카테고리 > e-Biz 이야기

빅쿼리는 확장성이 뛰어나고 가격 대비 성능이 좋은 기업용 서버리스 데이터 웨어하우스 입니다. 객체 스토리지(메타데이터와 고유의 식별자를 통해 객체로 저장), 스프레드시트의 데이터, 관리형 열 형식 스토리지(분석 앱에서 데이터 열을 빠르게 검색하는데 최적화) 를 통해 논리적 데이터 웨어하우스를 생성하여 모든 배치와 연속적으로 생성되는 스트리밍 데이터를 분석합니다. 빅쿼리 공식 페이지에서 장점이나 기능, 그리고 사용 사례 등 궁금해할 수

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  안녕하세요. 비즈스프링입니다. 최근에 가장 이슈가 있는 IT마케팅 트랜드를 뽑자면 실시간, 개인화, 추천서비스가 아닌가 싶습니다. 지금 이 시간에도 온라인 상에는 무수히 많은 콘텐츠가 쏟아져 나오고 있습니다. 그만큼 콘텐츠의 종류도 다양하고 내 콘텐츠가 많은 사람들에게 도달해야 하며, 어떻게 하면 내 콘텐츠에 관심을 가질까, 온라인 상에서 상품을 판매하기 위해 광고 채널 콘텐츠 등 전략을 어떻게 세워야 할까?

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이번에는 많은 분야에 도입 중인 챗봇에 대해 간단히 다뤄 봤습니다. 챗봇은 고객과 대화를 하는 최접점인 마케팅 채널로써 큰 의미가 있습니다.^^

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디지털 광고시장의 변화에 따라 광고의 분석방법도 다양해지고 있습니다. 그 중 어트리뷰션을 통한 광고 성과 측정 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 디지털 광고시장의 변화 그리고 어트리뷰션을 통한 광고 성과 측정 from 비즈스프링 BizSpring

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2017년 4분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다.        [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히,

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  ‘평균’의 값에는 우리가 알고 있는 평균 이외에도 다양항 종류의 값이 존재합니다.   데이터를 분석할 때, 우리가 알고 있는 ‘평균’으로 계산한 데이터를 많이 사용하지만 실행에 옮길 때 올바르지 않는 평균 데이터를 사용함으로써 잘못된 선택을 하게 되는 경우가 발생됩니다. 그래서 평균 데이터를 활용할 때는 각 평균에 대한 데이터의 의미를 알아야 하고, 활용하기 전 활용하고자 하는 목적이

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이른바 데이터 홍수의 시대라고 한다. 데이터를 수집하는 것만큼이나 그 속에 숨겨진 핵심을 발견하고 사용하는 것이 더 중요한 세상이 온 것이다. 활용하지 않는 데이터는 꼭꼭 숨겨놓은 금두꺼비보다 쓸모가 없다. 꼭꼭 숨겨두었던 데이터를 꺼내어 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 고민해보자.     활용과 함께 한 데이터의 진화 1990년대 초, 최초의 상용 웹로그분석이 출시되면서 <디지털 분석의 역사>는 시작된다.

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2017년 3분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다.        [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히,

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여러분은 데이터 중 유입 검색어에 대해서 생각해 보셨나요?  유입 검색어는 데이터 분석 중 고객이 웹사이트에 접속하는 목적을 가장 빠르게 확인할 수 있는 데이터 입니다. 이번 내용은 유입 검색어를 통해 고객이 웹사이트에 어떤 목적을 가지고 접속하고 있는지를 파악해 보도록 하겠습니다. 먼저 유입 검색어 데이터는 다음과 같습니다. [그림 1] 유입 검색어 데이터 예시 [그림 2] 유입 검색어

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