증강 분석이란?

빅데이터 기회 발굴

 

현대 경제에서 데이터는 무엇보다 큰 기회를 의미합니다. 데이터를 보유한 비즈니스는 언제 어떤 제품을 생산할지, 마케팅 대상은 누구인지, 어떻게 발전시킬지 등을 파악할 수 있습니다. 하지만 오늘날 데이터 양은 인간이 스스로 편견 없이 해석하기에는 너무나도 방대하며 즉각적인 답변을 얻기란 거의 불가능합니다. 빅데이터라는 망망대해에서 의미 있는 인사이트를 발견해내려면 AI와 머신러닝 같은 기술을 사용해야 합니다. 이와 같은 이유로 증강 분석은 매우 중요합니다. 증강 분석은 데이터 과학과 인공지능을 결합해 기업이 실시간으로 엄청난 양의 데이터 세트를 분석할 수 있게 합니다.

 

데이터 과학자에 대한 의존 감소

 

분석 프로세스는 많은 시간이 소요되는 수작업 단계로, 매우 복잡해 대개는 데이터 과학자만이 수행할 수 있습니다. 이러한 전문 분석가는 다음 작업을 해야 합니다.

1. 여러 소스에서 데이터 수집
2. 분석을 위한 데이터 준비
3. 분석 시행
4. 의미 있는 인사이트 발견
5. 결과 시각화
6. 설득력 있는 방식으로 결과 공유
7. 실행 계획 구축

문제는 전 세계적으로 데이터 과학자의 수가 매우 적어 이들을 고용하려면 비용이 많이 든다는 점입니다. 증강 분석이 전문가를 완전히 대체할 수는 없지만 데이터 수집, 준비, 정리, 분석과 같은 일련의 프로세스를 자동화함으로써 의존도를 줄여줄 수는 있습니다.

 

결과 해석과 같이 더 중요한 작업을 위해 데이터 과학자의 시간을 절약해 주는 것 이외에도 증강 분석은 이러한 분석가들이 조직에 더 큰 가치를 제공하도록 할 수 있습니다. AI와 머신 러닝으로 구동되는 분석은 분석가가 놓쳤을지도 모를 연결점을 만들어 더 짧은 시간 안에 더 깊이 있는 인사이트를 발견할 수 있게 해 줍니다. 또한 이러한 기술은 비즈니스 분석가부터 시민 데이터 과학자에 이르기까지 다른 분석 역할을 수행하는 직원의 역량을 강화하여 인사이트를 개선하고 이전에는 오직 전문 데이터 과학자만 할 수 있던 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다.