증강 분석 설명: 정의, 사용 사례, 이점, 기능 등

증강 분석은 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)에 기반한 분석 유형으로, 상황에 맞추어 데이터와 상호 작용하는 인간의 능력을 확장하는 기술입니다. 증강 분석은 분석 기능을 더 많은 사람이 사용할 수 있게 하는 권장 사항, 인사이트, 쿼리 지침 등 다양한 도구와 소프트웨어로 구성됩니다.

세계적인 연구 및 자문 회사인 Gartner에 따르면: "증강 분석이란, 분석 및 BI 플랫폼에서 사람들의 데이터 탐색 및 분석 방법을 강화하기 위해, 데이터 준비, 인사이트 발굴, 인사이트 설명을 돕는 기계 학습과 AI 같은 실행 기술을 사용하는 것입니다."

증강 분석에서 기계 학습의 역할

기계 학습은 데이터를 사용해 알고리즘과 학습 모델을 추출하는 컴퓨터 과학 영역으로, 많은 증강 분석 기능의 핵심 기술입니다. 기계 학습은 분석 작업자의 지루한 업무를 줄여주거나 없애주기 때문에, 데이터를 통한 인사이트 도출과 의사 결정 속도를 높여줍니다. 또한, 데이터 정리, 변형, 검토, 필터링을 확장하여 더 정확하고 심층적으로 살펴볼 수 있습니다.

BI 플랫폼의 기계 학습 기능은 고급 알고리즘 결과를 권장 사항으로 제시하기도 합니다. 또한, 증강 분석의 일부 응용 프로그램은 ML을 활용하여 업계와 조직의 의미 체계, 시간 경과에 따른 사용자 선호도까지 학습하기 때문에, 분석 시 질문과 결과가 비즈니스 맥락에 맞게 더 개인화되고 더 효과적이 됩니다.

증강 분석 대 자동화

자동화는 증강 분석 솔루션의 일반적 기능입니다. 하지만 다른 많은 기술에서 가능한 작업 자동화와 분석 정보를 바탕으로 한 의사 결정 자동화의 차이점을 알아야 할 필요가 있습니다. 데이터 기반의 의사 결정 자동화는 인간 능력의 필요성을 줄이면서, 증강 기술을 통해 사용자가 볼 수 없거나 발견하지 못했을 인사이트를 찾도록 안내하는 기본 기술 방법론을 제공합니다.

분야 지식은 분석에 있어 늘 중요한 요소였지만, AI와 기계 학습으로 강화된 증강 분석으로 이 기술 집합이 훨씬 더 중요하게 되었습니다. 당면한 문제에 대한 최적의 의사 결정을 내리는데, 필요한 맥락을 사람이 채워야 하는 영역과 분석에서 얻은 인사이트를 사용해야 하는 영역 간에 격차가 발생하는 경우가 자주 있습니다.

증강 분석은 누구를 위한 것인가요?

비즈니스 사용자와 고위 경영진은 증강 분석에서 엄청난 가치를 얻을 수 있습니다. 데이터 사용과 관련된 깊은 기술력이나 전문 지식 없이도 신속하게 데이터에서 가치를 도출할 수 있기 때문입니다. 증강 분석을 통해 비즈니스 사용자와 고위 경영진은 비즈니스 맥락 내에서 더 쉽게 관련 데이터를 찾고 최적의 질문을 던지고 빠르게 인사이트를 발견할 수 있습니다.

증강 분석의 많은 이점이 깊은 분석 지식이 없는 사람도 분석할 수 있게 만든다는 점에 집중되어 있지만, 분석가와 고급 사용자도 더 철저한 분석과 더 신속한 데이터 준비에 도움을 받을 수 있습니다.

증강 분석의 이점은 무엇인가요?

증강 분석으로 분석가는 더 빠르고 더 효율적으로, 더 정확하게 작업할 수 있습니다. 또한, 기계 학습과 자연어 기술은 분석을 가로막는 기술 장벽을 허물어서, 분야 전문가(관련 비즈니스에 특화된 인력)가 데이터에 더 가깝게 접근할 수 있고, 능숙한 데이터 기술과 경험이 없는 사람도 고급 기술을 사용할 수 있게 됩니다.

민첩성: 더 빠르게 인사이트 확보

AI 기반 증강 기술은 검색 공간을 정리하고, 적절한 시간에 적절한 사람에게 관련 데이터를 제공하고, 분석을 위한 유익한 경로를 제안함으로써 인사이트 검색을 가속할 수 있습니다. 사용자 행동을 광범위하게 추적함으로써 시스템은 더 스마트한 기본 설정을 제공하고 조치를 추천하며, 사용자의 반응을 바탕으로 시간 경과에 따라 그러한 조치를 조율하고 맞춤화할 수 있습니다. 데이터 질문에 대한 답을 더 빨리 얻게 되면, 사람들은 인사이트를 위해 데이터를 결합하는 시간을 줄이고 좀 더 전략적인 작업에 주력할 수 있습니다.

정확성: 보다 완전한 그림 제시

기계는 쉬지 않기 때문에 반복 작업과 계산에 아주 뛰어납니다. 증강 분석 이면의 AI 기술과 ML 기술은 사실상 모든 내용을 샅샅이 살펴볼 수 있기 때문에, 사용자는 철저한 분석에 근거해 최대한 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 같은 전체적인 뷰는 결론을 내릴 때 확증 편향을 피하는 데 도움이 됩니다.

효율성: 운영 작업 자동화

기계 학습과 인공 지능은 고도로 전문화되고 반복적인 작업에 의해 알고리즘이 작동되는 응용 프로그램에서 엄청난 진전을 이루었습니다. (관련 콘텐츠나 제품을 "...도 흥미로울 수 있습니다"라며 제안하는 웹 사이트 또는 사기 감지 프로그램을 떠올려 보십시오.) 증강 분석은 데이터 준비, 데이터 탐색, 통계 분석 실행 등 데이터를 활용하는 어느 상황에서든 사람들의 시간과 노력을 줄여주는 업무 자동화 기능을 제공합니다.

확신: 맥락에 맞는 강력한 분석

증강 기술은 대체로 사용하기 쉽고, 더 넓은 층의 사람들이 데이터로 작업하는 것에 더 쉽게 접근할 수 있고, 더 쉽게 인사이트를 확보할 수 있게 해 줍니다. 증강 분석은 모델에 맞춤화할 수 있고 맥락에 맞춰 데이터를 도출할 수 있기 때문에, 직감이 맞는지 확인하고 결론의 품질에 확신을 가질 수 있습니다. 분석 기술에 대한 깊은 이해가 없는 비즈니스 사용자라도 자신의 분야나 업계에 대해 잘 안다면, 증강 분석 결과를 어떻게 사용할지 평가할 때 이 전문 지식을 적용할 수 있습니다. 어떤 증강 기술은 비즈니스 워크플로우에 내장되거나 다른 도구나 소프트웨어와 통합됩니다. 이로써 진행 중인 분석에 지장을 주지 않으면서 특정 질문을 빠르게 탐색할 수 있고, 어떤 경우에는 별도의 데이터 준비 단계도 필요하지 않습니다.

증강 분석 기능

자동 데이터 식별

일부 최신 BI 플랫폼은 AI를 사용하여 데이터의 특정 속성, 즉 어떤 필드에 인구 통계 정보 (예: 우편 번호)나 개인 정보(예: 전화번호 또는 이메일 주소)가 포함되었는지 등을 자동으로 감지합니다.

그뿐만 아니라 PDF 같은 형식의 데이터 테이블과 텍스트 문서를 읽어오는 것은 물론, 효과적인 분석을 위해 특수 서식을 자동으로 삭제하고 변환하기도 합니다.

통계적 기술

또한, 증강 분석 기술은 최적의 예측, 클러스터링, 기타 통계 알고리즘 중에서 가장 확실성이 높은 것을 자동으로 선택할 수 있습니다. 어떤 시스템에서는 모델이 자동으로 사용자가 못 볼 수도 있는 데이터에서 인사이트를 드러내고 제공합니다. 이러한 기술은 데이터 요소 이면의 '이유'(예: 이상값의 동인 또는 예상치 못한 데이터 집합 값)를 설명할 수 있습니다. 최종 사용자는 이러한 기능을 클릭 한 번으로 사용하며, 계산식이나 코드를 작성하기 위한 전문 지식이 필요 없습니다.

스마트한 데이터 준비

데이터 준비 시 강력한 알고리즘이 백그라운드로 실행되고 수동 정리 작업을 최소화해 주므로 더 신속한 데이터 준비가 가능합니다. 증강 분석 시스템은 발음이나 공통 문자별로 관련 단어를 그룹화하고 색인을 생성할 수 있어서, 사람들이 필드와 값을 수동으로 찾고 업데이트하는 시간을 줄여줍니다.

또 어떤 경우에는 null 값을 삭제하거나 필드를 별도의 열로 분할하는 식의 정리 방법을 추천해 주기도 합니다.

권장 사항

많은 증강 분석 시스템에서 가장 중요한 기능은 사용자에게 AI 기반 권장을 하는 능력입니다. 권장 사항은 데이터 준비부터 탐색, 분석, 공유에 걸쳐 제공됩니다. 예를 들어 증강 분석 시스템은 준비 과정에서 조인할 데이터 원본이나 정리 단계를 권장하거나, 사용자가 뷰에 가져온 데이터의 열과 행에 따라 사용하기에 효과적인 차트 유형을 권장해 줄 수도 있습니다.

또한, 사용자는 분석 콘텐츠를 탐색할 때 (많은 비즈니스에서 사용자에게 '이런 건 어떠세요' 같은 제안을 하는 것처럼) 각자의 역할과 팀, 분석 이용 습관에 따라 제안을 받습니다. 그러면 신규 사용자라도 빠르게 적응해 자신과 가장 관련성 높은 데이터 자산을 찾을 수 있습니다.

자연어 상호 작용

자연어 쿼리는 데이터 쿼리 시 데이터 쿼리 언어나 코드를 사용하는 대신 일반 언어로 질문을 입력할 수 있는 증강 분석 기능입니다. 시스템은 텍스트를 쿼리로 변환하고 사용자 질문에 숨은 의도와 맥락을 파악하기 위해 질문을 보완하는 내용을 제안하는 등 안내형 환경으로 되어 있습니다. 따라서 많은 사람이 기본 데이터 모델에 대한 이해 없이도 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다.

자연어 생성은 데이터에서 얻은 인사이트에 대한 텍스트 설명을 생성하고, 여기에는 데이터 시각화에 관한 설명도 들어 있을 수 있습니다. 설명이 일반 언어로 작성되기 때문에 비주얼리제이션을 탐색하고 해석하기 위한 깊은 지식 없이도 데이터에 담긴 스토리를 이해할 수 있습니다.