주목성 및 실용성: 비즈니스에 활용될 준비가 된 분석 시장의 경향은 어떤 것이 있습니까?

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비즈니스 분석은 계속해서 엔터프라이즈 소프트웨어 시장의 최고 인기 분야이자 모든 조직에서 디지털 혁신의 핵심 구성 요소가 되고 있습니다. 하지만 실제 사용을 위한 시장 준비 상태라는 연속선상에서 볼 때 많은 특정 발전 부문이 여러 다른 지점에 위치합니다.

기술 리더가 실제 비즈니스 시나리오에 바로 적용할 수 있는 성숙한 경향과 여전히 구체화되는 중이나 경외심을 일으킬 만한 공급업체 데모가 가능한 경향 사이의 차이를 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 경향은 시장 성숙도가 가장 낮은 경향부터 가장 높은 경향까지 인공 지능(AI), 자연어 처리(NLP), 내장된 분석 범주로 구분될 수 있습니다.

머신 러닝(ML)과 딥 러닝을 비롯한 AI에 대한 대대적인 광고와 흥분은 현재 시장에 있는 빅 데이터에 대한 환호를 뛰어 넘었습니다. 현재 인간에 의해 수행되는 수동 분석 작업을 완전히 대체하고 자동화할 것이라는 AI의 개념은 대부분의 실제 사용 사례에 적용되기는 아직 멀었습니다. 사실 분석 워크플로우 전체를 자동화하는 것이 현재 또는 미래의 최종 목표로 간주되어서는 안 됩니다.

보조 지능(assistive intelligence)이라는 용어가 약어 AI에 더 적합한 말이며 자동화를 위협으로 간주하는 분석자들에게도 훨씬 더 수용 가능한 말입니다. 내장된 고급 분석 기능과 머신 러닝 알고리즘을 통해 분석가 또는 비즈니스 사용자의 기량이 향상된다는 보조 지능의 개념이 현재 시장의 점점 더 많은 조직에게 받아들여지고 있습니다. 스마트한 기능을 갖춘 이러한 유형의 유틸리티는 데이터에서 패턴, 상관관계, 이상값, 변칙을 감지하는 것과 같은 분석 프로세스는 물론 데이터 준비 및 통합 지원에도 유용하다는 것이 입증되었습니다.

자연어 처리(NLP) 및 자연어 생성(NLG)은 서로 바뀌어 사용되는 경우가 많지만 용도가 완전히 다릅니다. 둘 모두 분석 플랫폼과 자연스럽게 상호 작용할 수 있지만 NLP는 문제 제기 부분으로 생각할 수 있고 NLG는 결과 및 인사이트를 사용자의 자연어로 렌더링하는 데 사용됩니다.

둘 중에는 NLP가 주류 시장에서 더 주목받고 있습니다. 자연어 인터페이스가 Siri, Cortana, Alexa, Google Home 등을 통해 우리 일상 생활에서 점점 더 보편화되고 있기 때문입니다. 분석 제품 공급업체는 NLP 기능을 제품군에 추가하여 이러한 소비자 경향을 활용하고 더 광범위한 비즈니스 사용자가 기존 분석 수단보다 자연어 인터페이스를 더 친숙하게 사용할 수 있다는 사실을 인지하도록 지원하고 있습니다. NLP가 분석 플랫폼에서 더 광범위하게 사용되는 핵심 구성 요소가 될 것임은 명백하지만 현재 시장에서 주류로 간주되는 광범위한 사용자에게 또는 사용 사례에 폭넓게 활용되고 있지는 않습니다.

한편, NLG는 몇 년간 시장에 있었으나 최근 들어서야 데이터의 시각적 표현 향상을 위해 주류 분석 도구에 통합되었습니다. 스포츠 이벤트, 선수 통계, 뮤추얼 펀드 실적 등 많은 텍스트 기반 요약 정보가 NLG 기술을 통해 자동으로 만들어지고 있습니다. NLG 기능이 AI 기반 출력을 더 많은 주류 사용자가 사용할 수 있도록 하는 전달 메커니즘으로 사용되는 경우도 점점 증가하고 있습니다.

최근 분석 제품 공급업체는 주요 인사이트가 자동으로 식별되고 자연어 서술로 표현되어 해당 비주얼라이제이션에 포함되도록 하는 새로운 차원의 기능을 데이터 시각화에 추가하는 데 전문 지식을 활용하기 위해 NLG 공급업체와 파트너쉽을 구축하고 있습니다. 비즈니스 분석과 NLG의 조합은 비교적 새로운 것이지만 시장의 관심과 인식이 높아지고 있으며 조직에서 탐색할 새로운 사용 사례를 마련하는 기회를 열었습니다.

인사이트가 의사결정 과정에 제공되어 비즈니스 결과가 향상될 때 분석의 진정한 가치가 실현됩니다. 의사결정자가 일반적인 비즈니스 활동을 수행하는 애플리케이션 및 시스템에 분석이 내장되도록 하면 솔루션 도입 장벽이 제거되고 즉각적 조치를 취할 수 있는 사람에게 직접 인사이트가 제공됩니다.

최신 분석 플랫폼 공급업체는 조직이 손쉽게 내장 전략을 채택하여 기존의 수단으로는 접근할 수 없었던 LOB(line-of-business) 사용자에게 분석 콘텐츠를 확산할 수 있도록 지원합니다. 또한 공급업체는 경쟁력을 차별화하기 위해 그리고 일부의 경우에는 데이터 자산 및 분석 애플리케이션 수익화를 통한 새로운 수익원 창출을 위해 고객, 파트너, 공급업체 등으로 유사한 기능을 확장하고 있습니다.

이러한 혁신은 기술 리더가 조직을 데이터 분석을 통해 모든 비즈니스 의사결정이 이루어지는 시대로 이끌 수 있는 고유한 기회를 제공합니다. 모든 조직은 각자의 속도대로 이러한 혁신의 여정을 시작할 것입니다. 일부는 새로운 혁신의 얼리 어답터가 될 것이고 일부는 시장의 다수가 구현에 성공했을 때에야 비로소 혁신을 도입할 것입니다.

결국 조직이 새로운 기술을 도입할 준비가 되었는지는 최종 사용자 그리고 새로운 혁신을 도입하고 프로세스의 변화를 포용하려는 이들의 의지와 역량에 따라 결정됩니다.