데이터 분석이란?
지식은 힘이지만 정보의 가치는 정보로 무엇을 할 수 있는지에 따라 제한됩니다. 오늘날 데이터 분석 분야는 ML(머신 러닝) 및 DL(딥 러닝) AI와 같은 AI 기술을 사용하여 구조화, 반구조화 및 비구조화된 데이터를 BI(비즈니스 인텔리전스)로 변환합니다.
궁극적으로 AI 강화 데이터 분석을 사용해 얻고자 하는 결과는 비즈니스 리더가 조직 목표를 달성하기 위해 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것입니다.
데이터 분석은 최근 몇 년 동안 발전해 왔습니다
기가바이트에서 페타바이트 및 그 이상에 이르기까지 기하급수적으로 증가하는 데이터는 강력한 분석 인프라를 갖춘 기업조차 계속해서 도전에 직면하게 합니다. 데이터 소스의 수와 유형이 증가함에 따라 데이터 수집 및 처리를 위한 데이터 사일로라고 하는 더욱 이질적인 시스템이 생겨났습니다. 따라잡기 위해 기업은 더 빠른 속도로 데이터를 분석해야 하며 데이터 분석가는 지속적으로 기술을 발전시켜야 합니다. 그렇지 않으면 인사이트를 놓칠 위험이 있습니다. ML, AI, 강력한 컴퓨팅을 입력하여 이러한 빅 데이터 세트에서 인사이트를 수집, 분석, 추출합니다.
AI가 데이터 분석에 미치는 영향
AI는 기존 데이터 분석 워크플로우의 주요 단계를 자동화하여 모든 단계에서 더 빠른 진행 및 더 나은 결과를 촉진하는 데 도움이 됩니다.
AI는 대규모로 효율적으로 작업할 수 있기 때문에 분석가가 인간 운영자만 사용하는 것보다 더 깊은 통찰력을 얻고 데이터 내에서 더 복잡한 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 분석의 잠재력은 엄청난 가치를 지니지만, 반대급부로 분석 자동화에 사용되는 AI 모델을 구축하고 훈련하며 성공을 보장하기 위한 필수 기술을 갖춘 AI 빌더를 찾는 데 더 많은 개발 시간을 수반합니다.
데이터 파이프라인
AI 지원 데이터 분석은 데이터 파이프라인이라는 접근 방식을 통해 구축됩니다. 이 과정은 비즈니스마다 다를 수 있지만, 데이터 분석 솔루션은 거의 동일한 핵심 데이터 파이프라인 단계를 통해 작동합니다.
- 데이터 유입, 탐색 및 사전 처리
- 모델 선택 및 훈련
- 프로덕션 배포
데이터 유입, 사전 처리 및 탐색
우선 고객과의 상호 작용, 소셜 미디어 게시물, 오디오 및 비디오를 포함한 멀티미디어 등 다양한 소스에서 다양한 유형의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 구조화 또는 비구조화 되어 있을 수 있습니다. 구조화된 데이터는 스프레드시트의 숫자 데이터와 같이 미리 정의된 스키마에 맞는 좁게 정의된 정보입니다. 구조화되지 않은 데이터에는 스티커 메모의 낙서에서 오디오 파일에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
모든 데이터가 수집되면 중요한 사전 처리 단계가 발생합니다. 이 단계는 AI 또는 인간 데이터 과학자가 분석 및 모델링을 위해 데이터를 준비하는 일을 포함합니다. 이는 ELT(추출, 로드, 변환) 프로세스를 통해 발생할 수 있으며 여기서 데이터 소유자는 필요에 따라 데이터를 구조화하거나 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 통해 데이터를 사용하기 전에 정리합니다.
데이터가 일관된 형식으로 구성되고 나면 데이터 탐색이 시작됩니다. 여기서는 데이터 과학자가 통계, 확률 계산, 차트 및 플롯과 같은 데이터 시각화를 사용하여 데이터를 이해하고 이에 대한 포괄적인 관점을 개발하려고 시도합니다. 패턴과 흥미로운 영역을 발견하기 위해, AI를 포함한 다양한 분석 도구는 데이터 과학자가 데이터 세트 구조, 이상 값 존재, 데이터 값 분배와 같은 다양한 특성 간의 관계를 식별하는 데 도움을 줍니다.
모델 선택 및 훈련
이 단계에서 데이터 과학자는 AI 모델 또는 알고리즘에 의존하여 설명적 분석을 통해 데이터를 이해하거나 예측 모델링을 통해 미래 결과를 계산합니다. 예측 모델링은 입력된 테스트 데이터를 기반으로 미래 행동을 예측하기 위해 통계 모델을 생성하는 데 사용되는 수학적 접근 방식입니다.
데이터 과학자는 알고리즘이라는 하나 이상의 수학적 접근 방식을 사용하여 질문에 답하는 데 필요한 만큼 정확한 모델을 바로 얻을 수 있습니다. 알고리즘의 예로는 회귀, 클러스터링, 의사 결정 트리/규칙, 시간 시리즈/시퀀스, k-최근접 이웃, 랜덤 포레스트가 있습니다. 궁극적으로 데이터 과학자는 사용 가능한 컴퓨팅 용량을 사용하여 최고의 결과를 생성할 것으로 생각하는 모델과 알고리즘을 선택하게 될 것입니다.
알고리즘을 선택하고 나면 데이터 과학자는 훈련으로 넘어갑니다. 훈련은 기본적으로 알고리즘에서 다양한 매개 변수의 조정을 자동화한 다음 테스트 데이터에 사용하여 예측을 생성합니다. 이 조정은 지도형 기계학습이라는 알려진 결과가 있는 데이터에 대해 가능한 한 높은 정확성을 추구합니다. 비지도형 기계학습이라는 다른 기법은 대신 알고리즘에 의존하여 데이터를 독립적으로 그룹화하고 이해합니다.
데이터 과학자는 모델 선택 및 조정을 가속화하기 위해 기본 모델이라고도 하는 기성 모델을 출발점으로 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 특정한 사용 사례 요구 사항에 맞게 맞춤화되고 미세 조정될 수 있습니다. 전반적으로 기본 모델을 미세 조정하는 과정은 처음부터 구축하는 것보다 더 간단하고 빠르기 때문에 배포 경로를 간소화하고 가속화하는 효과적인 방법입니다.
프로덕션 배포
데이터 파이프라인의 최종 단계인 프로덕션 배포 단계에서 데이터 과학자는 새로운 데이터에 대해 훈련된 알고리즘을 적용하여 새로운 결과를 얻습니다. 이 단계에서, 훈련된 모델은 사용자 또는 다른 시스템이 해당 분류와 예측을 사용 가능하도록 만들 수 있습니다. 모델이 새로운 데이터를 처리할 때, 데이터 과학자는 출력이 최대한 정확하고 인사이트를 생성하게끔 모델을 최적화하도록 선택할 수 있습니다.
AI는 데이터 파이프라인을 어떻게 변경합니까?
AI의 도입이 기존 데이터 분석 파이프라인을 변경하지는 않지만 준비 요구 사항에 영향을 미칩니다. 즉, 대량의 데이터를 다루는 복잡하고 긴 프로세스를 자동화하는 ML 및 DL 알고리즘을 위해 데이터를 준비해야 합니다. AI는 속도, 일관성, 인간 전문가의 능력을 넘어선 극한의 데이터 복잡성과 용량에서 작업할 수 있는 능력 등 데이터 분석에 다양한 이점을 제공합니다.
네 가지 유형의 데이터 분석
네 가지 유형의 데이터 분석은 데이터를 통해 현재 및 과거 현실을 이해하는 데 중점을 둔 전통적인 방법으로 시작합니다. 이를 설명 및 진단 분석이라고 합니다. 예측 및 처방 분석을 포함하는 고급 분석 방법은 문서화된 현실을 넘어 미래 이벤트 및 트렌드를 예측하고 비즈니스 목표에 맞게 가능한 행동 과정을 조정하려고 합니다.
- 기술적 분석: 과거에 일어난 일
- 진단 분석: 과거에 그 일이 있었던 이유
- 예측 분석: 앞으로 일어날 일
- 처방 분석: 최선의 경로
AI의 영향과 채택이 계속 성장함에 따라 데이터 분석 분야는 계속 진화하고 있습니다. AI는 다음과 같은 새로운 유형의 고급 데이터 분석을 지원합니다.
- 인지 분석: 시맨틱 기술과 ML, DL, AI 알고리즘을 활용하여 사람 같은 인텔리전스를 데이터 분석에 적용합니다.
- AI 지원 분석: ML 알고리즘, NLP(자연어 처리), 기타 AI 응용 프로그램을 분석 도구와 결합하여 복잡한 데이터에서 더 큰 인사이트와 이해를 추출합니다. 또한 AI 지원 분석을 사용하면 더 빠른 워크플로우를 위해 분석 작업을 자동화하고 조직 내의 더 많은 사람이 데이터에 액세스하도록 그 범위를 확장할 수 있습니다.
- 실시간 분석: 들어오는 데이터가 도착하자마자 분석되므로 인사이트가 즉각적인 의사 결정을 할 수 있습니다. 사기 탐지, 교차 판매 기회, 가격 가변제, 이상 감지, 센서 데이터 관리와 같은 많은 사용 사례는 실시간 분석을 사용합니다.
- 인 메모리 분석: 디스크가 아닌 메모리의 데이터를 사용해 대기 시간을 줄여 훨씬 더 큰 데이터 세트를 더 빠르게 분석합니다. 실시간 분석에서도 메모리에 데이터를 유지하는 것이 중요합니다.
고급 분석 솔루션 및 빅 데이터
'빅 데이터'라는 용어는 일반적으로 1테라바이트 이상의 정보를 포함하는 매우 큰 데이터 세트를 설명하는 데 사용됩니다. 빅 데이터는 구조화되어 있지 않으며, 그 양이 많고, 속도가 빨라 대량의 데이터가 실시간으로 도착하며, 많은 데이터 형식 및 유형으로 구성되어 있어 다양성이 높습니다. 빅 데이터는 그 크기와 특성 때문에 데이터 파이프라인을 통해 이동하려면 ML, AI, 강력한 컴퓨팅이 필요합니다.
고급 분석 솔루션은 에지 IoT 장치 및 센서를 포함하여 더 다양한 소스에서 더 많은 비구조화된 데이터 처리를 가속화합니다. 기업은 고급 분석 솔루션을 배포하여 사기 탐지, 감성 분석, 산업 장비를 위한 예측 유지 보수와 같은 사용 사례에서 더 까다로운 빅 데이터 워크로드를 해결합니다.
데이터 분석 사용 사례
데이터 분석은 전 세계 거의 모든 산업에 적용될 수 있습니다. 미시적 또는 거시적 규모의 상황과 이벤트를 이해하기 위해 데이터를 사용하는 관행은 모든 기업이 생성하는 데이터에서 가치를 찾을 수 있는 기회가 있음을 의미합니다. 데이터 분석이 사용되는 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
- 고객 분석: 고객 행동 데이터는 시장 세분화 및 예측 분석을 통해 주요 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- 수요 예측: 과거 데이터에 대한 예측 분석을 통해 제품 또는 서비스에 대한 고객의 미래 수요를 추정하고 예측합니다. 궁극적으로 이는 기업이 더 나은 정보에 입각한 공급 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- 이상 감지: 대부분의 데이터에서 크게 벗어나 일반적인 행동에 대해 잘 정의된 개념에 부합하지 않는 희귀 항목, 이벤트 또는 관찰 결과를 식별합니다.
- 사람 흐름 분석: 사람의 움직임을 데이터로 보여주고 행동 뒤에 숨겨진 패턴을 밝히는 데 도움이 됩니다.
- 시계열 분석: 기업이 예측, 모니터링, 심지어 피드백 및 피드포워드 제어를 위한 모델을 만들 수 있도록 관찰 데이터에 대한 이해를 제공합니다.
- 소셜 미디어 분석: 소셜 채널에서 수집한 데이터의 의미를 찾아 비즈니스 결정을 지원하고 소셜 미디어를 통해 이러한 결정에 따른 행동 성능을 측정합니다.
- 고객 추천: 비즈니스와의 모든 접점에서 각 고객의 취향과 선호도에 맞는 개인화된 추천을 제공합니다.
조직은 다음과 같은 다양한 산업에서 이러한 데이터 분석 사용 사례를 적용합니다.
- 소매: 소매업체는 이메일, 매장 내 광고, 소셜 미디어를 통해 수요 예측, 오프라인 매장 안의 이동 라인 분석, 맞춤형 고객 추천에 데이터 분석을 사용할 수 있습니다.
- 제조: 제조업체는 제조 라인에서 컴퓨터 비전 검사를 통해 고객 분석 및 이상 징후 감지를 위한 데이터 분석을 사용할 수 있습니다.
- 통신: 통신 서비스 제공업체는 데이터 분석을 사용하여 네트워크 트래픽 이상 징후와 시계열 분석을 감지하여 네트워크 혼잡을 예측할 수 있습니다.
- 의료 연구: 연구원은 이상 징후 탐지를 사용하여 의료 영상 또는 환자 데이터 분석의 정확성을 향상하여 잠재적으로 간과될 수 있는 건강 위험 요소를 식별할 수 있습니다.
데이터 분석과 인텔을 통해 더 전략적인 의사 결정 내리기
AI 지원 데이터 분석은 경쟁력을 확보하고 혁신에 기름을 붓기 원하는 조직에 필수적인 요건입니다. 데이터를 더 능동적으로 사용하는 기업은 뒤처진 기업보다 더 성공할 것입니다.
인텔은 기업이 AI 및 최적화된 소프트웨어 솔루션용으로 설계된 고성능 하드웨어를 통해 강력한 분석 솔루션을 쉽게 배포하도록 지원할 수 있습니다.
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