Analytics 2.0: AI가 비즈니스 인텔리전스와 데이터 통찰력을 어떻게 변화시키는가
비즈니스 인텔리전스와 분석은 지난 2.0년 동안 큰 발전을 이루었습니다. 빅데이터와 고급 AI 알고리즘의 등장으로 분석 도구는 이제 전례 없는 통찰력을 제공하여 보다 현명한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 향상된 분석의 새로운 시대를 Analytics XNUMX이라고 합니다.
Analytics 2.0 솔루션은 기계 학습 및 자연어 처리 기능을 활용하여 데이터에서 더 깊은 통찰력을 추출합니다. 데이터 준비를 자동화하고, 숨겨진 상관관계를 찾고, 미래 결과를 예측하기 위한 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 결과적으로 조직은 사후 예측에서 예측으로 전환하고 보다 지능적으로 운영할 수 있습니다. 이 기사에서는 Analytics 2.0의 주요 기능과 기업이 이러한 도구를 사용하여 실시간으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 방법을 살펴봅니다.
자동화된 데이터 랭글링
과거에는 분석가들이 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석을 준비하는 데 대부분의 시간을 보냈습니다. 데이터 랭글링은 데이터 식별, 정리, 정규화, 변환 및 통합과 같은 작업으로 구성됩니다. 이 수동 프로세스는 지루하고 시간이 많이 걸립니다.
Alteryx 및 Trifacta와 같은 Analytics 2.0 솔루션을 사용하면 이러한 데이터 조정 작업을 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스로 자동화할 수 있습니다. 사용자는 Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 알 필요가 없습니다. 플랫폼은 기계 학습을 사용하여 데이터 유형을 학습하고, 이상 현상을 감지하고, 문제를 해결합니다. 이를 통해 데이터 준비에 소요되는 시간이 80%에서 10~20%로 단축됩니다.
자동화된 데이터 랭글링은 조직 전체의 데이터에 대한 통합 보기를 제공합니다. 데이터 준비 프로세스에서 마찰을 제거하여 더 빠른 분석 반복을 가능하게 합니다. 분석가는 지루한 작업 대신 높은 가치의 분석에 집중할 수 있습니다.
통찰력을 위한 자연어 생성
기존 비즈니스 인텔리전스 도구는 통찰력을 위한 데이터 시각화 및 대시보드를 생성할 수 있습니다. 그러나 결과를 해석하고 그에 따른 내러티브를 생성하려면 상당한 수작업이 필요합니다.
Narrative Science와 같은 Analytics 2.0 플랫폼은 자연어 생성(NLG)을 활용하여 서술형 보고를 자동화합니다. 사용자는 데이터에서 발견된 주요 추세, 상관 관계 및 예측을 설명하는 미리 작성된 요약을 얻을 수 있습니다. NLG는 언어 규칙과 AI를 사용하여 데이터 패턴을 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다.
NLG는 수동 분석 및 보고의 필요성을 없애 더 빠르게 통찰력을 제공합니다. 자동으로 생성된 내러티브는 일관되고 오류가 없으며 인간의 편견을 제거합니다. 분석 전문 지식이 없는 사용자도 통찰력을 쉽게 이해하고 데이터 기반 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
대화형 분석
Analytics 2.0은 챗봇과 가상 도우미를 사용하는 대화형 인터페이스를 통해 통찰력을 제공합니다. 사용자는 자연어로 쿼리를 입력하거나 말하기만 하면 분석 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.
ThoughtSpot 및 IBM Watson Analytics와 같은 공급업체는 음성 기반 분석 플랫폼을 제공하고 있습니다. 사용자는 질문을 하고 추가 쿼리를 통해 데이터를 자세히 살펴볼 수 있습니다. 가상 비서는 상황과 사용자 의도를 이해합니다.
대화형 분석을 통해 데이터를 직관적으로 탐색할 수 있습니다. 일반 사용자와 비즈니스 임원은 심층적인 분석 전문 지식 없이도 통찰력에 접근할 수 있습니다. 대화형 UX는 조직 전반에 걸쳐 분석을 민주화합니다.
증강 분석
기존 비즈니스 인텔리전스 도구는 전적으로 수동 분석에 의존합니다. 이는 인간이 스스로 생성할 수 있는 통찰력을 제한합니다. 증강 분석은 기계와 인간의 강점을 결합합니다.
SAP Analytics Cloud와 같은 플랫폼은 ML 알고리즘을 사용하여 통찰력 생성을 자동화합니다. 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 자동으로 분석하여 인간이 놓친 상관 관계, 패턴 및 추세를 감지합니다. 사용자는 통찰력을 먼저 얻을 수 있습니다.
그러나 인간은 시스템을 무시하고 기계가 생성한 통찰력을 검증할 수 있습니다. 이는 기계의 속도와 인간의 감독을 결합합니다. 증강 분석 솔루션은 대규모로 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공합니다.
지속적인 인텔리전스
기존 분석은 사후 통찰력을 제공하기 위해 과거 데이터에 중점을 둡니다. 그러나 과거의 성과는 미래의 결과를 정확하게 예측하지 못할 수도 있습니다. 지속적인 인텔리전스는 실시간 데이터 스트림을 사용하여 예측을 가능하게 합니다.
Striim과 같은 Analytics 2.0 도구는 IoT 센서 및 클릭스트림과 같은 스트리밍 데이터 소스와 통합됩니다. 실시간 데이터가 들어오면 자동화된 모델을 실행하여 이상 현상을 감지하고 경고를 생성합니다. 사용자는 새로운 트렌드와 변화에 대한 즉각적인 통찰력을 얻습니다.
이로 인해 조직은 정적 일괄 보고에서 상시 분석으로 전환됩니다. 지속적인 인텔리전스는 사용자가 기회나 위협을 발견하고 신속하게 대응하여 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 도와줍니다.
예측 분석
설명적 분석은 무슨 일이 일어났는지에 대한 답을 제공합니다. 진단 분석은 어떤 일이 발생한 이유를 알려줍니다. 예측 분석은 ML을 사용하여 미래에 일어날 수 있는 일에 답합니다.
Analytics 2.0 솔루션은 대규모 기록 데이터 세트를 수집하여 예측 모델을 교육할 수 있습니다. 이러한 모델은 복잡한 데이터 패턴을 학습하여 미래의 확률과 결과를 예측합니다. 사용자는 미래 수요를 예측하고 장비 고장을 방지하며 위험을 줄일 수 있습니다.
예를 들어, 예측 유지 관리는 센서를 사용하여 장비를 모니터링하고 고장이 발생하기 전에 유지 관리 요구 사항을 예측합니다. 예측 분석은 데이터 기반 의사 결정을 한 단계 끌어올립니다.
규범 적 분석
분석의 가장 발전된 단계는 처방적 분석입니다. 사용자를 위한 최선의 조치를 권장합니다. 시스템은 과거 데이터로부터 최적의 의사 결정 규칙과 제약 조건을 학습합니다.
사용자가 결정 지점에 도달하면 처방적 분석이 모든 옵션을 검사하고 결과를 예측합니다. 이는 원하는 비즈니스 결과로 이어질 결정을 규정합니다. 예를 들어 공급망 플랫폼은 최적의 재고 정책을 규정할 수 있습니다.
처방적 분석은 데이터 기반 의사결정 자동화를 가능하게 합니다. 사용자는 복잡한 결정에서 추측을 할 수 있습니다. 데이터 통찰력을 바탕으로 지속적으로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
설명 가능한 AI
Analytics 2.0 도구는 딥 러닝 신경망과 같은 고급 기계 학습 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 매우 정확한 통찰력을 제공하는 복잡한 블랙박스입니다. 그러나 내부 동작은 쉽게 설명할 수 없습니다.
설명 가능성이 부족하면 AI 지원 분석의 채택이 방해받을 수 있습니다. 설명 가능한 AI 기술은 모델이 통찰력에 도달하는 방식을 해독하는 데 도움이 됩니다. 공급업체는 모델 해석 기능을 Analytics 2.0 솔루션에 통합하고 있습니다.
설명 가능한 AI를 통해 사용자는 모델 추천을 논리적으로 검증할 수 있습니다. 이는 AI가 생성한 통찰력에 대한 신뢰를 높여줍니다. 주제 전문가는 모델을 더욱 구체화할 수도 있습니다.
분석의 민주화
역사적으로 분석 기술은 부족했습니다. 데이터 분석가는 이해관계자가 해석하는 데 어려움을 겪는 보고서를 준비했습니다. Analytics 2.0은 마침내 대중을 위한 분석을 민주화합니다.
최신 분석 플랫폼에는 간편한 드래그 앤 드롭 인터페이스가 있습니다. 자동화된 통찰력 생성을 통해 기술적 능력의 필요성도 줄어듭니다. 대화형 분석을 사용하면 기술적 지식이 없는 사용자라도 자연어를 통해 통찰력에 접근할 수 있습니다.
분석은 더 이상 데이터 과학자에게만 국한되지 않습니다. 조직 전체의 지식 작업자는 심층적인 분석 전문 지식 없이도 데이터를 활용하여 생산성과 의사 결정을 향상할 수 있습니다.
모델의 운영화
전통적으로 데이터 분석가는 R 및 Python과 같은 통계 프로그램으로 모델을 구축합니다. 모델은 통찰력을 생성하지만 비즈니스 워크플로와는 별도로 유지됩니다.
Analytics 2.0 솔루션을 사용하면 이러한 모델을 운영화하고 애플리케이션에 내장할 수 있습니다. 예를 들어 예측 유지 관리 모델을 공장 현장에 배포하여 유지 관리 주문을 자동으로 추천할 수 있습니다.
운영화를 통해 조직은 실시간으로 분석 모델의 통찰력에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 이 모델은 피드백 루프를 통해 자동화된 결정을 내리고 비즈니스 프로세스를 지속적으로 최적화합니다.
클라우드 기반 분석
기존 분석 플랫폼에는 비용이 많이 들고 유연성이 떨어지는 온프레미스 인프라가 필요했습니다. 클라우드 기반 분석은 하드웨어 투자 없이 유연하고 확장 가능한 대안을 제공합니다.
Google BigQuery 및 Amazon QuickSight와 같은 주요 플랫폼은 완전관리형 클라우드 분석 서비스입니다. 기업은 소규모로 시작하여 요구 사항이 증가함에 따라 원활하게 확장할 수 있습니다. 클라우드는 또한 백그라운드에서 인프라 유지 관리 및 업그레이드를 처리합니다.
멀티 테넌시 지원을 통해 클라우드 분석을 통해 분산된 팀 간에 쉽게 협업할 수 있습니다. 사용자는 클라우드에서 모델을 개발하고 대시보드를 공유하는 동시에 데이터 거버넌스를 보장할 수 있습니다. 또한 클라우드를 사용하면 전 세계 모든 장치에서 분석에 액세스할 수 있습니다.
데이터 시각화
원시 데이터만으로는 통찰력이 거의 제공되지 않습니다. 고급 시각화는 데이터를 대화형 차트, 그래프 및 지도로 변환하여 통찰력을 드러냅니다. Analytics 2.0 플랫폼에는 강력한 시각화 기능이 포함되어 있습니다.
기본 차트 외에도 히트맵, 유입경로 분석, 지리공간 지도와 같은 특수한 시각적 요소를 제공합니다. 사용자는 매력적인 시각 자료를 통해 데이터의 추세, 이상값 및 패턴을 강조할 수 있습니다. 드릴다운을 통해 더 심층적인 조사가 가능합니다.
스마트 시각화는 데이터 구조에 따라 올바른 그래프 유형을 자동으로 추천합니다. 분석 전문 지식이 없는 사용자도 간편한 드래그 앤 드롭을 통해 의미 있는 시각화를 생성할 수 있습니다. 사실적인 시각적 요소는 통찰력을 더욱 직관적으로 만듭니다.
분석 가속기
수요 예측, 고객 세분화, 재고 최적화와 같은 일부 분석 사용 사례에는 복잡한 모델링이 필요합니다. 처음부터 모델을 개발하려면 상당한 시간과 리소스가 필요합니다.
Analytics 2.0 솔루션은 일반적인 사용 사례에 대해 사전 구축된 분석 가속기를 제공합니다. 여기에는 비즈니스 문제에 맞춰진 예측 알고리즘이 내장되어 있습니다.
분석 가속기를 사용하면 기업은 검증된 모델을 사용하여 더 빠르게 시작할 수 있습니다. 데이터 과학자는 처음부터 모델을 구축하는 대신 가속기를 출발점으로 사용할 수도 있습니다. 분석 구현 시간이 대폭 단축됩니다.
협업 분석
전통적으로 분석은 고립된 노력이었습니다. 개인이나 팀은 사일로에서 모델을 개발하여 단편적인 통찰력을 얻습니다. 협업을 통해 데이터와 발견을 더 효과적으로 공유할 수 있습니다.
Analytics 2.0 플랫폼은 공유 가능한 워크플로우 및 대시보드를 통해 협업을 촉진합니다. 댓글과 주석을 사용하면 통찰력에 대한 토론이 가능합니다. ACL은 민감한 데이터에 대한 액세스를 제어합니다.
협업 분석은 사일로를 깨고 조직이 집단 데이터 지식을 활용할 수 있도록 해줍니다. 모델은 전체적인 관점을 위해 여러 부서의 통찰력을 통합합니다. 민주화는 영향력을 증폭시킨다.
임베디드 분석
분석이 의사 결정에 영향을 미치려면 비즈니스 워크플로에 긴밀하게 통합되어야 합니다. 그러나 사용자는 별도의 분석 앱과 운영 체제 간에 전환해야 하는 경우가 많습니다.
최신 플랫폼을 사용하면 API 및 마이크로서비스를 통해 분석 기능을 애플리케이션에 기본적으로 내장할 수 있습니다. 워크플로우 중에 통찰력이 실시간으로 원활하게 나타납니다.
내장된 분석은 스마트 제조, 예측 유지 관리, 실시간 개인화 등과 같은 데이터 기반 프로세스를 강화합니다. 분석 운영화로 ROI가 가속화됩니다.
결론
분석은 단순한 비즈니스 인텔리전스 및 보고에서 크게 발전했습니다. AI 기반 분석 2.0 솔루션의 출현으로 자동화된 통찰력 발견, NLP 기반 내러티브, 대화형 분석, 규범적 권장 사항과 같은 판도를 바꾸는 기능이 잠금 해제됩니다. 기업은 데이터에서 더 깊은 통찰력을 활용하여 전략 계획과 데이터 기반 의사 결정을 향상할 수 있습니다. Analytics 2.0 솔루션은 조직 전체의 사용자를 위한 강력한 분석에 대한 액세스를 민주화하여 광범위한 데이터 기반 문화를 활성화합니다. AI와 머신러닝이 계속해서 성숙해짐에 따라 분석은 더욱 스마트해질 것입니다. Analytics 2.0 물결을 타는 기업은 지능적이고 예측 중심의 결정을 통해 지속적인 경쟁 우위를 확보하게 됩니다.
마케팅의 AI: 고급 분석에 대한 심층 분석
최고의 디지털 마케팅 KPI
최고의 Google Analytics 교육
최고의 웹 분석 도구
사용자가 웹사이트를 떠나는 이유는 무엇입니까?