증강 분석의 미래: “WHY”의 필요성

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이게 미래다 또는 저게 미래다 하는 기사가 많습니다. 이제 우리는 빅데이터, 인공 지능(AI), 머신러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP)를 통해 유행어에 익숙해졌습니다. 그러나 증강 분석은 “또 다른 추세”가 아니라 사실은, 비즈니스 인텔리전스를 더 향상시킬 것이라고 말씀드리고 싶습니다. 데이터의 폭발적인 증가와 새로운 기술과 툴의 개발로 인해 우리는 곧 기가 바이트, 테라 바이트 및 페타 바이트의 정보를 완전히 새롭고 자동화 된 방식으로 보게 될 것입니다. 알테어에서는 이것을 증강 분석이라고 합니다.

증강 분석은 데이터, 과학 및 AI가 신뢰할 수 있고 즉각적으로 액세스 가능한 리소스로 혼합되어 미래에 대한 유토피아적인 시각을 제공합니다. 그러나 미래가 실제로 그렇게 멀리 있을까요? 오늘날, 증강 분석은 업계의 차세대 주요 요소에서 업계의 필수 도구로 전환하면서 힘이 급증하고 있습니다. 이것이 내일 우리에게 무엇을 제공할 수 있는지 고민하기보다, 오늘날 직원들에게 이러한 차세대 인사이트를 어떻게 제공할 수 있는지에 대해 생각해 보겠습니다.

증강 분석을 향한 움직임은 1960년대에 Douglas Engelbart가 단순히 계산을 수행하는 것을 넘어 컴퓨터가 실제로 인간의 정신 능력을 향상시키는 데 사용될 수 있다는 것을 깨달았을 때 시작되었습니다. 그 후 기술 분석은 수십 년 동안 사용자가 과거 정보를 쿼리하고 정적 보고서를 작성하고 사용하기 쉬운 그래픽 인터페이스 또는 대시 보드로 이를 시각화하기 시작하면서 주류를 이루었습니다. 그러나 문제는, 이것이 너무 회고적이라는 것입니다. 우리는 과거를 걱정하는 게 아니라 미래를 보고 싶었습니다.

예측 분석 결과도 함께 나왔습니다. ML과 AI는 복잡한 코딩 알고리즘으로 세상을 바꿀 것이라고 약속했습니다. 그러나 이러한 유형의 데이터 과학은 적은 자원을 가진 엘리트 게임입니다. McKinsey는 미국에서만 2024년까지 약 250,000 명의 데이터 과학자가 부족할 것이라고 예측했습니다. 의사 결정 트리보다는 전략 트리를 보고 구체적인 비즈니스 활동과 KPI를 통해 우리가 보고 있는 수치를 조정하기 시작했습니다. 데이터 과학자와 더 넓은 조직이 실제로 필요로 하는 것은 맥락입니다. 데이터가 한 가지를 말해준다면 우리는 ‘무엇’과 ‘왜’를 알아야합니다.

이러한 모든 반복 작업을 거쳐 마침내 데이터의 차세대 영역인 증강 분석에 도달했습니다. Gartner는 이것을 “사람들이 데이터를 탐색하고 분석하는 방법을 향상시키기 위해 데이터 준비, 인사이트 생성 및 인사이트 설명을 지원하는 기계 학습 및 AI와 같은 기술의 사용”이라고 말했습니다.

이것이 조직의 발전에 어떻게 기여할까요?

첫째, 믿기 어려운 일이지만, 데이터 수집 및 데이터 준비는 매우 수동적이고 오류가 발생하기 쉬우며 편향된 프로세스입니다. 데이터 과학자가 수동으로 데이터를 준비하는 데 80 %의 시간을 소비한다는 통계는 익히 알려진 사실입니다. 고맙게도 증강 분석에는 데이터 준비, 정리 및 표준화를 획기적으로 단순화하고 가속화하는 AI 구성 요소가 포함되어 있어 모든 에너지를 중요한 분석에 집중할 수 있습니다.

또한 데이터 탐색, 기능 설계 및 기능 선택은 즉각적이고 가시적인 프로세스여야 합니다. 더 이상 복잡한 코딩이나 스크립팅에만 의존할 필요는 없습니다. 증강 분석을 사용하면 이전과는 다른 방식으로 데이터를 주시할 수 있어서 시시각각으로 소중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 한 걸음 더 나아가, 동료들은 팀원들의 데이터 파이프 라인에 대해 좋아요와 공유하기, 코멘트를 달 수 있기에 작업 공간이 최신 소셜 네트워크로 전환됩니다. 페이스북보다 더!

데이터 민주화는 증강 분석의 핵심 요소입니다. 2020년, 기업 구조는 기업의 모든 구석에서 의사 결정과 아이디어 생성이 이루어지면서 그 어느 때보다 평평 해졌습니다. 따라서 사무실의 벽을 허물고 기업 내 모든 사람이 이러한 분석 툴에 액세스 할 수 있도록 해야 합니다. 이러한 모델은 데이터 과학자에게 충분히 강력하고, 데이터 분석가가 충분히 액세스 가능하고, 경영진이 시각적으로 충분히 볼 수 있도록 코드프리이거나 코드 친화적이어야 합니다.

마지막으로 빅 데이터의 3 가지 V는 볼륨, 속도 및 다양성으로 알려져 있습니다. 향상된 분석 접근 방식으로 기업은 더 이상 어려움을 겪지 않지만 실제로는 전혀 본 적이 없는 실시간 속도로 더 많은 데이터 소스(구조화, 반 구조화 및 비 구조화)에서 나오는 더 많은 데이터로 인해 번성할 것입니다. 이 차세대 모델은 향후 전사적 차원에서 미래를 대비 한 조직으로 확장될 것입니다.

Gartner는 2019년 ‘증강 분석은 분석의 미래입니다’에서 이러한 툴을 채택하고자 하는 기업에게 다음과 같은 5가지 주요 권장 사항을 제시합니다.

  • 파일럿 및 검증 – 파일럿 프로그램 및 테스트 식별
  • 역할 업데이트 및 데이터 활용 능력 투자 – 팀 교육 및 훈련
  • 전사적으로 확장 – 비즈니스 리더를 롤아웃하고 교육
  • 전문가의 푸시백 및 사용자 오해 완화 – 기대치를 설정하고 할 수 있는 일과 할 수 없는 일에 대한 정직한 분류
  • 공급업체 평가 – 향상된 분석 기능을 시연할 수 있는 서비스 공급자 식별
     

    증강 분석의 미래는 실제로 어떤 모습일까요?

    궁극적으로, 향상된 분석 기능을 통해 모든 기업은 데이터 중심적으로 전환하고 모든 직원은 인간성을 유지할 수 있게 됩니다. 더 이상 데이터가 무엇을 의미하는지 생각하려고 머리를 긁적이지 않을 것입니다. 데이터는 우리에게 인사이트를 제공하고, 기록적인 시간 안에 기업이 ‘무엇’과 ‘왜’를 결합할 수 있게 해줍니다.

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    원문은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

    감사합니다.
    한국알테어

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