우리는 수익 창출을 위한 분석 기능 구축을 지원합니다
성공적인 데이터 수익화에는 견고하고 신뢰할 수 있으며 전체적인 데이터 기반이 필요합니다. 여기에는 모든 필수 내부 및 외부 데이터가 포함된 클라우드 데이터 레이크와 수익화를 위해 특별히 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 강력한 시각화 플랫폼이 포함됩니다.
접근성을 개선하기 위한 시각화된 통찰력
전통적으로 데이터는 구조화되고 영숫자로 되어 있어 데이터 분석에 익숙하지 않은 직원이 읽고 이해하기 어렵습니다. 또한 전체 스토리를 알려주지도 않습니다. 파트너 Looker와 같은 데이터 시각화 플랫폼을 구현하여 이러한 장벽을 제거합니다.
Looker와 같은 플랫폼은 영숫자 일반 텍스트 데이터를 시각적으로 보기 좋은 그래프와 차트로 변환하여 비기술 전문가의 진입 장벽을 낮춥니다. 간단히 말해, 고도로 훈련된 데이터 전문가에 대한 필요성이 줄어들어 모든 부서의 모든 직원이 비즈니스에 대한 통찰력을 생성할 수 있습니다. 이는 전사적으로 통찰력에 대한 접근성을 높여 데이터를 운영 효율성으로 전환하는 예입니다.
멀티 클라우드 데이터 분석 조율
멀티 클라우드 배포를 사용할 때 플랫폼에 독립적인 데이터 분석 솔루션은 필수적입니다. 오케스트레이션이 없으면 결과적으로 데이터 사일로가 발생하여 통찰력 생성의 속도와 양이 제한됩니다. 파트너인 Tableau는 Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure SQL 및 Snowflake를 지원하는 완벽한 클라우드 독립형 플랫폼입니다. 이러한 플랫폼은 매우 인기가 많으며 Tableau를 데이터 수익화 서비스와 함께 활용하면 어떤 클라우드 공급자를 사용하든 데이터 수익을 창출하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.
데이터의 가치는 데이터 성숙도 수준에 따라 달라집니다. 대량의 중복 데이터를 저장함으로써 기업은 데이터 저장에 돈을 낭비하는 동시에 통찰력의 유효성과 관련성을 떨어뜨립니다.
수익화하고 데이터 수익을 창출하려면 데이터 세트를 정기적으로 정리하면 가치가 향상됩니다. Trianz 전문가는 부정확한 내용과 중복 항목을 제거하고, 저장된 데이터의 품질을 개선하는 불완전한 데이터 필드를 채우는 데 도움을 줄 수 있습니다.
민주화와 데이터 서비스
때로는 단순히 제품과 서비스 전문가에게 데이터와 시각화 지원 도구를 제공하는 것만으로도 수익화로 가는 길이 생깁니다. 여러 부서가 서로 다른 도구를 사용하여 비즈니스 목표를 달성하면 통합되고 전체적인 관점을 방해하는 데이터 사일로가 생성됩니다.
전문 소프트웨어가 유익할 수 있지만, 통합 플랫폼은 기업 전체의 데이터 접근성을 크게 개선합니다. 소프트웨어 패키지는 독점적인 데이터 포맷을 사용하거나 내보내기 및 가져오기에 대한 제한적인 지원을 제공하거나 다른 비즈니스 서비스와의 통합이 부족할 수 있습니다. 이러한 모든 것이 데이터 민첩성을 크게 감소시킵니다.
Trianz와 함께 변형을 조직하다
고객 가치와 경쟁 연구
변화하는 고객 행동과 우선순위, 경쟁 환경을 이해하는 것은 데이터 수익화에 필수적입니다. Trianz는 Trasers 형태의 디지털 전환에 대한 세계 최대 규모의 데이터베이스 중 하나에 액세스할 수 있으며, 심층적인 맞춤형 연구 기능을 보유하고 있습니다. 이를 통해 새로운 고객 요구 사항과 경쟁 추세를 파악하고 이를 귀사의 제품과 비교하여 데이터를 통해 새로운 기회를 파악할 수 있습니다.
수익화 분석 구현
다양한 유형의 비즈니스 분석이 있지만, 수익화 분석은 직접적인 비즈니스 모델, 제품-서비스 개선 또는 내장형 분석 기반 수익화 기회를 위해 데이터를 활용하는 데 중점을 둡니다. 우리는 고객이 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼, 소셜 미디어 분석, 영업 및 유통, 마케팅, 서비스 및 재무에서 데이터 수익을 창출하기 위한 통찰력을 추출하도록 돕습니다. 당사의 접근 방식에는 데이터 과학, 데이터 마이닝 및 예측 분석이 포함되어 데이터를 운영 효율성으로 전환하고 비즈니스에 대한 경쟁 우위를 창출하는 데 도움이 됩니다.
수익화 전략
수익화 분석을 통해 가능성을 발견하고 이를 직접 수익화, 새로운 비즈니스 모델, 제품-서비스 개선 및 교차 판매를 위한 내장형 분석으로 분류하는 데 도움을 줍니다. 제품, 서비스, 고객, 채널, 판매 및 마케팅 데이터의 분석을 통해 이러한 기회의 전체 계보를 발견하고 수익화를 위한 전략과 조치로 이끕니다. 우리는 고객에게 리더십이 단기 이익 또는 전략적 기회에 대한 기회를 우선시할 수 있는 '수익화 기회의 나무'를 제공합니다.
관리형 데이터 수익화 운영
데이터 수익화를 프로젝트로 보는 것과 수익화 기회를 위해 데이터를 지속적으로 마이닝하는 것은 완전히 다른 수준의 성숙도입니다. 후자는 데이터의 지속적인 모니터링 및 정리와 데이터 레이크에서 특정 플래그, 알림 및 보고서를 구현하여 새로운 기회를 식별해야 합니다. 당사의 데이터 과학자와 엔지니어는 데이터 마이닝 및 기회 식별을 위한 확장된 팔이 될 것입니다.
