AI 분석: 더 빠른 데이터 인사이트

Jeffrey Erickson | Senior Writer | 2025년 1월 13일

기업들은 수년간 데이터 분석에 머신 러닝 모델을 적용해 왔습니다. 막대한 양의 금융 거래를 추적하거나 보안 운영을 주도하는 분석가들은 인간이 대응할 수 없는 속도로 변칙과 추세를 찾는 머신 러닝 모델을 통해 데이터를 실행할 수 있습니다.

이제 매주 정교한 새로운 기능을 제공하는 대규모 언어 모델 또는 LLM은 데이터 과학자 및 데이터 분석가가 자동화를 통해 워크플로를 혁신하고 조직 전반에서 더 많은 사람들에게 데이터 기반 통찰력을 제공할 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다.

AI 분석이란 무엇입니까?

AI 증강 분석이라고도 하는 AI 분석은 머신 러닝, 자연어 처리 및 데이터 관리 기술을 결합하여 비즈니스 성과를 분석하는 방법입니다. 기존의 분석과 마찬가지로 AI 분석의 목표는 패턴을 찾고, 추세를 예측하고, 통찰력을 추출하고, 예측을 하거나, 이들을 조합하는 것입니다. 차이점은 AI 분석이 머신러닝(ML) 모델을 사용하여 대규모 데이터 세트를 거의 실시간으로 분석한 다음 강력한 LLM을 활용하여 데이터 준비 및 분석, 결과 시각화 프로세스를 자동화한다는 점입니다.

이를 위해 AI 분석 프로세스는 데이터 준비, 데이터 정리 및 데이터 모델링과 같은 과거의 많은 노동 집약적 작업을 자동화하고자 노력합니다. 데이터가 준비되고 분석이 진행되면 AI 분석 시스템은 결과의 시각화를 생성하고 행동 강좌를 추천합니다. AI는 거의 실시간으로 대량의 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석할 수 있기 때문에 방대한 수의 데이터 포인트 조합을 테스트하고 이들 간의 관계를 결정할 수 있습니다.

분석가의 목표는 복잡한 수동 데이터 준비 및 데이터 과학 프로세스를 거치는 대신 데이터를 간단히 쿼리하는 것입니다.

AI 분석과 기존 데이터 분석 비교

기존 데이터 분석은 비즈니스 담당자와 데이터 분석가 또는 데이터 과학자 사이에서 발생하는 컨설팅 및 반복 프로세스입니다. 데이터 과학자는 데이터를 미리 준비하고 이를 해석하기 위해 기술과 도구를 적용하는 데 중점을 두는 반면, 데이터 분석가는 패키지 분석 소프트웨어를 사용하여 비즈니스 의사 결정을 알리는 데 유용하지만 역할은 겹치는 경우가 많습니다. 둘 다 데이터 분석 전문가로 간주되어 데이터가 나타날 수 있는 사항에 대한 질문이나 가설을 제기할 수 있습니다. 그런 다음 데이터를 조립하고 정교한 기술과 도구를 적용하여 데이터 분석이 질문에 대답하는지 또는 가설을 검증하는지 확인합니다. 그런 다음 이러한 결과를 시간에 따라 미리 정의된 업무 metric을 추적하는 대시보드에 작성할 수 있습니다. 기존 데이터 분석은 기업이 구조화된 비즈니스 데이터의 관계 및 추세를 탐색할 수 있도록 돕는 중요한 도구가 되고 있습니다. 이는 비즈니스 성과에 대한 임시 질문에 답하는 데 매우 중요합니다.

반면 AI 분석은 LLM을 별도의 머신러닝 모델과 함께 사용하여 인간이 분석을 완료하기 위해 수행하는 단계를 자동화합니다. 이를 통해 비즈니스 분석가는 IT 전문가의 도움 없이 동적으로 정보를 요청하고 종합할 수 있습니다. 비즈니스 애플리케이션의 다양한 데이터와 소셜 미디어, 이메일, 이미지 및 문서의 비정형 데이터를 분석하기 위해 설정되면 AI 분석은 사람이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르고 일관되게 수행할 수 있습니다. AI 분석이 분석을 심화하고 효율성을 개선하기 위해 가장 선호하는 분석가 도구가 되어가는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

AI 분석과 기존 데이터 분석 비교

AI 분석 기존 데이터 분석
ML 모델을 적용하여 실시간 분석 및 예측 지원 기록 데이터 일괄 처리에 더 집중
분석을 위해 구조적 데이터와 비구조적 데이터 결합 인적 오류의 위험을 수반하는 수동 프로세스 사용
자동화를 사용하여 인적 오류 인스턴스를 줄입니다. 비즈니스 애플리케이션 및 기타 구조화된 데이터 소스의 데이터 통합
인간은 AI가 어떻게 작동하는지 지시하는 데 창의력과 재량권을 가져다줍니다. 고의적이고 협업적인 프로세스에서 인간의 전문성과 직관의 이점 활용

핵심 요점

  • AI 분석은 머신 러닝을 사용하여 트렌드를 파악하고, 이상을 찾고, 예측을 수행함으로써 기존 분석 관행을 기반으로 구축됩니다.
  • AI 분석은 정교한 LLM과 함께 ML을 적용하여 데이터 준비부터 분석 및 시각화에 이르기까지 분석 프로세스를 자동화할 수 있도록 지원합니다.
  • AI 분석은 정형 애플리케이션 데이터와 소셜 미디어 피드, 문서 및 미디어 콘텐츠와 같은 비정형 데이터를 함께 제공하여 그 결과를 더욱 풍요롭게 만듭니다.
  • 기존의 배치 데이터 분석과 달리 AI 분석은 방대한 양의 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석하여 보다 시기적절한 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.
  • 데이터 과학자와 데이터 분석가는 AI 분석을 사용하여 생산성을 개선하고 더 많은 비즈니스 사람들이 인사이트에 액세스할 수 있도록 지원합니다.

AI Analytics의 정의

AI 분석은 머신 러닝, LLM 및 데이터 시각화를 포함한 고급 기술을 활용하여 비즈니스 의사 결정을 개선합니다. AI 분석은 기존 데이터 분석의 여러 측면을 자동화하기 때문에 지속적인 분석 비용을 절감하고 정확성을 개선하며 분석가가 더 높은 수준의 전략적 사고에 집중할 수 있도록 지원합니다.

기존의 비즈니스 분석과 마찬가지로 AI 분석은 ML 도구를 사용하여 대량의 데이터를 처리합니다. 기존 애널리틱스와 달리 AI 분석은 데이터 수집, 정리 및 분류와 같은 작업을 자동화하고, 이미지 및 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터에 대해서도 작업을 자동화하고, 데이터를 지속적으로 모니터링하여 패턴을 파악하고, 이상을 발견하고, 상관관계를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 AI 분석은 크고 복잡하며 다양한 데이터 소스에서도 거의 실시간으로 통찰력을 제공할 수 있습니다.

모던 비즈니스에서 AI 분석의 중요성

기업은 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터 분석 도구 및 전문 지식에 오랫동안 투자해 왔습니다. AI 분석은 데이터 분석을 자동화하여 비즈니스 의사 결정을 획기적으로 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 다양한 데이터를 이탈하여 수동 인적 프로세스가 결코 볼 수 없는 통찰력을 발견하더라도 더 빠르고 정확합니다. 결과적으로 비즈니스 리더는 시장 요구 사항을 예측하고 재고를 전환하는 등 보다 사전 예방적으로 행동하고 정보에 기반한 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 분석은 데이터 입력 자동화, 데이터 정리 및 분류, 대시보드 및 보고서 생성, 비즈니스 직원에 대한 분석 및 통찰력 설명과 같은 영역에서 일상적인 효율성을 향상시키는 데 도움이 되므로 점점 더 중요해지고 있습니다.

AI Analytics 작동 방식

AI 분석은 LLM 및 ML 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 해석하는 방식으로 작동합니다. 시스템이 조직의 데이터에서 패턴, 추세 및 이상 징후를 인식하도록 훈련되면 예측 및 권장 사항을 작성할 수 있습니다. AI 분석은 마케팅, 재무, 의료 및 제조를 포함한 다양한 기업 및 분야에서 사용됩니다. 데이터 기반 의사결정을 내리고 운영 효율성을 개선하고자 하는 모든 기업은 AI 분석의 이점을 누릴 수 있습니다.

다음은 알아 두어야 할 몇 가지 용어입니다.

  • 머신 러닝(Machine Learning): ML은 AI의 하위 분야로서, IT 팀, 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 자체 개선된 알고리즘 및 컴퓨팅 구조를 사용하여 프로그래밍 이상으로 학습할 수 있는 데이터 패턴을 인식합니다.
  • 딥 러닝: 머신 러닝과 마찬가지로 딥 러닝 프로세스는 인공 신경망이라는 컴퓨트 노드의 배열로 수행됩니다. 이러한 네트워크는 인간의 두뇌에 모델링되며 컴퓨터가 예측 및 처리 및 언어 해석과 같은 복잡한 작업을 수행 할 수있게합니다.
  • 예측 애널리틱스: 예측 애널리틱스에는 미래 이벤트를 예측하기 위한 목표와 함께 현재 및 과거 비즈니스 데이터의 분석이 포함됩니다. 이 관행은 오랫동안 기존 데이터 분석에서 사용되어 왔으며 이제 AI 분석을 지원하는 클라우드 인프라의 속도와 컴퓨팅 성능의 이점을 누리고 있습니다.
  • 대형 언어 모델(Large Language Models): LLM은 AI가 언어의 의미와 이미지 콘텐츠를 모두 이해할 수 있게 해주는 신경망 아키텍처를 사용하는 AI의 한 분야로서, 인간 프롬프트에 대한 최상의 응답을 추론하는 데 도움이 됩니다. 이러한 모델은 언어 및 이미지를 생성할 수도 있습니다.
  • 신경망: 계층화된 컴퓨팅 노드의 이러한 배열은 인간의 두뇌의 아키텍처를 모방합니다. AI 분석 사용 사례에서 신경망은 AI 모델이 패턴 인식 및 의사 결정을 포함한 작업을 수행하는 법을 배울 수 있도록 지원합니다.
  • 인지 컴퓨팅: 인지 컴퓨팅 아키텍처는 인간의 두뇌가 수행하는 방식과 유사하게 작동합니다. 이를 통해 컴퓨터는 데이터에서 점점 더 복잡한 패턴을 인식하는 법을 배울 수 있습니다.

AI 분석을 위한 실제 애플리케이션 및 사용 사례

AI 분석은 일상적인 비즈니스 작업에 더 높은 효율성과 심층적인 기능을 제공하기 때문에 데이터 분석가와 데이터 과학자에게 빠르게 필수 불가결해지고 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

  • 비즈니스 자동화. AI 분석은 기업이 문서 흐름과 같은 일상적인 프로세스를 자동화할 수 있게 지원합니다. 문서를 읽고 이해하고 서명을 인식함으로써 자동화된 문서 흐름은 보험, 금융, 부동산 및 기타 기업이 신속한 결정을 내리고 장애물을 피할 수 있도록 지원합니다.
  • 데이터 보안. 머신 러닝 모델은 예상 패턴과 데이터 포인트 간의 반복 관계를 발견하고 거의 실시간으로 대량의 데이터에서 이를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 내부 사기부터 비강 공격에 이르기까지 모든 것을 나타낼 수 있는 이상을 발견할 수 있습니다.
  • 법률. AI 분석은 법률 관행이 연구, 발견 및 간략한 준비에 대한 노동 집약적 관행을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 물류 관리. AI 분석은 종종 스트리밍 데이터를 수집하고 실시간으로 분석할 수 있기 때문에 빠르게 변화하는 물류 기업이 날씨 지연, 도로 폐쇄, 심지어 트래픽이 심한 장애물에도 시의적절한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
  • 의학. AI 분석은 몇 가지 방법으로 의학을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 의료진은 프로세스 흐름 및 공급망 인텔리전스를 개선하여 의료 관행의 효율성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 의료진은 환자와 더 많은 시간을 할애하고 공급품 추적 또는 노트 작성 시간을 줄일 수 있습니다. AI는 또한 X-레이 및 기타 이미징 스캔을 읽고 방사선 전문가와 같은 의료 전문가에게 손을 빌릴 수 있습니다. 의료 발견에서 AI 분석은 연구자가 엄청난 양의 생물학적 데이터에 숨겨진 치료법을 정확히 찾아내는 데 도움이되어 발견 과정을 크게 단축 할 수 있습니다.
  • 제품 디자인. 제품 설계는 AI 분석의 새로운 애플리케이션입니다. 제품 디자인 회사는 사용자 리뷰 및 재료 속성을 포함한 광범위한 데이터를 분석함으로써 AI가 창의력을 발휘하고 소비자가 아직 자신이 원하는 것을 알지 못하는 품목을 개발하는 데 새로운 방향을 제시할 수 있습니다.

AI 분석의 이점

AI 애널리틱스를 채택한 조직은 종종 인간 분석가에게 보이지 않는 데이터의 패턴과 추세를 식별할 수 있는 새로운 기능을 발견하게 됩니다. 그 결과 정보에 입각한 의사결정과 데이터 기반 추천이 이루어지는 경우가 많아 운영 효율성 향상, 고객 만족도 향상, 궁극적으로 수익성 향상으로 이어질 수 있습니다. 일상적인 수준에서 AI 분석은 반복 작업을 자동화하여 직원들이 보다 전략적이고 창의적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 지원합니다.

AI 분석이 비즈니스 성장과 성공을 촉진하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 구체적인 방법이 있습니다.

  • 더 정확한 분석: AI를 사용하여 데이터 분석을 자동화하면 분석 프로세스에서 인적 오류가 발생할 가능성이 높아집니다.
  • 향상된 의사 결정: 데이터 분석가가 구조적 데이터와 비구조적 데이터를 모두 빠르고 자동화된 프로세스로 준비 및 분석할 수 있게 하는 것은 의사 결정 프로세스에 더 많은 정보를 제공하는 효율적인 방법입니다.
  • 비용 절감: AI 분석은 보고서를 실행하고 대시보드를 구축하는 데 필요한 인건비를 줄이면서 더 빠른 분석을 제공하는 동시에 생산성을 높이고 조직 전반에서 데이터 기반 의사 결정의 전체 비용을 낮추는 데 도움이 됩니다.
  • 확장성: AI 시스템은 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 실시간으로 분석하는 데 도움이 됩니다. AI 분석은 데이터 세트가 크고 성장하며 다양한 곳에서 탁월할 수 있습니다.
  • 혁신 개선: AI 분석의 핵심인 LLM 및 ML은 지속적으로 비즈니스 성과를 검토, 분석 및 예측하고 있습니다. 이러한 AI 기반 쿼리는 데이터 과학자의 전제 조건과 관련이 없으며 완전히 새로운 통찰력과 예측을 제공할 수 있습니다.

AI 분석이 데이터 분석을 가속화하는 방법

AI 분석은 ML을 사용하여 숙련된 데이터 과학자 팀조차도 소요되는 시간의 일부분 내에 대량의 데이터를 해석함으로써 패턴을 식별하는 프로세스를 가속화합니다. 이렇게 향상된 효율성을 통해 조직은 수집한 모든 데이터, 심지어 비정형 데이터를 기반으로 보다 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 분석은 여러 가지 방법을 통해 더 스마트한 비즈니스 결과를 이끌어 냅니다.

  • 대량의 데이터를 신속하게 처리: AI 분석 프로세스는 다양한 소스 및 다양한 형식의 데이터를 준비하는 데 도움이 될 수 있으며 머신 러닝은 데이터를 신속하게 분석할 수 있습니다.
  • 예측 결과 및 실행 과정: 비즈니스 분석가는 AI 분석을 통해 거의 실시간으로 정보를 사용하여 예측 및 제안된 조치를 선명하게 수행할 수 있습니다.
  • 다중 소스에서 데이터 분석: AI 분석은 데이터 통합, 준비 및 분석 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 비즈니스 애플리케이션에서 데이터를 구조화하든, 텍스트 문서, 이미지 또는 웹 콘텐츠에서 데이터를 구조화하지 않든 마찬가지입니다.
  • 광범위한 애플리케이션: AI 분석은 새로운 기능을 확보하고 있습니다. 이제 텍스트 쿼리를 SQL로 변환하여 데이터를 쿼리하고, 이미지에서 텍스트 설명을 추출하고, 데이터 입력 속도를 높이고, 사람의 도움 없이 데이터 분석 및 시각화를 제공할 수 있습니다.

AI 분석의 당면 과제 및 한계

모든 이점을 위해 AI 분석에 대한 도전과 한계가 있습니다. 성공에는 양질의 데이터, 올바른 모델을 선택할 수 있는 능력, 그리고 시스템이 어떤 결과를 얻었는지에 대한 투명성이 부족한 경우가 있습니다. 또한 AI 분석 팀은 기존 시스템과의 통합 및 AI 기술 구현 및 유지 관리와 관련된 비용 측면에서 어려움을 겪고 있습니다.

성공적인 구현을 위해 해결해야 할 과제 및 제한 사항은 다음과 같습니다.

  • 통계적 선택 편향(Statistical Selection Bias): 사람의 감독 없이 AI는 편향된 데이터를 취하고 편향된 결과를 쫓아낼 수 있습니다.
  • 초기 비용 및 시작 시간: AI 분석의 선행 비용은 올바른 분석 도구 및 AI 모델을 식별하고 데이터 흐름을 설정하는 것 외에도 컴퓨터 성능 및 데이터 전문 지식을 조합하는 데서 나옵니다. 이러한 프로세스가 수립되고 설정 비용이 충족되면 AI가 지속적인 통찰력을 제공할 수 있습니다.
  • 기술 전문 지식: AI 분석은 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 워크플로를 개선하는 데 도움이 되는 강력한 도구이지만, AI 분석을 설정하고 결과를 평가하려면 많은 감독과 전문 지식이 필요합니다. 그리고 이러한 기술이 없는 기업은 데이터 전문가를 모집하고 감당해야 하는 어려움을 겪을 수 있습니다.
  • 투명성: 컨설팅 및 반복 프로세스인 기존 데이터 분석과 달리 AI 분석은 자율적으로 실행되므로 원래 설계에 설명 가능성을 구축하는 것이 중요합니다.

AI 분석 및 윤리적 고려 사항

AI 분석을 통한 윤리적 고려 사항은 일반적으로 데이터 프라이버시, 투명성, 편견 및 책임과 같은 문제를 해결할 수 있습니다. 기업은 정책에 부합하는 방식으로 데이터를 수집하고 사용하는 것을 고려할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 AI 분석 쿼리의 결과가 어떻게 공식화되었는지 이해할 수 있습니다.

AI 분석이 책임감 있고 유익한 방식으로 사용되도록 돕는 고려 사항은 다음과 같습니다.

  • 개인 정보 보호: AI 모델은 방대하고 다양한 데이터 세트를 학습하기 때문에 민감한 정보를 포함한 해당 데이터 세트의 정보가 실수로 AI의 출력에 포함될 수 있습니다.
  • 보안: AI 분석은 다양한 데이터 저장소에서 가져온 정보에 대해 실행될 수 있습니다. 이러한 각 데이터베이스와 데이터베이스 간에 데이터를 이동하는 네트워크는 보안의 이점을 얻습니다.
  • 공정성: 모든 분석 프로세스는 통계적 편향을 따르며 AI 분석은 면제되지 않습니다. 편향된 데이터 세트에 의존하는 AI 분석은 편향이 분석을 도출하는 데 사용하는 데이터 세트에 편향이 포함되어 있기 때문에 특정 그룹에 유리할 수 있습니다.
  • 책임성: AI 분석과 같은 자동화된 프로세스를 설계하면 분석의 복잡한 세부 정보를 추상화하여 생산성을 높일 수 있습니다. 그러나 추상화는 회사가 자동 분석을 수행할 때 특정 프로세스 또는 조치를 책임지기 어렵게 만들 수 있습니다. 대화형 인간-컴퓨터 파트너십은 이를 해결하는 좋은 방법 중 하나입니다.
  • 인적 감독(Human Oversight): AI 분석은 프로세스를 자동화하기 위해 설계되었지만, 기업은 인간-컴퓨터 파트너십 설정과 데이터 입력 및 AI 출력에 대한 정기적인 감독을 고려해야 비즈니스 및 윤리적 고려 사항을 준수할 수 있습니다.
  • 법적 및 규제 준수: 모든 기업의 AI 분석 프로그램은 이러한 AI 분석 프로그램이 법률 및 규제 보고를 염두에 두고 설계되었다고 간주해야 합니다.

AI 분석의 미래

AI 분석의 근본적인 희망은 방대한 양의 데이터를 분석하여 인간이 결코 볼 수 없는 추세, 패턴 및 통찰력을 식별함으로써 기업이 최적의 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 빠른 상환은 고객을 더 깊이 이해하고 반복 작업을 자동화할 수 있어야 합니다. 장기적으로는 AI 분석이 혁신과 비즈니스 성장의 핵심이라고 생각합니다.

Oracle Analytics 커뮤니티는 미래를 설계하는 데 도움을 주고 있습니다. 참가자들은 기술을 탐색하고, 질문을 하고, 라이브 랩에 참석할 수 있습니다. 특히 기술 발전과 응용 분야에는 명확한 추세선이 있습니다.

  • AI 분석의 미래 발전. AI 분석의 핵심인 LLM 및 기타 AI 모델은 빠르게 진화하고 있습니다. 공개적으로 사용 가능한 LLM은 이미 코딩, 콘텐츠 개발 및 고객 서비스를 변화시키고 있습니다. 이러한 AI 모델이 미묘한 인간의 능력을 모방하면서 더욱 정교해짐에 따라, 인간의 의사결정을 위한 파트너로서의 AI 분석은 대기업의 주요 분석 형태가 될 것입니다.
  • AI 분석의 미래 애플리케이션. 다양한 데이터 세트에서 대량의 데이터를 분석하고 실시간으로 분석할 수 있는 능력 덕분에 AI 분석은 점점 더 많은 산업에서 활용될 것입니다. 이로 인해 엔터테인먼트 및 소매 고객에 대한 보다 타기팅된 제안, 재무 및 보험 회사의 사기 탐지 속도가 빨라지고 의료 환경에서 환자 치료 결과를 개선할 수 있습니다.

Oracle을 통해 AI의 속도로 비즈니스 데이터 개선

Oracle은 귀사에 AI 분석을 도입할 수 있도록 지원합니다. Oracle을 파트너로 사용하면 데이터 분석가와 데이터 과학자가 업계 최고의 분석 플랫폼과 자동화된 데이터 관리 플랫폼뿐만 아니라 다양한 분석 작업에 즉시 사용할 수 있는 서비스를 이용할 수 있습니다.

Oracle Analytics 플랫폼은 기업 및 데이터 전문가가 전체 AI 분석 프로세스에 대해 협업할 수 있는 클라우드 네이티브 서비스를 조직에 제공합니다. 여기에는 데이터 입수 및 모델링, 데이터 준비 및 보강, 시각화, 데이터 보안 및 거버넌스에 대한 엄격한 제어가 포함됩니다. Oracle의 데이터 관리 플랫폼 및 비즈니스 애플리케이션에는 머신 러닝 및 자연어 처리 기술이 내장되어 있어 조직 전반에서 AI 분석을 제공할 수 있습니다.

기술 기업들이 계속해서 LLM과 경쟁하면서 이러한 AI 모델의 무모한 기능은 데이터 분석 도구로 빠르게 진입할 것입니다. 이 시점부터 데이터 분석 분야에 진입하는 모든 사람들은 AI 기반 분석 도구를 활용하는 것을 고려할 것입니다. 이러한 분석가의 다음 단계는 조직을 위한 AI 분석 프로세스의 구현을 주도하는 것입니다. 이를 통해 기업 전반의 의사 결정자들이 최신 데이터 기반 인사이트를 확보할 수 있는 미래를 열어갈 것입니다.

데이터 그리고 AI : CIO의 성공을 위한 가이드

데이터는 AI 분석을 강화하는 연료입니다. 고품질의 관련 데이터가 없다면 AI 모델은 학습하거나, 정확한 예측을 하거나, 귀중한 통찰력을 제공할 수 없습니다. CIO가 조직의 데이터를 지원하여 AI를 위한 견고한 기반을 제공하는 방법을 소개합니다.

AI Analytics FAQ

AI 분석에 필요한 기술은 무엇입니까?

데이터 과학자 및 데이터 분석가가 현재 보유하고 있는 AI 분석 프로세스부터 시작하여 조직에서 AI 분석 프로세스를 수립하는 데 중요한 기술이 많이 있습니다. 프로그램이 실행되고 나면 목표는 비즈니스 지식이 있지만 데이터 분석 전문 지식이 거의 없는 사람들이 모국어 텍스트 및 음성 프롬프트를 사용하여 심층 분석을 수행할 수 있도록 하는 것입니다.

인공 지능 분석가는 무엇을합니까?

AI 분석가는 최신 AI 도구 및 LLM을 사용하여 분석을 개선하고 비전문가들이 텍스트 및 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.

AI 분석에서 데이터 과학자는 무엇을 합니까?

데이터 과학자는 AI 분석 프로세스를 설정하는 데 필수적입니다. 이들은 문제를 정의하고 AI가 구축할 분석 접근 방식을 설계할 수 있는 능력을 제공합니다. 또한 AI 작업을 모니터링하고 결과를 설명하는 데 도움을 줄 책임이 있습니다.

인공 지능은 일종의 분석입니까?

분석과 마찬가지로 인공 지능은 다양한 형태의 데이터 수집 및 해석에 의존합니다. 그러나 AI 분석은 정교한 데이터 조작 기술을 사용하여 비즈니스 데이터의 추세, 상관관계 및 이상 징후를 파악하고 해당 결과를 강조하는 데 도움이 되는 시각화를 제공하도록 설계되었습니다.

분석과 인공 지능의 차이점은 무엇입니까?

인공 지능은 데이터 분석에 중요하지만 훨씬 더 광범위한 능력을 다룹니다. 인공 지능은 대부분의 비즈니스 분석 요구를 뛰어넘는 코드, 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 이미지와 문서에서 정보를 추출하고 이를 애플리케이션 데이터와 결합하는 AI의 기능은 데이터 분석을 통해 제공되는 인사이트에 강력한 영향을 미칠 수 있습니다.

AI 분석이 인간 분석가를 대체할 수 있습니까?

현재 AI 분석은 인간 분석가를 대체 할 수는 없지만 개별 분석가가 훨씬 생산적이고 창의적으로 만들 수 있습니다. AI와 머신러닝은 데이터 준비, 분석, 심지어 시각화에 더 많은 효율성을 제공합니다.

중소기업이 AI 분석을 이용할 수 있습니까?

강력한 ML 및 LLM을 기반으로 구축된 클라우드 기반 서비스의 성장은 중소기업이 데이터를 업로드하고 인사이트를 추출할 수 있음을 의미합니다. AI 분석은 통찰력 있는 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 데이터 전문 지식을 대중화하고 있습니다.

기업은 어떻게 AI 분석을 시작할 수 있습니까?

기업은 데이터 전문 지식이 거의 없거나 초기 투자가 거의 없는 분석을 제공하기 위해 AI 모델을 활용하는 분석 도구의 증가에 대해 클라우드 제공업체에 문의해야 합니다.