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10λŒ€ 졜고 νŠΈλ Œλ“œ 뢄석 μ†Œν”„νŠΈμ›¨μ–΄ AI 도ꡬ(2026λ…„ XNUMXμ›”)

베슀트

10λŒ€ 졜고 νŠΈλ Œλ“œ 뢄석 μ†Œν”„νŠΈμ›¨μ–΄ AI 도ꡬ(2026λ…„ XNUMXμ›”)

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Unite.AIλŠ” μ—„κ²©ν•œ νŽΈμ§‘ 기쀀을 μ€€μˆ˜ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ΅œμ„ μ„ λ‹€ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. κ·€ν•˜κ°€ 당사가 λ¦¬λ·°ν•œ μ œν’ˆμ— λŒ€ν•œ 링크λ₯Ό ν΄λ¦­ν•˜λ©΄ λ‹Ήμ‚¬λŠ” 보상을 받을 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 우리의 계열사 곡개.

μ˜€λŠ˜λ‚ μ²˜λŸΌ λΉ λ₯΄κ²Œ λ³€ν™”ν•˜λŠ” λ””μ§€ν„Έ μ„Έμƒμ—μ„œ 경쟁λ ₯을 μœ μ§€ν•˜λ €λŠ” μ‚¬λžŒμ΄λΌλ©΄ λˆ„κ΅¬λ‚˜ μƒˆλ‘œμš΄ νŠΈλ Œλ“œλ₯Ό νŒŒμ•…ν•˜λŠ” 것이 ν•„μˆ˜μ μž…λ‹ˆλ‹€. λ°”λ‘œ 이 μ§€μ μ—μ„œ κ³ κΈ‰ νŠΈλ Œλ“œ 뢄석 도ꡬ가 μ€‘μš”ν•œ 역할을 ν•©λ‹ˆλ‹€. 기술, 금육, μ†ŒλΉ„μž 행동 λ“±μ˜ λ³€ν™”λ₯Ό μ΄ν•΄ν•˜κ³  ν™œμš©ν•˜κ³ μž ν•˜λŠ” κΈ°μ—…, λ§ˆμΌ€ν„°, μ½˜ν…μΈ  μ œμž‘μž, μ „λž΅κ°€μ—κ²Œ μ΄λŸ¬ν•œ λ„κ΅¬λŠ” 맀우 μ€‘μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ λ„κ΅¬λŠ” λ°©λŒ€ν•œ 데이터 μ„ΈνŠΈλ₯Ό λΆ„μ„ν•˜μ—¬ μƒˆλ‘œμš΄ νŒ¨ν„΄κ³Ό 주제λ₯Ό κ°•μ‘°ν•˜κ³ , μ‚¬μš©μžκ°€ νŠΈλ Œλ“œκ°€ μ£Όλ₯˜λ‘œ 자리 작기 전에 νŠΈλ Œλ“œλ₯Ό νŒŒμ•…ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ§€μ›ν•©λ‹ˆλ‹€.

이 κ°œμš”μ—μ„œλŠ” 졜고의 νŠΈλ Œλ“œ 뢄석 도ꡬλ₯Ό μ‚΄νŽ΄λ³΄κ³  ν•΄λ‹Ή λ„κ΅¬μ˜ μ£Όμš” κΈ°λŠ₯을 κ°•μ‘°ν•˜λ©° 이λ₯Ό ν™œμš©ν•˜μ—¬ 정보에 μž…κ°ν•œ 결정을 내리고 μ½˜ν…μΈ  μ „λž΅μ„ κ°œμ„ ν•˜κ±°λ‚˜ μ œν’ˆμ„ ν˜μ‹ ν•˜λŠ” 방법을 μ„€λͺ…ν•©λ‹ˆλ‹€. 예츑 λΆ„μ„μ—μ„œ μ‹€μ‹œκ°„ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§μ— 이λ₯΄κΈ°κΉŒμ§€ 각 λ„κ΅¬λŠ” κ³ μœ ν•œ 톡찰λ ₯을 μ œκ³΅ν•˜μ—¬ μ „λ¬Έκ°€κ°€ 업계 λ‚΄μ—μ„œ μ§„ν™”ν•˜λŠ” 관심과 λŒ€ν™”λ₯Ό ν™œμš©ν•  수 μžˆλ„λ‘ ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ 도ꡬλ₯Ό 효과적으둜 ν™œμš©ν•˜λ©΄ μƒλ‹Ήν•œ 경쟁 μš°μœ„λ₯Ό ν™•λ³΄ν•˜κ³  λŠμž„μ—†μ΄ λ³€ν™”ν•˜λŠ” μ‹œμž₯ ν™˜κ²½μ—μ„œ κ΄€λ ¨μ„±κ³Ό μΆ”μ§„λ ₯을 확보할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

1. Exploding Topics

Exploding TopicsλŠ” λ‹€μ–‘ν•œ 뢀문에 걸쳐 초기 νŠΈλ Œλ“œλ₯Ό νŒŒμ•…ν•˜λŠ” 데 νŠΉν™”λœ 졜고의 νŠΈλ Œλ“œ 뢄석 ν”Œλž«νΌμœΌλ‘œ λΆ€μƒν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 λ„κ΅¬λŠ” 일반적으둜 12~24κ°œμ›” 내에 μƒλ‹Ήν•œ 관심을 끌기 μ§μ „μ˜ μΆ”μ„Έλ₯Ό μ‹λ³„ν•˜λŠ” 데 λŠ₯μˆ™ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 λ””μžμΈμ€ 특히 아직 μ£Όλ₯˜μ— λ„λ‹¬ν•˜μ§€ μ•Šμ€ μœ λ§ν•œ νŠΈλ Œλ“œλ₯Ό νƒμ§€ν•˜λŠ” 것을 λͺ©ν‘œλ‘œ ν•˜λ©° νŠΈλ Œλ“œ μ˜ˆμΈ‘μ— μ „λž΅μ  이점을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 ν”Œλž«νΌμ€ λ°©λŒ€ν•œ λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€λ₯Ό ν˜ΈμŠ€νŒ…ν•˜κ³  λ‹€μ–‘ν•œ 도ꡬλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λ―€λ‘œ μΆ”μ„Έ 쑰사 및 예츑 뢄석을 μœ„ν•œ μœ μš©ν•œ λ¦¬μ†ŒμŠ€μž…λ‹ˆλ‹€.

Exploding TopicsλŠ” AI 기반 데이터 집계와 μ „λ¬Έκ°€μ˜ 인간 뢄석을 ν˜Όν•©ν•˜μ—¬ μš΄μ˜λ˜λ―€λ‘œ μΆ”μ„Έ 예츑의 μ •ν™•μ„±κ³Ό 깊이λ₯Ό λͺ¨λ‘ 보μž₯ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 ν”Œλž«νΌμ€ μ†Œμ…œ λ―Έλ””μ–΄, 검색 μ—”μ§„, λ‰΄μŠ€ μ‚¬μ΄νŠΈ λ“± μˆ˜λ§Žμ€ 온라인 μ†ŒμŠ€λ₯Ό 샅샅이 λ’€μ Έ 데이터λ₯Ό μˆ˜μ§‘ν•©λ‹ˆλ‹€. 그런 λ‹€μŒ κ³ κΈ‰ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜κ³Ό μžμ—°μ–΄ 처리 κΈ°μˆ μ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μƒˆλ‘œμš΄ μΆ”μ„Έλ₯Ό μ‹λ³„ν•˜κ³  μ˜ˆμΈ‘ν•©λ‹ˆλ‹€. μ‚¬μš©μž μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€λŠ” μ‚¬μš©ν•˜κΈ° 쉽도둝 μ„€κ³„λ˜μ–΄ μ‚¬μš©μžκ°€ μ‰½κ²Œ μΆ”μ„Έλ₯Ό νƒμƒ‰ν•˜κ³  좔적할 수 μžˆλ„λ‘ ν•˜λ©° μΆ”μ„Έ 뢄석 및 μ˜ˆμΈ‘μ— μžˆμ–΄ μ›ν™œν•œ κ²½ν—˜μ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

폭발적인 주제의 μ£Όμš” νŠΉμ§•:

  • 동ν–₯ λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€: νšŒμ‚¬, μ œν’ˆ, 업계 ν‚€μ›Œλ“œλ₯Ό ν¬κ΄„ν•˜λŠ” 70,000개 μ΄μƒμ˜ 인기 주제λ₯Ό 담은 ν’λΆ€ν•œ μ €μž₯μ†Œμž…λ‹ˆλ‹€.
  • νŠΈλ Œλ“œ 검색: νŠΉμ • 관심 동ν–₯에 λŒ€ν•œ νƒ€κ²Ÿ 검색을 ν™œμ„±ν™”ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • 메타 νŠΈλ Œλ“œ: 보닀 κ΄‘λ²”μœ„ν•œ μ‹œμž₯ μ£Όμ œμ™€ κ΄€λ ¨ λΈŒλžœλ“œ, μ œν’ˆ 및 μš©μ–΄λ₯Ό μ‹λ³„ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • μ£Όκ°„ λ³΄κ³ μ„œ: κ°€μž₯ μ£Όλͺ©ν• λ§Œν•œ μƒˆλ‘œμš΄ νŠΈλ Œλ“œμ— λŒ€ν•œ μžμ„Έν•œ 뢄석이 μ •κΈ°μ μœΌλ‘œ μ œκ³΅λ©λ‹ˆλ‹€.
  • 인기 μ œν’ˆ λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€: νŠΈλž˜ν”½ 동ν–₯, 수읡 μΆ”μ •, 경쟁 뢄석 λ“± μ œν’ˆ 동ν–₯에 λŒ€ν•œ 톡찰λ ₯을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

Exploding TopicsλŠ” μ „λž΅μ  λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ 결정을 μ•ˆλ‚΄ν•˜λŠ” μƒˆλ‘œμš΄ νŠΈλ Œλ“œμ™€ μ‹€ν–‰ κ°€λŠ₯ν•œ 톡찰λ ₯에 λŒ€ν•œ μ‘°κΈ° μ•‘μ„ΈμŠ€λ₯Ό μ œκ³΅ν•˜μ—¬ ν•΄λ‹Ή λΆ„μ•Όμ—μ„œ μ•žμ„œ λ‚˜κ°€κΈ°λ₯Ό μ›ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒλ“€μ„ μœ„ν•œ κ°•λ ₯ν•œ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€. μ΄λŠ” μƒλ‹Ήν•œ μ„±μž₯ 잠재λ ₯을 μ§€λ‹Œ μˆ¨κ²¨μ§„ νŠΈλ Œλ“œλ₯Ό λ°œκ²¬ν•˜λŠ” 데 쀑점을 두어 λ‹€μ–‘ν•œ μ‚°μ—… μ „λ°˜μ— 걸쳐 정보에 μž…κ°ν•œ μ˜μ‚¬ 결정을 μœ„ν•œ κ·€μ€‘ν•œ μžμ‚°μ΄ λœλ‹€λŠ” μ μ—μ„œ 두각을 λ‚˜νƒ€λƒ…λ‹ˆλ‹€.

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2. Trends Critical

νŠΈλ Œλ“œ μ€‘μš”: AI μ½˜ν…μΈ  생성, νŒŒνŠΈλ„ˆμ‹­ 등을 κ°–μΆ˜ 2024λ…„μ˜ μƒˆλ‘œμš΄ μ„±μž₯ ν•΄ν‚Ή 도ꡬ

Trends Critical은 ν‹ˆμƒˆ νŠΈλ Œλ“œλ₯Ό λ°œκ²¬ν•˜κ³  ν™œμš©ν•˜λŠ” 방식에 혁λͺ…을 μΌμœΌν‚€λŠ” 역동적이고 ν˜μ‹ μ μΈ νŠΈλ Œλ“œ 뢄석 ν”Œλž«νΌμž…λ‹ˆλ‹€. νŠΈλ Œλ“œ 연ꡬ ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€λ₯Ό κ°„μ†Œν™”ν•˜κ³  AIλ₯Ό ν™œμš©ν•˜μ—¬ νŠΈλ Œλ“œκ°€ μ£Όλ₯˜ 인식에 λ„λ‹¬ν•˜κΈ° 전에 νŠΈλ Œλ“œμ— λŒ€ν•œ 쑰치λ₯Ό κ°œμΈν™”ν•˜λ„λ‘ μ„€κ³„λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 λ„κ΅¬λŠ” 90초 이내에 μ‹ μ†ν•œ μΆ”μ„Έ 뢄석이 κ°€λŠ₯ν•˜κ³  50개 μ΄μƒμ˜ μ–Έμ–΄λ₯Ό μ§€μ›ν•œλ‹€λŠ” μ μ—μ„œ μ°¨λ³„ν™”λ©λ‹ˆλ‹€. 40개 μ΄μƒμ˜ AI ν…œν”Œλ¦Ώκ³Ό λ¬Έμ„œ 생성기 μ œν’ˆκ΅°μ„ κ°–μΆ˜ Trends Critical은 λ‹€μ–‘ν•œ μ‚°μ—… μ „λ°˜μ˜ μ΅œμ‹  νŠΈλ Œλ“œλ₯Ό μ‹λ³„ν•˜κ³  그에 따라 쑰치λ₯Ό μ·¨ν•  수 μžˆλŠ” 포괄적인 μ†”λ£¨μ…˜μ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

νŠΈλ Œλ“œ ν¬λ¦¬ν‹°μ»¬μ˜ 핡심은 μ°Έμ‹ μ„±, 진폭, 속도와 같은 μš”μ†Œλ₯Ό κ³ λ €ν•˜λŠ” 독창적인 νŠΈλ Œλ“œ λΆ„λ₯˜ λ°©μ‹μž…λ‹ˆλ‹€. νŠΈλ Œλ“œλŠ” '탄생기'(μ‹ κ·œ νŠΈλ Œλ“œ), 'λ– μ˜€λ₯΄λŠ” νŠΈλ Œλ“œ'(지역적 인기 μƒμŠΉ), '인기'(높은 인기), 'μ£Όλ₯˜'(널리 λ°›μ•„λ“€μ—¬μ§€κ³  채택됨), '쇠퇴기'(인기 κ°μ†Œ) λ“±μ˜ μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬λ‘œ λΆ„λ₯˜λ©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬ λΆ„λ₯˜λŠ” μ‚¬μš©μžκ°€ 각 νŠΈλ Œλ“œμ˜ 라이프사이클 단계λ₯Ό μ΄ν•΄ν•˜λŠ” 데 도움을 μ€λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, ν”Œλž«νΌμ€ μ‚¬μš©μž μ°Έμ—¬λ₯Ό μœ λ„ν•˜μ—¬ νŠΈλ Œλ“œ λ°œκ²¬μ— κΈ°μ—¬ν•œ μ‚¬λžŒλ“€μ—κ²Œ 보상과 νŠΉλ³„ν•œ λ„€νŠΈμ›Œν‚Ή 기회λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ ν¬λΌμš°λ“œμ†Œμ‹±μ€ λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€λ₯Ό ν’λΆ€ν•˜κ²Œ ν•˜κ³  λ”μš± λ‹€μ–‘ν•˜κ³  μ§„μ •μ„± μžˆλŠ” νŠΈλ Œλ“œ ν™˜κ²½μ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

Trends Critical의 μ£Όμš” νŠΉμ§•:

  • AI 기반 μΆ”μ„Έ 뢄석: 첨단 AI κΈ°μˆ μ„ ν™œμš©ν•œ λΉ λ₯΄κ³  κ°œμΈν™”λœ νŠΈλ Œλ“œ μΈμ‚¬μ΄νŠΈ.
  • λ‹€κ΅­μ–΄ 지원: 50개 μ΄μƒμ˜ μ–Έμ–΄λ₯Ό μ§€μ›ν•˜μ—¬ κΈ€λ‘œλ²Œ μ‚¬μš©μ„±μ„ λ†’μ˜€μŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • λ‹€μ–‘ν•œ AI ν…œν”Œλ¦Ώ: λ‹€μ–‘ν•œ μ• ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜μ„ μœ„ν•œ 40개 μ΄μƒμ˜ AI ν…œν”Œλ¦Ώμ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • λ¬Έμ„œ 생성기: νŠΈλ Œλ“œ κ΄€λ ¨ λ¬Έμ„œλ₯Ό 효율적으둜 μž‘μ„±ν•˜λŠ” 데 도움이 λ©λ‹ˆλ‹€.
  • μΆ”μ„Έ λΆ„λ₯˜: 더 λ‚˜μ€ 이해와 μ „λž΅ κ°œλ°œμ„ μœ„ν•΄ μΆ”μ„Έλ₯Ό λšœλ ·ν•œ λ‹¨κ³„λ‘œ λΆ„λ₯˜ν•©λ‹ˆλ‹€.

νŠΈλ Œλ“œ 크리티컬(Trends Critical)은 각 λΆ„μ•Όμ˜ μ΅œμ‹  νŠΈλ Œλ“œλ₯Ό ν™œμš©ν•˜κ³ μž ν•˜λŠ” κΈ°μ—…, μŠ€νƒ€νŠΈμ—…, 그리고 κ°œμΈμ—κ²Œ 이상적인 ν”Œλž«νΌμž…λ‹ˆλ‹€. AI 기반 뢄석, μ‚¬μš©μž μ°Έμ—¬, 그리고 포괄적인 νŠΈλ Œλ“œ λΆ„λ₯˜λ₯Ό λ…μ°½μ μœΌλ‘œ κ²°ν•©ν•˜μ—¬ μ˜€λŠ˜λ‚  κΈ‰λ³€ν•˜λŠ” νŠΈλ Œλ“œ 쀑심 μ‹œμž₯μ—μ„œ μ•žμ„œ λ‚˜κ°€λŠ” 데 맀우 μœ μš©ν•œ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€.

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3. λΈŒλžœλ“œ μ›ŒμΉ˜

Brandwatch Consumer IntelligenceλŠ” μ†ŒλΉ„μž 쑰사 λΆ„μ•Όμ—μ„œ 두각을 λ‚˜νƒ€λ‚΄λ©° μ†ŒλΉ„μž 톡찰λ ₯에 λŒ€ν•œ 심측적인 탐색을 μ œκ³΅ν•˜λŠ” AI 기반 μ†”λ£¨μ…˜μ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 ν”Œλž«νΌμ€ 100λ…„κΉŒμ§€ 거슬러 μ˜¬λΌκ°€λŠ” 1.4μ–΅ κ°œκ°€ λ„˜λŠ” 온라인 μ†ŒμŠ€μ™€ 2008μ‘° 500μ²œμ–΅ κ°œκ°€ λ„˜λŠ” μ†Œμ…œ λ―Έλ””μ–΄ κ²Œμ‹œλ¬Όμ„ ν¬ν•¨ν•˜λŠ” 인상적인 데이터 μ„ΈνŠΈλ₯Ό μžλž‘ν•©λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό 톡해 κ΅¬λ…μžλŠ” 맀일 μ΅œλŒ€ XNUMX개의 μƒˆ κ²Œμ‹œλ¬Όμ— μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ μ•‘μ„ΈμŠ€ν•˜μ—¬ μ†ŒλΉ„μž 토둠을 λ”°λΌκ°ˆ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. . BrandwatchλŠ” 포괄적인 데이터 λ²”μœ„μ™€ 역사적 κΉŠμ΄κ°€ λ›°μ–΄λ‚˜ μ†ŒλΉ„μž 동ν–₯κ³Ό μ •μ„œλ₯Ό μ΄ν•΄ν•˜λŠ” 데 κ·€μ€‘ν•œ λ¦¬μ†ŒμŠ€μž…λ‹ˆλ‹€.

이 ν”Œλž«νΌμ˜ κ°•λ ₯ν•œ κΈ°λŠ₯은 ν‚€μ›Œλ“œ κ²€μƒ‰κΉŒμ§€ ν™•μž₯λ˜μ–΄ μ‚¬μš©μžκ°€ λΈŒλžœλ“œ, κ²½μŸμ‚¬ λ˜λŠ” κ΄€λ ¨ μ£Όμ œμ— λŒ€ν•œ 여둠을 νŒŒμ•…ν•  수 μžˆλ„λ‘ ν•©λ‹ˆλ‹€. μ‚¬μš©μžλŠ” κ°μ •μ΄λ‚˜ 인ꡬ 톡계 λ“± λ‹€μ–‘ν•œ 범주에 따라 데이터λ₯Ό μ„ΈλΆ„ν™”ν•˜κ±°λ‚˜, λ”μš± μ„ΈλΆ„ν™”λœ 뢄석을 μœ„ν•΄ 맞좀 λ²”μ£Όλ₯Ό 생성할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. BrandwatchλŠ” ν…μŠ€νŠΈ 및 이미지 뢄석에 κ³ κΈ‰ AIλ₯Ό ν™œμš©ν•˜μ—¬ μ£Όμš” νŠΈλ Œλ“œμ™€ κ·Έ 이면의 동인을 νŒŒμ•…ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 κΈ°λŠ₯은 λΈŒλžœλ“œμ— λŒ€ν•œ 긍정적 λ˜λŠ” 뢀정적 λŒ€ν™”μ— 영ν–₯을 λ―ΈμΉ˜λŠ” μš”μΈμ„ νŒŒμ•…ν•˜κ³ μž ν•˜λŠ” κΈ°μ—…μ—κ²Œ 맀우 μ€‘μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, ν”Œλž«νΌμ˜ 보고 κΈ°λŠ₯은 50개 μ΄μƒμ˜ 데이터 μ‹œκ°ν™”λ₯Ό μ œκ³΅ν•˜λ©°, Vizia μ• λ“œμ˜¨μ„ 톡해 λ‚΄λΆ€μ μœΌλ‘œ λ˜λŠ” 고객과 κ³΅μœ ν•  수 μžˆμ–΄ μ „λž΅μ  캠페인 κ³„νšμ— 도움을 μ€λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, BrandwatchλŠ” λ‹€μ–‘ν•œ μ›Ήμ‚¬μ΄νŠΈμ˜ 고객 리뷰λ₯Ό μ§‘κ³„ν•˜λŠ” 리뷰 κΈ°λŠ₯을 톡해 μ œν’ˆ 개발 및 λ§ˆμΌ€νŒ… μ „λž΅μ„ μ§€μ›ν•©λ‹ˆλ‹€.

Brandwatch μ†ŒλΉ„μž μΈν…”λ¦¬μ „μŠ€μ˜ μ£Όμš” νŠΉμ§•:

  • κ΄‘λ²”μœ„ν•œ 데이터 μ €μž₯μ†Œ: 1.4μ‘° 100μ²œμ–΅ 개 μ΄μƒμ˜ μ†Œμ…œ λ―Έλ””μ–΄ κ²Œμ‹œλ¬Όκ³Ό XNUMXμ–΅ 개 μ΄μƒμ˜ 온라인 μ†ŒμŠ€μ— μ•‘μ„ΈμŠ€ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • μ‹€μ‹œκ°„ 데이터 μ•‘μ„ΈμŠ€: 맀일 μ•½ 500개의 μƒˆ κ²Œμ‹œλ¬Όμ„ μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ μΆ”μ ν•˜λŠ” κΈ°λŠ₯.
  • κ³ κΈ‰ AI 뢄석: 의미 μžˆλŠ” 톡찰λ ₯을 μΆ”μΆœν•˜κΈ° μœ„ν•œ AI 기반 ν…μŠ€νŠΈ 및 이미지 뢄석.
  • λ§žμΆ€ν˜• 데이터 λΆ„ν• : μ •μ„œ, 인ꡬ톡계 및 μ‚¬μš©μž μ •μ˜ μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬λ³„λ‘œ μ„ΈλΆ„ν™”λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • 톡찰λ ₯ μžˆλŠ” 보고: 포괄적인 보고λ₯Ό μœ„ν•œ 50개 μ΄μƒμ˜ 데이터 μ‹œκ°ν™” μ˜΅μ…˜.

Brandwatch Consumer IntelligenceλŠ” μ†ŒλΉ„μžμ— λŒ€ν•œ 더 κΉŠμ€ 이해λ₯Ό μ–»μœΌλ €λŠ” 기업에 ν•„μˆ˜μ μΈ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€. κ³Όκ±° λ°μ΄ν„°μ˜ κΉŠμ΄μ™€ μ΅œμ²¨λ‹¨ AI 뢄석을 κ²°ν•©ν•˜μ—¬ μ†ŒλΉ„μž μ •μ„œμ™€ 행동에 λŒ€ν•œ 포괄적인 μ‹œκ°μ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

λΈŒλžœλ“œμ›ŒμΉ˜ λ°©λ¬Έν•˜κΈ° β†’

4. 토크 μ›Œμ»€

TalkwalkerλŠ” 온라인 λŒ€ν™”, μ†ŒλΉ„μž ν”Όλ“œλ°±, 업계 동ν–₯을 λ°”νƒ•μœΌλ‘œ 기업에 심측적인 μΈμ‚¬μ΄νŠΈλ₯Ό μ œκ³΅ν•˜λ„λ‘ μ„€κ³„λœ 졜고의 μ†Œμ…œ λ―Έλ””μ–΄ 뢄석 ν”Œλž«νΌμž…λ‹ˆλ‹€. Talkwalker의 핡심 μ ‘κ·Ό 방식은 μ†ŒλΉ„μžμ˜ μ§„μ •ν•œ λͺ©μ†Œλ¦¬λ₯Ό ν™œμš©ν•˜μ—¬ 기업이 μ‹œμ˜μ μ ˆν•˜κ³  μ†ŒλΉ„μž 쀑심적인 μ˜μ‚¬ 결정을 내릴 수 μžˆλ„λ‘ μ§€μ›ν•˜λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 이 ν”Œλž«νΌμ€ λ‹€μ–‘ν•œ μ†Œμ…œ 및 λ””μ§€ν„Έ μ±„λ„μ—μ„œ λ°œμƒν•˜λŠ” 수백만 건의 λŒ€ν™”λ₯Ό ν¬κ΄„μ μœΌλ‘œ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ν•˜κ³  λΆ„μ„ν•˜μ—¬ κΈ°μ—…μ˜ 맀좜 μ¦λŒ€, μŠ€λ§ˆνŠΈν•œ ν˜μ‹  μΆ”μ§„, λΈŒλžœλ“œ λ³΄ν˜Έμ— κΈ°μ—¬ν•˜λŠ” 것이 νŠΉμ§•μž…λ‹ˆλ‹€.

Talkwalker의 μ£Όμš” κΈ°λŠ₯:

  • μ‚¬νšŒ μ§€λŠ₯: μ†Œμ…œ λ―Έλ””μ–΄, λΈ”λ‘œκ·Έ, μ±„νŒ… ν”Œλž«νΌ μ „λ°˜μ— 걸친 μˆ˜μ‹­μ–΅ 건의 λŒ€ν™”λ₯Ό λΆ„μ„ν•˜μ—¬ λΈŒλžœλ“œ 인지도λ₯Ό νŒŒμ•…ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • 고객 μΈν…”λ¦¬μ „μŠ€: 고객 행동과 감정을 μ΄ν•΄ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 리뷰 및 독점 λ°μ΄ν„°λ‘œλΆ€ν„° 톡찰λ ₯을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • μ‹œμž₯ 정보: 기업이 경쟁λ ₯을 μœ μ§€ν•˜λŠ” 데 ν•„μš”ν•œ μ€‘μš”ν•œ μ‚°μ—… 동ν–₯을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • κ³ κΈ‰ 감정 뢄석: κ΅­κ°€, μ–Έμ–΄, λ―Έλ””μ–΄ μœ ν˜•λ³„ μ„ΈλΆ€ 결과와 ν•¨κ»˜ λ‹€κ΅­μ–΄ 감성 뢄석을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • 영ν–₯λ ₯ μžˆλŠ” μ‚¬λžŒ 좔적: 영ν–₯λ ₯ μžˆλŠ” μ‚¬λžŒλ“€μ΄ μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 도달 λ²”μœ„, μ°Έμ—¬μœ¨, 감정, ν•΄μ‹œνƒœκ·Έλ₯Ό κΈ°μ€€μœΌλ‘œ κ²°κ³Όλ₯Ό ν•„ν„°λ§ν•©λ‹ˆλ‹€.

TalkwalkerλŠ” μ‚¬μš©μž μ •μ˜ μ˜΅μ…˜, μ •μ„œ λΆ„μ„μ˜ μ •ν™•μ„±, μ‚¬μš©μž μΉœν™”μ μΈ μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€ 및 포괄적인 보고둜 ν˜Έν‰μ„ λ°›κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ΄ˆκΈ°μ—λŠ” 직관성에 어렀움이 있고 데이터 λ§ˆμ΄λ‹μ— 일뢀 μ œν•œμ΄ μžˆμ„ 수 μžˆμ§€λ§Œ μ†Œμ…œ λ―Έλ””μ–΄ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ 및 λΆ„μ„μ—μ„œ ν”Œλž«νΌμ˜ μ „λ°˜μ μΈ νš¨μœ¨μ„±μ€ 잘 μ•Œλ €μ Έ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ΄λŠ” 온라인 μž…μ§€λ₯Ό κ°•ν™”ν•˜κ³  μ‹€μ‹œκ°„ 데이터 기반 μ†ŒλΉ„μž 및 μ‹œμž₯ 톡찰λ ₯을 기반으둜 정보에 μž…κ°ν•œ 결정을 λ‚΄λ¦¬λ €λŠ” 기업을 μœ„ν•œ κ·€μ€‘ν•œ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€.

ν† ν¬μ›Œμ»€ λ°©λ¬Έν•˜κΈ° β†’

5. Microsoft Power BI

Microsoft Power BIλŠ” Excelκ³Ό 같은 μΉœμˆ™ν•œ Microsoft 도ꡬ와 μ‹œλ„ˆμ§€ 효과λ₯Ό λ°œνœ˜ν•˜μ—¬ 데이터 μ—°κ²° 및 뢄석 κΈ°λŠ₯을 ν–₯μƒμ‹œν‚€λ„λ‘ μ„€κ³„λœ μ΅œμ²¨λ‹¨ 뢄석 ν”Œλž«νΌμž…λ‹ˆλ‹€. CRM μ‹œμŠ€ν…œκ³Ό Google Analytics, SAP, Salesforce, Twilio 및 Marketo와 같은 타사 μ„œλΉ„μŠ€λ₯Ό ν¬ν•¨ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ μ†ŒμŠ€μ˜ 데이터λ₯Ό ν†΅ν•©ν•˜λŠ” 데 νƒμ›”ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ 톡합을 톡해 λ‹€μ–‘ν•œ κ°λ„μ—μ„œ 데이터λ₯Ό ν¬κ΄„μ μœΌλ‘œ λ³Ό 수 μžˆμœΌλ―€λ‘œ λ°μ΄ν„°μ—μ„œ μ‹€ν–‰ κ°€λŠ₯ν•œ 톡찰λ ₯을 μ–»μœΌλ €λŠ” κΈ°μ—…μ—κ²Œ κ·€μ€‘ν•œ 도ꡬ가 λ©λ‹ˆλ‹€. Power BIλŠ” 특히 좔세와 νŒ¨ν„΄μ„ μ‹λ³„ν•˜λŠ” 데 λŠ₯μˆ™ν•˜λ―€λ‘œ 데이터 기반 μ˜μ‚¬ 결정에 μ˜μ‘΄ν•˜λŠ” 기업을 μœ„ν•œ κ°•λ ₯ν•œ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€.

ν”Œλž«νΌμ€ λΉ λ₯Έ 톡찰λ ₯ μΊ”λ²„μŠ€μ—μ„œ μΆ”μ„Έλ₯Ό μ‹œκ°ν™”ν•˜λŠ” κΈ°λŠ₯을 잠금 ν•΄μ œν•˜λŠ” Pro λ˜λŠ” Premium λΌμ΄μ„ μŠ€λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 κΈ°λŠ₯은 32개 μ΄μƒμ˜ "μΈμ‚¬μ΄νŠΈ μΉ΄λ“œ"λ₯Ό ν‘œμ‹œν•˜λ©° 각 μΉ΄λ“œλŠ” κ°„κ²°ν•œ μ„€λͺ…κ³Ό ν•¨κ»˜ κ·Έλž˜ν”„ λ˜λŠ” 차트λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ μΈμ‚¬μ΄νŠΈλŠ” λ°μ΄ν„°μ„ΈνŠΈμ— 영ν–₯을 λ―ΈμΉ˜λŠ” μ£Όμš” μš”μΈ 식별, λ²”μ£Ό 이상값 발견, μ‹œκ³„μ—΄ 이상값 뢄석, 전체 μΆ”μ„Έ 인식, λ°μ΄ν„°μ˜ κ³„μ ˆμ„± 감지, κΎΈμ€€ν•œ 점유율 상관관계 κ°•μ‘°, μ€‘μš”ν•œ 데이터 상관관계 지적 λ“±μ˜ λ²”μœ„λ₯Ό κ°–μŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ Power BI REST APIλŠ” μ‹€μ‹œκ°„ μŠ€νŠΈλ¦¬λ°μ„ μ§€μ›ν•˜μ—¬ λŒ€μ‹œλ³΄λ“œκ°€ β€‹β€‹μ΅œμ‹  λ°μ΄ν„°λ‘œ μ§€μ†μ μœΌλ‘œ μ—…λ°μ΄νŠΈλ˜λ„λ‘ 보μž₯ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŠ” μ΅œμ‹  데이터 뢄석이 ν•„μš”ν•œ λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€μ— μ€‘μš”ν•œ κΈ°λŠ₯μž…λ‹ˆλ‹€.

Microsoft Power BI의 μ£Όμš” κΈ°λŠ₯:

  • 포괄적인 데이터 톡합: CRM μ‹œμŠ€ν…œ 및 타사 μ„œλΉ„μŠ€λ₯Ό ν¬ν•¨ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ 데이터 μ†ŒμŠ€μ™€ μ—°κ²°λ©λ‹ˆλ‹€.
  • μΆ”μ„Έ 식별: λ°μ΄ν„°μ˜ μΆ”μ„Έλ₯Ό νŒŒμ•…ν•˜κ³  λΆ„μ„ν•˜κΈ° μœ„ν•œ κ³ κΈ‰ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€.
  • λΉ λ₯Έ 톡찰λ ₯ μΊ”λ²„μŠ€: 데이터λ₯Ό μ‰½κ²Œ 해석할 수 μžˆλ„λ‘ κ·Έλž˜ν”„μ™€ μ°¨νŠΈκ°€ ν¬ν•¨λœ 32κ°€μ§€ μ΄μƒμ˜ 톡찰λ ₯ μΉ΄λ“œλ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • μ‹€μ‹œκ°„ 슀트리밍: Power BI REST APIλ₯Ό 톡해 λŒ€μ‹œλ³΄λ“œλ₯Ό μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ μ—…λ°μ΄νŠΈν•©λ‹ˆλ‹€.
  • κ΄‘λ²”μœ„ν•œ ν˜Έν™˜μ„±: λ‹€λ₯Έ Microsoft 도ꡬ, 특히 Excelκ³Ό μ›ν™œν•˜κ²Œ μž‘λ™ν•©λ‹ˆλ‹€.

Microsoft Power BIλŠ” λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ μ „λž΅μ„ μ•Œλ¦¬κΈ° μœ„ν•΄ 데이터에 μ˜μ‘΄ν•˜λŠ” λͺ¨λ“  쑰직에 ν•„μˆ˜μ μΈ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€. κ°•λ ₯ν•œ 뢄석 및 μ‹€μ‹œκ°„ μ—…λ°μ΄νŠΈμ™€ κ²°ν•©λœ μ„œλ‘œ λ‹€λ₯Έ 데이터 μ„ΈνŠΈλ₯Ό μ—°κ²°ν•˜λŠ” κΈ°λŠ₯은 λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ 동ν–₯을 ν¬κ΄„μ μœΌλ‘œ μ΄ν•΄ν•˜κ³  정보에 μž…κ°ν•œ μ˜μ‚¬ 결정을 λ‚΄λ¦¬λŠ” 데 μžˆμ–΄ 비ꡐ할 수 μ—†λŠ” λ¦¬μ†ŒμŠ€λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

Microsoft Power BI λ°©λ¬Έ β†’

6. Qlik μ„ΌμŠ€

Qlik SenseλŠ” μ‚¬μš©μžκ°€ λ³΅μž‘ν•œ 데이터 μ„ΈνŠΈλ₯Ό κ΄€λ¦¬ν•˜κ³ , μˆ¨κ²¨μ§„ 톡찰λ ₯을 μ°Ύμ•„λ‚΄κ³ , 정보에 μž…κ°ν•œ 데이터 기반 μ˜μ‚¬ 결정을 내릴 수 μžˆλ„λ‘ μ§€μ›ν•˜λŠ” 데 νƒμ›”ν•œ κ³ κΈ‰ 데이터 뢄석 ν”Œλž«νΌμž…λ‹ˆλ‹€. 이 ν”Œλž«νΌμ€ λŒ€μš©λŸ‰ 데이터λ₯Ό 효율적으둜 μ••μΆ•ν•˜κ³  μ‹ μ†ν•˜κ²Œ 뢄석할 수 μžˆλŠ” 인메λͺ¨λ¦¬ μ—°κ΄€ λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€ 기술둜 κ΅¬λ³„λ©λ‹ˆλ‹€.

이 ν”Œλž«νΌμ˜ κ°•λ ₯ν•œ κΈ°λŠ₯은 λ‚΄μž₯된 μΆ”μΆœ-λ³€ν™˜-λ‘œλ“œ(ETL) 엔진을 톡해 λ”μš± κ°•ν™”λ©λ‹ˆλ‹€. 이 κΈ°λŠ₯을 톡해 μ‚¬μš©μžλŠ” Excel, SQL, Hadoop λ“± λ‹€μ–‘ν•œ μ†ŒμŠ€μ—μ„œ 데이터λ₯Ό μΆ”μΆœν•œ ν›„ Qlik Senseμ—μ„œ λ³€ν™˜, 정리 및 μ‘°μž‘ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. Qlik의 인지 μ—”μ§„κ³Ό AIλ₯Ό ν™œμš©ν•˜λŠ” 데이터 κ΄€λ¦¬μžλŠ” 데이터 μ„ΈνŠΈ κ°„μ˜ 연결을 μžλ™μœΌλ‘œ ν”„λ‘œνŒŒμΌλ§ν•˜κ³  μ œμ•ˆν•˜μ—¬ 데이터 μ€€λΉ„λ₯Ό κ°„μ†Œν™”ν•©λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, Qlik Sense의 μ‹œκ°ν™” ν”Œλž«νΌμ€ ν•„ν„° μ°½, ν‘œ, 차트 λ“± λ‹€μ–‘ν•œ 도ꡬλ₯Ό μ œκ³΅ν•˜μ—¬ μ‚¬μš©μžκ°€ 데이터에 λŒ€ν•œ 포괄적인 톡찰λ ₯을 μ–»κΈ° μœ„ν•œ λ§žμΆ€ν˜• λŒ€ν™”ν˜• μ‹œκ°ν™”λ₯Ό μ œμž‘ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ§€μ›ν•©λ‹ˆλ‹€.

Qlik Sense의 μ£Όμš” κΈ°λŠ₯:

  • 인메λͺ¨λ¦¬ μ—°κ΄€ λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€: λΉ λ₯Έ 뢄석을 μœ„ν•΄ λŒ€μš©λŸ‰ 데이터λ₯Ό 효율적으둜 μ••μΆ•ν•˜κ³  μ²˜λ¦¬ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • λ‚΄μž₯ ETL μ—”μ§„: λ‹€μ–‘ν•œ μ†ŒμŠ€μ—μ„œ 데이터 μΆ”μΆœ, λ³€ν™˜ 및 정리λ₯Ό μ΄‰μ§„ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • 데이터 κ΄€λ¦¬μž: 데이터 연결을 μœ„ν•œ AI 기반 μ œμ•ˆμœΌλ‘œ 데이터 μ€€λΉ„λ₯Ό λ‹¨μˆœν™”ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • κ°•λ ₯ν•œ μ‹œκ°ν™” ν”Œλž«νΌ: μƒμ„Έν•œ 데이터 탐색을 μœ„ν•΄ λ‹€μ–‘ν•œ μ‹œκ°ν™” μœ ν˜•μ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • ν—ˆλΈŒ: μ• ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜, 데이터 관리 및 버전 정보에 λŒ€ν•œ 쀑앙 μ•‘μ„ΈμŠ€ μ§€μ μž…λ‹ˆλ‹€.

Qlik SenseλŠ” λ°μ΄ν„°μ˜ νž˜μ„ ν™œμš©ν•˜λ €λŠ” 쑰직을 μœ„ν•œ 포괄적인 μ†”λ£¨μ…˜μœΌλ‘œ λ‹λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€.

Qlik Sense λ°©λ¬Έ β†’

7. IBM Cognos 뢄석

IBM Cognos AnalyticsλŠ” 효과적인 데이터 관리, 보고, μ‹œκ°ν™” 및 예츑 뢄석을 μœ„ν•œ 전체 도ꡬ μ œν’ˆκ΅°μ„ ν¬κ΄„ν•˜λ„λ‘ μ„€κ³„λœ IBM의 포괄적인 λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ μΈν…”λ¦¬μ „μŠ€ ν”Œλž«νΌμž…λ‹ˆλ‹€. 이 ν”Œλž«νΌμ€ κ°•λ ₯ν•œ 데이터 μ€€λΉ„ κΈ°λŠ₯을 μžλž‘ν•˜λ©° 데이터 μ‹ λ’°μ„±κ³Ό 정확성을 보μž₯ν•©λ‹ˆλ‹€. AI 기반 μžλ™ν™” κΈ°λŠ₯을 κ°–μΆ”κ³  μžˆμ–΄ 데이터 μ‹œκ°ν™”, 예츑 ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€λ₯Ό ν–₯μƒν•˜κ³  정보에 μž…κ°ν•œ μ˜μ‚¬ 결정을 μœ„ν•œ 톡찰λ ₯ μžˆλŠ” 뢄석을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. Cognos AnalyticsλŠ” 기술 μ‚¬μš©μžμ™€ λΉ„κΈ°μˆ  μ‚¬μš©μž λͺ¨λ‘μ˜ μš”κ΅¬ 사항을 μΆ©μ‘±ν•˜λ„λ‘ λ§žμΆ€ν™”λ˜μ–΄ λ‹€μ–‘ν•˜κ³  μ‚¬μš©μž μΉœν™”μ μΈ μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

IBM Cognos Analytics의 μ£Όμš” κΈ°λŠ₯:

  • 데이터 μ€€λΉ„ : 뢄석을 μœ„ν•œ 데이터 정리, μ—°κ²° 및 μ€€λΉ„λ₯Ό μš©μ΄ν•˜κ²Œ ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • 보고 및 뢄석 : λŒ€ν™”ν˜• λŒ€μ‹œλ³΄λ“œ, κΈ°μ—… λ³΄κ³ μ„œ 및 μ‹œκ°ν™”λ₯Ό μƒμ„±ν•˜κΈ° μœ„ν•œ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€.
  • AI 기반 μžλ™ν™”: AIλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 데이터 μ‹œκ°ν™” 및 예츑 뢄석을 μžλ™ν™”ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • μžμ—°μ–΄ AI λ„μš°λ―Έ: μžμ—°μ–΄ 쿼리λ₯Ό 톡해 ν”Œλž«νΌκ³Ό μƒν˜Έ μž‘μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • κ΄€λ¦¬ν˜• μ…€ν”„ μ„œλΉ„μŠ€ 뢄석: μ‚¬μš©μž μš”κ΅¬ 사항과 데이터 무결성 및 κ±°λ²„λ„ŒμŠ€μ˜ κ· ν˜•μ„ μœ μ§€ν•©λ‹ˆλ‹€.

IBM Cognos AnalyticsλŠ” AI 기반 톡찰λ ₯, 예츑 κΈ°λŠ₯ 및 μ‚¬μš©μž μΉœν™”μ μΈ μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€λ₯Ό μ œκ³΅ν•˜λ―€λ‘œ μ „λž΅μ  μ˜μ‚¬κ²°μ •μ„ μœ„ν•΄ 데이터λ₯Ό ν™œμš©ν•˜λ €λŠ” 쑰직에 νƒμ›”ν•œ μ„ νƒμž…λ‹ˆλ‹€. μ‹€μ‹œκ°„ 톡찰λ ₯, ν˜‘μ—… κΈ°λŠ₯, 기술적 및 λΉ„κΈ°μˆ μ  μ‚¬μš©μž μš”κ΅¬μ— λŒ€ν•œ 적응성은 λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ μΈν…”λ¦¬μ „μŠ€ 및 뢄석 μ˜μ—­μ˜ 핡심 λ„κ΅¬λ‘œ μžλ¦¬λ§€κΉ€ν•©λ‹ˆλ‹€.

IBM Cognos Analytics λ°©λ¬Έ β†’

8. Zoho 뢄석

Zoho AnalyticsλŠ” 데이터 μ‹œκ°ν™”, 보고, 예츑 및 μΆ”μ„Έ 뢄석 λΆ„μ•Όμ˜ 포괄적인 κΈ°λŠ₯이 λ‹λ³΄μ΄λŠ” λ‹€λͺ©μ  μ…€ν”„ μ„œλΉ„μŠ€ λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ μΈν…”λ¦¬μ „μŠ€ 및 데이터 뢄석 ν”Œλž«νΌμž…λ‹ˆλ‹€. 이 λ„κ΅¬λŠ” 특히 μ‚¬μš©μž μΉœν™”μ μΈ μ ‘κ·Ό λ°©μ‹μœΌλ‘œ μ£Όλͺ©ν•  λ§Œν•˜λ©°, 이λ₯Ό 톡해 μ‚¬μš©μžλŠ” κ΄‘λ²”μœ„ν•œ 기술 μ „λ¬Έ 지식 없이도 데이터 μΆ”μ„Έλ₯Ό νƒμƒ‰ν•˜κ³  뢄석할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. Zoho AnalyticsλŠ” λ³΄κ³ μ„œ, λŒ€μ‹œλ³΄λ“œ 및 μ‹œκ°ν™” 생성 ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€λ₯Ό λ‹¨μˆœν™”ν•˜μ—¬ λͺ¨λ“  기술 μˆ˜μ€€μ˜ μ‚¬μš©μžκ°€ μ•‘μ„ΈμŠ€ν•  수 μžˆλŠ” ν”Œλž«νΌμ„ λ§Œλ“­λ‹ˆλ‹€.

Zoho Analytics의 μ£Όμš” κΈ°λŠ₯:

  • μ…€ν”„ μ„œλΉ„μŠ€ BI: μ‚¬μš©μžλ³„ 데이터 보기λ₯Ό 톡해 μ‰½κ²Œ λ³΄κ³ ν•˜κ³  뢄석할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • 직관적 인 μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€ : μ΅œμ†Œν•œμ˜ 기술 λ…Έν•˜μš°λ‘œ λ³΄κ³ μ„œ 및 λŒ€μ‹œλ³΄λ“œλ₯Ό 생성할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • κ°•λ ₯ν•œ 예츑 μ—”μ§„: κ³ κΈ‰ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 미래 데이터 μΆ”μ„Έλ₯Ό μ˜ˆμΈ‘ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • μœ ν–‰ 뢄석: κ³Όκ±° 데이터λ₯Ό λΆ„μ„ν•˜μ—¬ νŒ¨ν„΄, κ³„μ ˆμ„±, λ¬΄μž‘μœ„μ„±μ„ μ‹λ³„ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • μžλ™ 뢄석: MLκ³Ό AIλ₯Ό ν™œμš©ν•˜μ—¬ λ³΄κ³ μ„œμ™€ λŒ€μ‹œλ³΄λ“œλ₯Ό λΉ λ₯΄κ²Œ μƒμ„±ν•©λ‹ˆλ‹€.

Zoho AnalyticsλŠ” 심측 예츑 μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜ 및 μΆ”μ„Έ 뢄석과 같은 κ³ κΈ‰ κΈ°λŠ₯을 μ œκ³΅ν•  뿐만 μ•„λ‹ˆλΌ μ΄λŸ¬ν•œ 도ꡬ에 μ•‘μ„ΈμŠ€ν•˜κ³  μ‰½κ²Œ μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλ„λ‘ 보μž₯ν•˜λŠ” ν”Œλž«νΌμ„ μ œκ³΅ν•˜λŠ” 데 νƒμ›”ν•©λ‹ˆλ‹€. KPI μœ„μ ―μ„ 톡해 μ£Όμš” μ§€ν‘œλ₯Ό μ‹λ³„ν•˜κ±°λ‚˜ 사후 μ˜ˆμΈ‘μ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 예츑의 정확성을 ν™•μΈν•˜λŠ” λ“± Zoho AnalyticsλŠ” 기업에 κ·€μ€‘ν•œ 톡찰λ ₯을 μ–»κ³  미래 μΆ”μ„Έλ₯Ό μ˜ˆμΈ‘ν•˜λ©° 정보에 μž…κ°ν•œ 데이터 기반 결정을 λ‚΄λ¦¬λŠ” 데 ν•„μš”ν•œ 도ꡬλ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

Zoho Analytics λ°©λ¬Έ β†’

9. 용육물

MeltwaterλŠ” 20λ…„ 이상 μ „ 세계 λ§ˆμΌ€νŒ… 및 홍보 μ „λ¬Έκ°€λ“€μ—κ²Œ 쒅합적인 μ„œλΉ„μŠ€λ₯Ό μ œκ³΅ν•΄ 온 κ²½ν—˜μ„ λ°”νƒ•μœΌλ‘œ 졜고의 λ―Έλ””μ–΄ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ ν”Œλž«νΌμœΌλ‘œ μžλ¦¬λ§€κΉ€ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. κΈ€λ‘œλ²Œ λ‰΄μŠ€, μ†Œμ…œ λ―Έλ””μ–΄, 포럼, λΈ”λ‘œκ·Έ λ“± λ‹€μ–‘ν•œ λ―Έλ””μ–΄μ—μ„œ μ½˜ν…μΈ λ₯Ό μˆ˜μ§‘ν•˜λŠ” νƒμ›”ν•œ λŠ₯λ ₯으둜 정평이 λ‚˜ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 ν”Œλž«νΌμ€ 맀일 500μ–΅ 개 μ΄μƒμ˜ μƒˆλ‘œμš΄ μ½˜ν…μΈ λ₯Ό μ²˜λ¦¬ν•˜μ—¬ λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€λ₯Ό μ§€μ†μ μœΌλ‘œ μ—…λ°μ΄νŠΈν•©λ‹ˆλ‹€.

Meltwater의 μ„œλΉ„μŠ€ μ œν’ˆκ΅°μ—λŠ” λΈŒλžœλ“œ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ 및 μ „λž΅ κ³„νšμ„ ν–₯μƒμ‹œν‚€κΈ° μœ„ν•΄ κ³ μ•ˆλœ λ‹€μ–‘ν•œ μ£Όμš” κΈ°λŠ₯이 ν¬ν•¨λ˜μ–΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ—¬κΈ°μ—λŠ” 심측적인 λ―Έλ””μ–΄ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§, 뢄석, μΆ”μ„Έ 뢄석, κ²½μŸμ‚¬ 뢄석 및 영ν–₯λ ₯ μžˆλŠ” μ‚¬λžŒ 식별이 ν¬ν•¨λ©λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ κ°•λ ₯ν•œ μ†Œμ…œ λ―Έλ””μ–΄ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ 도ꡬλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λ©΄ μ†Œμ…œ λ―Έλ””μ–΄ λŒ€ν™” 및 λΈŒλžœλ“œ 언급을 ν¬κ΄„μ μœΌλ‘œ μΆ”μ ν•˜κ³  뢄석할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

λ©œνŠΈμ›Œν„°μ˜ μ£Όμš” νŠΉμ§•:

  • λ―Έλ””μ–΄ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§: λΈŒλžœλ“œ, μ‹œμž₯ 동ν–₯, 경쟁 ν™˜κ²½μ„ μΆ”μ ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • 해석학: 캠페인 뢄석을 μœ„ν•œ μžμ„Έν•œ λŒ€ν™”ν˜• μ°¨νŠΈμ™€ 도ꡬλ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • μœ ν–‰ 뢄석: λ―Έλ””μ–΄ 및 μ†Œμ…œ λŒ€ν™”μ˜ 동ν–₯에 λŒ€ν•œ 톡찰λ ₯을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • 경쟁자 뢄석 : κ²½μŸμ‚¬μ˜ μ „λž΅κ³Ό μ‹œμž₯ μœ„μΉ˜μ— λŒ€ν•œ 톡찰λ ₯을 μ–»μŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • 영ν–₯λ ₯ μžˆλŠ” μ‚¬λžŒ 식별: λΈŒλžœλ“œ μ°Έμ—¬λ₯Ό ν–₯μƒμ‹œν‚€κΈ° μœ„ν•œ μ£Όμš” 영ν–₯λ ₯자λ₯Ό μ‹λ³„ν•©λ‹ˆλ‹€.

MeltwaterλŠ” λ―Έλ””μ–΄ 및 ν™λ³΄μ˜ 역동적인 ν™˜κ²½μ—μ„œ μ•žμ„œ λ‚˜κ°€κΈ°λ₯Ό μ›ν•˜λŠ” μ „λ¬Έκ°€λ₯Ό μœ„ν•œ 포괄적인 λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€. μ‹œμž₯ 동ν–₯, κ²½μŸμ—…μ²΄ μ „λž΅, μ†ŒλΉ„μž 행동에 λŒ€ν•œ μ‹œκΈ°μ μ ˆν•˜κ³  μƒμ„Έν•œ 톡찰λ ₯을 μ œκ³΅ν•˜λŠ” λŠ₯λ ₯은 λŠμž„μ—†μ΄ μ§„ν™”ν•˜λŠ” μ‹œμž₯μ—μ„œ λ§ˆμΌ€νŒ… μ „λž΅μ„ κ°œμ„ ν•˜κ³  λΈŒλžœλ“œ κ°€μ‹œμ„±μ„ ν–₯μƒν•˜λ €λŠ” κΈ°μ—…μ—κ²Œ μ€‘μš”ν•œ μžμ‚°μ΄ λ©λ‹ˆλ‹€.

λ©œνŠΈμ›Œν„° λ°©λ¬Έ β†’

10. μŠ€νŒŸνŒŒμ΄μ–΄

TIBCO Software의 μ œν’ˆμΈ TIBCO SpotfireλŠ” 쑰직이 λ‹€μ–‘ν•œ μ†ŒμŠ€μ˜ λ³΅μž‘ν•œ 데이터 μ„ΈνŠΈλ₯Ό λΆ„μ„ν•˜κ³  μ‹œκ°ν™”ν•˜λŠ” 데 도움을 μ£ΌλŠ” μ •κ΅ν•œ 데이터 μ‹œκ°ν™” 및 뢄석 ν”Œλž«νΌμž…λ‹ˆλ‹€. 이 ν”Œλž«νΌμ€ 데이터 기반 μ˜μ‚¬ κ²°μ •κ³Ό 톡찰λ ₯ λ°œκ²¬μ„ μ΄‰μ§„ν•˜μ—¬ 기업이 데이터 좔세와 νŒ¨ν„΄μ„ 효과적으둜 μ΄ν•΄ν•˜κ³  λŒ€μ‘ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ§€μ›ν•©λ‹ˆλ‹€. TIBCO SpotfireλŠ” 데이터 탐색을 ν–₯μƒμ‹œν‚€λŠ” λ‹€μ–‘ν•œ μ‹œκ°ν™” μ˜΅μ…˜κ³Ό λŒ€ν™”ν˜• κΈ°λŠ₯을 μ œκ³΅ν•˜λŠ” 데 νƒμ›”ν•˜μ—¬ λ‹€μ–‘ν•œ λΆ„μ•Όμ˜ λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€λ₯Ό μœ„ν•œ κ°•λ ₯ν•œ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€.

TIBCO Spotfire의 μ£Όμš” κΈ°λŠ₯:

  • κ³ κΈ‰ 데이터 μ‹œκ°ν™”: 차트, κ·Έλž˜ν”„, 지도, 산점도와 같은 λ‹€μ–‘ν•œ μ‹œκ°ν™” μœ ν˜•μ΄ ν¬ν•¨λ©λ‹ˆλ‹€.
  • λŒ€ν™”ν˜• 데이터 탐색: 데이터 μ„ΈνŠΈ λ‚΄μ˜ 톡찰λ ₯을 λ“œλŸ¬λ‚΄λŠ” 필터링 및 λ“œλ¦΄λ‹€μš΄ κΈ°λŠ₯κ³Ό 같은 κΈ°λŠ₯μž…λ‹ˆλ‹€.
  • μ…€ν”„ μ„œλΉ„μŠ€ 뢄석: μ‚¬μš©μžκ°€ IT 지원 없이도 μž„μ‹œ 뢄석을 μˆ˜ν–‰ν•˜κ³  λ³΄κ³ μ„œλ₯Ό μž‘μ„±ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • 예츑 뢄석: Iμ •κ΅ν•œ 예츑 λͺ¨λΈλ§ 및 기계 ν•™μŠ΅μ„ μœ„ν•΄ TIBCO Data Science와 ν†΅ν•©λ©λ‹ˆλ‹€.
  • 데이터 ν˜Όν•©: 보닀 포괄적인 뢄석을 μœ„ν•΄ μ—¬λŸ¬ μ†ŒμŠ€μ˜ 데이터λ₯Ό κ²°ν•©ν•©λ‹ˆλ‹€.

TIBCO SpotfireλŠ” κ΄‘λ²”μœ„ν•œ 데이터 뢄석 및 μΆ”μ„Έ 뢄석 μš”κ΅¬ 사항을 μΆ©μ‘±ν•˜λŠ” κΈ°λŠ₯이 ν’λΆ€ν•œ ν”Œλž«νΌμœΌλ‘œ λ‹λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€. 생λͺ… κ³Όν•™ 연ꡬ, 곡급망 μ΅œμ ν™”, μΆ”μ„Έ 뢄석 λ“±μ˜ λΆ„μ•Όμ—μ„œ 특히 νš¨κ³Όμ μž…λ‹ˆλ‹€. μ‹œκ³„μ—΄ 뢄석 및 예츑 뢄석에 쀑점을 두어 μ „λž΅μ  κ³„νš 및 μ˜μ‚¬ 결정을 μœ„ν•΄ κ³Όκ±° 데이터 μΆ”μ„Έλ₯Ό ν™œμš©ν•˜λ €λŠ” 쑰직에 κ·€μ€‘ν•œ λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€.

Spotfire λ°©λ¬Έ β†’

AIλ₯Ό ν™œμš©ν•œ μΆ”μ„Έ 뢄석

졜고의 νŠΈλ Œλ“œ 뢄석 μ†Œν”„νŠΈμ›¨μ–΄ 도ꡬ듀을 μ‚΄νŽ΄λ³΄λ©΄μ„œ AI와 κ³ κΈ‰ λΆ„μ„μ˜ μœ΅ν•©μ΄ 데이터λ₯Ό μ΄ν•΄ν•˜κ³  ν™œμš©ν•˜λŠ” 방식을 λ³€ν™”μ‹œν‚€κ³  μžˆλ‹€λŠ” 것이 λΆ„λͺ…ν•΄μ‘ŒμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ•žμ„œ μ‚΄νŽ΄λ³Έ 각 λ„κ΅¬λŠ” λ―Έλ””μ–΄ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§, μ†Œμ…œ λ¦¬μŠ€λ‹, 예츑 뢄석, μ‹€μ‹œκ°„ νŠΈλ Œλ“œ νŒŒμ•… λ“± κ³ μœ ν•œ κΈ°λŠ₯을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

λ§ˆμΌ€νŒ… μ „λž΅κ°€, λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ 뢄석가, 데이터 κ³Όν•™μž λ“± λˆ„κ΅¬μ—κ²Œλ‚˜ μ΄λŸ¬ν•œ λ„κ΅¬λŠ” 점점 더 데이터 쀑심적인 μ„Έμƒμ—μ„œ μ•žμ„œκ°€λŠ” 데 ν•„μš”ν•œ 톡찰λ ₯을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ ν”Œλž«νΌμ˜ νž˜μ„ ν™œμš©ν•¨μœΌλ‘œμ¨ 기업은 μƒˆλ‘œμš΄ 기회λ₯Ό μ—΄κ³ , μ‹œμž₯ λ³€ν™”λ₯Ό μ˜ˆμΈ‘ν•˜κ³ , 이λ₯Ό μΆ”μ§„ν•˜λŠ” 정보에 μž…κ°ν•œ 결정을 내릴 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 데이터와 기술의 ν™˜κ²½μ΄ 계속 λ°œμ „ν•¨μ— 따라 μ΄λŸ¬ν•œ μ •κ΅ν•œ μΆ”μ„Έ 뢄석 λ„κ΅¬μ˜ 역할은 μ „λž΅μ  μ˜μ‚¬ 결정을 μ•ˆλ‚΄ν•˜κ³  ν˜μ‹ μ„ μ΄‰μ§„ν•˜λŠ” 데 λ”μš± 쀑좔적인 역할을 ν•˜κ²Œ 될 κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.

Alex McFarlandλŠ” 인곡 μ§€λŠ₯의 μ΅œμ‹  κ°œλ°œμ„ νƒκ΅¬ν•˜λŠ” AI μ €λ„λ¦¬μŠ€νŠΈμ΄μž μž‘κ°€μž…λ‹ˆλ‹€. κ·ΈλŠ” μ „ 세계 μˆ˜λ§Žμ€ AI μŠ€νƒ€νŠΈμ—… 및 좜판물과 ν˜‘λ ₯ν•΄ μ™”μŠ΅λ‹ˆλ‹€.