2024년 데이터 및 분석 동향: 앞으로 어떤 일이 일어날까요?

의심할 여지 없이 데이터 분석과 빅 데이터는 최근 몇 년 동안 마케팅 환경에 혁명을 가져왔고 기업이 캠페인에 정보를 활용하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다.

광고 영역의 주요 업체들 사이의 공통점은 이러한 도구에 대한 의존도입니다. 결과적으로, 데이터 분석과 빅데이터는 오늘날 성장을 달성하고 지속하기 위한 기반이라고 볼 수 있습니다. 2024년 데이터 및 분석 동향이 궁금하신가요? 아래에서 이를 발견하고 활용하여 마케팅 전략을 극대화하십시오!

실시간 빅 데이터 통찰력: 스트림 처리 활용

마케팅의 빅데이터

마케팅에서 빅데이터는 대량의 데이터를 실시간으로 수집한 후 분석하여 소비자의 관심과 행동에 대한 통찰력을 얻는 것을 의미합니다. 이 프로세스는 우수한 결과를 얻을 수 있는 보다 효과적인 전략을 수립하는 것을 목표로 합니다.

최근까지 많은 기업에는 생성된 모든 데이터를 실시간으로 캡처할 수 있는 도구가 없었기 때문에 잘못된 분석과 구식 전략이 발생했습니다. 실제로 2020년에 기업은 생성된 데이터의 56%만 캡처했으며 그 비율 중 57%만 사용했습니다.

2024년에는 이것이 바뀔 것이다. 기술 발전 덕분에 대부분의 조직에서는 데이터 캡처 및 처리가 가능해졌습니다. 이는 보다 접근하기 쉬운 새로운 빅 데이터 도구 덕분에 더 많은 정보를 더 빠르게 캡처하고 분석할 수 있음을 의미합니다.

AI와 머신러닝을 통한 자동화 및 분석

점점 더 많은 조직이 AI와 머신 러닝을 모두 사용하여 데이터를 분석하고 있으며 이를 통해 더 적은 노력으로 그 어느 때보다 빠르게 귀중한 정보를 얻고 있습니다.

사실 이는 마케팅 분야에서만 일어나는 일이 아니다. 예를 들어, 의료 부문에서 인공 지능과 기계 학습을 통해 의사는 환자의 신경 활동에 대한 30분짜리 비디오를 분석하는 데 4~24시간이 소요되던 작업을 프로그램의 도움으로 30분 이내에 분석할 수 있게 되었습니다. 머신러닝 기반의 알고리즘으로

마케팅 부문으로 돌아가면, AI의 도움으로 정보 처리가 최대 70% 자동화되고, 데이터 수집이 최대 64% 자동화될 수 있습니다. 이는 전략 수립의 민첩성이 향상되고 추세에 대한 대응 시간이 훨씬 단축된다는 것을 의미합니다. 이는 또한 기업이 데이터 캡처 및 처리 자동화를 통해 얻은 시간을 목표 달성에 도움이 되는 다른 문제에 사용할 수 있음을 의미합니다.

확장 가능하고 비용 효율적인 관리: 서비스형 데이터의 잠재력

DaaS(Data as a Service)는 데이터 수집, 분석 및 관리를 위해 클라우드 기반 도구를 활용합니다. 2024년 가장 흥미로운 데이터 및 분석 트렌드 중 하나로 DaaS를 차별화하는 것은 비용 효율성입니다. 이를 통해 모든 규모의 기업은 스토리지 플랫폼이나 독점 솔루션에 막대한 투자를 하지 않고도 빅 데이터의 이점을 활용할 수 있습니다. DaaS는 데이터 분석을 민주화하여 모든 회사의 다양한 역할에 걸쳐 전문가가 액세스할 수 있도록 하며, 이전의 독점권에서 상위 기업의 엔지니어 또는 데이터 과학자로 전환되었습니다.

Google 및 Microsoft와 같은 플랫폼은 DaaS 도구를 제공하며 수많은 신흥 조직은 다양한 분야에 서비스를 제공합니다. 특히, IT 전문가의 40%가 데이터 저장 및 백업을 위해 DaaS를 사용하는 반면, 비즈니스 리더의 상당수는 90%가 데이터의 민주화를 우선시합니다.

최적화된 스토리지를 위한 데이터 레이크

데이터 레이크는 대량의 원시 정보가 저장되는 저장소로, 기업과 데이터 과학자가 분석을 수행할 수 있도록 신속한 액세스를 제공합니다. 2024년 데이터 및 분석 분야의 주요 트렌드가 될 것으로 예상되는 데이터 레이크는 비정형 데이터 저장에 탁월하여 데이터 웨어하우스에 비해 다양한 데이터 유형에 걸쳐 유연성을 제공합니다.

데이터 레이크하우스의 출현은 데이터 레이크(유연성)와 데이터 웨어하우스(데이터 관리 용량)의 장점을 결합하여 상당한 영향을 미칠 준비가 되어 있습니다. 이러한 통합은 다른 시스템을 탐색할 필요 없이 데이터를 원활하게 활용하기 위한 탁월한 옵션임이 입증되었습니다.

데이터 레이크는 2024년에 트렌드가 될 것으로 예상되지만, 기술이 개발 초기 단계에 있기 때문에 이 개념이 여전히 상대적으로 새로운 것이라는 점은 주목할 가치가 있습니다. 2024년에 우리가 보게 될 일견은 2026년이나 2028년에 번성하는 시장의 발판을 마련할 가능성이 높습니다.

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빅데이터 거버넌스의 전환

데이터 거버넌스는 데이터의 적절한 처리를 보장하기 위한 정책 및 절차와 관련된 모든 것을 의미합니다. 2024년에는 데이터 보호와 관련된 모든 면에서 상당한 변화가 예상됩니다. 올해는 제3자 쿠키가 마침내 사라지는 해가 될 뿐만 아니라 세계 인구의 75%가 개인 정보 보호법을 통해 개인 데이터를 보호할 것으로 예상됩니다. 이는 2019년 10%에서 크게 증가한 수치입니다. 2020.

현재 빅데이터는 어느 정도 규제되고 있지만 2024년에는 이에 대한 보다 구체적인 규제가 도입될 것으로 예상된다. 기업으로서 경계를 늦추지 않고 이러한 진화하는 규정을 준수하는 것이 중요합니다.

인더스트리 4.0: 향상된 데이터 통찰력을 위한 기술 활용

4차 산업혁명이라고도 알려진 인더스트리 4.0은 클라우스 슈밥이 만든 용어로 21세기 초에 등장했습니다. 이는 무엇보다도 로봇 공학, 사물 인터넷(IoT), AI, 자동화, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 교환을 다양한 프로세스에 통합하는 것이 특징입니다.

데이터 분석은 역사 전반에 걸쳐 기본이었지만, 인더스트리 4.0 기술의 출현으로 이를 새로운 수준으로 끌어올려 마케팅 분야에 귀중한 기회를 제시했습니다.

최근 몇 년 동안 우리는 위에서 언급한 요소가 마케팅에 미치는 영향을 목격했습니다. 2024년에는 데이터 분석과 마케팅에 적용되는 4차 산업혁명 기술이 기업에서 더욱 폭넓게 채택될 것으로 예상됩니다.

DataOps 사용 증가

DataOps는 조직의 데이터 흐름에 대한 통합, 자동화 및 통신을 개선하여 수익성을 높이고 더 빠르게 만드는 것을 목표로 하는 일련의 데이터 관리 기술 및 방식입니다.

DataOps가 데이터 수집 및 분석 프로세스(및 전체 수명 주기)에 제공하는 것은 민첩성과 속도입니다. 이로 인해 매우 다양한 분야의 많은 기업이 이러한 관행과 기술에 투자하기 시작했습니다.

DataOps의 또 다른 이점은 여러 분야를 다루기 때문에 데이터를 담당하는 여러 팀 간의 협업을 장려한다는 것입니다.

데이터 중심 AI

데이터 중심 AI는 데이터를 핵심으로 이해하고 결정하고 활용하는 새로운 형태의 인공지능 기술을 의미합니다. 휴리스틱과 규칙에 중점을 두던 이전 모델과 달리 데이터 중심 AI는 빅데이터 분석과 머신러닝 기술을 통합해 새로운 데이터 세트에 적용할 때 오류가 발생할 가능성을 최소화합니다.

데이터 중심 AI는 알고리즘에만 의존하지 않고 데이터에서 직접 학습함으로써 의사결정 정확도를 높여 더욱 정확한 결과를 도출합니다. 특히, 이 새로운 AI 반복은 더 큰 확장성을 보여줍니다. 따라서 이는 2024년 데이터 및 분석 분야에서 두드러진 추세입니다. 비록 점진적으로 나타나고 있지만 시간이 지남에 따라 더 많은 기업이 전략에 통합할 가능성이 있는 추세의 시작을 의미합니다.

클라우드 데이터 생태계

클라우드 데이터 생태계 또는 플랫폼은 클라우드에 위치하고 인터넷을 통해 액세스할 수 있으며 데이터 스토리지와 서버를 포괄하는 데이터 센터를 의미합니다. 디지털 혁신 물결의 일환으로 점점 더 많은 기업이 이러한 생태계를 통합하고 있으며 이는 2024년 데이터 및 분석 분야에서 주목할만한 추세입니다. 데이터 생태계와 비즈니스 데이터를 클라우드로 마이그레이션하면 언제 어디서나 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 또한 물리적 하드웨어에 비해 비용 효율적인 특성으로 인해 더 큰 민주화를 촉진합니다.

2024년에는 새로운 클라우드 구현 시스템의 50%가 이러한 생태계를 기반으로 할 것으로 예상됩니다. 언급된 이점 외에도 클라우드 데이터 플랫폼은 확장성을 제공하고 데이터 분석 요구 사항에 적응하며 회사 목표 및 워크로드의 변화에 ​​맞춰 조정할 수 있습니다.

엣지 AI

Edge AI는 휴대폰, 카메라, 스마트워치와 같은 장치에서 AI 모델을 사용하여 인터넷 서버에 의존하지 않고도 실시간 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 새로운 패턴과 추세를 식별하고 보다 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다.

Edge AI의 수많은 장점은 점점 더 많은 인식을 얻고 있으며 이를 2024년 가장 매력적인 데이터 및 분석 트렌드 중 하나로 자리매김하고 있습니다. 특히 거의 감지할 수 없는 지연 시간과 감소된 대역폭 요구 사항이 눈에 띕니다. 또한 Edge AI는 대부분의 데이터 처리가 로컬에서 이루어지기 때문에 Cloud AI에 비해 향상된 데이터 보안을 제공하여 보다 즉각적인 대응을 보장합니다. 마지막으로, 인터넷 접속이 불가능한 원격 환경까지 적용 범위가 확장됩니다.