증강 분석이란 무엇인가요?

증강 분석은 데이터 준비, 모델 선택, 인사이트 생성 및 데이터 시각화를 포함한 프로세스의 자동화 또는 간소화를 통해 데이터 기반 의사 결정을 민주화하는 데 도움이 됩니다. 증강 분석 기능을 사용하면 한때 데이터 과학자의 기술적 전문 지식이 필요했던 작업을 분석가와 비즈니스 사용자 모두가 수행할 수 있습니다.

생성형 AI는 증강 분석 플랫폼과 셀프 서비스 툴의 확산을 가속화했습니다. 정교한 대규모 언어 모델(LLM)의 가용성이 높아지면서 자연어 쿼리 및 자연어 생성(NLG)이 용이해져 사용자는 기술 지식이나 전문 프로그래밍 언어 없이도 데이터를 쿼리하고 결과를 해석할 수 있습니다.

또한 머신 러닝 알고리즘은 특정 사용자나 사용 사례의 요구에 더 잘 맞도록 증강 분석 툴의 핵심 기능을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼은 시간이 지남에 따라 사용자 쿼리의 패턴을 파악한 다음 해당 패턴과 관련된 실행 가능한 인사이트를 보고 대시보드에 실시간으로 자동으로 표시할 수 있습니다.

증강 분석은 복잡한 데이터에서 의미 있는 인사이트를 얻는 데 방해가 되는 기술적 장벽을 줄임으로써 분석 프로세스에 대한 접근성을 확대합니다. 이를 통해 증강 분석 솔루션은 전사적 데이터 리터러시를 개선하고, 조직 전체의 주요 비즈니스 의사 결정이 신중한 데이터 분석에 기반을 두고 이루어지도록 보장할 수 있습니다.

용어에서 알 수 있듯이 증강 분석 솔루션은 데이터 준비부터 인사이트 생성, 명확하고 해석하기 쉬운 보고서 제공에 이르기까지 데이터 분석 프로세스의 모든 단계를 보강하도록 설계되었습니다. 강력한 셀프 서비스 분석 플랫폼을 통해 모든 사용자는 더 적은 노력, 더 적은 기술적 노하우로 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이상적인 증강 분석 솔루션의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 자동화된 데이터 관리
• 자연어 상호 작용
• 데이터 시각화
• 자동화된 인사이트 및 통계 분석

증강 분석의 가장 확실한 이점 중 하나는 지루함을 줄이고 시간을 절약할 수 있다는 점입니다. 빅 데이터 시대로 인해 데이터 양이 증가함에 따라 분석을 위해 데이터를 준비하고 서로 다른 데이터 소스에서 인사이트를 통합하는 데 필요한 노동력도 함께 증가했습니다.

머신 러닝 알고리즘으로 처리하려면 여러 소스에서 데이터를 수집하고 정리 및 집계한 다음 깔끔하고 일관된 포맷을 지정해야 합니다. 예를 들어 표 형식의 데이터 세트를 다룰 때는 각 데이터 요소에 대한 벡터 임베딩의 각 특징이 다른 데이터 요소의 특징과 일치하도록 데이터 필드를 일관되게 정렬해야 합니다. 이 작업은 수동으로 수행하면 매우 지루하고 노동 집약적인 프로세스가 될 수 있습니다.

AI가 강화된 최신 BI 플랫폼은 머신 러닝을 사용하여 다음과 같은 방법으로 많은 데이터 정리 작업을 자동화할 수 있습니다.

• 자동으로 관련 데이터 속성을 감지합니다. 예를 들어, 알고리즘이 지리 정보(우편번호 또는 위도 및 경도 좌표 등) 또는 연락처 정보(이메일 주소 또는 전화번호 등)의 존재를 감지할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 데이터 기능을 통합된 형식 지정 체계 내에 배치할 수 있습니다.

• 데이터 품질을 보장하고 개인 정보를 보호합니다. 알고리즘은 조직의 데이터 거버넌스 정책에 따라 다양한 데이터 소스의 입력에 가중치를 부여하거나, 강조하지 않거나, 무시하도록 학습시킬 수 있습니다. 증강 분석 플랫폼은 예를 들어 개인 식별 정보(PII)의 데이터 포인트를 자동으로 삭제하여 데이터 거버넌스 관행을 더욱 강화할 수 있습니다. 이는 의료와 같이 이러한 정보의 사용이 엄격하게 규제되는 분야에서 특히 유용합니다.

• PDF 또는 서식 있는 텍스트 소스에서 정보를 읽고 추출합니다.이 프로세스에는 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하기 위해 null 값이나 문장 부호 또는 비표준 기호와 같은 특수 문자를 제거하거나 대체하는 작업이 수반될 수도 있습니다.

• 관련 정보를 인덱싱 및 그룹화합니다.예를 들어, 알고리즘은 서로 다른 소스에 병렬 데이터 포인트가 있음을 인식하고 집계를 제안하거나 중복 데이터 포인트를 감지하여 자동으로 단일 항목으로 결합할 수 있습니다. 또한, 증강 분석 플랫폼은 각 문서에 대해 효과적인 벡터 임베딩을 생성할 수 있는 모델을 통합하여 효율적인 벡터 검색 및 검색 증강 생성을 가능하게 할 수 있습니다.

일반적으로 데이터 분석가와 관련된 작업에는 특정 의사 결정에 정보를 제공하거나 특정 가설을 테스트하기 위한 사전 데이터 쿼리가 수반되지만, 강력한 데이터 과학이 제공하는 가치의 대부분은 보이지 않거나 예상치 못한 연결과 인사이트를 찾기 위해 데이터를 전반적으로 탐색하는 데서 비롯됩니다.

예를 들어, 증강 분석 툴은 사용자가 간과했을 수 있는 여러 데이터 소스 간의 연관성을 자동으로 추천하거나 추가 분석을 위해 이상값 또는 비정상적인 추세를 표시할 수 있습니다. 연관성 또는 클러스터링 모델과 같은 비지도 학습을 적용하면 실행 가능한 인사이트를 알려줄 수 있는 고유한 패턴과 상관관계를 인식할 수 있습니다.

데이터 분석에 관심이 있는 비기술 사용자의 가장 중요한 진입 장벽 중 하나는 기존 데이터 분석에 필요한 전문 기술 지식의 깊이입니다. 코딩이나 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용하는 방법을 배우는 것은 많은 사람들에게 엄청나게 어렵거나 시간이 많이 걸리는 일입니다. 여기에는 결과를 효과적으로 해석하고 검증하는 데 필요한 통계 기법, 명명법 및 모범 사례를 배우는 것이 포함됩니다.

데이터 분석과 자연어 처리(NLP)의 결합은 증강 분석이 데이터 기반 인사이트에 대한 접근성을 넓히는 가장 영향력 있고 직관적인 방법일 것입니다. 사용자는 "연휴 시즌 이후 30일 동안 반품률이 가장 높은 제품은 무엇입니까?"와 같은 평이하고 간단한 언어를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. —그리고 이러한 쿼리에 대해 비슷하게 간단한 언어로 응답을 받습니다.

백엔드에서 LLM은 자연어 쿼리를 해석하고, 이를 구조화된 요청으로 변환하고, 사용자 질문의 컨텍스트에 대한 이해를 바탕으로 누락된 정보를 채우기 위한 가정을 세워야 합니다. 요청을 처리하려면 하나 이상의 모델을 선택해야 합니다. 모델은 해당 사안과 가장 관련된 데이터 소스를 가져와야 합니다. 마지막으로, LLM은 수학적 결과를 해석하고 관련 세부 사항을 중심으로 명확하게 설명해야 합니다. 

하지만 사용자 입장에서 이는 단순히 질문을 하고 답변을 받는 것일 뿐입니다.

최고의 증강 분석 솔루션은 강력한 데이터 시각화 기능을 제공할 뿐만 아니라 데이터 시각화를 자동화된 보고서 생성에 통합하여 정보 공유 및 협업 의사 결정을 용이하게 합니다.

자연어는 정보를 표현하는 데 매우 유용한 방법일 때가 많지만, 시각화는 비교를 도출하고 패턴을 강조하는 가장 직관적인 방법일 때가 많습니다. 그래프, 차트, 다이어그램, 플롯, 히트 맵 및 기타 유형의 데이터 시각화는 데이터를 탐색하고 쿼리에 명시적으로 통합할 수 없다고 생각할 수 있는 연결을 만드는 데 유용한 방법이 될 수 있습니다.

기존에는 자연어 요청을 입력으로 받아 정교한 데이터 시각화를 아웃풋으로 반환하려면 조립 라인과 같은 방식으로 작동하는 여러 모델의 정교한 코리오그래피가 필요했습니다. 그러나 텍스트 전용이었던 LLM이 다양한 데이터 양식에서 원활하게 작동할 수 있는 멀티모달 AI 모델로 계속 진화하면서 증강 분석 플랫폼의 활용성이 더욱 간소화되고 있습니다.

이를 통해 기술 지식이 없는 사용자도 연결과 가설을 공개적으로 탐색할 수 있는 데이터 분석에 대한 동적인 접근 방식이 가능하며, 사용자 친화적인 대화형 대시보드에서 결과, 권장 사항 및 주목할 만한 인사이트를 쉽게 사용할 수 있습니다.

NLP가 주목을 받고 있기는 하지만, Gartner의 최근 Magic Quadrant 설문조사 결과에 따르면 분석 및 비즈니스 인텔리전스(ABI) 플랫폼에서 가장 인기 있는 기능은 자연어 쿼리가 아니라 자동화된 인사이트라고 합니다. 즉, 비즈니스 사용자는 결과를 얻는 과정보다는 결과에 더 관심이 많습니다.¹

최고의 증강 분석 솔루션은 인사이트를 얻기 위해 데이터를 조사하는 방법을 정확히 결정해야 하는 부담을 덜어주므로, 비즈니스 사용자는 인사이트에 따라 조치를 취하는 방법에 집중할 수 있습니다. LLM은 표면 수준의 NLP 기능 외에도 실시간 의사 결정 엔진 역할을 할 수 있습니다. 이를 통해 최신 증강 분석 플랫폼은 간단한 IF-THEN 규칙으로 가능한 것보다 훨씬 더 동적인 방식으로 사용자 요청의 특정 컨텍스트에 맞게 분석을 맞춤화할 수 있습니다. 

예를 들어, 증강 분석 소프트웨어는 요청의 특성에서 어떤 유형의 데이터를 검사할 것인지, 어떤 유형의 분석이 필요한지 추론한 다음 최적의 데이터 시각화 체계를 지능적으로 제안할 수 있습니다. 또한 증강 분석 솔루션은 여러 예측 모델에서 분석을 실행하고 가장 확실성이 높은 모델의 예측을 강조 표시할 수 있습니다. 따라서 플랫폼은 단순히 예측을 뱉어내는 것이 아니라 예측 프로세스에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

또한 자동화된 인사이트는 사전 예방적 데이터 분석을 강화하여 적절한 쿼리를 통해 밝혀질 때까지 기다리는 대신 이상값과 새로운 추세가 발생할 때 이를 표시합니다. 예를 들어 자동 분석 툴은 고객 참여 메트릭의 예상치 못한 하락을 식별하여 비즈니스 사용자에게 고객 경험의 일부 단점을 알려주어 이를 이해하고 해결할 수 있도록 할 수 있습니다.

최적의 분석 플랫폼은 다양한 관점의 데이터 분석을 제공하여 과거를 이해하고 미래에 대해 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 분석 인사이트에는 네 가지 주요 하위 집합이 있으며, 모두 의사 결정 프로세스에 필수적입니다.

• 설명적 분석은 객관적인 분석과 관련이 있습니다. '무슨 일이 일어났는가, 또는 무슨 일이 일어나고 있는가'를 묻습니다. 예를 들어, 공급망의 맥락에서 설명적 분석은 돈이 어디에 사용되고 있는지 또는 재고가 부족한 부분이 있는지 탐색할 수 있습니다.

• 진단 분석은 과거, 즉 일이 발생한 이유를 이해하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 진행 중인 마케팅 이니셔티브가 기대에 미치지 못하는 이유를 설명하기 위해 이전 고객 행동에 대한 분석을 사용할 수 있습니다.

• 예측 분석은 미래를 예측하는 것, 즉 어떤 일이 일어날 확률 또는 잠재적인 행동 방침에 대한 예상 결과를 예측하는 것을 목표로 합니다. 예측 분석은 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 운영의 기반이 되며, 예상되는 결과에 대한 심층적인 이해를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.

• 처방적 분석은 최적의 조치, 즉 어떤 일이 일어나야 하는지 또는 원하는 결과가 나올 가능성을 극대화하는 방법을 예측하는 것을 목표로 합니다. 처방적 모델링 분야는 추천 엔진과 같은 시스템을 강화하며, 예측 분석과 강력한 의사 결정 로직을 결합하여 이상적인 방법을 식별합니다.

증강 분석 플랫폼은 다양한 중요한 이점을 제공하지만, 모든 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 만병통치약은 아닙니다. 증강 분석은 적절한 데이터 리터러시를 갖춘 직원이 사용하고 강력한 데이터 거버넌스 관행과 함께 구현할 때 최상의 결과를 얻을 수 있는 강력한 툴로 간주되어야 합니다.

• 데이터 리터러시: 증강 분석은 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 얻는 데 필요한 수고를 크게 줄여주지만, 이러한 인사이트는 부서에서 데이터 리터러시를 우선시하는 직원에게만 유용합니다. 예를 들어, 플랫폼은 주목할 만한 상관관계를 발견하고 표면화할 수 있지만, 정보에 입각한 사용자만이 상관관계와 인과관계의 차이를 해결하는 데 필요한 판단을 내릴 수 있습니다.

• 데이터 거버넌스: AI 기반 인사이트 및 권장 사항의 품질은 해당 분석을 뒷받침하는 데이터 세트의 품질과 신뢰성에 직접적으로 의존합니다. 처방적 분석에 대한 조직 전반의 신뢰와 확신을 구축하려면 조직은 강력한 데이터 거버넌스에 투자해야 합니다. 강력한 데이터 거버넌스를 통해 일관된 데이터 품질을 유지하고, 규정을 준수하며, 데이터 소스를 깔끔하게 통합하고, 모델 드리프트 및 기타 머신 러닝의 함정을 모니터링할 수 있습니다.