발행일: 2024년 7월 10일
기고자: Cole Stryker
고급 분석은 대량의 데이터를 분석하고, 숨겨진 패턴을 발견하고, 실행 가능한 인사이트를 제공하기 위해 사용되는 정교한 기술 및 도구 모음을 말합니다.
예측 분석, 인공지능(AI), 머신 러닝(ML), 데이터 마이닝, 통계 분석과 같은 방법을 사용하는 이러한 기술은 기존 비즈니스 인텔리전스(BI)와 기술 통계를 뛰어넘습니다. 고급 분석은 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내리고 미래 트렌드를 예측하며 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있습니다.
고급 분석은 고급 알고리즘과 연산 능력을 사용하여 복잡한 데이터 세트를 처리하고 심층적인 인사이트를 제공함으로써 궁극적으로 성능, 혁신 및 경쟁력을 향상할 수 있습니다.
더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리한 위한 4단계를 다루는 전자책을 살펴보고 인사이트를 행동으로 전환하는 비즈니스 분석 솔루션 통합의 가치를 알아보세요.
고급 분석은 수십 년에 걸쳐 크게 발전한 데이터 분석 및 컴퓨팅 기술의 발전에 뿌리를 두고 있습니다.
주로 기본적인 통계 방법과 간단한 계산이 포함되었던 20세기 초의 데이터 분석은 수작업으로 이루어졌습니다. 20세기 중반에 컴퓨터가 등장하면서 데이터 처리에 혁명이 일어나 더욱 복잡한 분석을 실행할 수 있게 되었습니다. 1960년대와 1970년대에 이르러 데이터베이스와 데이터 관리 시스템이 개발되자 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 토대가 마련되었습니다.
1980년대와 1990년대에는 조직이 보고서를 생성하고 기술 분석을 수행할 수 있게 지원하는 BI 도구가 등장했습니다. 이러한 도구는 과거 데이터를 기반으로 인사이트를 제공했지만, 예측 기능이 제한적이었습니다. 동시에 통계 소프트웨어와 방법론이 발전하면서 더욱 정교한 데이터 분석 기법을 위한 문이 열렸습니다.
1990년대 말과 2000년대 초는 인터넷, 소셜 미디어, 센서 기술을 통해 데이터가 기하급수적으로 증가하며 빅데이터 시대가 시작된 시기입니다. 데이터 마이닝, ML, 예측 및 처방적 분석과 같은 고급 분석 도구 및 기술이 개발된 것도 이 시기입니다. R과 Python 같은 오픈 소스 프로그래밍 언어의 등장으로 고급 분석 방법에 대한 접근이 더욱 대중화되었습니다.
최근 몇 년 동안에는 AI 및 ML의 발전으로 고급 분석이 새로운 차원으로 발전했습니다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 방대한 양의 데이터 포인트를 더 쉽게 저장하고 처리할 수 있습니다. AI 알고리즘은 전례 없는 속도와 정확도로 데이터를 분석할 수 있으며, 생성형 AI은 이 분야에서 새롭게 떠오르고 있습니다.
고급 분석과 기존 비즈니스 분석은 주로 복잡성, 기술 및 결과와 관련한 몇 가지 주요 측면에서 다릅니다.
기존의 분석은 설명적 분석에 중점을 두어 "무슨 일이 일어났나요?" 그리고 "왜 그런 일이 일어났나요?"와 같은 질문에 답했습니다. 여기에는 기본적인 통계 측정, 보고, 시각화 기술을 통해 과거 데이터를 요약하는 작업이 포함되었습니다. 고급 분석은 과거 이벤트를 설명하는 데 그치지 않고 미래의 결과를 예측하고 조치를 지시합니다. 여기에는 예측적 및 처방적 분석이 포함되어 "무슨 일이 일어날까요?" 그리고 "어떻게 해야 할까요?"와 같은 질문에 답합니다.
SQL 쿼리, 기본적인 데이터 취합 및 시각화 도구(예: Excel 또는 표준 BI 대시보드)와 같은 단순한 도구와 기법이 기존 분석의 특징입니다. 고급 분석은 AI, ML, 데이터 마이닝, 자연어 처리(NLP) 및 시뮬레이션과 같은 정교한 방법을 사용합니다. 고급 프로그래밍 언어(예: Python, R)와 특수 소프트웨어를 사용하는 경우가 많습니다.
기존 방식은 내부 데이터베이스의 구조화된 데이터를 처리하고 비교적 작거나 중간 정도의 데이터 세트를 사용했습니다. 고급 분석은 소셜 미디어, IoT 장치 및 클라우드 플랫폼의 빅데이터를 포함하여 다양한 데이터 소스에서 가져온 대량의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다.
기존 분석은 과거 성과에 대한 인사이트를 얻고 과거 패턴을 이해하는 데 도움이 되었으며 표준 보고서와 대시보드를 생성하는 데 유용했습니다. 고급 분석은 예측 모델링, 실시간 의사 결정, 시나리오 분석을 통해 더 심층적인 결과를 제공합니다. 또한 비즈니스 운영 최적화, 비즈니스 가치 향상과 위험 완화를 위한 새로운 기회 모색에 도움이 됩니다.
고급 분석에는 다양하고 정교한 기법이 포함됩니다. 다음과 같은 주요 기법이 관련되어 있습니다.
예측 분석: 과거 데이터, 통계 알고리즘 및 머신 러닝을 사용하여 미래의 결과를 예측합니다. 조직이 트렌드를 예측하고, 위험을 파악하고, 기회를 포착할 수 있도록 도와줍니다.
통계 분석: 통계적 방법을 사용하여 데이터를 수집, 검토, 해석합니다. 여기에는 데이터 내의 관계와 트렌드를 식별하기 위한 가설 검정, 회귀 분석 및 분산 분석이 포함됩니다.
텍스트 분석: 텍스트 분석 또는 텍스트 마이닝은 NLP, 감정 분석 및 텍스트 분류를 통해 비정형 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 추출합니다.
빅 데이터 분석: 이 기술은 Hadoop, Spark, NoSQL 데이터베이스와 같은 기술을 사용하여 크고 다양한 데이터 세트(정형, 반정형, 비정형)를 처리하고 분석합니다.
클러스터 분석: 고급 분석 및 데이터 마이닝에서 클러스터 알고리즘을 사용하여 객체 또는 데이터 포인트 세트를 클러스터 또는 그룹으로 그룹화하는 기술입니다.
고급 분석은 복잡한 데이터 세트를 처리하고 분석하기 위해 다양한 정교한 기술을 사용합니다. 사용되는 주요 기술은 다음과 같습니다.
AI 기술을 사용하면 시스템이 데이터를 학습하고 패턴을 식별하며 인간의 개입을 최소화하면서 예측 또는 결정을 내릴 수 있습니다. 기술에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 딥 러닝이 포함됩니다.
Google Cloud Natural Language API 또는 IBM Watson과 같은 NLP 기술을 사용하면 인간 언어를 분석하고 이해할 수 있어 텍스트 분석, 감정 분석, 챗봇 기능을 사용할 수 있습니다. SAS, RapidMiner, KNIME과 같은 소프트웨어는 데이터 마이닝 기술을 통해 숨겨진 패턴, 상관 관계, 인사이트를 발견하기 위해 대규모 데이터 세트를 탐색하는 데 사용됩니다.
Apache Hadoop 및 Apache Spark 등의 기술은 분산 스토리지 및 병렬 컴퓨팅 기능을 제공하여 대규모 데이터 세트의 처리 및 분석을 지원합니다. 최신 데이터 웨어하우징 솔루션을 사용하면 대량의 정형 및 반정형 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 쿼리할 수 있습니다.
데이터 과학자는 대용량을 처리하도록 설계된 MongoDB, Cassandra 및 Elasticsearch와 같은 최신 NoSQL 데이터베이스를 사용합니다. Apache Kafka 및 Apache Flink는 실시간 데이터 처리 및 분석을 가능하게 하여 조직이 데이터 스트림을 분석하고 즉시 결정을 내리도록 지원합니다. 광범위한 통계 분석 및 데이터 과학용 라이브러리(예: R의 caret 및 Python의 scikit-learn)를 포함한 R과 Python은 복잡한 통계 분석을 수행하고 ML 모델을 구축하는 데 널리 사용됩니다.
AWS, Microsoft Azure, IBM Cloud와 같은 플랫폼은 대규모 데이터 세트를 저장, 처리, 분석하기 위한 확장 가능한 인프라와 서비스를 제공하여 고급 분석에 대한 접근성과 비용 효율성을 높입니다.
IBM Cognos SAS 예측 분석 및 RapidMiner와 같은 분석 플랫폼 및 앱을 사용하면 과거 데이터를 기반으로 미래의 트렌드와 행동을 예측하는 예측 모델을 만들 수 있습니다. 또한 분석 도구는 복잡한 데이터를 대화형의 직관적인 데이터 시각화로 변환하여 사용자가 트렌드, 패턴 및 인사이트를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
고급 분석은 여러 산업 분야에서 다양하게 적용되어 효율성, 의사 결정 및 혁신을 크게 개선합니다.
의료 분야에서는 질병 발생을 예측하고, 치료 계획을 개인별로 맞춤화하고, 병원 운영을 최적화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 의료진은 환자 데이터와 병력을 분석하여 잠재적인 건강 문제를 나타내는 패턴을 파악하고 조기에 개입하여 치료의 효과를 개선할 수 있습니다.
또한 고급 분석은 환자 입원을 예측하고 인력 배치 수준을 최적화하여 전반적인 환자 치료 및 운영 효율성을 개선함으로써 병원 리소스 관리에도 도움이 됩니다.
금융 업계에서는 사기 탐지, 위험 관리, 고객 세분화를 위해 고급 분석을 사용합니다. 금융 기관은 신경망을 사용해 사기 행위의 신호가 될 수 있는 비정상적인 거래 패턴을 감지함으로써 고객에게 더 높은 수준의 보안을 제공합니다.
위험 관리 팀은 예측 모델을 사용하여 다양한 경제 시나리오의 잠재적 영향을 평가하고 은행이 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 또한 고급 분석을 이용한 정확한 고객 세분화를 통해 고객 만족도와 충성도를 높이는 맞춤형 금융 상품 및 서비스를 제공할 수 있습니다.
소매업에서 고급 분석은 수요 예측, 가격 최적화, 공급망 관리 같은 영역에 상당한 도움을 줍니다. 과거 판매 데이터, 날씨와 경제 지표 같은 외부 요인을 분석하여 수요를 정확하게 예측하고, 고객의 필요에 맞게 재고 수준을 조정할 수 있습니다.
또한 고급 분석은 동적인 가격 책정 전략을 지원하여 소매업체가 실제 시장 트렌드과 경쟁에 따라 실시간으로 가격을 조정할 수 있도록 도와줍니다. 소매업체는 공급망 운영을 최적화함으로써 비용을 절감하고 배송 시간을 개선하여 전반적인 고객 경험을 향상할 수 있습니다.
제조 산업에서는 고급 분석을 통해 예측 유지보수, 품질 관리, 생산 최적화를 개선할 수 있습니다. 예측 유지보수는 센서 데이터와 ML 모델을 사용하여 장비 고장을 예측하고, 이를 통해 가동 중단 시간을 줄이고 기계 수명을 연장합니다.
생산 데이터를 분석하여 결함 및 근본 원인을 파악하고, 품질 관리 프로세스를 개선하여 제품의 품질을 향상하고 낭비를 줄입니다. 또한 고급 분석을 통해 생산 일정과 프로세스를 최적화하여 효율성을 높이고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 적용 사례는 전체적으로 보다 안정적이고 효율적인 제조 운영에 기여합니다.
AI 기반 자동화와 Cognos Analytics의 인사이트로 모든 조직 구성원이 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.
IBM Consulting은 기술 투자에 관계없이 고객과 협력하여 전략을 수립하고 이상적인 데이터 자산을 구축합니다.
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IBM watsonx BI Assistant는 비즈니스 관련 질문에 몇 초 안에 답변하여 가장 영향력 있는 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
IBM이 Forrester Wave™: 2023년 4분기 디지털 운영 계획 및 분석 분야에서 리더로 선정된 것은 클라우드 및 AI 기술을 활용하여 계획 및 분석을 재정의하는 IBM의 헌신을 입증한 것입니다.
데이터 통합은 모든 인공지능(AI) 애플리케이션을 구축하는 데 있어 중요한 첫 단계입니다. 이 프로세스를 시작하는 다양한 방법이 존재하지만, 조직은 데이터 가상화를 통해 애플리케이션 개발 및 배포 프로세스를 가속화합니다.
오늘날 조직은 데이터에 압도되기도 하고 압도당하기도 합니다. 전례 없는 양의 데이터가 있지만, 실행 가능한 인사이트를 얻으려면 숫자에 접근하는 것 이상의 것이 필요하다는 역설이 현대 비즈니스 전략의 핵심에 자리잡고 있습니다.