분석 결과를 보고 있는 두 사람

증강 분석이란 무엇인가요?

지금 팀의 성장이 그 어느 때보다 빠르게 지속적으로 발전하고 있습니다. IT 팀원들은 데이터를 측정하든 수익 창출 전략으로 사용하든 관계없이 사용자가 찾고 있는 사항과 그 가치를 식별하고 해당 데이터가 비즈니스 성장에 얼마나 도움이 될 것인지 파악하기 위해 증강 분석 도구를 살펴보기 시작할 수 있습니다. "데이터 분석의 미래"가 조성되면 빠른 속도로 끊임없이 변화하는 디지털 환경에서 기업이 필요한 답변, 이해, 대응 조치를 얻는 데 증강 분석은 도움이 될 것입니다.

증강 분석에 대한 이해

증강 분석은 팀이 통계 및 언어 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트를 더 작고 이해하기 쉬운 정보로 변환하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습, 인공 지능(AI), 데이터 인사이트 및 증강의 조합을 통해 분석을 구축하며 소비하고 사용자와 공유하는 방법을 탐색합니다.

2017년에 개발된 증강 분석에는 기업이 이해해야 할 세 가지 필수 구성 요소가 있습니다.

  1. 규칙 기반 프로그래밍을 사용하지 않고 데이터를 통해 학습하는 알고리즘 기반의 기계 학습.
  2. 데이터를 보다 인간적인 느낌과 자연스럽게 만들기 위해 시스템에서 찾은 결과를 인간이 이해할 수 있는 단어와 구문으로 변환해주는 자연어 생성(NLG).
  3. 자동화 인사이트로 비즈니스 전략을 결정하는 데 도움이 되는 데이터 기반의 인사이트.

이 세 가지 구성 요소는 숨겨진 패턴에 대한 심층 분석을 제공하고 원시 데이터와 인사이트가 사용자에게 제공하는 사항은 물론 팀에게 비즈니스에서 다음에 진행할 작업을 알리는 방법도 제공해줍니다.

증강 분석의 이점

증강 분석은 기계 지능과 인간 호기심의 가장 좋은 측면을 가장 효과적으로 결합한 것이며 성공적인 사용자 경험을 창출하는 데 큰 역할을 담당합니다. 일부 주요 이점은 다음과 같습니다.

  • 더 신속한 데이터 준비. 증강 데이터 준비 시 여러 데이터 원본을 더 빠르게 통합하기 때문에 반복 작업, 데이터 조인, 가속화된 인사이트, 더 높은 생산성을 빠르게 감지하여 사용자 경험을 맞춤화하는 데 도움이 되는 양질의 권장 사항과 완전한 데이터 자동화를 구축할 수 있습니다.

  • 분석 편향 감소: 불완전한 데이터 세트와 컨텍스트 부족으로 인해 편향된 사용자 결과를 초래할 수 있습니다. 일반적으로 데이터 분석 도구용으로 저장되는 분석을 시스템에서 수행하도록 사용 설정하면 통계적 유의성 요소에만 초점을 맞춰 광범위한 데이터에 증강 분석을 수행할 수 있으므로 잠재적 편향을 줄일 수 있습니다.

  • 높은 신뢰. 사용자가 데이터와 상호 작용할 때마다 기계 학습 알고리즘에 대한 단서를 제공하고 시간이 지남에 따라 사용자에게 더 관련성 있고 정확한 권장 사항을 제공합니다. 제공된 데이터가 비즈니스 컨텍스트, 의도 등과 같은 보다 관련성 높은 항목을 제공하기 때문에 이러한 제안을 통해 사용자의 신뢰도를 구축할 수 있습니다. 사용자가 관련성 있는 선택 항목을 계속해서 확인할 수 있으므로 기업의 전략과 비즈니스에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.

  • 데이터 활용 능력 향상: 데이터를 계속 수집함에 따라 팀과 사용자는 해당 데이터에서 가치 창출 기회를 얻습니다. 자동화된 분석 결과를 제공함으로써 사용자는 최소한의 노력으로 데이터 활용 능력이 향상되어 인사이트를 쉽게 검색하고 시각화할 수 있습니다. 이러한 지원으로 인력이 데이터 활용 능력을 갖추면 접근성이 더 이상 어렵지 않기 때문에 사용자와 조직 모두에게 도움이 됩니다.

  • 팀원을 위한 시간 확보: IT 팀원들은 방대한 양의 데이터 세트를 수집 및 분석하고 실행 가능한 항목으로 정제하는 시간이 필요 없으므로 상위 수준의 비즈니스 전략 및 특별 프로젝트에 집중하는 시간이 많아집니다. 또한 사용 가능한 리소스는 데이터에 더욱 초점을 맞추게 되고 작업을 데이터 전문가에게 남겨두는 대신 팀의 일상적인 활동에 쉽게 통합할 수 있어 팀 역량을 강화하는 데 도움이 됩니다.

증강 분석 도구의 문제점

AI, 기계 학습, 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼 덕분에 조직의 생산성 및 학습 수준이 한층 더 높아지고 있습니다. 증강 분석 도구를 사용하는 기업과 분석가는 사용자의 요구가 계속하여 변화하는 방식에 대한 더 나은 인사이트를 확보할 수 있습니다. 증강 분석에 장점이 많지만 이 프로세스를 비즈니스에 적용하는 데에는 몇 가지 장애물이 있을 수도 있습니다. 다음은 주의해야 할 몇 가지 예입니다.

  • 양질의 교육 데이터: 분석 모델이 최신 상태가 아니면 인사이트는 무의미합니다.

  • 정확성과 신뢰성: 오류가 없는 포괄적인 데이터를 사용하고 모델을 주기적으로 업데이트하면 데이터의 상태를 최신으로 유지하고 사용자가 신뢰할 수 있는 가장 정확한 최신 데이터를 제공할 수 있습니다.

  • 관련성: 관련성 없는 데이터 필터링은 번거롭고 시간도 많이 걸립니다. 데이터를 정기적으로 테스트하여 사용자와 관련된 결과만 표시되도록 합니다.

  • 팀 성과 및 확장성: 플랫폼의 기능과 팀의 기술 수준에 따라 프로세스에 증강 분석을 구현하고 볼륨을 확장하면 생산성이 일시적으로는 저하될 수 있습니다.

비즈니스 성공을 위한 증강 분석 통합

증강 분석이 일부 BI 플랫폼 유형에서 사용되고 있으며 일부 기업에서는 이제 이러한 학습 결과를 비즈니스에 구현하는 것이 얼마나 유익한지 인식하고 있습니다. 비즈니스 전술이 대시보드 중심에서 보다 동적인 경험으로 전환되고 동적으로 생성된 데이터 스토리를 중심으로 더 많이 운영됨에 따라 단순히 반응하는 대신에 추세를 예측하고 계획할 수 있습니다. 비즈니스 분석 도구를 사용하여 증강 분석을 마이닝하면 데이터를 해석하는 새로운 방식을 찾을 수 있습니다. 사용자가 더 쉽게 분석하고 조치를 취할 수 있을 뿐만 아니라 비즈니스에서 더 나은 결정을 내리고 더 많은 수익을 올릴 수 있는 경쟁력을 제공합니다.

Microsoft Power BI로 사용자의 인사이트를 쉽게 확보하세요

팀에서 아직 시작하지 않은 사용자들에 대해 배울 것이 많습니다. 자동화를 통한 데이터 인사이트, 기계 학습, NLG를 활용해 사용자에게 균형 잡힌 경험을 제공하고 고객의 니즈와 원하는 사항을 전체적으로 파악할 수 있습니다.

Power BI의 증강 분석을 통해 IT 및 BI 팀은 데이터 전문가 없이도 프로세스를 재조정하여 데이터 중심으로 전환하는 방법을 제공할 수 있습니다. 더 빠르게 인사이트를 생성하고, 다양한 각도에서 데이터를 확인하며, 생산성을 높이고, 더 나은 의사결정을 내릴 수 있는 더 많은 기회를 제공하여 비즈니스 프로세스를 간소화하는 방법을 알아보세요.