발행일: 2024년 8월 5일
기고자: 콜 스트라이커(Cole Stryker)
AI 분석은 인공지능을 적용하여 데이터를 처리하고 분석하는 것입니다. 머신 러닝, 자연어 처리 및 데이터 마이닝 기술을 사용하여 데이터를 해석하고 예측 또는 권장 사항을 제시하는 것이 여기에 포함됩니다.
AI 분석은 광범위한 비즈니스 분석 및 비즈니스 인텔리전스 분야의 한 부분인 데이터 분석의 전문 영역입니다. 이러한 분야는 모두 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 데 중점을 둡니다.
기존의 분석은 회귀 분석, 가설 테스트 및 서술 통계와 같은 기본적인 통계 분석 기법을 활용합니다. 이러한 방법은 데이터 패턴 및 관계에 대한 통찰력을 제공하지만 범위와 복잡성이 제한적입니다. 기존의 접근 방식은 Microsoft Excel 스프레드시트에서 수동으로 데이터를 처리하고, 수동으로 보고서 작성 및 시각화하므로 시간이 많이 들었습니다. AI 이전에는 시계열 분석 및 선형 회귀와 같은 단순한 예측 모델과 기법에 의존하여 분석했기 때문에 예측 기능이 제한적이고 노동 집약적인 프로세스가 필요했습니다.
경쟁력을 극대화하려는 대규모 조직은 비즈니스 분석에 AI을 구현하는 것이 반드시 필요한 요소가 되었습니다. 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 패턴을 식별하며 예측 인사이트를 생성하는 AI의 능력은 상당한 경쟁 우위를 제공합니다. 이를 통해 기업은 다양한 핵심 성과 지표(KPI)를 개선하고 비용을 절감하며 비즈니스 성과를 향상하는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 세트를 준비하고 AI 모델을 사용할 때 올바른 접근 방식을 선택하는 방법을 알아보세요.
BI 분석가로서의 직무를 준비하기 위한 기술과 경험 습득
데이터 분석에는 네 가지 주요 유형이 있으며, AI를 사용하여 네 가지 유형을 모두 개선할 수 있습니다.
AI 기반 서술적 분석은 과거 성능에 대한 명확하고 포괄적인 이해를 제공합니다. AI는 머신 러닝 알고리즘과 자연어 처리(NLP)를 통해 대량의 정형 및 비정형 데이터를 선별하여 패턴, 추세 및 상관 관계를 식별할 수 있습니다. 소매업체가 고객 데이터를 분석하여 구매 트렌드와 선호도에 대한 인사이트를 발견하기 위해 AI 알고리즘을 배포하는 경우를 예로 들어 보겠습니다.
예를 들어, AI 시스템은 수백만 건의 판매 기록과 소셜 미디어 트렌드를 처리하여 특정 시즌에 가장 인기 있는 제품이나 자주 함께 구매하는 품목을 파악할 수 있습니다. 그런 다음 이 고객 행동 분석을 대시보드에서 시각화하여 시간 경과에 따른 판매 성과, 구매 습관에 따른 고객 세분화 및 마케팅 캠페인의 효과를 확인할 수 있습니다. AI 기반 서술적 분석은 과거 고객 경험에 대한 상세하고 포괄적인 보기를 제공함으로써 소매업체가 데이터 기반 의사 결정을 통해 재고 관리를 최적화하고, 마케팅 전략을 맞춤화하며, 고객 만족도를 높일 수 있도록 지원합니다.
AI는 복잡한 데이터 세트 내의 근본 원인과 상관관계를 신속하게 식별하여 진단 분석을 개선하여 보다 정확하고 시기적절한 문제 해결을 가능하게 합니다. AI가 진단 분석을 개선하는 방법의 예는 의료 분야에서 찾을 수 있습니다. AI 알고리즘은 의료 기록, 실험실 결과 및 이미징 스캔을 포함한 환자 데이터를 분석합니다. 이러한 알고리즘은 기존 방법보다 더 정확하고 신속하게 질병 및 상태의 근본 원인을 식별합니다. 예를 들어, AI는 암과 같은 질병의 초기 단계를 나타내는 방사선 이미지의 패턴을 감지하여 의사에게 정확한 진단과 맞춤형 치료 계획에 도움이 되는 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
AI는 고급 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 예측 분석을 강화함으로써 미래 추세와 결과를 더 정확히 예측할 수 있도록 지원합니다. 금융 서비스에서 머신 러닝 모델은 과거 시장 데이터와 경제 지표를 분석하여 주가와 투자 위험을 예측함으로써 투자자가 정보에 입각한 결정을 내리고 포트폴리오를 보다 효과적으로 관리할 수 있게 도와줍니다.
분석가는 AI를 활용하여 데이터를 분석할 뿐만 아니라 더 나은 의사 결정 프로세스를 위한 실행 가능한 권장 사항을 제공하고, 다양한 시나리오에 대한 최선의 조치를 제안할 수 있습니다. 처방적 분석에 사용되는 AI의 한 예로는 공급망 관리가 있습니다. 여기서 AI 시스템은 재고 수준, 수요 예측, 운송 조건에 대한 데이터를 분석합니다. 이러한 시스템은 최적의 주문 수량과 배송 일정을 추천하여 비용을 최소화하고 효율성을 향상시킵니다.
AI 기반 분석은 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.
실무자는 가장 적절한 접근 방식을 선택하기 위해 먼저 모델이 예측할 것으로 예상되는 내용을 파악해야 합니다. 다양한 모델이 특정 사용 사례에 따라 맞춤화될 수 있으며, 신속하고 비용 효율적으로 최적의 결과를 달성하려면 올바른 모델과 데이터를 선택하는 것이 중요합니다.
데이터 과학자 또는 데이터 분석가가 내부 데이터 소스와 외부 타사 공급자 모두에서 관련 데이터를 수집하는 것으로 워크플로가 시작됩니다. 수집된 데이터의 품질과 양에 따라 모델의 정확성과 효율성이 달라집니다. 수집된 데이터는 전처리 과정을 거쳐 정리, 변환 및 분석에 사용할 수 있도록 준비됩니다. 누락값을 해결하고, 중복을 제거하고, 형식을 표준화하고, 범주형 변수를 인코딩하여 데이터가 일관되고 모델링할 준비가 되었는지 확인하는 작업이 이 단계에 포함됩니다.
분석가는 일반적으로 처방적 분석을 적용하기 전에 과거의 성과를 추적하기 위한 서술적 분석과 미래의 결과를 예측하기 위한 예측 분석을 수행합니다. 서술적 분석은 데이터를 요약하고 시각화하여 과거 추세와 패턴에 대한 인사이트를 얻는 것이고, 예측 분석은 통계 및 머신 러닝 모델을 사용하여 미래의 이벤트 또는 행동을 예측하는 것입니다.
처방적 분석은 최상의 결과를 달성하기 위한 비즈니스 결정을 추천하기 위해 수학적 모델과 최적화 알고리즘을 구성하는 것을 말합니다. 이러한 모델은 제약 조건, 목표, 불확실성, 트레이드오프와 같은 여러 요소를 고려하여 서술적 및 예측 분석에서 얻은 인사이트를 기반으로 조직이 다양한 시나리오에 어떻게 대응해야 하는지를 제안합니다.
평가가 끝나면 모델은 운영 시스템 또는 애플리케이션에 통합되어 실시간 예측 및 권장 사항을 제공합니다. 여기에는 인사이트를 보다 원활하게 사용할 수 있도록 기존 소프트웨어 시스템, API 또는 대시보드에 모델을 통합하여 의사 결정 프로세스를 자동화하거나 사용자에게 처방적인 인사이트를 제공하는 것이 포함될 수 있습니다.
모델의 지속적인 효과와 관련성을 보장하기 위해서는 모델을 지속적으로 모니터하고 유지 관리해야 합니다. 모델 성능을 추적하고, 새로운 데이터로 업데이트하고, 변화하는 조건이나 진화하는 데이터 패턴에 적응하기 위해 주기적으로 모델을 재학습시키고 개선하는 작업이 여기에 포함됩니다.
앨런 튜링(Alan Turing)의 컴퓨팅 및 지능에 대한 연구가 이론적 토대를 마련하면서 AI의 개념이 구체화되기 시작했습니다. 초기 AI 연구는 현대 데이터 분석 기술의 선구자인 기호적 AI와 규칙 기반 시스템에 중점을 두었습니다.
머신 러닝의 등장으로 AI에 통계적 방법이 도입되어 시스템이 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있게 되었습니다. 신경망과 전문가 시스템이 등장하면서 더욱 복잡한 데이터 분석과 추론 능력이 가능해졌습니다.
인터넷과 디지털 데이터의 증가로 분석에 사용할 수 있는 데이터의 양이 폭발적으로 증가했습니다. 초기 AI 분석 도구는 데이터베이스 및 데이터웨어하우징 시스템과 통합되기 시작했습니다.
알고리즘과 컴퓨팅 성능의 획기적인 발전 덕분에 더욱 정교한 AI 모델이 개발되었습니다. '빅 데이터'라는 개념이 등장하면서 대규모 데이터 세트에 포함된 엄청난 양의 정보를 처리하기 위한 고급 분석 솔루션의 필요성이 대두되었습니다.
여러 계층의 신경망을 기반으로 하는 딥 러닝의 부활은 AI 분석 플랫폼에 혁명을 일으켰습니다. NLP 및 컴퓨팅 비전과 같은 기술이 각광받으면서 데이터를 더욱 발전된 방식으로 미묘하게 분석할 수 있게 되었습니다. AI 분석은 이제 광범위한 애플리케이션을 포괄합니다. AI와 클라우드 컴퓨팅 및 IoT의 통합으로 다양한 산업 분야에 걸쳐 AI의 기능과 애플리케이션이 지속적으로 확장되고 있습니다.
ChatGPT와 같은 앱으로 대중화된 생성형 AI는 다양한 측면을 개선하여 분석에 큰 영향을 미칠 준비가 되어 있습니다. 예를 들어, 합성 데이터 생성은 기존 데이터 세트를 보강하고 시뮬레이션 시나리오에 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 분석 프로세스를 간소화하고 개선하여 반복적인 작업을 자동화하고, 자동화된 보고서를 생성하고, 동적 데이터 시각화 및 기타 환경을 개선해 사용자 친화성을 높일 수 있습니다.
무슨 일이 일어났고 왜 일어났는지, 무슨 일이 일어날 수 있는지, 무엇을 할 수 있는지 이해합니다. 추론에 대한 명확한 단계별 설명을 제공하는 watsonx BI Assistant는 모든 비즈니스 사용자들의 의사 결정을 위한 신속한 인사이트를 제공합니다.
Cognos Analytics의 AI 기반 자동화 및 인사이트를 통해 데이터의 잠재력을 최대한 활용하세요. 자연어 AI 어시스턴트를 항상 사용할 수 있습니다. 필요한 데이터를 설명하면 Cognos Analytics가 자동으로 훌륭한 데이터 시각화를 구축합니다.
조직 전반에 걸쳐 통합 비즈니스 계획을 자동화하고 통합하세요. AI 기반의 예측을 실행으로 옮겨 보세요. 유연한 AI 기반 예측으로 결과를 예상합니다. 대규모의 세분화된 가상 시나리오를 실시간으로 분석하여 신속하게 전환할 수 있습니다.
IBM MaaS360은 Watson AI 기능이 내장되어 있어, 정보를 바탕으로 엔드포인트 보안 및 관리 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다. 모바일 기기의 보안 위협을 빠르게 탐지하고 인사이트를 확보해 관리 및 사용자의 생산성을 개선합니다.
애플리케이션 분석이란 일반적으로 애플리케이션 데이터를 수집하고 SaaS, 모바일, 데스크톱 및 웹 애플리케이션 성능 및 사용 데이터를 실시간으로 분석하는 프로세스를 의미합니다.
테스트 및 개발, 데이터 시각화 개선, 누락된 데이터 요소 채우기 등 데이터 분석 작업에 생성형 AI를 적용하는 방법을 알아보세요.
데이터베이스와 기술에 대한 막대한 투자에도 불구하고 많은 기업이 데이터에서 더 많은 가치를 창출하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 가상화는 조직이 기존 데이터 소스를 유연하고 효율적으로 AI 및 분석 이니셔티브에 사용할 수 있도록 이러한 격차를 해소합니다.
Gartner에 따르면 "2025년까지 ABI 플랫폼 사용자의 40%가 거버넌스 프로세스를 우회할 전망입니다. 이를 달성하기 위해 생성형 AI 지원 챗봇에 로드된 스프레드시트에서 생성된 분석 콘텐츠를 공유하게 됩니다. 2027년까지 새로운 분석 콘텐츠의 75%가 생성형 AI를 통해 지능형 애플리케이션에 맞게 컨텍스트화되어, 인사이트와 행동 간의 구성 가능한 연결을 가능하게 할 것입니다."
전력 업계는 환경에 미치는 영향을 줄이기 위한 노력에 박차를 가하고 있습니다. 이를 위해서는 배출량 감축 로드맵에서 현재 어디에 위치해 있는지 정확히 파악하고 개선 기회를 더 잘 이해할 수 있도록 도움을 받아야 합니다. 바로 이 부분에서 AI와 데이터 분석이 도움이 될 수 있습니다.