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 그뿐만 아니라 기업은 실시간 분석을 통해 잠재적인 문제를 파악하고, 앞으로 일어난 사안에 능동적으로 대처할 수 있습니다. 신뢰도 높은 실시간 분석 툴을 찾고 계시는 분들께 모든 기업에 종합적인 데이터 시각화 및 분석 기능을 제공하는 ‘파인비’를 추천드립니다.</p><p>파인비를 통해 실시간 대시보드를 간편하게 구축하고, 데이터를 분석하며, 실시간 정보를 기반으로 스마트한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 실시간 분석을 통해 여러분의 비즈니스가 한층 더 업그레이드 되길 바랍니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">FineBI 무료 체험&gt;&gt;</a></div></div>