예측 분석(Predictive analytics)

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석(Predictive analytics)은 지능형 분석의 한 가지 형태입니다. 새로운 데이터와 과거 데이터를 둘 다 사용하여 패턴을 파악하고 향후 결과와 추세를 예측합니다.

예측 분석은 어떻게 동작합니까?

예측 분석은 통계 분석 기법, 분석 쿼리, 데이터 마이닝, 예측 모델링과 자동 머신 러닝 알고리즘과 같은 다양한 기법을 활용해 데이터 세트(Dataset)가 예측형 모델을 만들게 한 다음 특정 이벤트의 발생 가능성에 숫자 값을 적용하고, what-if 시나리오와 위험 평가를 포함합니다. 기업에서 예측 분석을 이용하면 데이터 내에 포함된 패턴을 찾아 이용하여 위험 요소와 기회를 탐지할 수 있습니다. 예측 분석은 보통 빅데이터와 관련이 있습니다. 일례로 엔지니어링 데이터는 센서, 도구와 기타 연결된 시스템에서 가져옵니다. 반면 한 기업의 비즈니스 시스템 데이터의 경우 트랜잭션 데이터, 매출 결과, 고객 불만 사항과 마케팅 정보 등을 포함할 수 있습니다. 기업에서는 빅데이터에서 값을 추출하기 위해 하둡이나 Spark와 같은 툴을 사용해 대규모 데이터 세트에 알고리즘을 적용합니다. 이렇게 하면 커넥티드 디바이스와 센서 등의 출처에서 유입된 대량의 데이터(구조적이든 비구조적이든)를 저장, 처리하여 비즈니스 실적을 계측할 수 있습니다.

예측 분석 수명 주기의 여러 가지 단계

예측 분석에는 나름의 수명 주기가 있습니다. 첫 수명 주기는 문제 진술문부터 시작하는데, 이것이 탄생이고 다른 모델로 교체되면 끝납니다. 예측 분석에는 다음과 같은 단계가 있습니다.  예측 분석을 이용하면 확실한 실시간 권장 사항을 내놓아 비용을 절감하고 안전성을 개선하며 투자에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.