2022년 모든 비즈니스를 위한 최고의 데이터 분석 도구

데이터 분석 도구는 데이터를 수집하고, 데이터를 구성하고, 스토리를 전달하고 의미 있는 통찰력을 제공하는 패턴을 식별하는 프로세스를 지원합니다.

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데이터 분석을 수행하는 프로세스는 번거로울 수 있지만 다행히도 이를 훨씬 쉽게 만들어주는 데이터 분석 도구가 많이 있습니다.

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문제는 데이터 분석 도구에 대한 선택이 너무 많아 어떤 도구가 어떤 목표를 달성하는지 알기 어려울 수 있다는 것입니다.

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다음 문서는 귀하의 비즈니스에 적합한 데이터 분석 도구를 찾는 데 도움을 주기 위한 것입니다.

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데이터 분석 소프트웨어 - 어떤 역할을 합니까?

귀하의 비즈니스 또는 마케팅 캠페인에 대한 데이터를 캡처하고 추적하는 다양한 유형의 데이터 분석 도구가 있습니다.

캡처할 수 있는 마케팅 데이터 유형은 다음과 같습니다.

• 웹사이트 방문자 데이터
• 유료 캠페인 실적 데이터
• 고객 접점 / 이벤트 데이터
• 이메일 마케팅 데이터
• 고객 구매 데이터
• 수익 데이터

비즈니스에 데이터 분석 도구를 사용하는 방법

데이터 분석은 두 가지 단계로 진행됩니다.

1. 데이터 수집: 비즈니스 소유자는 모든 데이터를 이해하기 전에 한 곳에 모아둘 필요가 있습니다. 이를 위해서는 데이터 집계에 도움이 되는 도구 또는 ETL 도구가 필요합니다. 그렇지 않으면 이 작업을 수동으로 수행하는 데 수백 시간을 소비하게 될 것입니다. 예를 들어, Improvado는 지출 및 성과에 대한 마케팅 데이터를 한 곳으로 수집하여 위험 신호를 쉽게 찾아내고 최적화 결정을 내리는 마케팅 ETL 도구입니다. ‍
2. 데이터 저장: 많은 사람들이 데이터를 Excel, 스프레드시트 또는 CRM에 저장하지만 비즈니스가 성장함에 따라 클라우드나 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장해야 할 수도 있습니다.
3. 데이터 시각화: 데이터가 한 곳에 모이면 시각화할 수 있습니다. 시각화 도구를 사용하면 숫자로 가득 찬 스프레드시트에 숨겨진 이야기를 전하는 아름다운 차트와 그래프를 만들 수 있습니다.

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최고의 데이터 분석 도구

즉흥

임프로바도란?

Improvado는 마케터가 자동화된 대시보드 및 보고서를 사용하여 실시간으로 모든 데이터를 한 곳으로 모을 수 있도록 마케터가 구축한 도구입니다.

Improvado는 또한 고객 리뷰를 기반으로 하는 최고의 소프트웨어 중 하나입니다.

누가 Improvado를 사용해야 합니까?

Improvado는 한 곳에서 모든 마케팅 플랫폼에서 데이터를 수집하려는 마케팅 및 분석 리더에게 가장 적합합니다. Improvado 대시보드 내에서 데이터를 보거나 Tableau, Looker, Excel 등과 같은 원하는 시각화 도구 또는 데이터 웨어하우스로 연결할 수 있습니다. 브랜드, 대행사 및 대학은 모두 Improvado를 사용하여 수천 시간을 절약할 수 있기 때문에 좋아합니다. 수동 보고 시간과 수백만 달러의 마케팅 비용 낭비.
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통합은 키워드 및 광고 수준에서 세분화된 데이터를 가져와 심층적으로 실행되므로 전체 그림을 보고 대시보드 내에서 광고 크리에이티브를 볼 수도 있습니다. 이 간단하고 직관적인 플랫폼을 사용하면 개발자가 이를 구현하거나 변경하는 데 도움을 줄 필요가 없습니다(다른 플랫폼에서와 같이 SQL을 알 필요가 없음).
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Improvado는 매우 세심한 모든 패키지에 포함된 고객 서비스 담당자를 제공합니다. 담당자가 대시보드 및 통합을 사용자 지정하여 필요한 방식으로 데이터를 정확하게 시각화할 수 있도록 도와드립니다.

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장점:

• 고객 서비스 담당자가 포함된 전체 지원
• 마케팅 통합은 심층적이고 세분화되어 있으므로 키워드 또는 광고 수준에서 데이터를 볼 수 있습니다.
• 플랫폼 전반에 걸쳐 맞춤형 메트릭을 생성하고 데이터를 매핑하는 기능
• 여러 디지털 마케팅 채널에서 지출을 관리하는 브랜드에 적합
• 여러 고객을 위한 캠페인을 관리하는 광고 대행사에 적합
• 대시보드 내에서 광고 크리에이티브 보기 -- 이 기능은 매우 유용하며 다른 곳에서는 본 적이 없습니다!
• 모든 마케팅 데이터를 실시간으로 한 곳으로 집계합니다.
• 수동 보고 시간을 90% 단축합니다.
• 개발자가 필요하지 않습니다.
• 플러그 앤 플레이
• 완전히 사용자 정의 가능하고 모든 사용자 정의 통합을 구축합니다.

단점:

• 좀 더 세분화된 기능 중 일부는 약간 복잡할 수 있지만 지원은 사용자에게 기능을 안내하는 데 좋습니다.
• 대시보드와 보고서를 원하는 방식으로 정확하게 시각화하기 위해 초기에 고객 지원 담당자와 의견이 엇갈릴 수 있습니다.

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임프로바도 가격:

Improvado는 사용자를 위해 맞춤화되었습니다. 특정 요구 사항에 맞게 플랫폼을 사용자 지정하고 가격 세부 정보를 수신하는 가장 좋은 방법은 해당 플랫폼과 통화를 설정하는 것입니다.

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임프로바도 통합

Improvado에는 200개 이상의 통합이 있으며 성장하고 있습니다. 필요한 통합이 보이지 않습니까? 그들은 당신이 요청하는 모든 데이터 소스에 대한 맞춤형 통합을 구축할 것입니다.

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링크

즉흥

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동영상

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도모

도모란?

Domo는 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화를 전문으로 하는 데이터 분석 플랫폼입니다.

‍도모는 누가 사용해야 하나요?

Domo 플랫폼은 회사 차원에서 사용할 비마케팅 특정 BI 도구, 즉 경영진 수준의 대시보드를 만들 수 있는 도구를 찾고 있는 엔터프라이즈 회사의 C급 경영진에게 가장 적합합니다. 도모는 특히 마케팅 활동의 데이터에 초점을 맞추지 않습니다. 보다 일반적인 비즈니스 데이터에 사용됩니다. 이는 회사 전체의 비즈니스 인텔리전스 및 경영진 대시보드와 관련하여 소프트웨어의 용량이 상당히 방대하지만 마케팅 데이터를 위한 집계 및 시각화를 위한 최선의 선택은 아님을 의미합니다. 마케팅 통합이 더 제한적이기 때문에 커넥터가 충분히 깊게 실행되지 않아 마케팅 부서만 사용하기에는 플랫폼 비용이 너무 많이 듭니다.

장점:

• 마케팅 및 영업, 운영, IT, HR 및 재무 전반에 걸쳐 500개 이상의 커넥터 제공
• 단일 대시보드의 실시간 데이터
• IT는 구현에 관여할 필요가 없습니다.

단점:

• 마케팅에 특별히 중점을 두지 않아 마케팅 통합이 제한됨
• Domo 대시보드에서만 데이터를 볼 수 있습니다. 내보내거나 저장하거나 다른 BI 도구에서 볼 수 있는 방법이 없습니다.
• 전적으로 클라우드를 기반으로 하므로 대부분의 데이터가 현장에 있는 경우 문제가 발생할 수 있습니다.
• 몇 년 동안 도구가 크게 개선되지 않았거나 실제로 제품 혁신이 없었습니다.
• 플랫폼은 가격 책정과 관련하여 다소 비밀스럽고 많은 회사에서 비용이 많이 듭니다.

도모 가격:

Domo의 가격은 연간 구독을 기준으로 하며 비용은 도구에 액세스해야 하는 사람의 수에 따라 다릅니다. 30일 무료 평가판이 제공됩니다.

도모 마케팅 통합:

• Domo는 52개 이상의 통합을 자랑합니다.
• 여기에서 마케팅 통합의 전체 목록을 확인하십시오.

링크

도모

동영상

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보는 사람

Looker는 시각화 및 비즈니스 인텔리전스를 허용하는 데이터 분석 도구입니다(데이터 수집을 자동화하려면 Improvado와 같은 데이터 분석 도구가 여전히 필요합니다. 그렇지 않으면 수동으로 집계하는 데 한 달에 40시간 이상 소요됨). Looker를 사용하면 선택할 수 있는 다양한 그래프와 차트를 제공하여 다양한 대화형 시각화를 쉽게 선택, 사용자 지정 및 생성할 수 있습니다.

장점:

• 훌륭한 사용자 정의
• 매우 직관적
• 빅데이터 플랫폼 및 데이터베이스와 통합됩니다.
• 우수한 고객 지원
• 호스팅된 솔루션과 함께 사용자 지정 설치 옵션.

단점:

• 단순함에는 유연성이 부족합니다.
• 대형 대시보드는 로드하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

가격:

Looker는 맞춤형 비즈니스 요구 사항에 따라 가격을 책정하므로 견적을 받으려면 회사에 문의해야 합니다.

동영상:

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여기에서 Looker와 Tableau 비교를 찾을 수 있습니다.

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Tableau

Tableau는 시각화 및 비즈니스 인텔리전스를 허용하는 데이터 분석 도구입니다(데이터 수집을 자동화하려면 Improvado와 같은 데이터 분석 도구가 여전히 필요합니다. 그렇지 않으면 수동으로 집계하는 데 한 달에 40시간 이상 소요됨) .

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Tableau는 사람들이 데이터를 영향을 미치는 실행 가능한 인사이트로 변환할 수 있도록 지원합니다. 끌어서 놓기 기능을 사용하면 고급 시각적 분석을 통해 대화형 대시보드를 만들 수 있습니다. Tableau를 사용하면 차트, 지도, 그래프 및 기타 여러 그래픽을 만들 수 있습니다. 회사는 또한 사용자에게 자신의 컴퓨터에 소프트웨어를 설치하거나 Tableau 서버에서 플랫폼을 호스팅하는 클라우드에 소프트웨어를 설치할 수 있는 옵션을 제공합니다.

장점:

• 원하는 대로 데이터를 구성하고 정렬할 수 있습니다.
• 클라우드 및 데이터 웨어하우스를 사용하여 파일 파일에 액세스
• 변하기 쉬운
• 직관적이고 사용자 친화적
• 다수의 데이터 소스와 연결

단점:

• 때로는 대용량 데이터 파일을 로드하는 데 몇 분이 소요될 수 있습니다.
• 그래프는 때때로 다소 제한적입니다.
• 대시보드는 때때로 느릴 수 있습니다.

가격:

Tableau는 소프트웨어에 대해 두 가지 다른 가격 세트를 제공합니다. 소프트웨어 온프레미스 설치에 대한 가격 세트와 Tableau에서 호스팅하는 소프트웨어에 대한 가격 세트.

동영상:

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구글 데이터 스튜디오

Google에는 자체 무료 데이터 시각화 프로그램인 Data Studio가 있습니다. Google 데이터 스튜디오는 시각화 및 비즈니스 인텔리전스를 허용하는 데이터 분석 도구입니다(데이터 수집을 자동화하려면 Improvado와 같은 데이터 분석 도구가 여전히 필요합니다. 그렇지 않으면 수동으로 집계하는 데 한 달에 40시간 이상 소요됨).

이미 모든 유형의 Google 계정이 있는 경우 Google 데이터 스튜디오 설정이 매우 쉽고 빠릅니다. 그들이 당신을 위해 제공하는 템플릿 중 하나를 복사하고 거기에서 시작하기 위해해야 ​​​​할 일은 모두입니다.

장점:

• 여러 소스에서 데이터를 가져오는 기능
• 깨끗하고 단순한 인터페이스
• 무료 사용
• 간단한 차트를 쉽게 만들 수 있습니다.
• 새로운 기능이 정기적으로 출시됩니다.

단점:

• 일부 타사 커넥터는 종종 '연결 해제'되고 데이터가 누락된 것으로 표시됨
• 데이터 소스를 사용하면 학습 곡선이 있을 수 있습니다.

가격:

Google 데이터 스튜디오는 무료입니다.

동영상:

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빅쿼리

BigQuery란 무엇인가요?

BigQuery는 Google에서 제공하는 엔터프라이즈 수준의 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스 도구입니다. 이 데이터 분석 도구는 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 이 플랫폼은 몇 초 만에 수 테라바이트 데이터 세트에 대한 초고속 SQL 쿼리를 지원하여 사용자에게 실시간 데이터 통찰력을 제공함으로써 대용량 데이터 세트를 저장하고 쿼리하는 시간을 절약하도록 설계되었습니다.

Google BigQuery는 자동 데이터 전송 및 저장된 데이터에 대한 액세스를 완벽하게 제어합니다. 또한 사용자가 Cloud Dataflow, Spark, Hadoop을 통해 BigQuery에서 데이터를 쉽게 읽고 쓸 수 있습니다.

장점:

• 저렴한 비용. 당신이가는대로 지불.
• 강력한 쿼리 언어
• 대규모 데이터 세트를 몇 초 만에 분석할 수 있습니다.

단점:

• 비 IT 사용자를 위한 학습 곡선
• BigQuery API에는 코딩 기술이 필요합니다.

가격

Google BigQuery는 데이터 웨어하우징 플랫폼에 대해 '종량제' 가격 책정 시스템을 제공합니다.

링크

https://cloud.google.com/bigquery/

동영상

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아마존 레드시프트

레드시프트란?

Amazon Redshift는 데이터 웨어하우스이며 인기 있는 Amazon Web Services의 일부입니다. 이 데이터 분석 도구는 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 이 플랫폼은 페타바이트 규모의 데이터를 처리할 수 있고 분석가가 몇 초 안에 쿼리를 실행할 수 있는 분석의 완전 관리형 데이터 웨어하우스입니다. Redshift는 초기 비용 없이 Amazon 아키텍처에서 무제한 확장성을 제공합니다.

Redshift는 표준 SQL을 사용하여 거의 모든 데이터 유형을 분석하는 데이터 웨어하우징을 위한 비용 효율적인 도구입니다. Amazon Web Services 플랫폼을 사용하면 대부분의 일반적인 관리 작업을 자동화하여 데이터 웨어하우스를 모니터링, 관리 및 확장할 수 있습니다. Redshift는 클러스터 상태를 지속적으로 모니터링하고 장애가 발생한 드라이브의 데이터를 자동으로 다시 복제하고 필요할 때 노드를 교체합니다.

장점:

• Redshift는 분석을 위해 모든 데이터를 함께 보관합니다.
• 사용자가 쉽게 액세스할 수 있는 데이터베이스에 대규모 데이터 세트를 저장할 수 있습니다.
• Redshift 클러스터는 빠르고 쉽게 배포할 수 있습니다.

단점:

• 일부 데이터 분석은 데이터의 크기와 명확성으로 인해 어렵습니다.
• 데이터베이스 최적화는 때때로 어려울 수 있습니다.
• 자체 구문이 있는 자체 데이터베이스이기 때문에 postgres 구문이나 플러그인을 100% 직접 사용할 수는 없습니다.
• 데스크톱 클라이언트에 대한 옵션이 많지 않음

가격

Amazon Redshift 요금은 하나의 Redshift 인스턴스에 대해 시간당 $0.25부터 시작하여 대규모 배포의 경우 연간 테라바이트당 최대 $1,000입니다.

링크

https://aws.amazon.com/redshift

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