증강 분석을 확장하여 더 많은 사람이 데이터에서 답을 얻게 지원

데이터를 가지고 질문을 한다고 하면 조직의 대다수 직원이 어느 정도로 편하게 느낄까요? 아무리 업무를 깊이 이해하는 직원이라도 올바른 데이터를 찾을 수 없거나 대시보드를 탐색하여 문제에 대한 답을 찾을 줄 모른다면 의사 결정에 분석 작업을 수용할 가능성은 거의 없습니다. 이 문제는 Tableau의 상당수 고객이 직면하고 있는 것으로, 분석 수용과 데이터 문화 구축의 진척을 더디게 만들 수 있습니다.

데이터에서 답을 얻을 수 있는 직원이 많으면 많을수록 조직은 더 좋은 결과를 도출할 수 있습니다. 경영진이 셀프 서비스의 가치를 알아보더라도 직원이 자신 있게 질문을 던지고 인사이트를 얻지 못한다면, 어떻게 조직이 더 데이터 기반이 되리라 기대할 수 있을까요? 

Tableau는 사람들이 데이터를 보고 이해할 수 있도록 돕는다는 사명에 매진합니다. 데이터 사용 방식에 근본적인 변화를 주고자, Tableau는 AI 기반의 분석을 비즈니스 흐름 안으로 가져옵니다. 그러면 누구나 더 나은 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있기 때문입니다. 올해 초 Tableau는 비즈니스 인력에 데이터 과학과 AI의 힘을 제공하는 Tableau 비즈니스 과학 개발 소식을 전했습니다. 이제 Tableau는 완전히 새로워진 증강 분석 기능을 통해 AI를 모든 직원이 사용하도록 확장하고 있습니다. 어디서부터 시작해야 할지 모르는 사람까지, 더 많은 사람이 호기심에서 출발하여 확신에 이를 수 있도록 역량을 강화하고 있습니다.

'데이터에 질문'을 사용하면 자연어로 비즈니스 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다. 질문을 입력하기만 하면 그 응답으로 시각적 답이 나올 만큼 간단합니다. 데이터에 질문은 무언가를 끌어 놓지 않아도 되고 차원과 측정값을 이해할 필요도 없이 질의를 만들 수 있는 직관적인 안내형 환경입니다. 자동 수정 기능과 동의어 인식 기능으로 질문에 숨어 있는 사용자의 의도를 가장 잘 표현하도록 보완해 줍니다. 

데이터에 질문을 대시보드에 바로 통합할 수 있기 때문에, 사용자는 클릭 한 번으로 선별된 데이터를 확인하고 다음 질문을 떠올릴 수 있습니다. 각종 포털이나 응용 프로그램에 데이터에 질문을 내장할 수 있어 효과의 범위를 더 넓힐 수 있습니다. 현재 Creator, Explorer, Viewer 등 Tableau 라이선스가 있는 사람이면 누구나 데이터에 질문을 이용하여 답을 찾을 수 있습니다. 

'데이터에 질문'의 새 기능인 '렌즈'(Lenses)를 사용하여, 분석가와 대시보드 작성자는 자연어 환경을 신뢰할 만한 단일 데이터 원본 형태로 구성할 수 있습니다. 즉, '렌즈'를 특정 사용 사례에 맞게 설정할 수 있기 때문에 서로 다른 팀이 동일한 데이터 원본을 두고 각자의 비즈니스 맥락에서 쿼리할 수 있습니다. 예를 들어 어떠한 단일 열을 어느 팀에서는 '매출'로, 다른 팀에서는 '수익'으로, 또 다른 팀에서는 '청구서'로 인식할 수 있습니다. 공유, 검색, 확장이 다 가능합니다. '렌즈'를 사용하면 각 팀은 각자의 업무와 밀접하고 관련된 결과를 얻게 됩니다. 

"'데이터에 질문'은 고급 분석가와 더 넓고 일반적인 비즈니스 사용자층 간의 격차를 줄일 기회를 열어주었습니다. 누구나 데이터에 연결해 탐색할 수 있게 된 거죠." Siemens의 데이터 분석가 겸 비주얼리제이션 팀장인 Ilya Kovalenko의 설명입니다. 

'데이터 설명'은 통계 모델을 실행하여 특정 데이터 요소 값 이면의 수백 가지 가능한 이유를 점검해 인사이트를 발견하는 프로세스에 중점을 둡니다. 일상적인 사용자가 이해할 수 있는 언어로 된 가장 유익한 설명이 Tableau 비주얼리제이션 형태로 자동으로 제시되고, 이를 한층 더 탐색할 수 있습니다. 새롭게 디자인된 환경에서 이제 Tableau 라이선스가 있으면 누구나 '데이터 설명'을 이용할 수 있습니다.

또한, 데이터 설명은 비주얼리제이션에 표시된 내용 외에 전체 데이터 원본을 대상으로 적합한 설명을 찾기 때문에 더티 데이터 또는 선택 편향에서 오는 오류의 위험이 줄어듭니다. 따라서 사용자는 결론의 품질을 더 믿을 수 있으며 최적의 설명을 발견할 수 있습니다. 

Salesforce에서 개발한 AI 기술인 Einstein은 이미 매일 990억 건의 예측과 권장 사항을 내놓고 있습니다. Einstein Discovery는 기계 학습 모델을 활용하고 CRM 환경 전반에 예측과 권장 사항을 통합하는, 코딩이 필요 없는 직관적 환경을 제공합니다. 올해 초, Tableau는 예측 기능을 대시보드, 계산 등에 확장하고자 Einstein Discovery의 기능을 Tableau에 도입했습니다. 현재는 Salesforce 사용자가 시간을 쏟는 바로 그 자리에서 바로 더 빨리 강력한 인사이트를 얻고 행동을 취할 수 있도록 새 증강 분석 기능을 CRM 워크플로우에 추가하는 중입니다.

보고서용 Einstein Discovery로 CRM 사용자가 Salesforce 보고서 내에서 AI 기반의 인사이트를 바로 얻을 수 있습니다. 따라서 어떤 일이 왜 일어났는지를 재빨리 파악해 현명하게 대처할 수 있습니다. Einstein은 데이터를 자동으로 철저히 분석해 중요한 인사이트를 드러냅니다. 그러면 사용자는 클릭 한 번으로 바로 Einstein Discovery로 가서 데이터를 더 깊이 탐색하고 기계 학습 모델을 배포할 수 있습니다.

Salesforce용 데이터에 질문으로 Salesforce 고객이 자연어를 사용하여 CRM 데이터 관련 질문을 하면 각자의 비즈니스에 맞는 즉각적인 답변을 대시보드, 인사이트, 권장 사항의 형태로 얻을 수 있습니다. 대시보드 권장 사항과 의미론적 검색은 Salesforce Summer '21 릴리스에서 이용 가능하며, 자연어 기능은 이번 가을에 시범적으로 선보일 예정입니다. 

증강 분석에 대한 Tableau의 지속적인 투자는 데이터를 대중화하고 강력한 분석 기능을 더 많은 사람에게 제공한다는 Tableau의 방식 중 하나일 뿐입니다. Tableau는 기술 수준에 관계없이 모든 비즈니스 전문가와 팀이 업무 흐름 중 생긴 가장 시급한 질문을 분석하고 그에 대해 더 나은 답을 찾을 수 있게 되어 매우 기쁩니다.

접근 가능하고 투명한 AI는 사람들에게 분석에 대한 자신감을 심어주고 결과에 대한 신뢰감을 높이며 가장 중요한 순간에 가치 있는 결정을 내리도록 도울 수 있습니다. 이 같은 자신감은 데이터 문화를 조성하는 데 핵심적입니다. 사람들이 데이터를 사용해 의사 결정을 내리는 것을 편하게 느낄 뿐 아니라, 직관이나 '항상 해왔던 방식'보다 데이터를 우선시하기 때문입니다.

Tableau는 사람들이 현명하고 기본적으로 호기심이 있으므로, 자신의 분야 지식을 지원하는 올바른 기술이 주어지면 비즈니스 문제를 해결하는 창의적 해법을 찾기 마련이라고 생각합니다. Tableau의 증강 분석 접근법은 의사 결정 자동화가 아니라 사람의 분석 역량을 최대치로 끌어올리는 데 역점을 둡니다.

사람들이 최적의 질문을 할 수 있게 돕고 더 빠르고 더 철저한 분석을 제공하고 스마트한 권장 사항을 제시함으로써, AI 기반 증강 분석은 더 많은 사람이 더 고급 분석을 이용할 수 있도록 그 진입 장벽을 낮춥니다. AI 기반 증강 분석이 분석 수용을 증대하고 조직이 더 데이터 기반이 되도록 장려하는 효과는 이미 나타나고 있습니다. Tableau 고객 중 한 대규모 소매업체의 경우, 기업 전체의 비즈니스 사용자에게 '데이터 질문'을 배포한 결과 분석 수용률이 22%나 증가했습니다.

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