머신러닝 기반 분석과 비즈니스 인텔리전스의 "죽음"
요컨대
ML은 분석, 탐지, 개인화 및 자동화를 혁신하여 기존 BI와 고급 분석 간의 경계를 모호하게 만들고 있습니다.
모든 도구의 가치는 결과를 얻기 위해 도구를 어떻게 사용하느냐에 달려 있습니다. 마찬가지로 기업은 성공이 자신이 보유한 데이터가 아니라 이를 활용하는 방법에 달려 있다는 것을 이해합니다.
데이터의 규모와 중요성이 빠르게 증가하면서 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석 환경이 영구적인 변화를 겪고 있습니다. 기존 분석이 더욱 역동적이고 강력해지면서 일부에서는 이를 우리가 알고 있는 BI의 종말로 보고 있습니다.
이러한 변화는 주로 비즈니스 운영의 거의 모든 측면에서 점점 더 중추적인 역할이 커지고 있는 자체 개선 데이터 분석 프로세스인 기계 학습(ML)으로 인해 발생합니다. 데이터 분석을 위해 BI를 사용하는 기업에서는 머신러닝 기능의 필요성이 점점 더 커지고 있습니다.
머신러닝 곡선에서 앞서 나가기 위해 데이터 관리자와 기업이 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.
데이터 분석의 전통적인 역할
오랫동안 데이터 분석과 동의어였던 비즈니스 인텔리전스에는 일반적으로 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터에서 수집한 대시보드 및 보고서가 포함됩니다. 레이크하우스 조직이 역사적 추세와 패턴을 이해하는 데 도움이 됩니다.
이러한 기존 접근 방식은 더 이상 현재의 데이터 홍수를 수용하기에 충분하지 않습니다. 간단한 대시보드 판독이나 분석 보고서가 특정 데이터 세트의 통찰력을 완전히 반영하기에는 데이터가 너무 많습니다.
BI 기술은 데이터를 사용하여 시간 경과에 따른 추세를 추적하고 다른 방법으로는 간과될 수 있는 귀중한 통찰력을 얻지만 일반적으로 데이터를 격리된 정보 패키지로 분석합니다. 따라서 인간 분석가와 관련 의사 결정자는 해당 정보를 기반으로 예측을 형성해야 합니다.
기계 학습의 부상
ML은 여전히 엔터프라이즈 기술 스택에 상대적으로 새롭게 추가되었지만 데이터 분석을 발전시키는 주요 원동력이 되었습니다. Generative AI와 함께 ML은 매우 유행하여 비즈니스 경영진이 사용 사례가 확인되기 전에 데이터 관리자에게 ML을 구현하도록 강요하는 경우가 많습니다.
BI의 경우처럼 수신된 데이터를 수동적으로 평가하는 대신, 머신 러닝은 시스템이 데이터에서 적극적으로 학습하고 독립적으로 예측하며 그에 따라 새로운 정보에 적응할 수 있도록 지원합니다.
비즈니스 분석 환경을 근본적으로 변화시킬 수 있는 ML의 몇 가지 속성은 다음과 같습니다.
- 예측 분석 – ML을 통해 기업은 단순히 과거 데이터를 이해하는 것 이상의 작업을 수행할 수 있습니다. ML은 미래 결과를 더 정확하게 예측할 수 있기 때문입니다. ML 모델은 데이터 세트 내의 패턴과 관계를 식별함으로써 의사 결정자가 전략을 적극적으로 형성하고, 리소스 할당을 최적화하고, 잠재적인 위험을 완화하는 데 도움이 되는 예측을 할 수 있습니다.
- 실시간 분석 – 기존 BI의 정기 보고서와 달리 ML 기반 분석은 실시간 통찰력을 제공합니다. 이러한 실시간 분석을 통해 조직은 변화하는 상황에 신속하게 대응하고, 새로운 기회를 활용하고, 정보에 입각한 결정을 내려 보다 민첩하고 적응력이 뛰어난 비즈니스 환경을 조성할 수 있습니다.
- 이상 탐지 – ML 알고리즘은 데이터의 이상치와 이상치를 자동으로 식별하여 조직이 그 어느 때보다 빠르게 사기, 오류, 보안 위반을 감지할 수 있도록 돕습니다. ML은 이상 징후를 신속하게 감지하고 표시함으로써 위험 관리의 효율성을 높이고 잠재적인 위협으로부터 보호하기 위한 사전 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
- 자동화 – ML은 반복적인 작업을 자동화하여 데이터 분석에 필요한 수동 작업을 줄일 수 있습니다. ML 알고리즘은 과거 데이터와 패턴을 학습함으로써 평범하고 시간이 많이 걸리는 작업을 처리할 수 있으므로 직원은 보다 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.
BI와 ML 사이의 모호한 경계
더 많은 기업이 분석 목적으로 ML을 채택함에 따라 기존 데이터 분석과 ML 기반 분석 간의 차이가 점점 더 명확해졌습니다.
보고 및 대시보드 생성과 같이 전통적으로 BI와 관련된 많은 활동은 이제 실시간으로 조정되는 보다 정확하고 실행 가능한 통찰력을 위해 ML 기반 알고리즘에 의존합니다. 예를 들어, 보고서를 수동으로 생성하는 대신 기업은 ML 알고리즘을 사용하여 자동으로 보고서를 생성하여 가장 관련성이 높은 정보와 과거 동향을 강조하는 동시에 이러한 추세가 미래에 어떻게 변할지 예측할 수 있습니다.
이러한 변화는 BI와 ML 사이의 경계를 모호하게 만들어 분석 실행이 특정 도구나 접근 방식보다 얼마나 더 넓은지를 강조합니다. 대신 역동적이고 예측 가능한 분야로 진화하고 있습니다. 일부 사람들이 ML을 "고급 분석"이라고 부르기 시작한 이유가 있습니다.
BI 리본
ML이 더욱 일반적이고 널리 사용되는 도구가 되면서 비즈니스 인텔리전스는 더 이상 기록 데이터 분석에만 국한되지 않습니다. 대신 ML은 비즈니스 환경을 근본적으로 재구성하도록 데이터 분석을 혁신합니다.
경쟁력을 유지하고 데이터 기반 의사결정을 내리려면 조직은 진화하는 패러다임에 적응하고 머신러닝을 데이터 분석 프로세스에 통합해야 합니다. 이러한 채택 프로세스의 속도는 회사마다 다르지만 모든 데이터 의존적 조직은 적절한 ML 기술에 투자하고, 직원의 기술을 향상시키며, ML에서 파생된 통찰력을 중요하게 여기는 데이터 기반 문화를 조성할 것입니다.
BI가 도구가 아닌 비즈니스에 대한 프로세스 또는 접근 방식으로 인식된다면 ML의 부상은 BI의 "죽음"을 의미하지 않습니다. 그 대신, 이는 보다 지능적이고 진보되고 자동화된 미래의 시작으로의 전환, 즉 재탄생을 의미합니다.
책임 부인
줄 안 트러스트 프로젝트 지침, 이 페이지에 제공된 정보는 법률, 세금, 투자, 재정 또는 기타 형태의 조언을 제공하기 위한 것이 아니며 해석되어서도 안 됩니다. 손실을 감수할 수 있는 만큼만 투자하고 의심스러운 경우 독립적인 재정 조언을 구하는 것이 중요합니다. 자세한 내용은 이용약관은 물론 발행자나 광고주가 제공하는 도움말 및 지원 페이지를 참조하시기 바랍니다. MetaversePost 는 정확하고 편견 없는 보고를 위해 최선을 다하고 있지만 시장 상황은 예고 없이 변경될 수 있습니다.
SQream 제품 담당 부사장
