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데이터 사이언스

AI 덕분에 문과생도 데이터를 분석할 수 있다

디지털
2021. 4. 23.
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기술이 발전함에 따라 기업 분석 역시 지난 몇 년간 빠르게 변화해 왔습니다. 예측 모델을 포함한 분석적(analytics) 접근 방식이 묘사적(descriptive) 접근 방식을 대체하기 시작했죠. 묘사적 분석은 이전에도 많은 사람에게 도움이 됐지만 시각적 분석을 더 많이 활용하고 비전문가인 일반 사용자들도 스스로 분석할 수 있는 셀프서비스 모델까지 발전해 왔습니다. 전반적으로 기업 분석은 더 쉽고 강력한 비즈니스 도구가 돼 가고 있습니다.

그러나 이러한 발전에도 불구하고 데이터와 분석을 통해 조직 내 여러 중요한 현상을 이해하고 예측하기란 여전히 어렵습니다. 예측 모델을 만들고 사용하려면 상당량의 과거 데이터와 전문 지식이 필요하기 때문에 사용 방법이나 시기적인 면에서 그 한계가 드러나기도 합니다. 또 사용자가 자유롭게 조정할 수 있도록 하려다 보니 묘사 분석을 사용하는 데 더 오랜 시간이 걸리게 되는 경우도 많습니다. 더구나 그것이 묘사적이든 예측적이든, 기존의 분석적 접근 방식은 특정 기능이나 부서에만 초점이 맞춰져 다소 편협하게 발전해 왔다고 할 수 있습니다. 비즈니스상의 많은 문제가 여러 기능과 부서에 동시에 영향을 미침에도 불구하고 이런 중요한 문맥적 정보가 분석 모델에는 포함되지 않는 것이죠. 부서 이기주의로 인해 시스템과 데이터의 교류가 이뤄지지 않을 때도 있고, 데이터 분석가들이 관련 데이터를 잘 모르거나 데이터에 쉽게 접근할 수 없는 상황도 많기 때문입니다.

한 가지 좋은 소식은 어느 정도 자동화할 수도 있고 문맥 정보를 포함시킬 수도 있는 차세대 기업 분석 방법이 부상하고 있다는 겁니다. 인공지능, 자동화, 기존 정보 시스템 간의 연결 등으로 가능해진 혁신이죠. 데이터나 분석 결과에 따라 어떤 결정이 내려질지, 역할에 기반해 추정하는 것도 필요합니다. 이런 것들을 통해 분석가의 사전 준비 없이도 통찰이나 제안 사항을 마련해 의사결정권자에게 바로 전달할 수 있습니다.

마치 구글 앱이 집 주소와 캘린더상의 스케줄, 지도 정보를 기반으로 ‘비행기를 놓치지 않으려면 지금 출발해야 한다’고 알려주는 것처럼 기업들은 사내 시스템에 존재하는 문맥 정보를 더 적극적으로 활용할 수 있게 됐습니다. ‘스마트 데이터 검색’ 혹은 ‘증강 분석’이라고 불리기도 하는 자동화 분석은 데이터의 관계와 패턴을 자동으로 알려줌으로써 인간의 전문 지식과 판단에 대한 의존도를 낮추고 있습니다. 경우에 따라서는 이러한 시스템이 자동 분석으로 상황을 알아내고 사용자에게 문제 해결을 위해 무엇을 해야 하는지 알려주기도 합니다. 이런 기능들은 우리가 데이터를 분석하고 소비하는 방식을 크게 바꿀 수 있습니다.

문맥의 힘

역사적으로 데이터와 분석은 별개의 자원이었습니다. 가치 실현을 위해서는 서로 결합돼야 하는데도 말이죠. 예컨대 재무, HR, 공급망 관련 데이터를 분석하려면 데이터 웨어하우스나 데이터 마트, 데이터 레이크 등에서 데이터를 찾아내고 그에 맞는 분석 툴을 사용해야 했습니다.

이를 위해서는 어떤 데이터가 적합하고, 그 데이터를 어디에서 찾을 수 있는지에 대한 폭넓은 지식이 필요했습니다. 하지만 분석가들은 문맥을 이해하는 데 필요한 지식은 부족했죠. 그런데 분석 및 AI 애플리케이션들이 문맥을 이해하는 데 필요한 정보를 점점 더 많이 제공하고 있습니다. 전사적 자원 관리(ERP)나 고객 관계 관리(CRM) 같은 경영 정보 시스템을 판매하는 주요 벤더들이 이미 제공하고 있는 기능들이죠.

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