데이터 분석이란?
지식은 힘이지만, 정보의 가치는 그 정보로 무엇을 할 수 있는지에 따라 제한됩니다. 오늘날 데이터 분석 분야는 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL) AI와 같은 AI 기술을 사용하여 구조화, 반구조화, 비정형 데이터를 비즈니스 인텔리전스(BI)로 변환합니다.
궁극적으로 AI 강화 데이터 분석을 사용하여 바라는 결과는 비즈니스 리더가 조직 목표를 달성하기 위해 올바른 결정을 내리도록 지원하는 것입니다.
최근 몇 년 동안 진화한 데이터 분석
기가바이트에서 페타바이트로 그리고 그 이상으로 기하급수적으로 증가하는 데이터는 견고한 분석 인프라를 보유한 기업에서도 지속적으로 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 소스의 수와 유형이 증가함에 따라 데이터 수집 및 처리를 위한 데이터 사일로라고 불리는 더 다양한 시스템이 생겨나고 있습니다. 앞서나가기 위해 기업은 더 빠른 속도로 데이터를 분석해야 하며, 데이터 분석가는 지속적으로 기술을 발전시키지 않으면 인사이트를 놓칠 위험이 있습니다. ML, AI, 강력한 컴퓨팅을 활용하여 이러한 빅 데이터 세트에서 인사이트를 수집, 분석, 추출합니다.
AI가 데이터 분석에 미치는 영향
AI는 전통적인 데이터 분석 워크플로의 주요 단계를 자동화하는 데 도움이 되며, 모든 단계에서 더 빠른 진행 속도와 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
AI는 규모에 따라 효율적으로 작동할 수 있으므로, 분석가가 더 깊은 인사이트를 얻고 인간 운영자 혼자일 때보다 데이터 내에서 더 복잡한 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 분석의 잠재력은 엄청난 가치를 지니지만, 분석을 자동화하는 데 사용되는 AI 모델을 구축 및 교육하는 데 더 많은 개발 시간이 필요하며, 성공을 보장하는 필수 기술을 갖춘 AI 구축자를 찾아야 합니다.
데이터 파이프라인
AI 지원 데이터 분석은 데이터 파이프라인이라는 접근 방식을 통해 구축됩니다. 프로세스는 비즈니스마다 다를 수 있지만, 데이터 분석 솔루션은 대략 동일한 핵심 데이터 파이프라인 단계를 거쳐 작동합니다.
- 데이터 수신, 탐색 및 사전 처리
- 모델 선택 및 훈련
- 프로덕션 배포
데이터 입력, 전처리 및 탐색
우선, 고객과의 상호 작용, 소셜 미디어 게시물, 오디오 및 비디오를 포함한 멀티미디어 등 다양한 소스에서 다양한 유형의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 정형이거나 비정형일 수 있습니다. 구조화된 데이터는 스프레드시트의 숫자 데이터와 같이 사전 정의된 스키마에 맞는 좁게 정의된 정보입니다. 비정형 데이터에는 스티커 노트의 낙서부터 오디오 파일에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
모든 데이터를 수집한 후에는 중요한 사전 처리 단계가 수행됩니다. 이 단계에는 AI 또는 인간 데이터 과학자가 분석 및 모델링을 위한 데이터를 준비하는 것이 포함됩니다. 이는 데이터 소유자가 필요에 따라 구조화하는 추출, 로드, 변환(ELT) 프로세스나, 사용 전 데이터 정리가 포함되는 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스를 통해 수행될 수 있습니다.
데이터가 일관된 형식으로 구성되면 데이터 탐색이 시작됩니다. 이곳에서 데이터 과학자들은 통계, 확률 계산, 차트 및 플롯과 같은 데이터 시각화를 사용하여 데이터를 이해하고 포괄적인 관점을 개발하려고 노력합니다. 패턴과 관심 지점을 밝히기 위해 AI를 포함한 다양한 분석 도구를 사용하면 데이터 과학자가 데이터 세트의 구조, 이상값의 존재, 데이터 값의 분포와 같은 다양한 특성 간의 관계를 식별할 수 있습니다.
모델 선택 및 교육
이 단계에서 데이터 과학자는 AI 모델 또는 알고리즘에 의존하여 설명 분석을 통해 데이터를 이해하거나 예측 모델링을 통해 미래 결과를 계산합니다. 예측 모델링은 입력 테스트 데이터를 기반으로 미래 행동을 예측하는 통계 모델을 생성하는 데 사용되는 수학적 접근 방식입니다.
데이터 과학자는 알고리즘이라고 불리는 하나 이상의 수학적 접근 방식을 사용하여 당면한 질문의 답을 찾는 데 필요한 만큼 정확한 모델을 얻을 수 있습니다. 알고리즘의 예로는 회귀, 클러스터링, 의사 결정 트리/규칙, 시계열/시퀀스, k-최근접 이웃, 랜덤 포리스트가 있습니다. 궁극적으로 데이터 과학자는 가능한 컴퓨팅 용량을 사용하여 최고의 결과를 산출할 것으로 생각하는 모델과 알고리즘을 선택합니다.
알고리즘이 선택되면, 데이터 과학자가 교육을 계속합니다. 교육은 본질적으로 알고리즘의 다양한 매개변수를 자동화하며, 이것을 나중에 테스트 데이터에 사용하여 예측을 합니다. 이러한 조정은 감독 머신 러닝이라는 분야에서 알려진 결과를 갖는 데이터를 최대한 정확하게 합니다. 무감독 머신 러닝이라는 다른 기술은 대신 데이터를 독립적으로 그룹화하고 이해하는 알고리즘에 의존합니다.
모델 선택과 조정을 신속하게 진행하기 위해 데이터 과학자는 기성 모델(파운데이션 모델)을 출발점으로 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 특정 사용 사례 요구 사항에 맞게 사용자 지정 및 미세 조정할 수 있습니다. 전반적으로 기본 모델을 미세 조정하는 프로세스는 처음부터 구축하는 것보다 더 간단하고 빠르며, 배포 경로를 간소화 및 가속화하는 효과적인 방법입니다.
프로덕션 배포
데이터 파이프라인의 마지막 단계인 프로덕션 배포 단계에서 데이터 과학자는 새로운 데이터에 대해 교육된 알고리즘을 공개하여 새로운 결과를 얻습니다. 여기에서 교육된 모델은 사용자 또는 다른 시스템에 분류와 예측을 제공할 수 있습니다. 모델이 새로운 데이터를 처리한 후에도 데이터 과학자는 출력이 최대한 정확하고 인사이트를 생성할 수 있도록 모델을 최적화할 수 있습니다.
AI는 데이터 파이프라인을 어떻게 바꿉니까?
AI의 도입으로 전통적인 데이터 분석 파이프라인이 변하지는 않지만, 준비 요구 사항에 영향을 미칩니다. 즉, 대규모 데이터를 다루는 복잡하고 긴 프로세스를 자동화하는 ML 및 DL 알고리즘을 위한 데이터를 준비해야 합니다. AI는 데이터 분석에 다양한 이점을 제공합니다. 여기에는 속도, 일관성, 그리고 인간 전문가의 수준을 뛰어넘는 복잡성과 규모의 극한의 데이터 작업에서 작업하는 능력이 포함됩니다.
네 가지 유형의 데이터 분석
네 가지 유형의 데이터 분석은 데이터를 통해 현재 및 과거 현실을 이해하는 데 중점을 둔 전통적인 방법으로 시작합니다. 이러한 분석을 설명 및 진단 분석이라고 합니다. 예측 및 처방 분석을 포함하는 고급 분석 방법은 문서화된 현실을 넘어서 미래의 이벤트와 트렌드를 예측하고 비즈니스 목표에 맞는 가능한 행동 방침을 조정하고자 합니다.
- 설명 분석: 과거에 어떤 일이 있었습니까?
- 진단 분석: 과거에 이런 일이 일어난 이유는 무엇입니까?
- 예측 분석: 미래에는 어떤 일이 일어납니까?
- 처방 분석: 앞으로 나아갈 최선의 길은 무엇입니까?
AI의 영향과 도입이 지속적으로 증가하면서, 데이터 분석 분야가 끊임없이 진화하고 있습니다. AI는 다음과 같은 새로운 유형의 고급 데이터 분석을 지원합니다.
- 인지형 분석: 시맨틱 기술과 ML, DL, AI 알고리즘을 활용하여 데이터 분석에 인간과 같은 지능을 적용합니다.
- AI 지원 분석: ML 알고리즘, 자연어 처리(NLP), 기타 AI 응용 프로그램을 분석 도구와 결합하여 복잡한 데이터에서 더 높은 인사이트와 이해를 추출합니다. AI 지원 분석은 더 빠른 워크플로를 위해 분석 작업을 자동화하고 조직 내 더 많은 사람에게 데이터 액세스를 확장하는 데에도 사용할 수 있습니다.
- 실시간 분석: 수신 데이터가 도착하는 즉시 분석되므로, 즉각적인 의사결정을 위한 인사이트가 준비됩니다. 사기 탐지, 교차 판매 기회, 가변 가격, 이상 탐지, 센서 데이터 관리 등 많은 사용 사례에서 실시간 분석을 사용합니다.
- 인메모리 분석: 디스크가 아닌 메모리에서 데이터를 사용하여 대기 시간을 줄여 훨씬 더 큰 데이터 세트를 더 빠르게 분석합니다. 실시간 분석에서도 데이터를 메모리에 보유하는 것이 중요합니다.
고급 분석 솔루션 및 빅 데이터
"빅 데이터"라는 용어는 일반적으로 1테라바이트 이상의 정보가 포함되는 매우 큰 데이터 세트를 설명하는 데 사용됩니다. 빅 데이터는 비정형, 대규모, 고속(대규모로 실시간 도착), 높은 다양성(다양한 데이터 형식과 유형으로 구성)이 특징입니다. 빅 데이터는 그 크기와 특성 때문에 데이터 파이프라인을 통해 이동할 수 있는 ML, AI, 강력한 컴퓨팅이 필요합니다.
고급 분석 솔루션은 에지 IoT 장치 및 센서를 포함하여 더 다양한 소스에서 대규모 비정형 데이터 처리를 가속화합니다. 기업은 고급 분석 솔루션을 배포하여 사기 감지, 감성 분석, 산업 장비의 예측 유지 보수와 같은 사용 사례를 위해 더 까다로운 빅 데이터 워크로드를 처리합니다.
데이터 분석 사용 사례
데이터 분석은 전 세계 어디에서나 거의 모든 산업 분야에 적용할 수 있습니다. 데이터를 사용하여 마이크로 또는 매크로 규모에서 상황과 이벤트를 이해하는 방법은 모든 비즈니스가 그들이 생성한 데이터에서 가치를 찾을 기회가 있다는 의미입니다. 일반적인 데이터 분석 사용 방법:
- 고객 분석: 고객 행동 데이터는 시장 세분화 및 예측 분석을 통해 주요 비즈니스 결정을 내리는 데 사용됩니다.
- 수요 예측: 과거 데이터의 예측 분석을 사용하여 제품 또는 서비스에 대한 고객의 미래 수요를 추정 및 예측합니다. 궁극적으로 기업이 더 나은 정보에 기반한 공급 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- 이상 탐지: 대부분의 데이터와 크게 차이가 나고 잘 정의된 전형적인 행동 개념에 부합하지 않는 드문 항목, 이벤트 또는 관찰의 식별.
- 사람 흐름 분석: 사람의 움직임을 데이터로 보여주고 행동 뒤에 숨겨진 패턴을 밝히도록 지원합니다.
- 시계열 분석: 관찰된 데이터에 대한 이해를 제공하여, 기업이 예측, 모니터링 또는 심지어 피드백과 피드포워드 제어를 위한 모델을 구축할 수 있습니다.
- 소셜 미디어 분석: 소셜 채널에서 수집된 데이터에서 의미를 찾아 비즈니스 결정을 지원하고 소셜 미디어를 통해 이러한 결정을 기반으로 행동의 성과를 측정합니다.
- 고객 추천: 비즈니스와의 모든 접점에서 각 고객의 취향과 선호도에 맞는 개인화된 추천 상품을 제공합니다.
조직은 다음과 같은 다양한 산업 분야에서 이러한 데이터 분석 사용 사례를 적용합니다.
- 소매업: 소매업체는 수요 예측, 오프라인 매장에서의 이동선 분석, 이메일, 매장 내 광고, 소셜 미디어를 통한 개인화된 고객 추천 사항에 데이터 분석을 사용할 수 있습니다.
- 제조업: 제조업체는 제조 라인에서 컴퓨터 비전 검사를 통해 고객 분석과 이상 탐지에 데이터 분석을 사용할 수 있습니다.
- 통신: 통신 서비스 공급업체는 데이터 분석을 사용하여 네트워크 트래픽 이상 징후를 감지하고, 시계열 분석을 사용하여 네트워크 혼잡을 예측할 수 있습니다.
- 의료 연구: 연구원은 이상 탐지를 사용하여 의료 영상의 정확성이나 환자 데이터 분석을 개선하여 그렇지 않으면 눈에 띄지 않았을 건강 위험 요소를 식별할 수 있습니다.
AI 지원 데이터 분석은 경쟁력을 유지하고 혁신을 촉진하고자 하는 조직의 요구 사항입니다. 데이터를 더 적극적으로 사용하는 기업은 뒤처지는 기업보다 더 성공할 수 있습니다.