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분석 기법의 8 레벨

먼저 분석 기법들이 모두 동등한 레벨에서 적용되지는 않는다는 점을 밝혀둡니다. 실제로, 아래 내용을 보면 대부분의 소프트웨어 솔루션과 마찬가지로 단순한 것에서부터 고급 레벨에 이르기까지 분석 기법들의 수준이 다양하다는 것을 알 수 있습니다. 아래에 제시된 바와 같이, 인텔리전스의 수준에 따라 경쟁력 이점을 단계적으로 강화할 수 있습니다.

레벨 1: 표준(일반) 보고서
적용 상황: 어떤 문제가 발생했으며,그 시기는 언제였나?예: 월별 또는 분기별 재무 보고.

우리 모두가 알고 있는 사항입니다. 정기적으로 생성되며, 특정 부문에서 “어떤 일이 발생했는지”에 대해서만 기술합니다. 이 자료는 어느 정도 유용하게 활용할 수 있으나 장기적 의사결정을 내리는 데에는 적합하지 않습니다.

레벨 2: 임시 보고서
적용 상황: 얼마나 많이,얼마나 자주,그리고 어디에서?일례로, 매일 목표한 수의 완제품을 공급하는 데 필요한 부품의 수와 종류를 기술하는 맞춤형 보고서를 들 수 있습니다. 가장 이상적인 경우, 임시 보고서는 문제점을 제기하고 두어 건의 맞춤형 보고서를 요청해 해결책을 모색할 수 있게 해줍니다.

레벨 3: 쿼리 드릴다운(또는 OLAP)
적용 상황: 정확히 문제가 무엇이며,해결책을 어떻게 찾을 것인가?일례로, 고객이 컨택 센터에 걸려오는 전화와 이들이 보고하는 문제점 또는 불만사항에 관한 데이터를 정리·분석하는 경우를 들 수 있습니다.

쿼리 드릴다운 기법을 이용하면 몇 가지 새로운 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 OLAP는 분석가가 데이터를 직접 처리하고 수와 유형, 지역을 파악할 수 있게 해줍니다.

레벨 4: 경보 기능
적용 상황: “대응 시기는 언제이며,지금 당장 필요한 조치는 무엇인가?”일례로, 생산이 지체될 때 수요 계획 담당자가 경보를 수신하는 경우를 들 수 있습니다.

이런 경보 기능을 통해 언제 문제가 발생하는지 파악할 수 있으며, 차후 유사한 상황이 재발할 경우 이 사실을 통보 받을 수 있습니다. 이 경보 기능은 이메일 등을 통해 주로 전달되며, 스코어카드나 대시보드 적색신호등의 형태를 띨 수도 있습니다.

레벨 5: 통계 분석
적용 상황: 발생 원인이 무엇이며,현재 놓치고 있는 부분(즉, 기회)은 무엇인가?일례로, 제조업체가 생산량 감소의 원인을 찾아내는 능력을 들 수 있습니다.

본 단계에서부터 빈도 모형, 회귀 분석 같은 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있으며, 또한 저장된 데이터를 이용해 문제의 발생 원인을 조사하고 데이터에 근거하여 해답을 도출합니다.

레벨 6: 예측(Forecasting)
적용 상황: 이 상황이 지속되면 어떤 결과를 초래할 것인가?또 물량은 얼마나 필요하며,그 시기는 언제가 될 것인가?소매업체가 개별 제품들에 대한 매장별 수요를 예측해야 하는 경우.

‘예측’은 현재 가장 주목 받고 있는 솔루션 (그리고 인기 있는 분석 애플리케이션) 영역 중 하나로, 어느 분야에서나 응용이 가능합니다. 특히, 수요 예측은 충분한 재고 공급을 가능하게 함으로써 부족 또는 과잉 현상을 방지해 줍니다.

레벨 7: 추정(Predictive) 모델링
적용 상황: “이후에 어떤 상황이 발생하고,이것이 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 것인가?”일례로, 제조업체가 유가 상승이 고객 수요에 미치는 영향을 추정할 수 있는 경우를 들 수 있습니다.

경쟁업체가 판촉 행사를 벌일 경우 귀사의 매출에 어떤 영향이 미치며, 매출 잠식을 막기 위해 어떤 조치를 취해야 하는가? 또, 판촉 비용을 어떤 제품에 할당해야 하는가? 바로 이 때, 추정 모델링이 해답을 제공합니다.

레벨 8: 최적화
적용 상황: 개선책은무엇이며,복잡한문제에대처하기위한최선의의사결정은무엇인가?일례로, 재정 목표, 공급 제약 조건, 가용 재고 등을 고려하여 목표 서비스 레벨을 충족할 수 있도록 생산 계획을 최적화하는 방법을 결정하는 경우를 들 수 있습니다.

‘최적화’는 혁신에 힘을 실어주는 요소로, 여러분이 리소스와 니즈를 고려해 최상의 방책을 모색하고 목표를 달성할 수 있도록 도와줍니다.

자료출처: SAS

 

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