데이터 분석 개요
지식은 힘이지만 정보의 가치는 정보로 무엇을 할 수 있는지에 따라 제한됩니다. 데이터 분석 분야는 원시 데이터를 가져와 비즈니스 인텔리전스(BI)로 변환하여 궁극적으로 비즈니스 목표를 달성하기 위한 올바른 결정을 내리는 방법을 포함합니다.
데이터 분석은 최근 몇 년 동안 발전해 왔습니다
데이터 및 데이터 소스의 기하급수적인 성장은 강력한 분석 인프라를 갖춘 기업을 포함하여 기업에 계속해서 문제를 안겨줍니다. 데이터 소스의 수와 유형이 증가함에 따라 데이터 수집 및 처리를 위한 데이터 사일로라고 하는 더욱 이질적인 시스템이 생겨났습니다. 따라잡기 위해 기업은 더 빠른 속도로 데이터를 분석해야 하며 데이터 분석가는 지속적으로 기술을 발전시켜야 합니다. 그렇지 않으면 인사이트를 놓칠 위험이 있습니다.
AI는 새로운 패러다임을 제공합니다
AI는 데이터 파이프라인이라고도 하는 데이터를 수집, 준비, 분석 및 시각화하는 기존 워크플로의 주요 단계를 자동화하는 데 도움이 됩니다. AI는 대규모로 효율적으로 작업할 수 있기 때문에 분석가가 인간 운영자만 사용하는 것보다 더 깊은 통찰력을 얻고 데이터 내에서 더 복잡한 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 분석의 잠재력은 엄청난 가치를 지니고 있지만, 그 대가로 AI 모델을 구축하고 교육하는 데 더 많은 개발 시간이 필요하고 성공을 보장하는 데 필요한 기술을 보유한 AI 빌더를 찾는 것이 필요합니다.
데이터 파이프라인 이해하기
데이터 파이프라인은 원시 상태의 수집에서 준비, 분석 준비, 마지막으로 실행 가능한 통찰력에 이르는 데이터의 수명 주기를 설명합니다. 프로세스는 비즈니스마다 다를 수 있지만 핵심 단계는 거의 동일합니다.
- 수집
- 대비하기
- 저장
- 분석
- 시각화
가져오기: 데이터 수집
고객과의 상호 작용에서 소셜 미디어 게시물 및 오디오 및 비디오와 같은 멀티미디어에 이르기까지 다양한 소스에서 다양한 유형의 데이터를 수집할 수 있습니다. 구조화된 데이터는 스프레드시트의 숫자 데이터와 같이 미리 정의된 스키마에 맞는 좁게 정의된 정보입니다. 구조화되지 않은 데이터에는 스티커 메모의 낙서에서 오디오 파일에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
준비: 데이터 처리
데이터 처리는 AI 또는 인간 분석가가 분석 및 모델링할 수 있도록 준비하는 것을 의미합니다. 이는 ELT(추출, 로드, 변환) 프로세스를 통해 발생할 수 있으며 여기서 데이터 소유자는 필요에 따라 데이터를 구조화하거나 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 통해 데이터를 사용하기 전에 정리합니다.
매장: 데이터베이스, 웨어하우스 및 레이크
데이터가 저장 전 또는 후에 준비되었는지 여부에 관계없이 기업은 종종 엄청난 양의 데이터를 클라우드 또는 온프레미스에 저장해야 합니다. 일반적으로 데이터베이스는 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 및 응용 프로그램을 지원하기 위해 데이터를 저장하고, 데이터 웨어하우스는 OLAP(온라인 분석 처리)를 지원하기 위해 정형 데이터를 저장하며, 데이터 레이크는 OLAP용 비정형 데이터를 저장합니다. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 모두 기업이 데이터를 사용하는 방법과 데이터 파이프라인에 투입할 수 있는 리소스 수준에 따라 이점과 단점이 있습니다.
분석: 데이터 모델링
데이터 분석의 목적은 데이터를 이해하고 데이터로 무엇을 할지 결정하는 것입니다. 기업은 데이터 포인트와 구조 간의 연결을 구성하고 전달하는 프로세스인 데이터 모델링을 통해 이를 달성합니다. 궁극적으로 데이터 모델은 현실을 표현한 것입니다.
데이터 포인트 간의 연결은 세 가지 범주로 나뉩니다.
- 1대 1은 한 명의 고객이 하나의 계정을 가질 수 있고 하나의 계정이 한 명의 고객을 가질 수 있습니다.
- 1대 다수는 한명의 고객이 여러 개의 구매를 할 수 있지만 한번 구매가 많은 고객을 가질 수는 없습니다.
- 다수 대 다수는 많은 고객이 많은 장소를 방문할 수 있고, 많은 장소가 많은 고객을 수용할 수 있습니다.
오늘날 사용되는 많은 유형의 데이터 모델은 여러 엔터티와 해당 속성 간의 관계를 탐색하여 이들이 어떻게 관련되어 있는지 이해합니다. 이러한 이해는 BI의 기초를 형성하며, 그 목적은 사용 중인 데이터 분석 유형에 따라 더욱 세분화될 수 있습니다.
시각화: 그래프, 차트 및 대시보드
데이터 파이프라인의 마지막 단계는 데이터 모델을 합성하여 이해하기 쉬운 시각화, 차트 및 그래프로 변환하여 비즈니스 리더가 전략 및 의사 결정을 알리는 데 사용하는 것입니다.
AI는 데이터 파이프라인을 어떻게 변경합니까?
AI는 데이터 파이프라인을 변경하지 않지만 파이프라인이 데이터를 준비하는 사용 사례를 변경합니다. 데이터 모델은 데이터 분석가의 작업 대부분을 자동화하는 머신 및 딥 러닝 알고리즘에 반영됩니다. AI는 속도, 일관성, 인간 전문가를 뛰어넘는 엄청난 규모의 데이터 복잡성과 볼륨에서 작업할 수 있는 능력 등 많은 이점을 제공합니다.
네 가지 유형의 데이터 분석
네 가지 유형의 데이터 분석은 데이터를 통해 현재 및 과거 현실을 이해하는 데 중점을 둔 전통적인 방법으로 시작합니다. 이를 설명 및 진단 분석이라고 합니다. 분석 분야는 문서화된 현실을 넘어 미래의 이벤트와 추세를 예측하고 가능한 행동 과정을 비즈니스 목표에 맞추는 예측 및 규범적 분석을 포함한 고급 분석을 통해 자체적으로 계속 구축됩니다.
- 기술적 분석: 과거에 일어난 일
- 진단 분석: 과거에 그 일이 있었던 이유
- 예측 분석: 앞으로 일어날 일
- 규범적 분석: 최선의 경로는 무엇입니까
고급 분석의 이점
고급 분석은 기본 분석에 비해 에지 IoT 장치 및 센서를 포함하여 보다 다양한 소스에서 나오는 대량의 비정형 데이터 처리를 가속화합니다. 기업은 고급 분석을 배포하여 산업 장비에 대한 사기 탐지, 감정 분석 및 예측 유지 관리와 같은 보다 까다로운 워크로드를 처리합니다.
데이터 분석 사용 사례
데이터 분석은 전 세계 거의 모든 산업에 수평적으로 적용될 수 있습니다. 미시적 또는 거시적 규모의 상황과 이벤트를 이해하기 위해 데이터를 사용하는 관행은 모든 기업이 생성하는 데이터에서 가치를 찾을 수 있는 기회가 있음을 의미합니다. 몇 가지 예시를 들어보겠습니다.
- 소매 제품: Meituan은 더 나은 온라인 및 대면 경험을 위한 비전 AI 기반 서비스를 위한 추론 성능을 가속화했습니다.
- 의료 연구: Cochin University of Science and Technology는 AI 분석을 사용하여 암 검진의 정확도를 높였습니다.
- 조작: Novel은 AI 분석을 통해 제품 설계를 가속화하여 시제품 제작 속도를 높이고 제품 반복 횟수를 줄였습니다.
데이터 분석용 인텔® 기술
성공적인 데이터 분석 배포는 데이터 스토리지를 보다 효율적으로 만드는 동시에 데이터 처리를 가속화하는 하드웨어 및 소프트웨어 혁신에 달려 있습니다. 더 빠른 쿼리 시간과 더 빠른 데이터 백업으로 더 빠른 결과를 얻고 더 많은 온라인 트랜잭션을 지원할 수 있습니다.
인텔® 제온® 스케일러블 프로세서는 클라우드 및 온프레미스에서 AI 및 데이터 분석 워크로드를 위한 강력한 성능을 제공합니다. 최신 세대 프로세서에는 암호화 및 압축과 같은 주요 워크로드를 오프로드하는 내장형 가속기가 있어 AI와 같은 우선 순위 워크로드를 위한 CPU 주기를 확보할 수 있습니다.
자세한 내용은 "인공 지능으로 통찰력 향상" 비즈니스 개요를 참조하십시오. AI 가속기에 대한 자세한 정보는 "인텔® 제온® CPU용 인텔® AI 엔진이 전체 AI 파이프라인의 성능을 향상시킵니다." 제품 개요를 확인하십시오.
데이터 분석으로 의사 결정 인텔리전스 향상
데이터 분석은 경쟁력을 확보하고 혁신을 촉진하기 위한 요구 사항입니다. 데이터를 보다 능동적으로 사용하는 기업은 뒤처진 기업보다 더 성공할 것입니다. 다행스럽게도 인텔® 기술을 사용하면 AI용으로 제작된 고성능 하드웨어와 최적화된 소프트웨어 솔루션으로 강력한 분석 솔루션을 보다 쉽게 배포할 수 있습니다. 지금 바로 인텔 지원 고급 분석을 시작하십시오.