비즈니스 인텔리전스와 기계 학습의 차이는 무엇인가요?
비즈니스 인텔리전스는 기업이 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 활용, 분석 및 개발하여 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 일련의 소프트웨어 기능을 말합니다. 일반적으로 BI 도구는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 주요 지표를 그래프 및 차트로 표시하는 사용자 친화적인 대시보드 및 시각화를 통해 정보를 제공합니다. 기계 학습은 빅 데이터를 분석하고 데이터 내에 숨겨진 패턴을 발견하기 위한 알고리즘과 딥 러닝 기술을 개발하는 과학입니다. 데이터 사이언티스트와 비즈니스 분석가는 기계 학습과 인공 지능을 통해 수동 프로세스를 자동화하여 데이터를 추출하고, 추세를 더 잘 이해하고, 예측하고, 새로운 BI 보고서를 생성할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스와 기계 학습의 유사점은 무엇인가요?
BI는 발생한 상황을 분석하는 설명 분석 및 진단 분석의 한 형태입니다. ML도 발생한 상황을 평가하지만 이 정보를 사용하여 향후 행동을 예측합니다. BI는 정형 데이터를 처리하는 반면, ML은 이메일이나 사진과 같은 비정형 정보도 사용할 수 있습니다. 두 가지 유형의 데이터 분석 모두 데이터를 사용하여 정보에 입각한 의사 결정을 하도록 조언하는 것과 같은 유사한 목적을 공통적으로 가지고 있습니다. ML을 사용하면 BI 시스템이 데이터 세트에서 쉽게 드러나지 않는 데이터 패턴에서 더 심층적인 인사이트를 추출할 수 있습니다.
주요 차이점: 비즈니스 인텔리전스와 기계 학습?
몇 가지 유사점이 있지만, BI와 ML은 서로 다른 두 가지 분석 형태입니다.
비즈니스 인텔리전스
BI는 거의 실시간 데이터로 작업할 수 있지만 설명 분석과 진단 분석이라고 가장 잘 설명할 수 있는 과거 분석의 한 형태입니다. BI 분석은 일반적으로 어떤 일이, 어떻게, 왜 발생했는지 설명합니다. 비즈니스 분석가가 만든 BI에는 대시보드 및 차트와 같은 시각화도 포함됩니다.
기계 학습 및 인공 지능
기계 학습은 인공 지능의 하위 집합입니다. ML과 BI의 주요 차이점은 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 패턴과 추론에 의존하여 명시적 지시 없이 태스크를 수행하는 데 사용하는 알고리즘과 통계 모델을 개발하는 과학이라는 점입니다. 컴퓨터 시스템은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 처리하고 데이터 패턴을 식별합니다. 이를 통해 지정된 입력 데이터 세트에서 더 정확하게 결과를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 과학은 수백만 개의 스캔 이미지와 해당 진단을 저장하여 X선 이미지로 암을 진단하도록 의료 애플리케이션을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스와 기계 학습의 차이점 요약
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비즈니스 인텔리전스 |
기계 학습 |
| 비즈니스 목표 |
과거 추세를 파악하고 어떤 일이, 어떻게, 왜 발생했는지 확인 |
미래 결과에 대한 예측 생성 |
| 필요한 기술 |
대시보드를 사용한 통계 분석, 데이터 추출 및 데이터 시각화에 매우 능숙 |
고급 프로그래밍, 코딩, 데이터 과학 및 데이터 마이닝 기술과 고급 통계 또는 노코드 ML 도구를 사용한 통계 분석 |
| 데이터 소스 |
잘 구성된 관계형 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스와 함께 작동 |
대규모 정형 및 비정형 데이터 레이크와 함께 작동 |
| 복잡성 |
덜 복잡하지만 분석가의 비즈니스 기술 및 지식에 의존 |
비교적 복잡하며 많은 리소스와 시간이 필요 |
| 수학 |
수학적 기법 사용 |
알고리즘에 의존 |
사용 시기: 비즈니스 인텔리전스와 기계 학습
다음은 차이점과 BI와 ML을 언제 사용해야 하는지 더 자세히 이해할 수 있는 몇 가지 예시입니다. 흔히 발생하는 문제이므로 분석가가 이러한 기술을 사용하여 문제를 발견하고 비즈니스 프로세스를 최적화하는 방법을 비교하는 것이 좋습니다.
고객 이탈 예측
고객 이탈은 특정 기간 동안 비즈니스에서 잃은 고객 수를 기간 초기의 총 고객 수와 비교한 것입니다. 이는 과거 월간 이탈률을 보여주는 결과를 그래픽으로 표시하는 간단한 BI 계산입니다. 기계 학습 이탈률 계산은 다릅니다. 여기서 알고리즘은 구매 내역, 인구 통계 데이터 및 마케팅 캠페인과 같은 고객 데이터베이스의 특정 요소를 분석하여 향후 이탈을 예측할 수 있습니다.
고객 감정 분석
긍정적이든, 중립적이든, 부정적이든 상관없이 고객 감성을 측정하는 것이 중요합니다. BI를 사용하면 설문조사와 평가를 통해 고객의 생각을 측정할 수 있습니다. 동시에 ML을 사용하면 이메일, 콜센터 기록, 소셜 미디어 피드를 비롯한 데이터 세트에서 감정을 분석하여 심층적으로 분석할 수 있습니다.
AWS는 기계 학습을 통해 비즈니스 인텔리전스를 어떻게 혁신할 수 있나요?
ML로 BI를 보강하면 과거, 현재, 미래 간의 격차를 해소할 수 있습니다. 또한 Amazon SageMaker Canvas와 같이 코드가 필요 없는 ML 도구를 사용하면 ML 경험이 없거나 단 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 정확한 ML 예측을 생성할 수 있으므로 더 나은 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
또한 SageMaker Canvas에서 생성된 예측을 초대규모의 통합 비즈니스 인텔리전스(BI)를 제공하는 Amazon QuickSight를 사용하여 시각화할 수 있습니다. QuickSight를 사용하면 모든 사용자가 최신 대화형 대시보드, 페이지가 매겨진 보고서, 내장된 분석 및 자연어 쿼리를 통해 신뢰할 수 있는 동일한 출처에서 다양한 분석 요구를 충족할 수 있습니다.
SageMaker Canvas와 QuickSight를 시작하려면 워크숍을 참조하세요.
