오늘날 기업은 정교한 분석을 사용하여 추세를 따라가고 점점 더 복잡해지는 시장에서 경쟁력을 유지합니다. 기업에서 사용하는 수많은 소프트웨어 패키지는 송장, 재고 수준, 가격, 조달 데이터, 고객 및 판매 정보 등과 같은 기본 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다. 중대형 기업에서 하루에 발생하는 거래 수는 회사 데이터베이스가 계속 커져서 엄청난 규모에 도달한다는 것을 의미합니다.
기업이 생존하려면 데이터를 저장하고 정기적으로 평가하여 올바른 궤도에 있는지 확인해야 합니다. 간단한 프로세스로 시작합니다. 작년에 얼마나 많은 매출을 올렸나요? 올해 매출이 늘었나요? 가격이 올랐나요? 이번 달에 지금까지 얼마나 많은 매출을 올렸나요?
데이터베이스의 크기와 복잡성이 커질수록 더 복잡해집니다. 예를 들어, 기업은 새로운 제품군을 출시할 때 다양한 분석 기준을 사용하여 판매 실적을 계산하는 방법을 변경하고 조정해야 할 수 있습니다.
대부분의 기업은 이제 정교한 도구를 사용하여 간단한 답변을 얻습니다. 데이터가 너무 많고 보고 프로세스가 완료될 때까지 몇 시간씩 기다릴 여유가 없기 때문입니다. 오늘날 기업은 정보에 입각한 결정을 신속하게 내릴 수 있는 빠르고 정확한 정보가 필요합니다.
비즈니스 분석은 경영진이 기업의 재무, 운영 및 판매 측면에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 추출하고 분석하는 프로세스입니다. 기업은 데이터 구조에 대한 기술적 지식을 갖추고 데이터를 조사하고 보고서를 생성할 수 있는 다양한 도구를 활용할 수 있는 비즈니스 분석가를 고용합니다.
일부 회사는 소셜 미디어 등 다른 출처의 데이터를 활용하여 고객과 제품 틈새 시장을 파악하고, 제품 판매를 예측하고, 마케팅 전략에 대한 정보를 수집하고, 신제품을 조사합니다.
기업이 경쟁력을 유지하고 성공하려면 비즈니스 분석 분야의 전문가를 고용하고 광범위한 분석 도구를 활용해야 합니다. 이러한 도구가 없다면 방대한 양의 회사 데이터를 분석하는 데 몇 주가 걸릴 수 있으며, 경영진에게 전달되기도 전에 정보가 쓸모없게 될 수 있습니다. 기업은 ERP(Enterprise Resource Planning), CRM(Customer Relationship Management), SCM(Supply Chain Management)과 같은 시스템을 사용하여 거래 데이터를 기록하고 저장합니다. 그런 다음 이 데이터를 수집(또는 마이닝)하고 정교한 비즈니스 분석 도구 모음을 통해 조사하여 통계, 보고서 및 예측을 생성합니다.
데이터 과학 또는 관련 분야에서 학사 학위를 취득한 경우 다음을 고려할 수 있습니다. St. Bonaventure University에서 온라인 비즈니스 분석 석사 학위를 취득했습니다. SBU의 이학 석사 학위를 취득한 여러분은 강력한 데이터 분석 소프트웨어에 대한 실무 경험을 통해 습득한 귀중한 기술로 데이터 분석의 흥미진진한 세계에서 수요가 많은 역할에 잘 대비할 수 있을 것입니다.
비즈니스 분석 도구
데이터베이스가 커짐에 따라 데이터를 마이닝하고 분석할 수 있는 강력한 기술에 대한 필요성도 확대됩니다. 비즈니스 분석 도구의 범위는 계속 확대되고 있으며, 각 애플리케이션은 데이터를 분석하고, 미래 추세를 예측하고, 문제 영역을 식별하고, 의사 결정을 내리고, 생산성을 개선할 수 있는 고유하고 정교한 기능을 제공합니다.
이러한 도구는 직관적이고 빠르기 때문에 기업 리더가 운영을 사전에 관리하고, 종종 만족스럽지 못한 결과가 발생하기 전에 피할 수 있습니다. 이러한 도구는 정리되지 않은 텍스트 데이터를 의미 있고 추가 분석에 적합한 것으로 변환할 수 있는 고급 텍스트 분석과 같은 기능을 제공합니다. 일부 도구는 회사 데이터에 대한 실시간 분석을 제공하여 신속한 조치와 의사 결정을 가능하게 합니다.
대부분의 비즈니스 분석 도구는 강력한 데이터 분석 기능을 갖추고 있어 구조화되지 않은 데이터를 번개처럼 빠른 속도로 조사할 수 있는 형식으로 변환하고 그 결과를 사용자 친화적인 보고서, 그래프, 다이어그램으로 표시합니다.
많은 분석 도구는 향상된 시각화를 위한 대시보드 기능을 제공하며, Dundas BI 도구에서 제공하는 것과 같은 드래그 앤 드롭 옵션을 제공하여 사용자가 대시보드에서 자신의 보고서를 만들 수 있도록 합니다. Qlik View와 같은 애플리케이션은 다양한 색상으로 보고서를 표시하고, 관련 데이터와 관련 없는 데이터를 구분하여 사용하기 쉽게 하며, 고유한 인메모리 처리 기능으로 신속한 보고가 가능합니다.
정확한 데이터 분석은 효과적인 비즈니스 의사 결정의 핵심이며, Sisense 및 Microstrategy와 같은 도구는 정확한 예측 및 의사 결정을 용이하게 하는 광범위한 데이터 평가 기능을 제공합니다. 다른 도구는 지정된 기간 동안 실행되는 자동 분석 기능을 지원하고 통계 분석 기능과 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 기능을 포함합니다. 많은 기업이 소셜 미디어 사이트에서 생성된 데이터를 분석하고, 데이터 패턴에 대한 심층 분석을 수행하고, 판매, 마케팅 및 제품 분석의 미래 추세를 예측하는 특정 도구를 사용합니다.
오픈소스
인기 있는 오픈소스 분석 도구에는 R과 Python과 같은 프로그램 언어가 포함됩니다. Python은 동적 의미론과 사용하기 쉬운 구문을 갖춘 고급 언어인 반면, R은 분석 및 통계에 사용됩니다.
Spark와 Storm과 같은 Apache 도구 모음은 사용하기 쉽고 유연하며 개발자 친화적인 오픈 소스 제품입니다.
비즈니스 분석에서 AI의 역할
인공 지능(AI)은 인간이나 동물의 지능과 대조되는 기계 지능입니다. 인공 지능은 기계가 학습하고, 심문하고, 분석하고, 예측하고, 제안하는 능력을 말합니다. AI는 오래 전부터 있었지만 사용하기에 비용이 많이 들었고, AI 프로젝트는 종종 실패했습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 기술이 빠르게 변화하면서 AI는 사용과 실용성이 증가했으며 모든 비즈니스 분야에서 큰 변화를 가져올 것입니다.
비즈니스 애플리케이션은 필연적으로 점점 더 정교해지고 AI에 더 의존하고 있습니다. 방대한 양의 데이터와 비즈니스 모델 및 운영의 복잡성으로 인해 기업이 경쟁력을 유지하려면 빠르고 정확한 처리가 필요합니다. 일반적으로 분석의 정교함 수준은 비즈니스 규모에 따라 달라집니다. 그러나 기술이 발전함에 따라 더 작은 기업도 어떤 형태의 AI 분석 도구를 구입할 여유가 생깁니다.
AI 분석
AI 분석은 다양한 행동 패턴을 정확하고 빠르게 학습할 수 있는 머신 러닝(ML) 알고리즘을 기반으로 합니다. ML 알고리즘은 데이터에서 관계와 이상을 식별하여 운동 목적에 따라 데이터를 특정 세트로 구성하며, 이 모든 것이 몇 초 만에 이루어집니다. 이는 이전의 수동 프로세스보다 훨씬 빠릅니다.
머신 러닝(ML)의 정확도는 알고리즘이 어떻게 설계되었는지에 따라 달라지며, 이는 AI 분석의 정확도에 매우 중요합니다. 회사의 데이터가 더 복잡해짐에 따라 머신 러닝은 다양한 패턴을 동시에 식별해야 하며, 분석 프로세스에서 고유한 작업을 수행하는 알고리즘 세트가 필요합니다.
AI의 장점은 특정 비즈니스 프로세스에 편향되지 않는다는 것입니다. AI가 제공하는 분석은 오로지 사실에 근거합니다.
비즈니스에서 AI는 어떻게 활용되나요?
AI는 기업이 과거 및 현재 데이터를 분석하여 과거로부터 배우고, 현재 상황을 사전에 모니터링하고, 미래 추세와 수치를 예측할 수 있도록 합니다. 어떤 분석 기법을 사용해야 하는지는 사업 유형과 목표에 따라 달라집니다. 또한 사용 가능한 데이터의 양과 접근성에 따라 달라집니다.
더 잘 알려진 데이터 분석 모델 중 하나는 가트너의 분석 우세 모델로, 4단계의 분석을 설명하는데, 네 번째 모델은 데이터 분석 측면에서 더 ‘성숙한’ 회사를 위한 고급 옵션입니다. 가트너가 정의한 4단계의 분석에 대해 논의해 보겠습니다.
설명적 분석은 과거 데이터를 사용하여 과거의 사건을 파악합니다. 예를 들어, 특정 기간 동안 매출 수치가 감소하거나 재고 수준이 낮거나 제조 공정에서 기계 시간이 손실되는 경우를 들 수 있습니다.
진단 분석은 데이터를 조사하여 이러한 사건의 이유를 찾습니다. 판매 수치가 떨어진 이유는 무엇입니까? 계절적이거나 정치적 불안이었습니까? 공급업체가 납품하지 못했기 때문에 재고 수준이 떨어졌습니까? 조달 프로세스가 비효율적이어서 떨어졌습니까? 장비 오작동이나 노동력 부족으로 인해 기계 작동 시간이 감소했습니까?
예측 분석은 이전 데이터를 사용하여 판매 예측 및 예산 요구 사항과 같은 미래 시나리오를 예측합니다. AI는 기계 상태를 평가하고 언제 서비스 또는 교체가 필요한지 판단하여 회사가 미리 계획하고 이러한 이벤트에 대한 예산을 책정할 수 있도록 합니다.
처방적 분석에는 회사가 성과를 개선하기 위해 어떤 조치와 결정을 내려야 하는지 처방하는 정교한 알고리즘이 필요합니다.
전자상거래 환경에서 기업은 AI와 인터넷 기반 애플리케이션을 사용하여 고객 만족도와 제품 성과를 모니터링할 수 있습니다.
딥러닝
뇌의 신경 작용에서 영감을 받은 딥 러닝은 혁신적인 새로운 형태의 AI 학습으로, 현재 금융 부문의 분석에 진출하고 있습니다. ML과 달리 딥 러닝은 처리 계층을 활용하여 더 높은 수준의 정보를 생성합니다.
금융 회사에서 사용하는 딥러닝 알고리즘은 실시간 마케팅 트렌드와 과거 데이터를 기반으로 투자 전략을 강화하는 데 도움이 됩니다. 또한 대량의 데이터에서 이상을 식별하면 사기를 조기에 감지하여 상당한 재정적 손실을 방지할 수 있습니다. 분석에 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터와 과거 데이터, 시장 트렌드 및 기타 외부 요인을 기반으로 위험 평가도 더욱 정확하고 철저해지고 있습니다. 규제 요구 사항을 준수하는 것이 더 쉬워져 금융 환경에서 오류와 위험이 모두 줄었습니다.
데이터 분석가의 역할이 중복되게 될까요?
아무것도 완전히 예측할 수는 없습니다. 그러나 AI가 있더라도 대기업은 여전히 데이터를 이해하고 기업의 복잡한 요구 사항을 이해하는 사람이 필요합니다. AI는 때때로 작동하지만 여전히 오류가 발생하고 가까운 미래에는 어떤 형태로든 인간의 상호 작용이 필요할 것입니다. 모든 회사가 동일하지는 않으며, 소규모 회사는 더 간단한 데이터 분석 도구로 버틸 가능성이 있지만 대기업은 고유한 요구 사항이 있으며 앞으로 얼마 동안 데이터 분석가와 과학자의 전문 지식이 필요할 것입니다.
윤리와 AI
AI는 효율성과 정확성이 향상되는 것과 더불어 개인정보 보호와 감시, 차별과 편견, 인간의 판단과 관련된 윤리적 문제도 야기합니다.
당황할 필요는 없습니다. 이는 각 회사가 해야 할 대화입니다. 회사에 AI를 도입할 때 수반되는 위험을 논의하고 완화하기 위한 위원회를 구성하는 것을 고려해 보세요. AI는 빠르게 진화하고 있으며 기술과 관련된 법적 의미는 여전히 불분명한 영역이며 그 결과 규정을 100% 준수하는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 프로세스를 기록하고 알고 있는 모든 규정을 준수하려는 협력적인 노력은 위험과 법적 절차의 가능성을 줄여야 합니다. 물론 관련 위원회가 조직 내 AI 개발을 평가하기 위해 정기적으로 회의를 갖는다는 전제 하에 말입니다.
요약
야심 찬 분석가가 기억해야 할 가장 중요한 것은 정확성이 중요하다는 것입니다. 회사는 부정확한 보고로 인해 망하는 것으로 알려져 있습니다. 데이터를 수집하고 저장하는 효과적인 방법, 머신 러닝 알고리즘의 정확성, 분석 및 보고 단계의 정확성은 비즈니스의 생존에 중요합니다. 잘못 수집된 데이터나 불완전한 데이터에 대한 의사 결정은 내릴 수 없습니다. 분석 프로세스가 성공하려면 데이터베이스가 건전하고 데이터가 신뢰할 수 있어야 합니다.
AI, 머신 러닝, 딥 러닝은 아직 개발 초기 단계이지만, 일하기에 흥미로운 환경입니다. 앞으로 학습 곡선이 있겠지만, 데이터 과학 분야의 일자리는 기술에 대한 적성이 있는 사람들에게 매혹적인 미래를 제공합니다.
