증강 분석 가이드: 정의, 예 및 사용 사례

기업이 계속해서 분석과 BI를 최우선 투자 우선순위로 삼는 동안 새로운 기술과 추세가 등장하여 데이터 분석을 더 빠르고 쉽고 강력하게 만들 수 있습니다.

글로벌 IT 리서치 회사인 Gartner에 따르면 증강 분석은 앞으로 나아가기 위해 지켜봐야 할 최고의 데이터 분석 트렌드 중 하나입니다. 증강 분석 접근 방식은 AI와 ML이 일상 생활에서 더욱 얽히게 됨에 따라 곧 성장할 것입니다.

그러나 증강 분석의 정의는 무엇이며 누구를 위한 것인지, 내장된 분석과 어떻게 작동하는지는 많은 사람들이 여전히 답을 모르는 질문입니다.

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증강 분석이란 무엇입니까?

본질적으로 증강 분석은 인공 지능(AI) 및 기계 학습을 사용하여 사용자가 상황에 맞는 수준에서 데이터를 더 쉽게 준비, 분석, 시각화 및 상호 작용할 수 있도록 하는 것을 말합니다.

연구 회사 인 Gartner Inc.는 증강 분석이 정확히 무엇인지 매우 잘 설명합니다. 분석 및 BI 플랫폼에서. 또한 데이터 과학, 기계 학습, AI 모델 개발, 관리 및 배포의 여러 측면을 자동화하여 전문가 및 시민 데이터 과학자를 보강합니다.''

두 가지 최고의 분석 기술로 구동되는 증강 분석을 통해 사용자는 대화식 언어를 사용하여 데이터를 탐색하여 질문을 하고 자동으로 통찰력을 생성할 수 있습니다.

증강 분석은 누구를 위한 것입니까?

증강 분석을 통해 모든 산업과 규모의 기업은 일상적인 워크플로에 데이터의 힘을 불어넣고 의사 결정과 결과를 강화할 수 있습니다. 모든 비즈니스 사용자는 기술 또는 데이터 분석 기술 없이도 여러 데이터 소스에서 의미 있는 인사이트를 신속하게 추출 할 수 있으므로 증강 분석을 사용하여 가치를 얻을 수 있습니다.

또한 증강 분석은 분석 경험이나 지식이 없는 사람들도 사용할 수 있지만 전문 데이터 분석가와 고급 비즈니스 사용자가 더 우수하고 스마트한 분석과 데이터 준비를 더 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.

증강 분석의 이점

AI 기술은 현재까지 현실 세계에 가장 큰 영향을 미치고 있으며, 증강 분석이 사용자에게 제공하는 기능과 이점으로 인해 조직에서 비즈니스에 가장 많이 사용하는 기술입니다. 그러나 증강 분석이 분석 프로세스의 모든 단계에서 어떻게 도움이 되는지 정확히 이해하는 것이 중요합니다.

증강 분석의 주요 이점은 다음과 같습니다.

인사이트 확보 시간 단축

증강 분석을 사용하면 검색 공간을 줄이고 적시에 적절한 사용자에게 관련 데이터를 표시하여 통찰력 검색을 가속화할 수 있습니다. 전문 분석가가 데이터에서 다양한 변수 조합을 수동으로 테스트하는 대신 증강 분석에서 ML 및 AI 알고리즘은 상관 관계, 세그먼트, 클러스터 및 이상치 데이터를 감지하고 자동으로 적용할 수 있습니다.

더 빠른 데이터 준비

​데이터 과학자가 수동 데이터 준비에 시간의 45%를 소비한다는 사실을 알고 계셨습니까? 증강 데이터 준비는 AI/ML 자동화를 사용하여 여러 소스의 데이터를 훨씬 빠르게 결합합니다. 알고리즘은 수동 프로세스를 대체하고 짧은 시간 내에 데이터 준비 프로세스를 자동화하여 전문가의 시간과 에너지를 45% 절약하는 동시에 생산성과 효율성을 향상시킵니다.

향상된 데이터 리터러시

기업이 계속해서 방대한 양의 데이터를 수집함에 따라 조직의 모든 사람이 기술에 관계없이 데이터에서 가치를 얻을 수 있는 기회를 갖는 것이 중요합니다. 증강 분석을 사용하여 통찰력을 얻고 권장 사항을 얻음으로써 사용자는 데이터 리터러시를 개선하고 자신 있게 데이터에 대한 조치를 취할 수 있습니다. 이는 장기적으로 전체 조직에 도움이 되는 데이터 기반 문화를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

사용자가 더 나은 데이터 기반 의사결정을 내리도록 하십시오.

​소프트웨어 개발 및 분석 동향 보고서에서 41%의 기업이 데이터 및 분석에 대한 액세스 요청이 증가한 것을 발견했습니다. 가장 큰 이유 중 하나는? 사용자가 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

증강 분석에 의해 주도되는 비즈니스 결과는 회사의 수익에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 데이터 기반 의사 결정을 내리는 AI 및 ML 알고리즘의 기능은 경쟁에서 뒤쳐지는 것과 뒤처지는 것 사이에 큰 차이를 만듭니다. 주요 비즈니스 질문에 지능적으로 답변하고 사용자가 물어봐야 한다는 것을 몰랐던 새로운 질문을 발견하는 데 도움이 됩니다.

보다 정확한 분석

증강 분석 기반의 AI 및 ML 기술은 복잡한 데이터를 효과적으로 분석할 수 있으므로 사용자는 보다 깊고 정확한 분석을 기반으로 가장 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 상황을 보다 완벽하게 파악할 수 있고 결국 확증 편향을 피하는 데 도움이 됩니다. 또한 사용자가 필요하다고 생각하지 않은 통찰력을 드러내는 상황별 제안을 제공합니다.

증강 분석 사례 및 산업 사용 사례

모든 종류의 산업 분야의 비즈니스는 AI와 ML을 BI 및 데이터 분석 플랫폼에 통합합니다. 이점이 있기 때문입니다. 다음은 6개의 서로 다른 산업에서 증강 분석을 사용하는 방법과 데이터를 최대한 활용할 수 있는 방법에 대한 몇 가지 실제 예입니다.

재무: 실시간으로 미래 전략 수립 및 의사 결정 프로세스 개선

최신 핀테크 솔루션, 정부 규제, 더 나은 서비스와 개인화된 서비스에 대한 고객의 요구 증가로 인해 금융 기관은 트렌드에 발맞추고 고객 요구를 충족하기 위해 혁신해야 합니다. 증강 분석은 금융 서비스 제공업체가 고객 획득 비용, 대출 요청, 총 수익 등과 같은 주요 데이터를 처리하고 분석하는 데 도움이 됩니다.

얻은 통찰력을 통해 금융 기관은 올바른 고객에게 올바른 서비스를 홍보하여 고객 및 비즈니스 관계에 더 많은 가치를 추가할 수 있습니다. 또한 증강 분석은 금융 서비스가 미래의 비즈니스 목표, 장단기 전략 수립, 운영 효율성 최적화 등에 대해 보다 스마트하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

마케팅: 캠페인을 강화하고 고객을 더 잘 이해합니다.

마케터가 더 적은 비용으로 더 많은 것을 달성해야 하는 세상에서 증강 분석은 마케터에게 마케팅 데이터에서 스마트한 통찰력을 제공하여 놓치거나 얻는 데 너무 많은 시간이 소요될 수 있는 귀중한 정보를 발견합니다. 마케터는 마케팅 활동의 ROI를 극대화하기 위해 진행 중인 캠페인과 향후 캠페인을 더 빠르고 정확하게 최적화할 수 있습니다.

다양한 유형의 정보를 탐색 및 분석하고 여러 고객 마이크로 세그먼트에서 알고리즘을 실행함으로써 증강 분석을 사용하여 고객 행동을 예측하고 고객 평생 가치를 계산할 수 있습니다. 또한 다양한 플랫폼과 소셜 미디어 네트워크에서 캠페인을 강화하고 조정하기 위한 강력한 도구입니다.

제조: 제조 혼란에 효율성 제공

공급망 유통에서 원자재 부족에 이르기까지 제조업체는 수요를 충족하고 시장에서 살아남기 위해 데이터의 힘에 의존해야 합니다. 제조업체는 실시간 컨텍스트 데이터를 손쉽게 활용하여 제조 혼란에 효율성을 쉽게 가져올 수 있습니다. 창고 관리에서 수요 예측 예측에 이르기까지 제조 분야에서 증강 분석의 이점은 엄청납니다. 제조업체는 증강 분석을 활용하여 배송 시기, 생산 라인의 생산 능력, 창고 공간 가용성 등을 예측할 수 있습니다.

소매: 향후 판매를 예측하고 효율적인 재고 정책을 계산하여 재고 수준을 최적화합니다.

증강 인텔리전스 및 분석 기능을 통해 소매업체는 의사 결정 프로세스를 개선하고 판매, 운영 및 마케팅에 대한 더 우수하고 스마트하며 무엇보다도 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있는 단일 진실 소스를 얻습니다.

​소매업의 증강 분석을 통해 소매업체는 재고가 얼마나 비어 있는지 또는 가득 차 있는지 추적하고 그에 따라 필요한 제품 수를 제공할 수 있습니다. 소매 마케팅은 또한 마케터가 고객을 대상으로 하는 향후 캠페인을 보다 정확하게 계획하는 데 도움이 되므로 분석의 이점을 얻습니다.

통신: 거래를 개인화하고 고객의 문제를 해결하며 더 많이 판매합니다.

통신 회사는 데이터의 보고에 앉아 있습니다. 한편으로 이것은 경쟁으로 인해 통신 회사가 고객에게 최고의 계획과 서비스를 제공하는 것을 더욱 어렵게 만듭니다. 그러나 다른 한편으로는 시장을 세분화하고 다양한 고객이 원하는 정확한 개인화된 거래를 제공하는 것이 더 쉬워집니다.

증강 분석은 통신 회사가 서비스 사용, 서비스 기본 설정, 청구 및 위치 데이터, 구매 내역 등을 검토하여 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 고객 경험에 영향을 미치는 요소를 식별하고 그에 따라 최적화할 수 있습니다. 통신 분석은 또한 보안 위협과 이상 현상을 식별하고 수집된 통찰력을 사용하여 네트워크 보안을 강화하고 피해를 입히기 전에 사이버 공격을 예방할 수 있습니다.

의료: 적시에 환자에게 올바른 의료 서비스 제공

의료 분야에서 증강 분석의 가장 큰 이점은 환자 치료를 개선하고 정확한 진단을 제공할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 의료 기관, 병원 및 의사는 환자 데이터에 액세스, 분석 및 처리하여 개인화되고 보다 효과적인 치료를 제공할 수 있습니다. 현재 및 과거 의료 데이터를 분석함으로써 의료 전문가는 질병 발생의 확산을 예측하고 관리할 수도 있습니다.

비즈니스 수준에서 의료 분석의 도움으로 조직은 내부 운영을 간소화하고 리소스 활용을 개선하며 치료 팀의 조정 및 효율성을 개선할 수 있습니다.

임베디드 분석

​임베디드 분석 소프트웨어에서 증강 분석은 데이터 분석 프로세스의 효율성을 높이고, 비즈니스 사용자에게 몇 초 만에 질문에 답할 수 있는 도구를 제공하며, 기업이 비즈니스 데이터를 360도로 볼 수 있도록 지원합니다.

증강 분석은 Reveal의 엔드투엔드 임베디드 분석 플랫폼의 필수 부분으로, 데이터 통합 및 데이터 시각화 기능의 강력한 기능 세트와 동시에 작동하고 Azure ML 및 Google BigQuery의 기계 학습 모델을 활용합니다. Reveal의 엔진은 증강 분석을 활용하여 데이터에 대한 실시간 상황별 보기를 사전에 회사에 제공하여 귀중한 통찰력을 발견하고 의사 결정을 안내합니다.

또한 Reveal 누구나 자신의 앱에서 멋진 대시보드를 구축할 수 있는 모든 장치에서 드래그 앤 드롭 대시보드 생성기 경험을 통해 대화형 대시보드, 드릴다운, 협업, 공유 및 진정한 셀프 서비스를 제공합니다. 또한 예측, 데이터 혼합, 데이터 모델링 및 인메모리 데이터와 같은 Reveal의 고급 분석 기능은 경쟁 우위를 강화하고 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.

증강 분석의 이점이 귀사에서 활용할 수 있다는 것을 알게 된 경우 데모를 요청 하고 Reveal 통해 인사이트를 얻는 시간을 단축할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.