증강 분석이란 무엇인가요?

증강 분석에 대한 이해

일반적으로 복잡한 데이터 분석 작업은 데이터 전문가의 몫이었습니다. 이 데이터 전문가들은 데이터 탐색 및 준비, 모델 설계 및 개발, 인사이트 생성 및 보급 등 데이터 분석 수명 주기의 주요 프로세스를 실행하는 데 필요한 소프트웨어와 전문 지식, 노하우를 갖추고 있었습니다. 지루한 수동 작업은 며칠씩 걸리고 몇 주 또는 그 이상 걸리기도 했습니다. 비즈니스 팀은 의사 결정과 행동을 안내하는 정보를 기다려야 했습니다.

하지만 경쟁이 치열한 디지털 환경에 맞춰 기업은 빠르게 운영해야 하기 때문에 의사 결정자는 마냥 기다릴 수만은 없습니다. 의사 결정자는 그 어느 때보다 더 빠른 인사이트와 더 많은 인사이트가 필요합니다. 그러나 대부분의 데이터 과학 팀은 빅 데이터와 크고 복잡한 다른 데이터 저장소로 인해 복잡해지는 데이터 분석 요구 사항을 충족할 만큼 빠르게 운영을 확장할 수 없습니다.

증강 분석은 인공 지능(AI) 및 관련 기술을 사용하여 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 비즈니스 분석(BA)을 생성, 소비, 공유하는 방식을 혁신하는 데 도움이 됩니다.

증강 분석에는 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다.

1. 기계 학습(ML). AI 유형인 ML은 알고리즘으로 과거 데이터를 빠르게 검색하고, 패턴을 식별하고, 편차를 찾아내고, 인사이트와 권장 사항을 생성합니다. ML 모델은 사람 개입 없이 빅 데이터에서 발전하고 새로운 정형 및 비정형 데이터를 통해 지속적으로 학습합니다. ML 모델은 대부분 증강 분석 기능의 기반이 됩니다.
2. 자연어 기술. 인간과 컴퓨터는 인간의 언어를 컴퓨터로 해석하는 NLP(자연어 처리)와 컴퓨터 코드를 인간의 언어로 변환하는 NLG(자연어 생성)를 통해 보다 쉽게 대화할 수 있습니다. 결과적으로 비즈니스 담당자들은 친숙한 분야의 업계 용어를 사용하여 자세하게 질의응답하는 세션에서 컴퓨터와 소통할 수 있습니다.
3. 자동화. ML 기반 기술은 데이터 분석 수명 주기 전반에 걸쳐 일상적인 수동 작업을 자동화합니다. 이로 인해 ML 모델을 빌드하고 학습시키고 배포하는 데 필요한 시간이 크게 단축됩니다. 예를 들어, 기술 담당자 및 비기술직 담당자는 자동 생성된 메시지 안내를 통해 원시 데이터를 보다 빠르게 검색하고 준비할 수 있습니다. 수명 주기가 거의 끝나갈 때, 텍스트 기반 보고서는 사용자 지정 빈도로 자동 생성되고 배포되어 인사이트 공유 속도를 높입니다.

증강 분석은 그 이름과 같이 인간의 지능, 직관, 호기심을 대체하는 것이 아니라 증강합니다. ML 모델은 시간 경과에 따라 사용자에게서 수집된 상황 및 행동 단서를 가지고 인간의 의도와 선호도를 평가하고 자연어를 통해 적절한 인사이트, 안내, 권장 사항을 제공합니다. 실제 의사 결정은 사람에게 맡깁니다.

증강 분석 및 증강 분석 도구의 이점

회사에서 증강 분석 여정이 이제 막 시작되었어도 충분히 가치 있는 여정입니다. 증강 BI 도구의 사용 이점을 알아보세요.

• 의사 결정 개선. 증강 분석은 비즈니스 담당자가 데이터 분석에 대한 소유권을 더 많이 확보하고 실행 가능한 인사이트를 생성하는 데 도움이 됩니다. 특정 메트릭, 핵심 성과 지표(KPI), 기타 정보를 사용자 지정된 데이터 대시보드 및 보고서에 통합하면 복잡한 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한 데이터 스토리텔링은 그래프와 차트로 데이터를 컨텍스트와 연결하여 자연어 설명을 가능하게 합니다.
• 데이터 민주화. 여러 부서에서 데이터 분석에 참여하는 사람이 많으면 데이터 활용 능력이 향상됩니다. 시간이 지남에 따라 조직 문화도 바뀝니다. 더 많은 팀이 데이터 작업에 익숙해지고 데이터로 비즈니스 가치를 창출하기 위해 협업합니다.
• 신속한 데이터 준비. ML 모델을 빌드하고 테스트하고 학습시키는 데 필요한 데이터 세트 생성 프로세스는 증강 데이터 준비를 통해 간소화됩니다. 프로젝트 요구 사항에 맞는 권장 사항에 따라 사용자는 데이터 세트를 선택하고 통합할 수 있으며, 데이터 세트 정리, 형식 지정, 강화하며, ML 모델을 더욱 최적화하기 위해 새로운 데이터 세트를 찾습니다.
• 분석 편향 감소. 불완전한 데이터 세트, 잘못된 가정, 컨텍스트 부족으로 인한 편향은 부정확하고 신뢰할 수 없는 결과로 이어집니다. 방대한 데이터 볼륨을 분석하는 ML 알고리즘과 수동 오류를 줄이는 자동화된 워크플로는 편향을 최소화합니다.
• 시간 및 비용 절감. 수동 프로세스가 줄면 데이터 과학 팀은 생산성을 향상하고 더 높은 수준의 분석 이니셔티브에 더 많은 리소스를 커밋할 수 있습니다. 또한 비즈니스 팀의 데이터 활용 능력을 향상시켜 간단한 분석 프로젝트를 수행할 수 있게 되면 데이터 과학자는 더 복잡한 작업을 수행할 시간이 확보됩니다.

증강 분석 도구의 문제점

많은 엔터프라이즈 BI 및 BA 솔루션에 필수인 증강 분석 도구는 인간 지능을 존중하면서 AI 기술을 활용합니다.

그러나 회사는 채택을 지연시키는 일반적인 장애물을 해결할 준비가 되어 있어야 합니다. 잠재적인 문제는 다음과 같습니다.

• AI에 대한 오해. 일부 직원들은 AI 기술이 자신의 일자리를 대체할 것이라고 두려워합니다. AI에는 한계가 있다고 공개적으로 알리고 이해시키세요. 증강 분석은 인간의 이니셔티브와 전문 분야에 의존하여 가치를 제공합니다.
• 데이터 활용 능력 낮음. 비즈니스 팀이 자신 있게 분석할 수 있도록 워크샵을 열어 멘토를 제공하세요. 사용자에게 주요 데이터 개념과 구문을 알려주고 비즈니스와 팀에 도움이 되는 방식으로 데이터에 대해 생각하는 방법을 가르칩니다. 성공적인 증강 분석 프로젝트를 강조합니다.
• 비효율적인 데이터 및 모델 관리. 오류 없고 편향되지 않은 포괄적인 최신 데이터를 사용하여 ML 모델을 학습시키고, 진화하는 데이터 자산을 처리하는 알고리즘을 정기적으로 업데이트하세요. 고품질 데이터와 강력한 모델을 통해 직원들은 시기 적절하고 정확한 인사이트 창출에 도움이 되는 도구를 신뢰할 것입니다.
• 관련성 없는 결과. 사용자에게 자신의 직무와 책임 아래 유의미한 정보를 생성하는 방법을 보여주세요. 그렇지 않으면 좌절감을 느끼고 관련성 없는 결과를 걸러내는 데 시간을 허비할 것입니다.
• 컴퓨팅 성능 및 확장성 부족. IT 기능에 따라 증가하는 정보량 및 처리 요구 사항은 응답 시간에 영향을 미칠 수 있습니다.

비즈니스 성공을 위한 증강 분석 통합

빠른 "인사이트 생성 시간"은 경쟁 우위를 구축하고 유지하는 회사의 능력 측면에서 매우 중요합니다. "유의미한 인사이트 생성 시간"이 더욱 중요합니다. 증강 분석 도구는 적합한 사람이 적절한 정보를 생성하여 필요할 때 즉시 사용할 수 있도록 합니다.

증강 BI를 통해 비즈니스 담당자는 개인 맞춤화된 대화형 상호 작용을 통해 데이터에 참여하여 새로운 각도에서 데이터를 고려하고 자신의 직무와 관련된 인사이트를 생성할 수 있습니다. 또한 비즈니스 분석 도구로 증강 분석 기능을 사용하면 이벤트 및 추세에 대한 더 명확한 인사이트를 얻고 단순히 대응하기보다는 사전에 계획할 수 있습니다.

조직은 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 더 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 더 큰 성장과 수익을 창출할 수 있습니다.