What Is Data Intelligence?

사람들마다 '데이터 인텔리전스'라는 용어를 다르게 해석합니다. 어떤 사람들은 데이터를 분석하여 얻은 인텔리전스라고 생각하고, 어떤 사람들은 데이터의 출처, 저장, 보안, 공유, 보고 방식 등 사용 중인 데이터에 대한 인텔리전스라고 생각합니다. 물론 두 가지 모두 맞습니다. 기업이 인사이트가 담겨 있고, 신뢰할 수 있고, 널리 사용되는 데이터 분석 및 AI 결과물을 얻기 위해서는 먼저 데이터 인텔리전스 원칙과 관행을 폭넓게 적용해야만 합니다.

데이터 인텔리전스란 무엇인가요?

데이터 인텔리전스는 데이터 분석 및 AI와 관련된 접근 방식으로서, 기업의 데이터가 언제나 최신 상태로 유지되고, 신뢰할 수 있고, 비즈니스 담당자가 손쉽게 액세스하고 사용할 수 있도록 보장해 줍니다. 또한 데이터 인텔리전스는 데이터를 활용한 의사 결정 및 관련 조치 추진에 필요한 도구 및 기술 세트를 포괄하는 개념입니다. '데이터 기반' 기업은 데이터 인텔리전스 프로세스를 구성하는 사람과 기술에 투자합니다.

데이터 인텔리전스는 데이터 전문가가 트랜잭션 데이터베이스, 웨어하우스, 분석 도구, AI 및 머신러닝(ML) 자산 전반에 걸쳐 데이터를 수집, 선별, 관리하는 데 사용하는, 많은 경우 클라우드 플랫폼에 패키징되어 있는 도구 및 프로세스 모음을 사용합니다. 이는 데이터 거버넌스, 데이터 품질 관리, 데이터 통합을 위한 통합 시스템의 근간을 제공합니다. 데이터 인텔리전스의 목표는 데이터가 AI 모델이나 데이터 분석 및 시각화 도구에 공급되기에 앞서 전체 데이터 수명 주기를 효과적으로 관리하는 것입니다.

기업의 데이터 인텔리전스 프로세스에는 데이터 저장, 업데이트, 이동을 위한 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, ETL 도구, 데이터 관리 리소스 추적 및 유지 관리를 위한 통합 가시성 도구, 다양한 시스템과 데이터 소스 통합을 위한 API 및 통합 도구, 데이터 품질, 보안, 규정 준수 관리를 위한 데이터 거버넌스 도구, 마지막으로 응답, 보고서, 대시보드 등을 제공하는 분석/비즈니스 인텔리전스(BI) 도구, 기계 학습 알고리즘, AI 플랫폼 등의 광범위한 기술이 사용됩니다. 일부 데이터 인텔리전스 플랫폼은 전체 프로세스를 캡슐화하고, 나아가 기업의 특정 비즈니스 섹터에 맞춤 설계된 AI 및 머신러닝 모델을 비롯해 즉시 사용할 수 있는 분석 도구를 제공하기도 합니다.

정리하자면, 데이터 인텔리전스 프로세스는 기업이 데이터를 활용하고 데이터에서 의미 있는 인사이트를 도출해 더 나은 의사 결정을 내리는 데 광범위하게 사용할 수 있도록 지원하기 위한 것입니다.

데이터 인텔리전스 vs. 데이터 분석

데이터 인텔리전스와 데이터 분석은 서로 밀접하게 연관되어 있지만 기업 내에서는 서로 다른 목적으로, 서로 다른 범위에서 사용됩니다.

데이터 분석은 주로 데이터 검사 및 결론 도출에 중점을 둡니다. 데이터 분석 도구 및 기술은 통계 분석을 수행하고, 보고서를 생성하고, 과거의 데이터에 포함된 교훈을 이해하고, 미래의 결과를 예측하는 데 도움이 되는 모델을 생성하는 데 사용됩니다. 해당 목적을 달성하기 위해 데이터 내의 패턴, 추세, 관계를 파악하고, 파악한 결과를 의사 결정에 도움이 되는 시각화 도구를 통해 표시합니다.

데이터 인텔리전스는 데이터 분석을 뛰어넘는 개념입니다. 전체 데이터 수명 주기에 대한 광범위한 도구 및 프로세스를 포괄합니다. 데이터 거버넌스, 데이터 품질 및 통합 등이 데이터 인텔리전스에 포함됩니다. 데이터 인텔리전스의 목적은 기업이 분석 결과를 신뢰하고 전략 및 운영 프로세스에 통합할 수 있도록 지원하는 것입니다.

핵심 요점

• 데이터 인텔리전스는 사업가 및 분석가가 신뢰할 수 있는 소스로부터 간단히 데이터를 수집하고, 선호하는 분석 도구 및 머신러닝 알고리즘으로 수집한 데이터를 사용할 수 있도록 지원하기 위한 것입니다.
• 데이터 인텔리전스 관행은 기업이 데이터를 수집, 정리, 통합, 분석하는 방법에 대한 프로세스를 수립한 뒤 그 결과를 의사 결정을 위해 광범위하게 공유하기 위한 것입니다.
• 데이터 인텔리전스 플랫폼은 전체 데이터 수명 주기를 관리하는 데 도움을 주고, 데이터베이스, 데이터 레이크, 통합 도구, 사용자 인증 프로세스, BI 도구, 콘텐츠 관리 도구 등을 제공할 수 있습니다.

데이터 인텔리전스 알아보기

데이터 인텔리전스는 데이터 분석 및 AI 결과물이 신뢰할 수 있고, 충분한 정보에 기반하고, 정확하고, 널리 공유될 수 있도록 지원하는 기업 내 관행입니다. 내부 데이터 전문가들 및 그들이 데이터를 소싱, 관리, 공유하는 데 사용하는 도구 및 기술을 중심으로 구축된 비즈니스 관행으로 이해하면 좋습니다. 비즈니스 데이터, 바로 사용할 수 있는 분석 도구, 사전 구축된 AI 및 머신러닝(ML) 모델을 결합한 인공지능 기반 데이터 분석에도 사용됩니다.

데이터 인텔리전스의 목표는 비즈니스 담당자들이 인사이트에 기반한 결정을 자신있게 내릴 수 있도록 지원하는 안전하고 반복 가능한 프로세스를 제공하는 것입니다. 이와 관련해 데이터 인텔리전스 프로그램에 중요한 것은 분석 도구를 사용하는 것 뿐만 아니라 데이터 수집 및 관리를 자동화하는 것입니다. Oracle, Databricks, Microsoft 등의 공급업체가 클라우드 또는 온프레미스로 제공하는 광범위한 데이터 인텔리전스 플랫폼에는 그와 관련된 다양한 기능들이 포함되어 있습니다. 일부 데이터 인텔리전스 플랫폼에는 데이터 수집 및 모델링부터 전사적 거버넌스, 데이터 분석, 전략적 의사 결정을 위한 광범위한 결과 공유에 이르는 모든 단계별 기능들이 통합되어 있습니다. 생성형 AI와 관련해 데이터 인텔리전스 프로그램은 시맨틱 검색, 검색 증강 생성(RAG) 등의 중요한 AI 기능들이 잘 구성된 최신 정보를 활용해 고품질의 콘텐츠 및 인사이트를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있도록 지원합니다.

데이터 인텔리전스가 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 분석 분야에서 데이터 인텔리전스가 중요한 이유는 광범위한 데이터를 소싱하고 해당 데이터를 관리하는 프로세스를 정의함으로써 데이터에 기반한 보고서 및 AI 결과물의 신뢰도를 향상시키고 널리 활용될 수 있도록 지원하기 때문입니다.

예를 들어, 데이터 인텔리전스 프로그램은 실시간 데이터 분석을 통한 도시 인프라 개선, 교통 관리, 대중교통 최적화, 공공 안전 강화 등을 위해 방대한 양의 데이터를 사용하는 스마트 시티와 같은 이니셔티브에 사용되는 AI 및 머신러닝 모델의 기반이 됩니다. 데이터 인텔리전스 프로세스는 에너지 분야에서 수요를 정확히 예측하고 에너지 분배를 최적화할 수 있도록 지원합니다. 금융 분야에서는 정확한 위험 평가를 보장하고 개별 고객에게 신뢰할 수 있는 금융 상품을 제공하는 데 도움을 줍니다. 금융 기관은 데이터 인텔리전스 및 머신러닝을 통해 수백만 건의 거래를 모니터링함으로써 사기 징후를 파악하고 대출 불이행을 예측할 수 있습니다.

성장 중인 생성형 AI 분야에서는 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질이 결과물의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 대기업 또는 공급업체의 AI 전문가들에게 있어 데이터 인텔리전스 프로세스는 모델의 유효성과 신뢰도를 향상시키고 윤리적 및 법적 규제 준수 문제를 해결하기 위한 매우 중요한 요소입니다.

데이터 인텔리전스의 작동 방식은 무엇인가요?

데이터 인텔리전스 프로세스는 IT 팀을 통해 실행되며, 비즈니스 사용자를 위한 셀프 서비스 인터페이스를 제공함으로써 IT 팀의 프로세스가 비즈니스 인텔리전스 및 분석 작업의 병목 현상으로 작용하지 않도록 합니다. 관련 프로세스에 참여하는 인원으로는 데이터베이스 전문가, 개발자, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 등이 있습니다.

데이터 인텔리전스는 데이터 사용에 대한 종합적인 접근 방식입니다. 기업의 데이터 인텔리전스 플랫폼에는 온프레미스 또는 클라우드 제공업체의 데이터베이스 또는 데이터 레이크와 같은 다양한 저장소가 포함됩니다. 데이터 인텔리전스 프로세스는 각 직원이 자신의 역할에 가장 적합한 데이터를 볼 수 있는 액세스 제어 기능을 제공합니다. 즉, 각 비즈니스 담당자들은 자신이 사용할 수 있는 데이터를 시각적으로 탐색해 데이터의 출처 및 기업 전체에서 해당 데이터가 어떻게 사용되고 있는지를 파악할 수 있습니다. 또한 데이터 인텔리전스 플랫폼은 비즈니스 담당자에게 데이터를 변환, 병합, 보강해 분석용 데이터 흐름을 구축할 수 있는 방법을 제공합니다. 대규모의 복잡한 데이터 세트에 머신러닝을 적용해 과거에는 볼 수 없었던 패턴을 발견하고 나아가 그에 기반한 예측도 수행할 수 있습니다.

데이터 인텔리전스는 협업을 촉진하고 개인의 역할에 따라 데이터에 대한 액세스를 제한하는 거버넌스를 제공합니다. 이를 통해 시스템은 누가 어떤 콘텐츠에 액세스할 수 있는지 지정하고, 누가 어떤 콘텐츠를 사용하고 있는지 보여줄 수 있습니다. 많은 데이터 인텔리전스 플랫폼은 의사 결정권자의 데이터 분석 활용률을 높이기 위해 분석 콘텐츠를 사전에 모니터링하고 업데이트해 가치를 보강합니다.

이제 데이터 인텔리전스 프로세스는 기존의 데이터 분석을 넘어 생성형 AI 모델에 양질의 데이터를 공급하고, 정확하고 다양한 소스에서 가져온 최신 데이터를 제공해야만 합니다.

데이터 인텔리전스의 이점

데이터 인텔리전스는 다양한 이점을 제공하므로 데이터 중심 기업을 지향하는 기업의 필수 요소입니다. 그리고 오늘날 모든 기업은 데이터 중심 기업이 되어야만 합니다. 어떤 비즈니스든 운영과 의사 결정을 개선할 수 있는 데이터는 존재하기 마련입니다.

AI로 경쟁력을 강화하고자 하는 기업에게는 데이터 인텔리전스 프로그램이 필요합니다. 데이터 인텔리전스는 가치 있는 AI 시스템의 초석입니다. 고품질의 다양하고 대표성 있는 데이터는 AI 모델 훈련의 필수 요소이며 데이터 인텔리전스는 AI 모델이 그와 같은 데이터에 노출되도록 함으로써 정확한 예측 능력을 향상시키는 데 기여합니다. 또한 데이터 인텔리전스를 통해 작동 중인 AI 시스템은 새로운 데이터와 피드백을 모델에 통합하여 지속적으로 학습하고 적응함으로써 시간이 지남에 따라 성능과 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

API의 추가적인 이점은 다음과 같습니다.

• 경쟁 우위: 데이터를 잘 관리하고 데이터를 활용해 효율성 및 시장 정보를 개선하는 기업의 경쟁력이 더 뛰어난 것은 당연한 이치입니다. 최고의 기업은 장기적인 전략 계획부터 일상적인 운영에 이르는 모든 분야에 이러한 원칙을 적용합니다.
• 비용 절감: 기업의 데이터 인텔리전스 프로세스는 효율성을 높여 낭비를 줄이고 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 예측 유지보수를 통해 기계 고장을 최소화하고 리소스 관리에 대한 가시성을 개선할 수 있습니다.
• 데이터 기반 문화: 기업은 데이터 인텔리전스 플랫폼과 프로세스를 구현해 의사 결정에 대한 확신을 강화할 있습니다. 정량화 가능한 데이터를 기반으로 행동과 전략을 수립하면 운영을 조율하기 위한 명확한 구심점을 마련할 수 있습니다.
• 고객에 대한 이해도 향상: 리테일 및 서비스 기업은 다양한 접점에서 고객 데이터를 수집하고 분석해 구매자의 행동, 선호도, 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있습니다.
• 성과 개선: 올바른 데이터 인텔리전스 도구 세트는 판매, 생산성, 제품 품질 등의 영역에서 비즈니스 성과를 모니터링하고 개선하는 데 필요한 메트릭과 KPI를 제공할 수 있습니다.
• 효율성 향상: 데이터 인텔리전스 프로그램은 분석 도구에서 사용하는 데이터의 수집과 관리를 자동화합니다. 자동화를 통해 수작업을 줄이고 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다.
• 정보 기반 의사 결정: 야구 감독이든 기업 부서장이든, 데이터 인텔리전스는 리더가 의사 결정 과정에서 본인의 직관 또는 가정과 사실에 기반한 데이터 기반 정보를 비교해 봄으로써 전략적 의사 결정에 더 확신을 가질 수 있도록 도와줍니다.
• 혁신: 데이터 인텔리전스 프로세스는 기업이 시장 격차를 더 명확하게 파악하거나 고객의 요구를 정확히 파악해 새로운 제품, 서비스, 비즈니스 모델을 구축하고 테스트하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 더 정확하고 강력한 AI: 데이터 인텔리전스는 AI를 위한 선행 처리 및 관리 계층 역할을 수행하며 데이터의 품질, 볼륨, 다양성, 컨텍스트를 향상시킵니다. 더 나은 데이터는 AI 모델이 더 정확한 응답을 제공하고 비즈니스에 숨겨진 패턴과 트렌드를 발견할 수 있도록 지원합니다.
• 예측 기능: 정교한 머신러닝 모델은 어떤 일이 발생했는지 파악하고 그 이유를 설명하는 것을 넘어 트렌드 및 행동을 예측함으로써 기업이 시장 수요와 고객의 행동을 예측하거나 시스템 장애가 발생하기에 앞서 사전에 조치할 수 있도록 지원합니다.
• 위험 관리: 데이터 인텔리전스 프로세스는 기업이 데이터 분석을 통해 잠재적 위험과 취약성을 보다 명확하게 파악하여 법적 문제 또는 제품 문제로 발전하기 훨씬 전에 위험을 평가할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 인텔리전스의 유형

모든 기업은 데이터 인텔리전스의 의미를 먼저 정의해야 합니다. 데이터를 분석하기 전에 일어나는 일, 데이터의 출처, 통합, 보안에 집중하는 데이터 인텔리전스 프로세스도 있습니다. 데이터에서 도출되는 인텔리전스의 유형에 더 중점을 두는 프로세스도 있습니다.

다음은 다양한 유형의 데이터 인텔리전스 및 각 유형별로 얻을 수 있는 인사이트의 예시입니다.

• 기술적 인텔리전스(Descriptive intelligence): 과거 데이터를 요약하고 이해하는 데 집중하는 비즈니스 인텔리전스 유형입니다.
  • 목적. 기술적 인텔리전스는 과거 데이터를 사용해 기업이 과거에 어떤 일이 일어났었는지 명확하게 이해하고 미래에 일어날 수 있는 일을 예측하는 데 도움을 줍니다.
  • 도구. 핵심적인 도구는 통계적 측정값을 사용해 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 소프트웨어입니다. 평균, 백분율 또는 기타 통계적 측정값을 계산하고 데이터 시각화 및 보고 도구를 사용해 계산 결과를 표시합니다.
  • 예시. 기업은 기술적 인텔리전스를 사용해 서비스 사용자 수 증가 또는 월별, 분기별, 연도별 매출 성장률의 과거 변화율과 같은 추세를 확인할 수 있습니다.
• 진단 인텔리전스(Diagnostic intelligence): 기술적 인텔리전스처럼 과거에 어떤 일이 일어났었는지 설명하는 것을 넘어 왜 그러한 사건이 발생했었는지에 대해 탐구합니다.
  • 목적. '왜?'라는 질문을 던지고 데이터를 분석해 대상 이벤트의 현재 상태에 대한 원인을 이해하는 데 도움을 줍니다.
  • 도구. 핵심 도구는 근본 원인 분석, 세분화 분석, 비교 분석을 제공하는 데 도움을 주는 머신러닝 알고리즘입니다.
  • 예시. 진단 인텔리전스는 무언가가 작동하는 이유 또는 작동하지 않는 이유에 대한 부정확한 추측을 없애줍니다. 예를 들어, 제품이나 마케팅 프로모션의 성공 또는 실패 요인은 무엇이었는지 명확히 알 수 있습니다.
• 예측 인텔리전스(Predictive intelligence): 이러한 유형의 비즈니스 인텔리전스는 과거 데이터와 통계 모델을 사용해 미래의 결과를 예측합니다. 관련 시스템은 패턴과 추세를 파악하는 데 집중합니다.
  • 목적. 이 정교한 형태의 데이터 분석은 머신러닝 기법을 사용해 과거 데이터를 기반으로 미래 결과의 가능성을 평가합니다.
  • 도구. 예측 인텔리전스에는 대규모 데이터 세트에서 패턴 인식을 수행하기 위한 머신러닝 알고리즘과 관련 전문 지식이 필요합니다.
  • 예시. 일반적인 용도로는 과거의 판매량 데이터에서 계절별 패턴을 파악해 미래의 판매 최고점과 최저점을 예측하는 것 등이 있습니다.
• 처방적 인텔리전스(Prescriptive intelligence): 이러한 유형의 비즈니스 인텔리전스는 단순히 데이터를 기반으로 결과를 설명하거나 예측하는 것을 넘어 권장 사항을 제공하고 조치를 제안합니다.
  • 목적. 처방적 인텔리전스는 기업에 과거 어떤 일이 일어났거나 향후 일어날 가능성이 있는지를 파악하는 것을 넘어 기업이 원하는 결과를 달성하기 위해 취해야 할 구체적인 조치를 제안합니다.
  • 도구. 데이터의 패턴을 연결해 의사 결정을 내리고 권장 사항을 제공하는 머신러닝 모델과 규칙 엔진에 크게 의존합니다.
  • 예시. 처방적 인텔리전스는 공급망 관리, 금융 서비스 등의 분야의 기업이 데이터 기반 권장 사항을 참고해 신속한 결정을 내리고, 변화하는 상황에 대응할 계획을 수립하는 데 도움이 되는 실용적인 인사이트를 제공합니다.
• 운영 인텔리전스(Operational intelligence): 실시간 모니터링 및 운영 관리에 중점을 둔 운영 인텔리전스는 비즈니스의 현재 상태에 대한 인사이트를 제공해 더 나은 의사 결정 및 문제 해결을 지원합니다.
  • 목적. 직원들이 일상적인 기업 운영 과정에서 신속한 의사 결정을 내리는 데 필요한 실시간 비즈니스 분석을 제공합니다.
  • 도구. 운영 인텔리전스는 실시간 데이터의 흐름과 분석 인사이트를 기반으로 기업이 즉각적인 조치를 취하도록 안내하는 소프트웨어를 사용합니다.
  • 예시. 제조업 분야에서는 운영 인텔리전스 시스템을 사용해 제품 품질 문제나 장비 고장을 가리키는 사소한 이상 징후를 감지해 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 금융 분야에서는 운영 인텔리전스 시스템을 통해 실시간으로 거래를 모니터링하여 사기를 탐지하고 방지할 수 있습니다.
• 전략적 인텔리전스(Strategic intelligence): 전략적 인텔리전스 시스템은 다양한 출처의 정보를 분석해 새로운 트렌드, 잠재적 위협 및 기회를 식별하고 경영진의 의사 결정을 지원하는 인사이트를 제공합니다.
  • 목적. 기업의 미래를 형성하는 보다 광범위하고 장기적인 목표에 집중합니다.
  • 도구. 경영진이 편안하게 사용할 수 있는 수준으로 데이터를 수집하고 분석하는 소프트웨어는 기업의 전반적인 방향을 안내하기 위한 전략을 수립하는 과정에서 핵심적인 역할을 수행합니다. AI 시스템의 중요성은 갈수록 강화되고 있습니다.
  • 예시. 관련 사용 사례로는 예측 및 시나리오 계획, 장기 위험 관리, 경쟁 인텔리전스(competitive intelligence) 등이 있습니다. 전략적 인텔리전스는 고위 경영진이 리소스를 할당하고 장기적인 계획을 수립하는 과정에서 자주 사용됩니다.
• 인지 인텔리전스(Cognitive intelligence): 사고, 학습, 문제 해결과 관련된 다양한 능력을 포괄하는 광범위한 용어입니다. 인간 지능과 관련된 맥락에서 사용되는 경우가 많지만 고급 소프트웨어에도 적용될 수 있습니다.
  • 목적. 인지 인텔리전스 시스템은 특히 대량의 데이터를 처리할 때 복잡한 데이터 집합을 분석, 해석, 이해하는 인간의 사고 과정을 모방하고자 합니다.
  • 도구. 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝 시스템을 활용합니다.
  • 예시. 인지 인텔리전스 시스템에 감성 인텔리전스(emotional intelligence) 기능을 통합하면 인간의 감정을 해석하고 대응하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 고객 대면 애플리케이션에 유용합니다. 고객과의 소통 과정에서 고객이 언짢음을 느끼는 시점을 인식할 수 있는 챗봇이 그 좋은 예입니다.

데이터 인텔리전스 사용 사례

데이터 인텔리전스 시스템을 통해 데이터를 수집, 정리, 분석, 공유한 뒤 결과를 보고하는 방식은 기업마다 다를 수 있습니다. 그러나 대부분 데이터 인텔리전스는 가공되지 않은 원시 데이터와 비즈니스를 성장시키는 스마트한 의사결정 사이를 연결하는 다리 역할을 합니다.

다음은 데이터 인텔리전스를 통해 얻을 수 있는 분석 결과의 예시입니다.

1. 고객 서비스 팀은 과거 구매 내역, 지원 메시지, 반품 등의 고객 데이터를 분석해 사람들이 제품을 구매하는 이유, 사용하는 방법, 좋아하는 점, 고객 불만족을 초래하는 일반적인 문제와 같은 고객 행동 및 정보를 명확하게 파악할 수 있습니다. 이는 트렌드와 기회를 파악하고, 품질 문제를 해결하고, 고객 지원 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있는 유용한 정보입니다.
2. 교육분야에서의 사용 사례도 다양합니다. 여러 대학교 및 학군에서는 학생들의 성공을 돕기 위해 데이터 인텔리전스를 활용하고 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 수업 성과 및 다른 데이터들을 분석해 학생들 간의 학습 격차를 파악하고, 교육 전략을 조정하고, 각 학생의 진도에 맞는 맞춤형 지원을 제공합니다.
3. 금융 업계에서는 데이터 인텔리전스를 많이 사용합니다. 예를 들어, 머신러닝 모델을 사용하여 거래 기록과 지출 패턴을 고객의 재정적 목표와 비교 분석하고, 도출한 인사이트를 시장 데이터 및 경제 지표와 결합해 투자 기회를 제안하거나 잠재적 대출 불이행과 같은 잠재적 문제가 내포된 영역을 식별할 수 있습니다.
4. 보건의료 업계에서는 데이터 인텔리전스가, 특히 인공지능과 결합되었을 경우 개인의 건강 위험 요인에 대한 예측 모델을 구축해 의료진의 예방적 개입을 촉진할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 또한 데이터 인텔리전스는 엑스레이, MRI, 유방 촬영 사진 등을 판독하고 해석해 패턴을 파악하고 질병을 감지할 수 있는 시스템을 활용한 의료 이미지 분석을 지원합니다. 강력한 컴퓨팅 성능과 머신러닝 알고리즘을 결합하면 과거 병력, 유전자 마커, 최근 건강 데이터를 기반으로 약물이 개인에게 효과가 있을지 여부를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.
5. 인사팀은 다른 부서들과 마찬가지로 의사 결정을 개선하고 운영을 효율화하기 위해 데이터 인텔리전스를 사용하는 경우가 많습니다. 관리자가 고성과자들을 식별하는 데 도움이 되는 직원 피드백 및 프로젝트 결과 데이터를 분석하기 위해 AI를 사용하는 것 등이 그 좋은 예입니다. 또는 이직률 및 직원 만족도 설문조사 데이터를 분석해 채용 및 인력 개발과 같은 전략적 결정을 내리는 과정에 도움이 될 만한 트렌드를 파악할 수도 있습니다.
6. 운영팀은 다양한 방식으로 데이터 인텔리전스의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, 실시간 데이터 인텔리전스는 운송 물류 및 자동화된 고객 지원에 관한 즉각적인 의사 결정을 지원합니다. 장기적인 데이터 분석을 통해 동일한 운영 환경에서 더 나은 예측과 전략적 의사 결정을 수행할 수 있습니다.
7. 리테일 업계에서는 다양한 의사 결정에 데이터 인텔리전스를 활용합니다. 예를 들어, 대형 리테일 업체들은 정제된 데이터와 AI를 활용해 경쟁사 가격, 지역 인구 통계, 프로모션 성과를 분석하여 최적의 상품 가격을 결정할 수 있습니다. 또한 과거 판매 데이터와 고객 수요 패턴을 결합해 미래 매출을 예측하고 재고 수준을 관리할 수 있습니다. 실시간 분석은 고급 알고리즘으로 거래 데이터, 고객 행동 및 패턴을 분석해 잠재적 사기 활동을 식별합니다.
8. 영업 및 마케팅 팀은 데이터 인텔리전스 시스템을 사용해 현재 또는 잠재적 구매자의 관심사와 온라인에서의 행동을 보다 명확하게 파악합니다. 확보한 인사이트를 바탕으로 현재 고객을 위한 커뮤니케이션 계획을 수립하고, 적합한 잠재 고객을 찾고 그들과 소통하기에 적절한 방법을 파악할 수 있습니다.

데이터 인텔리전스로 의사 결정 가속화하기

믿을 수 있고 널리 사용되는 분석 도구 및 AI 출력물을 비즈니스에 활용하기 위해서는 포괄적인 데이터 인텔리전스 플랫폼이 필요합니다. Oracle Analytics Platform은 데이터 수집 및 모델링, 데이터 준비 및 보강, 시각화 및 협업을 비롯한 전체 분석 프로세스를 데이터 보안 및 거버넌스에 영향을 미치지 않는 방식으로 처리할 수 있도록 지원합니다. Oracle의 플랫폼에는 더 많은 기업 구성원들이 데이터 분석을 더 직관적이고 간단하게 이용할 수 있도록 지원함으로써 생산성 향상에 기여하는 머신러닝 및 자연어 처리 기술이 포함되어 있습니다.

Oracle Fusion Applications 사용자의 경우 이와 같은 모든 클라우드 기반 기술이 Oracle Fusion Data Intelligence에 내장되어 있으므로 비즈니스 데이터, 즉시 사용 가능한 분석 기능, 사전 구축된 AI 및 머신러닝 모델 등을 결합해 믿을 수 있는 광범위한 데이터를 바탕으로 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

생성형 AI의 시대에는 데이터 인텔리전스가 그 어느 때보다도 중요해졌습니다. 데이터 분석을 위한 데이터 인텔리전스 프로세스에 투자한 기업은 향후 유리한 고지를 점하게 될 것입니다. 아직 투자하지 않고 있던 기업들에게 생성형 AI의 가능성은 마침내 전사적인 데이터 인텔리전스를 구축하는 촉매제가 될 것입니다. 데이터 인텔리전스는 독자적인 원칙이자 기술로서 향후 여러 해 동안 더 스마트해지고 더 널리 채택될 것입니다.

데이터 인텔리전스 FAQ

인텔리전스란 어떤 유형의 데이터인가요?

데이터 인텔리전스는 JSON, 그래프, 벡터 데이터와 같은 데이터 유형이 아닙니다. 사용되는 모든 데이터가 언제나 최신 상태로 유지되고, 믿을 수 있고, 직원들이 간단히 찾아 사용할 수 있도록 지원하는 데이터 관리 접근 방식입니다.

데이터 인텔리전스의 주요 구성요소는 무엇인가요?

데이터 인텔리전스의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 기술적 인텔리전스. 과거 데이터를 요약해 기업이 과거에 발생한 상황을 파악할 수 있도록 합니다.
• 진단 인텔리전스. 과거 데이터를 분석해 특정 이벤트가 발생한 이유를 파악합니다.
• 처방적 인텔리전스. 과거 데이터를 기반으로 향후 조치를 제안하는 인텔리전스입니다. 패턴과 추세를 파악하기 위한 통계 모델이 포함될 수 있습니다.
• 운영 인텔리전스. 비즈니스의 현재 상태에 대한 인사이트를 제공하기 위한 운영 데이터에 집중합니다.
• 전략적 인텔리전스. 다양한 출처의 정보를 분석해 트렌드, 위협, 기회를 파악합니다.
• 인지 인텔리전스. 인간의 사고 프로세스와 고급 AI에 집중하는 인텔리전스로서 고객 대면 애플리케이션에 유용합니다.

데이터 인텔리전스는 기업에서 어떻게 사용되나요?

데이터 인텔리전스는 기업의 운영 효율성 향상, 판매 동향 분석, 재고 수준 평가, 마케팅 효과에 대한 조언, 고객 인사이트 생성 등 다양한 용도로 사용됩니다. 의사결정권자가 광점위한 소스에서 수집한 정보를 더 잘 이해하고 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.