인공지능(AI)을 활용한 고급 분석의 트랜드, 2020년

인공지능(AI)과 분석(analytics)은 2020년에 분명히 상당한 발전이 있을 것이다.
수 많은 새로운 분석 기회와 함께, 기업들은 어떻게 트렌드뿐만 아니라 이러한 기술을 활용하여 자신의 기업과 고객에게 제공할 수 있는 가치를 활용할 수 있을까? 향후 10년동안 상당한 발전이 예상된다.

분석(analytics)의 가치

분석이 주는 가장 큰 가치는 명확하고 빠른 의사결정, 예측 동향 및 ROI(다시 말해, 더 나은 의사결정으로 이어질 것)의 형태 로 나타날 것이라고 믿는다. 성장과 발전에 도움이 될 수 있는 몇 가지 동향을 정리하였다. 

인공지능(AI)과 분석(analytics) 시장의 트랜드

1. 기준 데이터(Baseline Data) 인식만으로는 충분하지 않음

한 페이지에 있는 Excel 문서는 아무리 뛰어난 Excel 기술이라 해도 할 수 있는 것은 제한적일 뿐이다. 방대한 양의 데이터로 인한 복잡한 연결성 때문에 #머신러닝과 #인공지능(AI)으로 데이터를 학습시키는 법을 배울 필요가 있다. 데이터베이스에 들어 있는 한줄 한줄의 데이터가 출발점이다. 가치를 발견하기 위하여 연결성을 찬찬히 따져보는 능동적인 관찰을 통하여 패턴을 찾아내고 새로운 검색 조건을 개발하여야 한다.  

예산을 보고 겁먹고 있다면 걱정하지 말아야 한다. 실시간 분석 수요는 늘었지만 메모리 내 처리 비용도 낮아지고 있어 더 많은 기업이 접근할 수 있게 됐다. 또한 통합 데이터베이스, 공통 데이터 모델, 클라우드 애플리케이션은 SAP, Tableau(Salesforce), Microsoft Power BI, Oracle 또는 SAS와 같은 즐겨 사용하는 분석 툴에서 데이터를 간소화하고 분석 기능을 활용할 수 있도록 하고 있다.

앞으로 개선하기 위하여는 더 많은 데이터를 수집하는 데만 집중할 것이 아니라, 가장 의미 있는 방법으로 문제를 해결할 수 있는 기술을 수집하는 데 집중해야 할 것이다. 

2. 단순히 설명하 머물지 말고, 예측이 갖는 큰 가치를 알아야 함

정확히 새로운 경향은 아니지만, 앞으로 나아가서, 예측 분석은 부유한 사람들과 유명한 사람들만을 위한 것이 아니다. 성공적인 기업에게는 기본적인 요구사항이 될 것이다. 점점 더, "우리가 어디에 있는가?"뿐만 아니라 "어디로 가는가?"에 초점을 맞추는 것이 필수적이다. 소비자들은 무엇을 사고 싶은가? 언제? 아직 아무도 제공하지 않는 것을 필요로 하는 것은 무엇인가? 이러한 틈새 기회를 찾아내는 것이 시장를 주도할 수 있는 방법이다. 앞서 설명한 인공지능(AI)와 기계학습의 진보와 함께, 예측은 더 정확하고 강력해질 것이다.

3. 데이터 시각화 및 그래프 분석에 투자

모든 사람이 숫자에 능숙한 사람은 아니다. 데이터는 기업 전체에서 발생하는 의사결정의 많은 부분의 핵심이 됨에 따라, 직원들이 받는 데이터와 의미 있는 정보의 연결을 할 수 있는 빠르고 쉬운 방법을 찾는 것이 필수적이다. 이를 위한 방법 중 하나는 그래프 분석법이다. 데이터 시각화/그래프 분석은 인력, 고객, 장소, 시간 및 사물 간의 복잡한 연결을 숫자로 압도하지 않고 더 잘 이해할 수 있도록 도와준다. 이러한 시각화는 시나리오 계획 및 위험 관리와 같은 것에도 특히 도움이 될 수 있다. 즉, 움직이는 부분이 많고 손실이나 이득이 많은 큰 문제들.

Microsoft Power BI에서 Zoho Reports에서 Tableau Desktop까지 데이터 시각화를 위한 많은 강력한 도구가 있다. 많은 사람들이 구글 애널리틱스를 통해 이러한 유형의 분석을 경험한 적이 있다. 간단히 말해서, 우리는 데이터가 말하고 있는 것을 시각화할 수 있을 때 종종 더 쉽게 판단할 수 있다. 도구가 발전함에 따라 데이터를 풍부하게 하고 예측 모델을 개발할 수 있다.

4. 제품 수명 주기 관리에 분석 기법을 사용함

제품 개발에서부터 라이프사이클 관리는 핵심이다. 가장 똑똑한 기업들은AI와 머신러닝을 사용하여 애플리케이션 개발 및 테스트에서 출시, 지원 및 복구에 이르기까지 규모에 맞게 프로세스를 최적화할 것이다.

반대로, 어떤 알고리즘도 얼마나 효과가 있었든 간에 영원히 지속될 수 있는 것이 아니다. 향후 10년간에 개발에서 테스트, 복구에 이르기까지 분석의 라이프사이클 관리 측면에서 더 나은 참여 규칙을 발견하게 될 것이다. 어떤 게 효과가 있을까? 언제 다시 작업해야 하는가? 알고리즘과 코딩이 데이터 늪의 길로 가지 않도록 하려면 어떻게 해야 하는가? 나쁜 AI가 되지 않도록 데이터가 깨끗해야 한다.

5. 자연어 처리

다시 말하지만, 우리 모두 숫자가 되는 것은 아니다. 다행히도, 그것을 이해하는 기술력들은 앞으로 음성 명령으로 검색을 처리할 수 있는 능력이 증가하게 될 것이며, 무엇을 알아내기를 원하는지 알고 있지만 어떤 지표를 사용하여야 할지 모르는 사람들에게 특히 쉬운 일이 될 것이다.

많은 사람들에게 자연어 처리는 당신의 프리미엄 스마트폰 장치에 있는 아마존 에코, 시리, 빅스비 같은 앱을 보다 많이 활용하게 될 것이다.