고급 분석이란 무엇인가요?
고급 분석은 복잡한 기계 학습(ML) 및 시각화 기술을 사용하여 기존 비즈니스 인텔리전스를 넘어서는 데이터 인사이트를 도출하는 프로세스입니다. 현대 조직은 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하여 숨겨진 패턴과 추세를 찾아냅니다. 또한 정보를 사용하여 비즈니스 프로세스 효율성과 고객 만족도를 개선합니다. 고급 분석을 사용하면 한 단계 더 나아가 향후 실시간 의사 결정에 데이터를 활용할 수 있습니다. 고급 분석 기법은 소셜 미디어 댓글이나 이미지와 같은 비정형 데이터에서도 의미를 도출합니다. 조직의 복잡한 문제를 보다 효율적으로 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 스토리지의 발전으로 고급 분석을 한층 더 경제적으로, 모든 조직에서 이용할 수 있게 되었습니다.
고급 분석의 사용 사례는 어떤 것들이 있나요?
조직은 고급 분석을 사용하여 기존의 비즈니스 분석 및 보고 이외의 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 다음은 여러 산업 분야의 몇 가지 예입니다.
의료 서비스
의료 및 생명과학 회사는 임상 및 운영 데이터를 분석하여 진단의 정확도를 높이는 동시에 치료 비용을 절감합니다. 예를 들어 의료 영상 분야에서 고급 분석은 정밀 진단을 지원합니다. 마찬가지로, 고급 분석을 사용하여 환자, 유전체, 전사체 및 기타 오믹스 데이터에서 유용한 인사이트를 도출합니다. 임상 시험을 가속화하고 연구 및 혁신을 강화하며 임상 멀티오믹스를 간소화합니다.
금융
금융 서비스는 혁신적인 기술을 통해 얻어진 데이터 기반 인사이트를 활용하여 운영 프로세스를 개선하고 혁신을 증진할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 목적으로 고급 분석을 사용할 수 있습니다.
- 중요한 뱅킹 운영 최적화
- 자본 시장에서 혁신을 주도하고 새로운 비즈니스 모델을 개발
- 핵심 시스템 현대화 및 보험 리스크 모델링 개선
이 업계에서는 데이터 마이닝을 수행하여 이해 관계자, 직원, 중개자 및 고객의 경험을 혁신할 수 있습니다. 고급 분석을 통해 기업은 수익성과 고객 만족도 제고를 위한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
제조
제조업에서는 고급 분석을 사용하여 전반적인 장비 효율성(OEE)을 개선합니다. 진단 및 예측 분석을 통해 장비 유지 보수 및 모니터링을 개선합니다. 또한 제조 부문에서는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 병목 현상을 식별하고 해결하여 프로세스를 개선
- 장비의 실시간 이상 감지
- 검사, 검증 및 기타 시간이 많이 소요되는 제조 프로세스를 자동화
소매
소매업에서는 고급 분석 기술을 사용하여 스마트 스토어를 만들고, 디지털 상거래를 간소화하며, 지능형 공급망을 구축합니다. 다음과 같은 다양한 목적으로 고객 상호 작용과 행동을 통해 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 머천다이징 의사 결정 개선 및 효과적인 머천다이징 전략 개발
- 제품 추천을 개인화하여 고객 평생 가치 제고
- 내부 비즈니스 운영을 최적화하여 비용을 절감하고 마진을 개선
- 데이터에 대한 액세스를 민주화하여 혁신을 도모하고 긍정적인 결과의 실현을 가속화
고급 분석의 유형은 어떤 것들이 있나요?
데이터 과학의 발전은 분석 분야에서 몇 가지 뚜렷한 중점 영역을 개발하는 데 도움이 되었습니다.
군집 분석
군집 분석에서는 유사성을 기반으로 데이터 포인트를 그룹으로 나눕니다. 데이터 요소 간의 관계에 대한 초기 가정이 필요하지 않으므로, 데이터에서 새로운 패턴과 연관성을 찾을 수 있습니다.
예를 들어 군집 분석을 사용하여 고객 기반 내에서 인구통계학적 또는 심리학적 범주를 만들 수 있습니다. 그런 다음 특정한 특성과 다른 특성 간의 관계를 도표화할 수 있습니다. 고객의 특정 인구 통계와 구매 습관 사이에 관계가 있는지 추적할 수 있습니다.
코호트 분석
군집 분석과 마찬가지로 코호트 분석도 대규모 데이터 세트를 작은 세그먼트로 나눕니다. 단, 시간 경과에 따른 그룹의 행동을 추적한다는 점이 다릅니다. 반면 군집 분석은 시간적 측면을 반드시 고려하지는 않으며, 데이터 세트의 유사성을 찾는 데 중점을 둡니다.
코호트 분석은 사용자 행동 및 사용자 유지 연구에 자주 사용됩니다. 이 분석 기법을 사용하여 각 코호트가 다양한 이벤트에 어떻게 반응하는지 추적할 수 있습니다. 이 고급 분석 방법은 고객 유지, 사용자 참여, 제품 채택 및 상호 작용을 개선합니다.
예측 분석
기존의 기술 분석에서는 기록 데이터를 보고 추세와 패턴을 식별합니다. 예측 모델링에서는 기록 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측합니다. 주로 위험 관련 분야에서 또는 새로운 기회를 찾고자 할 때 예측 분석을 사용합니다. 잠재적인 미래 시나리오를 확인하면 확신을 가지고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 위험을 줄이는 데 도움이 되고 운영 효율성을 높입니다.
처방 분석
처방 분석에서는 원하는 결과를 이끌어내기 위해 취할 수 있는 조치를 추천해 줍니다. 처방 분석은 미래의 추세를 보여주는 데 그치지 않고 예측된 미래 시나리오를 가장 잘 활용할 수 있는 다양한 행동 방침을 제시합니다. 예를 들어 예측 분석을 통해 다음 분기에 이탈할 가능성이 가장 높은 고객을 파악하는 비즈니스 시나리오를 상상해 보세요. 처방 분석은 특별 할인 제안, 로열티 프로그램 또는 개인화된 커뮤니케이션 캠페인과 같이 위험에 처한 각 고객 세그먼트에 맞는 특정 고객 유지 전략을 제안합니다.
고급 분석에 사용되는 기술은 어떤 것들이 있나요?
고급 분석 솔루션은 여러 기술을 결합합니다.
기계 학습
시계열 분석, 의사 결정 트리, 회귀 등의 기계 학습 모델은 고급 분석을 지원합니다. 예측 및 처방 고급 분석 기법에서는 데이터를 이해하고 이를 바탕으로 추론하여 관찰 결과를 도출해야 합니다. ML 기법은 수백만 개의 데이터 포인트를 빠르게 처리하여 예측 제안 및 모니터링을 지원할 수 있습니다. 고급 분석은 미래 예측에 기계 학습을 활용합니다.
인공 지능
고급 분석에서는 인공 지능(AI)을 사용하여 인간의 지능 수준을 시뮬레이션합니다. AI를 사용하면 더 많은 데이터를 처리하고, 더 복잡한 모델링 작업을 수행하며, 갈수록 추상화되는 알고리즘을 통합할 수 있습니다.
AI 도구에는 함께 유기적으로 작동하면서 고급 분석에서 다양한 기능을 지원하는 여러 기술이 포함됩니다. 딥 러닝 기법은 여러 계층으로 구성된 신경망을 활용하여 이미지, 사운드, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 분석합니다. 예를 들어 자연어 처리(NLP)는 사람이 생성한 텍스트에서 정보를 추출하고 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 해석하여 작업을 수행하는 기술입니다.
고급 분석에 필요한 필수 인프라 기술은 무엇인가요?
조직에서 고급 분석 프로그램을 성공적으로 실행하려면 다음 요소가 필요합니다.
사물 인터넷
고급 분석 처리를 위한 실제 데이터를 캡처하려면 사물 인터넷(IoT) 디바이스가 필요합니다. 스마트 센서는 사용자가 지속적인 정보에 액세스할 수 있도록 실시간 데이터 스트림을 제공합니다. IoT 디바이스를 통해 분석 시스템에 데이터를 공급하지 않으면 중요한 인사이트와 유용한 의사 결정 상황을 놓칠 수 있습니다.
스토리지
고급 분석 소프트웨어를 사용하려면 정확하고 유용한 인사이트를 제공하는 빅 데이터 세트가 필요합니다. 빅 데이터를 사용하려면 용량, 내결함성, 가용성 및 자동 백업 기능을 갖춘 스토리지 시스템이 필요합니다. 다양한 소스의 데이터를 스토리지 시스템에 자동으로 통합할 수 있어야 합니다. 또한 기계 학습 및 기타 데이터 분석 소프트웨어와의 기본 통합도 지원해야 합니다.
컴퓨팅
고급 분석 도구가 효과적으로 작동하려면 막대한 데이터 처리 용량이 필요합니다. 여러 서버 노드가 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 분산 컴퓨팅을 지원할 수 있어야 합니다. 예측 모델과 기타 기계 학습 및 인공 지능 도구를 위한 컴퓨팅 기능도 필요합니다.
시각화
고급 분석의 조사 결과에 대한 보고서를 작성하고 제시하려면 데이터 시각화 도구가 필요합니다. 명확하게 시각화되지 않으면 생성된 인사이트를 바탕으로 조치를 취하기가 어렵습니다. 고급 분석을 통해 보다 심층적인 인사이트를 얻더라도 공유하기가 어려울 수 있습니다. 시각화 기술을 사용하면 이러한 인사이트를 비즈니스 사용자 및 기술 지식이 없는 이해 관계자와 공유할 수 있습니다.
보안
액세스 제어, 암호화 및 무단 액세스에 대한 방어는 분석 프로세스 전반에 걸쳐 매우 중요합니다. 대부분의 분석에서는 특히 금융 또는 의료와 같은 분야의 민감한 데이터를 다루기 때문에 데이터 보안은 필수적입니다. 또한 데이터 프라이버시 규정 표준을 준수해야 할 수도 있습니다.
AWS는 고급 분석 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
Amazon Web Services(AWS)는 가장 다양한 분석 서비스를 제공합니다. 모든 규모의 기업이 데이터 기반 의사 결정을 통해 비즈니스를 혁신할 수 있도록 지원합니다. 데이터 이동부터 스트리밍 분석에 이르기까지, AWS는 가장 뛰어난 요금 대비 성능, 확장성 및 가장 저렴한 비용을 제공하는 목적별 서비스를 제공합니다. 분석 서비스 선택 가이드를 활용하여 요구 사항에 가장 적합한 서비스를 선택할 수 있습니다.
또한 AWS는 고급 분석 프로세스의 모든 단계를 지원하는 수백 가지 완전관리형 서비스를 제공합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
- AWS IoT 서비스를 사용하면 수십억 개의 IoT 디바이스에 연결하고, 다양한 워크로드를 위한 IoT 센서의 데이터를 수집, 저장 및 분석할 수 있습니다.
- AWS의 기계 학습 솔루션은 포괄적인 AI 및 ML 서비스를 지원하여 고급 분석을 혁신하는 데 도움이 됩니다. 데이터에서 보다 심층적인 인사이트를 도출하고, 비용을 절감하며, 업계 최고의 데이터 인프라에 액세스할 수 있습니다.
또는 조직들이 AWS Marketplace에서 바로 사용할 수 있도록 이미 만들어져 있는 솔루션을 찾을 수도 있습니다.
지금 계정을 만들어 AWS에서 고급 분석을 시작하세요.
