AI가 데이터 분석을 혁신하는 방법

오늘날 데이터 분석을 위한 AI의 의미

AI가 조직의 데이터 작업 방식에 점점 더 중요해짐에 따라, 더 많은 팀이 더 빠르게 움직이고 더 나은 의사 결정을 내리기 위해 AI 기반 도구를 채택하고 있습니다. 수동 쿼리, 대시보드, 인간 중심의 해석에만 의존하는 대신, 최신 분석은 이제 AI/ML, 자연어 처리(NLP) 인터페이스 및 인간의 워크플로를 보강하는 자동화된 워크플로를 통합할 수 있습니다.

예를 들어, 생성형 AI 는 사람들이 SQL 쿼리를 작성하거나 복잡한 BI 도구를 사용하는 대신 일상 언어로 질문할 수 있게 하여 분석에 대한 접근성을 높입니다. 자동화는 데이터 정제, 특성 생성, 모델 실행에 필요한 수작업을 줄여 애널리스트가 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.

팀이 수동으로 데이터를 준비하고 보고서를 작성했던 기존 분석과 비교할 때, 이제 AI는 더 일상적이고 반복적인 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 애널리스트는 여전히 프로세스를 주도하지만 AI를 통합함으로써 분석 팀은 데이터를 더 안정적으로 준비하고 인사이트를 더 빠르게 생성하며 예측을 일상적인 의사 결정의 일부로 만들 수 있습니다.

Databricks는 AI를 별도의 추가 기능이 아니라, 통합되고 잘 관리되는 기반을 토대로 데이터 수명 주기의 모든 단계를 향상하는 통합된 기능으로 생각합니다.

데이터 분석을 위한 AI 시작하기

AI는 데이터 분류, 트렌드 파악, 자연어 질문에 대한 답변, 차선책 추천과 같은 일반적인 분석 작업을 지원하지만, 조직은 편향된 결과, 낮은 데이터 품질, 거버넌스 문제와 같은 위험을 계속 관리해야 합니다. 시작하려면 애널리스트는 기본적인 데이터 리터러시, 기본 ML 개념에 대한 이해, 결과 검증 능력이 필요합니다.

대부분의 팀은 통합된 데이터 기반을 구축하고 작지만 가치가 높은 사용 사례를 시범 운영하는 것으로 시작합니다. 하지만 수요 예측이든 비즈니스 사용자가 대화형으로 데이터를 탐색하도록 돕는 것이든, AI는 분석팀이 달성할 수 있는 작업의 범위를 확장하고 인사이트를 더 널리 활용할 수 있게 해줍니다.

AI가 데이터 분석 워크플로의 각 단계를 향상시키는 방법

데이터 분석에서는 워크플로가 일반적으로 다음 단계를 거칩니다.

• 데이터 수집
• 준비
• 분석
• 시각화
• 의사 결정

각 단계마다 고유한 어려움이 있지만, AI는 각 단계에 특화된 의미 있는 역할을 수행할 수 있습니다.

데이터 수집

이 단계에서는 AI가 팀이 각 소스에 대한 맞춤형 파이프라인을 구축할 필요 없이 다양한 소스로부터 정보를 수집하도록 지원합니다. 자동화된 시스템은 애플리케이션, 문서, 센서, API에서 데이터를 가져와 분석을 위해 분류할 수 있습니다. AI는 기존 도구보다 대규모 데이터세트를 더 효율적으로 처리하며, 이는 조직이 여러 비즈니스 단위 또는 실시간 Stream에서 데이터를 수집할 때 특히 유용합니다.

준비

데이터 정제 및 준비 단계에서 AI는 애널리스트가 찾는 데 훨씬 더 오래 걸리는 이상 징후, 누락된 값, 불일치를 식별할 수 있습니다. 또한 필드 서식 지정, 레이블 표준화, 데이터 세트 조인과 같은 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 직원이 수동 준비 작업에 소요하는 시간을 줄이고, 더 높은 품질의 데이터를 기반으로 후속 분석의 품질을 개선할 수 있습니다.

분석

이 단계에서 AI는 패턴을 인식하고, 결과를 예측하며, 비정상적인 동작을 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 기반 모델은 지속적으로 실행될 수 있으므로 실시간 분석 및 예측이 가능합니다. 예약된 보고서를 기다리는 대신, 팀은 변경 사항이 발생하는 즉시 확인하고 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

시각화

AI 도구는 기본 데이터를 기반으로 차트, 대시보드, 요약 을 쉽게 생성할 수 있습니다. NLP 기술을 통해 사용자는 대화 형식으로 질문하고 명확한 설명을 받을 수도 있습니다. 이를 통해 복잡한 분석을 더 쉽게 이해할 수 있으며, 비전문가 사용자가 고급 기술 없이도 데이터를 탐색할 수 있도록 도와줍니다.

의사 결정

AI는 팀이 과거 보고서 기반의 의사 결정에서 미래 지향적인 전략으로 전환하도록 하여 이 단계를 격상시킵니다. 최신 AI 솔루션은 이상 징후를 발견하고 새로 부상하는 위험과 기회를 예측하며, 고객 감성과 같은 비정형 신호를 리더가 조치를 취할 수 있는 패턴으로 추출할 수 있습니다. 이를 자연어 쿼리와 결합하면 데이터 준비 시간이 단축되는 동시에 시의적절한 조치를 유도하는 실시간 '가상' 시나리오에 기반한 인사이트를 애널리스트에게 제공합니다.

AI 기반 분석의 실제 활용 사례

데이터 분석을 위한 AI 활용이 조직 내에서 성숙해지고 있으며, 물론 더 발전할 여지가 많지만 현재 다음과 같은 범주에서 AI가 성공적으로 사용되고 있는 몇 가지 방식을 살펴보는 것이 좋습니다.

• 시나리오 기반 워크플로
• 실시간 분석
• 자연어 쿼리
• 인사이트 도출 시간 단축

시나리오 기반 워크플로

일반적인 시나리오 기반 예시 중 하나는 감성 분석입니다. AI가 고객 피드백, 소셜 게시물, 지원 티켓을 분석하여 고객이 제품이나 서비스에 대해 긍정, 중립, 부정 중 어떤 감정을 느끼는지 파악하는 것입니다. 이를 통해 팀은 수천 개의 개별 댓글을 일일이 읽지 않고도 고객 경험의 트렌드를 이해할 수 있습니다.

예측 분석 은 널리 사용되는 또 다른 워크플로로, AI 모델이 수요 예측, 이탈 추정 또는 전환 가능성이 가장 높은 영업 리드 예측과 같은 미래 지향적인 인사이트를 제공합니다.

이상 탐지 는 거래, 센서 판독값 또는 시스템 로그에서 비정상적인 패턴을 포착하여 팀이 문제가 확대되기 전에 조사할 수 있도록 합니다.

대규모 데이터 세트를 보유한 조직의 경우, AI는 핵심 주제나 변경 사항을 강조하는 빠른 요약을 생성하여 수동 검토에 드는 시간을 절약할 수도 있습니다.

실시간 분석

소매업체는 AI 기반 실시간 분석을 수행하여 특정일의 매출을 예측하고 직원 수나 재고 수준을 조정할 수 있습니다. 제조업체는 장비 데이터를 모니터링하여 운영상의 문제가 발생할 때 이를 식별할 수 있습니다. 물류팀은 배송 실적을 추적하고 지연을 예측할 수 있습니다. 이와 같은 실시간 인사이트는 조직이 데이터 수집과 조치 사이의 지연을 줄이는 데 도움이 됩니다.

자연어 쿼리

자연어 쿼리를 사용하면 분석에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 사용자는 SQL 쿼리를 작성하거나 대시보드를 탐색하는 대신 "지난 분기에 가장 많이 팔린 제품은 무엇이었나요?" 또는 "지원량이 증가하는 지역을 보여주세요."와 같은 질문을 할 수 있습니다. AI는 질문을 해석하고 분석을 실행하며 명확한 답변을 반환하여 비전문적인 비즈니스 데이터 사용자의 진입 장벽을 낮춥니다.

데이터 분석을 위한 AI를 지원하는 도구 및 플랫폼

AI 기반 BI 도구 는 주요 데이터 분석 워크플로를 지원하는 핵심 기능을 점점 더 많이 제공하고 있습니다. 예측 기능은 추세 예측과 위험 식별을 지원합니다. 생성형 AI는 데이터 세트를 요약하거나 기술적 결과를 평이한 언어로 번역할 수 있습니다. 자연어 쿼리는 탐색을 더욱 직관적으로 만들고, AI 지원 시각화 및 워크플로 자동화는 대시보드, 데이터 준비, 정기 보고에 드는 수작업을 줄여줍니다.

적합한 도구는 해결하려는 문제에 따라 달라집니다. 예측에는 강력한 예측 모델이 필요하고, 대시보드 자동화는 AI 기반 시각화의 이점을 활용하며, 스프레드시트 증강은 복잡한 수식을 줄여주는 자연어 기능 덕분에 훨씬 쉬워집니다. 현재로서는 일부 도구가 다른 도구보다 특정 기능에서 더 뛰어나지만, 전반적인 추세는 분명합니다. 최신 BI 스택은 이 모든 것을 포함하는 통합 제품군으로 통합되고 있습니다. Databricks AI/BI 는 거버넌스가 적용된 데이터와 AI 지원 분석을 결합하여 이러한 기능들을 하나의 플랫폼에 통합함으로써 더 빠르고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공합니다.

데이터 분석에 AI를 사용할 때의 이점

데이터 분석에 AI를 사용하는 이점 은 일반적으로 생산성, 효율성, 정확성, 접근성 및 확장성에 중점을 둡니다. 구체적인 이점은 다음과 같습니다.

• 더 빠른 실시간 분석: AI는 대규모 데이터세트를 신속하게 처리하고 인사이트를 지속적으로 업데이트하여 정적 보고서에서 항상 최신 정보를 제공하는 인텔리전스로 전환할 수 있도록 합니다.
• 향상된 정확성 및 패턴 감지: ML 모델은 사람이 종종 놓치는 미묘한 추세, 이상 징후, 관계를 발견하여 오류를 줄이고 분석의 엄격함을 강화합니다.
• 기술 및 비즈니스 사용자를 아우르는 분석의 보편화: 자연어 인터페이스를 통해 누구나 일상 언어로 데이터를 탐색할 수 있어 진입 장벽을 낮추고 참여를 확대합니다.
• 확장 가능한 인사이트 생성: 자동화된 워크플로, 공유 모델, 통합 플랫폼을 통해 여러 팀에 일관된 인사이트를 제공하여 애널리스트가 더 높은 가치의 전략적 업무에 집중할 수 있도록 합니다.

한계, 위험 및 윤리적 고려 사항

분석에 AI를 도입하면 데이터 인텔리전스가 크게 향상될 수 있지만, 위험이 따르기도 합니다. 이러한 위험 때문에 도입을 막아서는 안 되지만, 이는 강력한 데이터 기반과 책임감 있는 관행의 필요성을 강조합니다. 다음은 고려해야 할 몇 가지 주요 영역입니다.

편향, 해석 가능성 및 데이터 품질

AI의 결과물은 학습 데이터에 크게 의존합니다. 데이터가 불완전하거나 편향되어 있으면 결과도 그럴 수 있습니다. 해석 가능성도 또 다른 과제입니다. 일부 모델은 블랙박스처럼 작동하여 어떻게 결론에 도달하는지 이해하기 어렵습니다. 내부 추론 과정이 보이지 않을 때는 데이터가 깨끗하고 정확하며 잘 문서화되도록 하여 AI 결과물에 대한 신뢰를 유지하는 것이 더욱 중요합니다.

사람의 감독 및 거버넌스

AI는 신속하고 확실하게 인사이트를 생성할 수 있으며, 이로 인해 사용자는 자동화된 결과를 검증하지 않고 과도하게 의존하게 될 수 있습니다. AI는 강력하지만 완벽하지는 않습니다. 애널리스트는 결과물을 검토하고, 가정을 검증하며, 인사이트가 실제 상황의 맥락과 일치하는지 확인하는 데 여전히 필수적입니다.

거버넌스 또한 중요한 이유 중 하나입니다. 조직은 버전 관리를 관리하고, 재현 가능한 워크플로를 유지하며, 모델 구축 방식과 결과 생성 방식을 추적하기 위한 감사 추적을 지원해야 합니다. 이러한 통제가 없으면 문제 해결이 어려워지고 규정 준수 위험이 증가합니다.

개인 정보 보호 및 고려해야 할 기타 과제

AI 시스템은 민감한 데이터를 다루는 경우가 많아 개인정보 보호 및 윤리적 우려를 낳을 수 있습니다. 조직은 적절한 보호 장치와 접근 제어를 마련하여 데이터를 책임감 있게 수집하고 사용해야 합니다.

고려해야 할 한 가지 문제는 분석에 AI를 사용하는 것의 윤리적 영향입니다. 기업은 데이터를 책임감 있게 처리하고 고객이 자신의 정보가 어떻게 사용될지 이해하도록 도와야 합니다. 투명성 또한 필수적입니다. 조직은 AI 모델의 작동 방식, 의존하는 데이터, 의사 결정에 정보를 제공하는 방식 등을 설명할 수 있어야 합니다. 또한 윤리적인 사용을 위해서는 AI가 판단이나 책임을 대체하는 대신 의사 결정을 지원하도록 인간의 감독이 필요합니다.

또 다른 일반적인 질문은 데이터 분석을 AI에만 전적으로 의존해도 괜찮은지에 대한 것입니다. 아닙니다. AI는 분석 속도를 높이고 인사이트를 생성할 수 있지만, 인간의 전문성, 도메인 지식, 윤리적 판단을 대체할 수는 없습니다. 가장 강력한 분석 워크플로는 AI 기반 자동화와 신중한 인간의 감독을 결합하여 정확성과 책임성을 보장합니다.

AI가 데이터 애널리스트의 역할을 어떻게 바꾸고 있는가

AI는 책임의 중심을 수작업에서 더 복잡하고 판단 중심적인 활동으로 옮김으로써 데이터 애널리스트의 일상 업무를 이미 재편하고 있습니다. 이제 애널리스트는 AI를 사용하여 데이터 정제, 정기 보고서 작성 또는 반복적인 쿼리 작성과 같은 작업을 자동화하고, 데이터세트 준비, 요약 생성, 시각화 제작, 패턴 식별을 수동으로 수행하는 것보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다.

그러나 장단점을 평가하거나 팀에 가장 중요한 인사이트를 결정하는 것과 같이 애널리스트는 할 수 있지만 AI는 할 수 없거나 잘하지 못하는 일들이 있습니다. 애널리스트는 결과를 해석하고 의사 결정을 안내하는 데 필요한 판단력, 도메인 지식, 비판적 사고를 제공합니다. 또한 AI가 생성한 결과물의 논리가 타당하고 결론을 검증할 수 있는지 확인합니다.

또 다른 변화는 이제 많은 분석가가 AI 응답을 위한 효과적인 프롬프트를 작성하거나 비즈니스 질문에 답하기 위해 모델, 쿼리, 워크플로의 올바른 조합을 선택하는 데 더 많은 시간을 할애한다는 것입니다. 감독 역시 점점 더 중요해지는 책임입니다. 애널리스트들은 데이터 품질 모니터링, 편향성 확인, 자동화된 인사이트의 정확성 및 신뢰성 보장에 더 많은 시간을 할애하게 될 수 있습니다.

이러한 변화는 'AI가 데이터 애널리스트를 대체할 것인가?'라는 일반적인 질문과 직결됩니다. 답은 AI가 작업을 자동화할 수는 있지만, 애널리스트가 제공하는 전략적 사고, 상황적 이해, 윤리적 판단을 대체할 수는 없다는 것입니다. AI는 애널리스트의 역할을 격상시켜, 애널리스트가 더 깊은 인사이트를 발견하고 더 영향력 있는 의사 결정 지원에 집중할 수 있도록 합니다.

기술 및 분석 분야에서 AI 시작하기

AI가 애널리스트에게 새로운 기회를 창출하고 책임을 변화시키고 있지만, 해당 직무의 사람들은 관련 기술을 개발하여 경쟁력을 유지하기 위해 계속 노력해야 합니다. 프롬프트 디자인과 같은 새로운 기술은 AI 기반 BI 도구에서 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 될 것입니다.

많은 팀이 샘플 프로젝트, 접근성이 좋은 도구, 샌드박스 데이터세트를 사용하는 진입 장벽이 낮은 실험으로 시작합니다. 많은 플랫폼이 일반적인 워크플로를 단계별로 안내하는 가이드 노트북이나 내장된 예제를 제공합니다. 이러한 소규모 사용 사례는 애널리스트가 AI가 기존 프로세스에 어떻게 적용되는지 배우면서 자신감을 키우는 데 도움이 됩니다.

팀 수준에서는 간단한 워크플로가 학습을 위한 훌륭한 방법입니다. 애널리스트는 주간 수요나 고객 이탈과 같은 단일 지표를 예측하는 기본 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 또는 고객 리뷰에 대해 감성 분석을 실행하여 AI가 긍정적 피드백과 부정적 피드백을 어떻게 분류하는지 확인해 볼 수도 있습니다.

이러한 기술을 개발하고 보급형 도구를 실험함으로써 애널리스트는 의미 있는 방식으로 AI 사용을 시작하고 더 고급 애플리케이션에 대비할 수 있습니다.

AI와 함께하는 데이터 분석의 미래

데이터 분석의 미래는 생성형 AI와 자동화 기술의 발전 방향에 따라 크게 영향을 받을 것이 거의 확실합니다. 생성형 AI는 팀이 자동화할 수 있는 작업의 범위를 확장하는 동시에 데이터 접근성을 높이고 있습니다. 예측 모델링이 성숙해짐에 따라 모델이 새로운 데이터로부터 학습하면서 정확도와 적응성이 더 높아질 것으로 예상됩니다. 프롬프트 없이도 데이터세트를 스캔하고, 패턴을 감지하며, 인사이트를 도출할 수 있는 시스템 덕분에 자율적인 데이터 탐색 역시 증가할 가능성이 높습니다.

주목해야 할 또 다른 주요 변화는 애널리스트를 지원하거나 보강하는 AI 에이전트 의 등장입니다. 지능형 파트너 역할을 하는 이 에이전트들은 쿼리 실행, 데이터 품질 모니터링, 모델 추천, 이상 징후 포착을 지원하여 애널리스트의 업무 범위를 확장하고 의사 결정 속도를 높일 것입니다.

결론

AI는 일상적인 작업의 속도를 높이고 정확도를 개선하며 더 많은 사람이 인사이트에 더 쉽게 액세스할 수 있게 함으로써 데이터 분석을 의미 있는 방식으로 바꾸고 있습니다. 데이터 준비부터 시각화에 이르기까지 AI는 새로운 차원의 자동화와 탐색의 장을 열고 있습니다.

회사에서 데이터 분석에 AI를 도입하고 싶다면, 하나의 워크플로 영역을 선택하여 AI 기반 개선을 시범적으로 적용해 보는 것이 가장 좋은 시작 방법입니다. 예를 들어 반복되는 보고서를 자동화하거나 NLP 도구를 사용해 데이터 세트를 요약하거나 간단한 예측 모델을 테스트할 수 있습니다. 작고 집중적인 실험을 통해 팀은 더 복잡한 이니셔티브를 수행하기 전에 무엇이 효과적인지 배우고 자신감을 쌓을 수 있습니다.

이제 막 시작했든 이미 상당한 진전을 이루었든, 메시지는 간단합니다. AI는 데이터 분석으로 가능한 것의 범위를 확장하지만, 인간의 판단은 여전히 필수적입니다. AI와 인간의 전문성이 함께 작동할 때, 조직은 AI를 사용하여 더 빠른 인사이트를 얻고 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 기반 데이터 인텔리전스가 비즈니스 인텔리전스를 강화하는 방법, 복합 AI 시스템 또는 자연어를 통해 데이터와 대화할 수 있도록 돕는 Databricks의 새로운 제품 AI/BI Genie에 대해 더 자세히 알아보려면 ebook Business Intelligence Meets AI를 다운로드하세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)