자동 데이터 수집 이해하기 - 3부 중 3부

켄 기포드

배스킨라빈스에 진짜로 누군가를 데려간 적이 있습니까? 아이스크림 좋아해? 변함없이 아내를 데려갈 때마다 그녀는 자신이 좋아하는 것이 무엇인지 꽤 잘 알고 있습니다. 그러나 어리둥절할 정도로 다양한 선택이 가능할 때 그녀는 결정을 내리는 데 어려움을 겪습니다. 오늘날 이러한 종류의 상황을 종종 "정보 과부하"라고 합니다. 우리는 우리가 찾고 있는 정보에 대한 아이디어를 가지고 있지만 우리의 감각은 모든 데이터로 포화 상태가 됩니다. 우리에게 제시된 것입니다. 마치 소방 호스에서 물을 마시는 것과 같습니다.

인터넷 기술에 관한 미국 작가인 Clay Shirky는 다음과 같이 말합니다.

“정보 과잉이 아닙니다. 필터 오류입니다.”

Wikipedia는 다음과 같이 설명합니다. 이러한 관점에서 정보 과부하는 '조직 부족'으로 더 잘 볼 수 있습니다. 즉, 그들은 문제가 정보의 양이 아니라 그것이 우리에게 제시되는 원시적이거나 편향된 형태로 그것을 잘 사용하는 방법을 우리가 분별할 수 없다는 사실이라고 제안합니다.”
나 자신, 나는 단순히 데이터 및 정보 . 데이터 즉, 가장 간단한 형식의 원시 데이터입니다. . 정보 동안 데이터를 실행 가능한 것으로 추출합니까? .

산업계에서 이는 일반적으로 트렌드로 표현됩니다. . 추세 데이터는 단순히 시간 경과에 따른 데이터 포인트를 나타내는 연속 선입니다. 우리 대부분은 위나 아래로 기울어진 빨간색 선이 그려진 이젤 앞에 서서 프레젠테이션을 하는 사람의 이미지를 본 적이 있을 것입니다. 추세선을 간단하게 표현한 것입니다.

그러나 시계열 데이터를 분석할 때 추세 차트는 갑작스러운 변화를 감지하고 발생 시기를 정확히 파악하는 데 매우 유용합니다. 이를 통해 데이터를 분석해야 하는 사용자는 보다 심층적인 분석을 위해 시간 범위에 신속하게 집중할 수 있습니다. 이 때문에 추세는 모든 산업 데이터 수집 도구 키트의 기본 보기입니다.
하지만 데이터가 무엇인지에 대한 질문은 어떻습니까? 모으다? 이것은 진정으로 로드된 질문입니다. 고객과 함께 새로운 데이터 수집 프로젝트에 들어갈 때마다 우리는 "어떤 데이터를 수집하고 싶습니까?"라는 질문을 합니다. 변함없이 대답은 "모든 것"입니다. 이것은 여러 측면에서 어려운 일입니다. 이는 일반적으로 최종 사용자가 프로세스가 얼마나 잘 실행되고 있는지를 결정하는 데 가장 유용한 데이터가 무엇인지 잘 모른다는 표시입니다. 이 요청을 무효화하기 전에 프로세스에 영향을 줄 수 있는 일반적으로 보이지 않는 많은 요소가 있다는 점도 고려해야 합니다. 이것은 "모든 것"을 수집함으로써 관련된 사람들에게 정말 평범하지 않은 일이 발생했을 때 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있는 기회를 제공합니다. 이것은 또한 사용자가 올바른 결정을 내리기 위해 필요에 따라 정보를 정렬하고 볼 수 있도록 데이터의 정말 좋은 "필터"가 있어야 함을 의미합니다.
"딥 데이터"로 들어가기로 결정하기 전에 잠수” 접근 방식을 사용하려면 또 다른 요소인 비용도 고려해야 합니다. 수천 개의 소스에서 수집하는 데이터 수집 시스템을 구축할 계획이라면 그러한 대규모 시스템이 비용이 더 많이 든다는 사실을 깨달으십시오. 한 가지 접근 방식은 추가 100개의 데이터 소스와 같이 약간의 오버헤드가 있는 "높은 가치" 데이터 포인트를 수집할 수 있을 만큼 충분히 큰 시스템을 구축하는 것입니다. 그런 다음 수행할 수 있는 작업은 이러한 오버헤드 소스(소프트웨어 분야에서 "태그"라고 함)를 필요에 따라 용도 변경하여 새로운 사양을 시도하거나 특정 시스템에서 반복적인 문제가 발생하는 경우 다양한 포인트를 수집할 수 있다는 것입니다. 장비 조각. 이렇게 하면 프로젝트의 전체 비용을 낮추는 데 도움이 될 수 있지만 필요할 때 더 심층적인 분석을 수행할 수 있는 유연성을 제공합니다.
자동 데이터 수집에 대한 이 시리즈를 즐기셨기를 바랍니다. 질문이 있거나 데이터 수집에 대해 대화를 나누고 싶다면 800-844-8405로 전화해 주십시오.