데이터 과학과 데이터 분석 비교: 차이점 알아보기

대화나 온라인에서 "데이터 과학"과 "데이터 분석"이라는 용어가 같은 의미로 사용되는 것을 접할 수 있지만 이는 뚜렷하게 다른 두 가지 개념을 나타냅니다. 데이터 과학은 수학, 컴퓨터 과학, 소프트웨어 공학, 통계학 등 여러 학문을 결합한 전문 분야입니다. 학술 및 비즈니스 애플리케이션을 위한 대규모 정형 및 비정형 데이터의 수집 및 관리에 중점을 둡니다. 데이터 분석은 데이터 세트를 조사하여 가치를 추출하고 특정 질문에 대한 답을 찾는 행위입니다. 데이터 과학과 데이터 분석을 더 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 과학은 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾고 데이터를 구조화하고 머신 러닝 모델을 학습시키고 인공 지능(AI) 애플리케이션을 개발하기 위해 수행되는 작업을 포괄하는 우산이라고 생각하면 됩니다. 데이터 분석은 데이터 과학 우산 아래에 있는 작업이며 데이터 세트를 쿼리, 해석 및 시각화하기 위해 수행됩니다. 데이터 과학자는 데이터 세트를 이해하거나 결과를 평가하기 위해 데이터 분석 작업을 수행하는 경우가 많습니다.

비즈니스 사용자는 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼 내에서 데이터 분석을 수행하여 현재 시장 상황이나 의사 결정 결과에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예측과 같은 데이터 분석의 많은 기능은 데이터 과학자가 개발한 머신 러닝 알고리즘과 모델을 기반으로 구축됩니다. 즉, 두 개념은 동일하지는 않지만 밀접하게 얽혀 있습니다.

전문 분야로서 데이터 과학은 데이터 분석을 수행하는 작업보다 범위가 훨씬 크며 그 자체로 경력 경로로 간주됩니다. 데이터 과학 분야에서 일하는 사람들을 데이터 과학자라고 합니다. 이러한 전문가들은 통계 모델을 구축하고, 알고리즘을 개발하고, 머신 러닝 모델을 학습하고, 프레임워크를 생성하여 다음을 수행합니다.

• 단기 및 장기 결과 예측
• 비즈니스 문제 해결
• 기회 파악
• 비즈니스 전략 지원
• 작업 및 프로세스 자동화
• BI 플랫폼 지원

정보 기술의 세계에서 데이터 과학 직업은 현재 많은 조직과 산업들에서 요구되고 있습니다. 데이터 과학 경력을 쌓으려면 머신 러닝 및 AI에 대한 깊은 이해와 광범위한 지식이 필요합니다. 기술 세트에는 프로그래밍 언어인 Python, SAS, R 및 Scala로 작성할 수 있는 능력이 포함되어야 합니다. 또한 Hadoop 또는 Apache Spark와 같은 빅 데이터 플랫폼으로 작업한 경험이 있어야 합니다. 또한 데이터 과학에는 SQL 데이터베이스 코딩 경험과 비디오, 오디오, 사진 및 텍스트와 같은 다양한 유형의 비정형 데이터로 작업할 수 있는 능력이 필요합니다.

데이터 과학자는 일반적으로 데이터를 수집, 정리 및 평가할 때 데이터 분석을 수행합니다. 데이터 과학자는 데이터 세트를 분석함으로써 알고리즘이나 머신 러닝 모델에서 데이터 세트의 잠재적 용도를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 데이터 과학자는 과학자에게 모델에 필요한 데이터를 제공하는 데이터 파이프라인과 모델이 대규모 프로덕션에 사용하기 위해 의존하는 파이프라인을 구축하는 데이터 엔지니어와 긴밀히 협력합니다.

데이터 과학은 반복적이며, 이는 데이터 과학자가 가설을 세우고 실험하여 사용 가능한 데이터를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있는지 확인하는 것을 의미합니다. 이 반복 프로세스를 데이터 과학 수명 주기라고 하며, 일반적으로 7단계를 따릅니다.

1. 기회 또는 문제 파악
2. 데이터 마이닝(대규모 데이터 세트에서 관련 데이터 추출)
3. 데이터 정리(중복 제거, 오류 수정 등)
4. 데이터 탐색(데이터 분석 및 이해)
5. 기능 엔지니어링(도메인 지식을 사용하여 데이터에서 세부 정보 추출)
6. 예측 모델링(데이터를 사용하여 미래의 결과 및 행동 예측)
7. 데이터 시각화(차트 또는 애니메이션과 같은 그래픽 도구를 사용하여 데이터 포인트 표시)

데이터 분석 작업은 분석을 현재 존재하는 그대로 컨텍스트화하여 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다. 조직이 데이터 분석을 얼마나 효과적이고 효율적으로 수행할 수 있는지는 조직, 사용자 및 애플리케이션이 데이터의 위치에 관계없이 다양한 유형의 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 데이터 전략 및 데이터 아키텍처에 의해 결정됩니다. 특히 데이터 분석에 자동화와 AI를 활용하려는 조직이라면 올바른 데이터 전략과 데이터 아키텍처를 갖추는 것이 중요합니다.

예측 분석: 예측 분석은 하나 이상의 데이터 세트 내에서 추세, 상관 관계 및 인과 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 소매업체는 특정 종류의 제품이 매진될 가능성이 가장 높은 매장을 예측할 수 있습니다. 의료 시스템은 또한 어느 지역에서 독감이나 기타 감염이 증가할지 예측할 수 있습니다.

처방적 분석: 처방적 분석은 가능한 결과를 예측하고 의사 결정에 대한 권장 사항을 제시합니다. 전기 엔지니어는 처방적 분석을 사용하여 다양한 전기 시스템을 디지털 방식으로 설계하고 테스트하여 예상 아웃풋을 확인하고 시스템 구성 요소의 최종 수명을 예측할 수 있습니다.

진단 분석: 진단 분석은 이벤트가 발생한 이유를 정확히 파악하는 데 도움이 됩니다. 제조업체는 조립 라인에서 고장난 구성 요소를 분석하고 고장의 원인을 파악할 수 있습니다.

기술적 분석: 기술적 분석은 데이터 세트의 양과 질을 평가합니다. 콘텐츠 스트리밍 제공업체는 종종 설명 분석을 사용하여 특정 기간 동안 얼마나 많은 구독자를 잃거나 얻었는지, 어떤 콘텐츠를 시청하고 있는지 이해합니다.

비즈니스 의사 결정권자는 분석을 수행하여 영업, 마케팅, 제품 개발 및 기타 비즈니스 요소에 대한 실행 가능 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 데이터 과학자는 데이터 분석을 통해 데이터 세트를 이해하고 연구에 도움이 되거나 비즈니스 성과를 개선하는 알고리즘 및 머신 러닝 모델을 개발합니다.

거의 모든 분야의 이해관계자가 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 분석가는 BI 대시보드를 사용하여 심층적인 비즈니스 분석을 수행하고 관련 데이터 세트에서 컴파일된 주요 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. 또한 Excel과 같은 도구를 사용하여 데이터를 정렬, 계산 및 시각화할 수도 있습니다. 그러나 많은 조직은 많은 시간과 주의가 필요한 특정 질문에 답하기 위해 데이터 랭글링과 결과 해석을 전담하는 전문 데이터 분석가를 고용합니다. 정규직 데이터 분석가의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 전사적 마케팅 캠페인이 목표를 달성하지 못한 이유를 파악하기 위해 노력
• 의료 조직의 직원 이직률이 높은 이유 조사
• 포렌식 감사관이 기업의 재무 행동을 이해하도록 지원

데이터 분석가는 다음과 같은 전문 솔루션과 함께 다양한 분석 및 프로그래밍 기술에 의존합니다.

• 통계 분석 소프트웨어
• 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)
• BI 플랫폼
• QlikView, D3.js 및 Tableau와 같은 데이터 시각화 도구 및 데이터 모델링 지원

데이터 과학을 실천하는 데 어려움이 없는 것은 아닙니다. 단편화된 데이터, 데이터 과학 기술 부족, 교육 및 배포를 위한 엄격한 IT 표준이 있을 수 있습니다. 또한 데이터 분석 모델을 운영하는 것도 어려울 수 있습니다.

IBM의 데이터 과학 및 AI 수명 주기 제품 포트폴리오는 오픈 소스 기술에 대한 IBM의 오랜 노력을 바탕으로 구축되었습니다. 여기에는 기업이 새로운 방식으로 데이터의 가치를 실현할 수 있도록 하는 다양한 능력이 포함되어 있습니다. 한 가지 예는 watsonx로, 핵심 워크플로에서 생성형 AI의 영향력을 가속화하여 생산성을 높이는 AI 제품 포트폴리오입니다.

Watsonx는 세 가지 강력한 구성 요소로 구성됩니다. 바로 새로운 파운데이션 모델, 생성형 AI 및 머신 러닝을 위한 watsonx.ai 스튜디오, 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 성능을 위한 watsonx.data 합목적성 저장소입니다. 또한 watsonx.governance 툴킷을 통해 책임, 트랜스퍼런시 및 설명 가능성을 갖춘 AI 워크플로를 구축할 수도 있습니다.

이와 함께 watsonx는 조직에 다음과 같은 기능을 제공합니다.

1. watsonx.ai를 사용하여 비즈니스 전반에서 AI를 교육, 조정 및 배포합니다.
2. watsonx.data를 사용하여 어디서나 모든 데이터에 대한 AI 워크로드를 확장합니다.
3. watsonx.governance를 통해 책임감 있고 투명하며 설명 가능한 데이터 및 AI 워크플로를 활성화합니다.