데이터 분석에서 AI 사용 – 빅 데이터를 이해하는 방법

지난 몇 년 동안 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)이 급속히 발전했습니다. 그들은 모든 유형의 비즈니스에 영향을 미치고 광고 및 마케팅에 많은 긍정적인 영향을 미칩니다. AI의 특정 사용 사례 중 하나는 데이터 분석입니다. 현대 기업은 상당한 양의 데이터를 생성하고 AI 데이터 분석은 이 모든 데이터를 관리 가능한 방식으로 이해하여 유용한 정보로 전환합니다. 마케터는 특정 고객을 대상으로 할 때 관련 통찰력을 발견하기 위해 빅 데이터를 선별할 때 AI 및 ML 애플리케이션이 큰 도움이 된다는 것을 알게 됩니다. 이 데이터는 이전에는 뚫을 수 없었지만 이제 AI의 힘 덕분에 기업은 잠재적인 리드를 더 쉽게 필터링하고 누구에게 집중하고 리소스를 투입해야 하는지 발견할 수 있습니다.

온라인에서 인공 지능 사용의 눈에 띄는 징후 중 하나는 Google Ads입니다. 특정 제품 및 이와 유사한 다른 제품에 대한 광고를 얼마나 자주 보고 인터넷에서 귀하를 팔로우합니까? 그리고 임의의 제품이 아닙니다. 광고는 일반적으로 최근에 온라인에서 검색했을 수 있는 관심사에 대한 것입니다. 이는 Google이 AI와 ML을 사용하여 우리가 좋아하는 제품을 이해하기 때문에 발생합니다. 온라인에서 더 많은 시간을 보내고 더 많은 검색을 수행할수록 Google은 우리의 취향을 더 잘 이해합니다. 이 정보를 사용하여 어떤 광고를 제공해야 하는지 결정합니다.

AI의 또 다른 중요한 용도는 현재 사용 가능한 방대한 양의 빅 데이터를 이해하는 것입니다. 기존의 데이터 추출 및 인텔리전스 도구는 물리적 한계에 도달했지만 AI의 발전으로 이제 보다 철저한 데이터 분석이 가능하고 실용적입니다.

AI 데이터 분석 – AI가 빅 데이터를 이해하는 방법:

빅 데이터를 이해하기

Technopedia는 빅 데이터를 "전통적인 데이터 마이닝 및 처리 기술이 기본 데이터의 통찰력과 의미를 발견할 수 없을 때 사용되는 프로세스"로 정의합니다. 이것은 빅 데이터가 단순히 방대한 양의 데이터가 아니라는 것을 나타냅니다. 또한 해당 데이터를 유용한 정보로 전환하는 데 필요한 프로세스도 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터에는 과거에 사용했던 것과는 다른 처리 접근 방식이 필요합니다.

시간이 지남에 따라 더 많은 데이터가 생성되었을 뿐만 아니라 새로운 유형의 데이터도 생성되었습니다. 처음에 기업은 구조화된 데이터(예: 텍스트 파일이나 스프레드시트에 저장할 수 있는 유형) 처리에 중점을 두었습니다. 그러나 요즘에는 많은 데이터가 구조화되지 않았으며 이러한 데이터가 항상 명확한 것은 아닙니다. 예를 들어 이메일은 주로 텍스트 기반이지만 기존의 데이터 마이닝 도구가 액세스하고 이해할 수 있는 형식이 아닙니다. 그리고 오늘날 얼마나 많은 데이터가 오디오, 비디오, 이미지 파일로 존재하는지 생각해 보십시오.

사물 인터넷은 데이터 수집 범위를 훨씬 더 넓혔습니다. 예를 들어 휴대전화의 센서나 Fitbit이 기록하고 수집하는 모든 것에 대해 생각해 보세요.

얼굴 및 음성 인식의 기능과 가용성의 최근 확장은 방대한 양의 데이터에 기여하며 이를 위해서는 빅 데이터 처리 기능이 가치를 지녀야 합니다.

빅 데이터의 출현으로 이를 효율적이고 비용 효율적으로 처리하는 방법에 대한 수요가 증가했습니다. 그렇지 않으면 해당 데이터를 수집하는 것이 무의미해지고 막대한 자원 낭비가 됩니다. 전략 계획에 사용할 수 있는 패턴이나 연결을 찾기 위해 엄청난 양의 데이터를 스캔하는 방법이 필요합니다.

데이터 과학자는 3V 측면에서 빅 데이터를 설명합니다.

볼륨 – 다양한 소스에서 생성된 데이터의 양
Velocity – 생성된 데이터의 속도
다양성 – 전체 데이터 수집에 포함된 데이터 유형의 혼합 – 정형/반정형/비정형.

모든 데이터 분석 시스템은 특히 해당 기능을 결정할 때 처리하는 데이터의 3V를 고려해야 합니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 데이터를 연구하고 패턴을 그리는 과정입니다. 데이터 분석 분야의 허브에 있습니다. 데이터 분석에는 기술 분석(데이터 분석 및 발생 상황 설명)과 예측 분석(현재 및 과거 활동을 기반으로 미래에 발생할 일 예측)이 모두 포함됩니다.

많은 기업이 비즈니스와 관련된 모든 데이터에 액세스하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 종종 적절한 데이터를 쉽게 사용할 수 있지만 비즈니스에는 이를 사용 가능한 형태로 분석할 수 있는 도구가 없습니다. 데이터는 여러 곳에 흩어져 있을 수 있습니다. 즉, 기업은 데이터 분석을 시작하기 전에 필요한 모든 데이터를 먼저 수집해야 합니다. 그런 다음 회사가 다양한 소스에서 데이터를 수집한 후에는 이를 공통 형식으로 변환하고 병합해야 하는 경우가 많습니다. 이는 .CSV 및 Excel 파일 형식의 데이터를 비교할 수 있는 것처럼 간단할 수 있습니다.

Oracle은 데이터 수집 프로세스가 실제 데이터 분석보다 훨씬 더 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있음을 관찰했습니다. 특히 수동적이고 반복 불가능한 경우에는 더욱 그렇습니다. 일반적으로 기업은 이 데이터 분석을 수행해야 할 때마다 "바퀴를 재발명"해야 합니다.

Gartner의 Ascendency Model에 따르면 데이터 분석에는 네 가지 주요 유형이 있습니다.

1. 설명적 데이터 분석 – "얼마나 많이, 언제, 어디서, 무엇을"과 같은 기본적인 질문을 해결합니다. 이것이 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구 및 대시보드의 초점입니다. 설명적 분석은 임시 보고(필요할 때 사용자를 위해 생성된 사용자 정의 보고서)와 미리 준비된 보고서(템플릿 또는 공통 형식을 따르는 예약된 보고서)로 더 세분화될 수 있습니다. [무슨 일이에요?]

2. 진단 데이터 분석 - 원인과 결과 또는 문제가 발생한 이유를 이해하기 위해 데이터를 검사하는 프로세스입니다. [왜 그랬어?]

3. 예측 데이터 분석 - 이를 사용하여 추세, 상관 관계 및 인과 관계를 식별할 수 있습니다. 여기에는 예측 모델링과 통계 모델링이 모두 포함될 수 있습니다. [무슨 일이 일어날 것?]

4. 규범적 데이터 분석 - AI와 빅 데이터가 결합되어 결과를 예측하고 취해야 할 조치를 식별하는 데 도움이 됩니다. [어떻게 하면 가능할까요?]

이러한 각 유형의 데이터 분석에는 특정 목적이 있으며 일부는 미래에 초점을 맞추고 다른 일부는 과거를 더 잘 이해하는 데 중점을 둡니다. 그러나 어떤 유형이 귀하의 요구에 가장 적합하든 데이터 분석가의 주요 목표는 데이터에서 패턴을 찾아 효율성을 높이고 성능을 향상시키기 위해 데이터를 사용하는 것입니다.

데이터 분석 및 빅 데이터를 포함하는 7가지 기술:

• 예측 분석 – 과거 데이터를 기반으로 향후 결과를 결정하는 데이터 작업을 하는 통계 알고리즘
• Hadoop – 방대한 데이터를 처리하고 포함할 수 있는 소프트웨어 프레임워크
• 데이터 마이닝 – 방대한 양의 데이터를 분석하여 연결 및 패턴 발견
• 머신 러닝 – 경험을 통해 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 AI의 일부로, 대규모 데이터 세트를 분석하고 더 우수하고 세련된 결과를 생성하는 모델을 생성할 수 있습니다.
• 텍스트 마이닝 – 데이터 마이닝과 비슷하지만 통찰력과 이해력을 개발하기 위해 사용 가능한 텍스트를 분석하는 것을 목표로 함 – 자연어 처리(NLP)와 밀접하게 연관됨
• 인메모리 분석 – 통찰력을 얻기 위한 시스템 메모리 데이터 분석
• 데이터 관리 – 조직의 데이터 저장, 품질 및 구성을 개선합니다.

데이터 분석에 AI 사용

AI 마케팅이란 무엇입니까? 그 이유 중 하나는 데이터 분석 속도를 높이고 이해하는 AI의 힘입니다. AI는 마케팅 담당자에게 방대한 양의 데이터를 활용하고, 복잡한 프로세스를 자동화하고, 콘텐츠를 개인화하고, 이전에는 예측할 수 없었던 정확도로 예측할 수 있는 능력을 부여했습니다.

AI는 컴퓨팅 장치를 사용하여 인간 지능 프로세스를 시뮬레이션합니다. 일반적으로 많은 양의 교육 데이터를 가져와서 "학습"한 다음 상관 관계 및 패턴에 대한 라이브 데이터를 분석하여 이것이 미래에 의미하는 바를 예측합니다.

기존의 데이터 분석에는 누군가 변경이 필요할 때마다 코드를 조작하기 위해 상당한 인적 입력이 필요합니다. 그러나 AI는 특히 기계 학습을 통합하는 경우 필요한 조정을 독립적으로 수행할 수 있으므로 이 요구 사항을 제거합니다.
AI는 위에서 언급한 7가지 기술을 모두 포함하여 빅 데이터 처리를 가능하고 관리 가능하게 만듭니다.

AI 데이터 분석은 기존 데이터 분석과 어떻게 다릅니까?

AI와 기존 데이터 분석의 주요 차이점은 용량 및 컴퓨터 독립성과 관련이 있습니다. 이전에는 인간이 효율적으로 처리할 수 있는 데이터의 양에 한계가 있었습니다. 데이터 분석으로 더 나아가려면 일반적으로 너무 많은 리소스가 필요했기 때문에 비실용적이고 비경제적이 되었습니다. AI 기반 시스템은 훨씬 더 많은 데이터를 처리하고 초인적인 속도로 작업하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

또한 기계 학습을 포함하는 시스템은 컴퓨터가 독립적으로 학습하고 작업할 수 있도록 하여 서로 다른 형태의 원시 데이터를 의미 있는 분석으로 전환합니다. 이러한 시스템은 처음에는 사람의 입력이 필요하지만 머지 않아 독립적으로 작동할 수 있으므로 직원은 다른 우선 순위가 높은 작업을 수행하게 됩니다.

AI 데이터 분석 용도

기계 학습은 기업이 방대한 양의 데이터를 처리하고 추세와 패턴을 발견할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 시스템을 최적화하고 고객에게 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.

기업은 다양한 출처에서 데이터를 얻을 수 있습니다. 얼굴 감지 및 인식 소프트웨어를 사용하여 개인에게 마케팅을 개인화할 수도 있습니다. 지능형 자동화 소프트웨어는 소비자가 표시하는 감정적 반응에서 학습할 수 있으며 소프트웨어는 그에 따라 마케팅 메시지를 조정할 수 있습니다. 기업은 과거 고객 데이터, 복잡한 알고리즘, 자연어 처리, 심지어 감정 분석까지 결합하여 고객의 바람을 더 잘 예측함으로써 고객 서비스와 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

예를 들어 Walmart는 인공 지능 모델을 사용하여 특정 날짜의 모든 매장에 대한 최적의 재고 혼합을 더 잘 예측합니다. 예를 들어, 고객 수요를 더 잘 반영하기 위해 매장 재고를 채택할 수 있도록 날씨 정보를 시스템에 제공합니다. 그들은 허리케인이 예보된 지역에 있는 상점에서 모래주머니, 생수, 습식/건식 진공청소기와 같은 제품에 대한 수요가 증가할 것임을 알고 있습니다. Walmart는 이러한 품목을 유통 센터에서 해당 매장으로 서둘러 배송해야 한다는 것을 알고 있습니다. 날씨 이벤트가 많을수록 시스템은 고객 요구 사항을 더 많이 학습합니다.

Walmart가 데이터 분석에 실시간으로 적응하는 또 다른 사례는 AI 스마트 가격 책정입니다. 그들은 육류 통로에서 실시간 데이터로 Wi-Fi 지원 카메라를 실험하고 부패와 낭비를 줄이기 위해 가격을 조정하고 있습니다. Walmart는 이 현명한 가격 책정으로 해당 부서의 매출이 30% 증가했다는 사실을 발견했습니다.

AI를 사용하여 고객 데이터에서 통찰력과 추세를 발견하려면 어떻게 해야 합니까?

Deeper Insights가 관찰한 바와 같이 AI는 제품 및 소비자 통찰력을 수집하는 방식을 혁신할 수 있습니다. 기업은 비정형 데이터 분석의 힘을 활용하여 구매 패턴과 같은 소비자 행동을 추적하거나 복잡한 제품 범주에서 충족되지 않은 요구 사항을 찾을 수 있습니다. 기업이 이전에는 생각하지 못했던 시장에 제품과 서비스를 혁신, 확장, 상향 판매 및 교차 판매하도록 지원할 수 있습니다.

리뷰, 댓글, 소셜 미디어 게시물 및 포럼과 같은 구조화되지 않은 데이터는 진정으로 고객의 관점을 포착할 수 있습니다. 그러나 이전에는 이 데이터가 비즈니스 의사 결정에서 제외되어 "너무 어려운" 범주에 배치되었을 가능성이 큽니다. 이를 통해 브랜드는 고객 행동과 숨겨진 기회를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

텍스트 분석은 고객 감정, 대화 추세, 논의된 주제 및 기타 유용한 정보에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI 기반 텍스트 분석은 예측 분석 기능을 제공하여 기업이 고객 요구 사항과 시장 추세를 더 잘 예측할 수 있도록 합니다.

예측적이고 처방적인 데이터 분석은 고객이 원하는 것을 미리 결정하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 낭비를 최소화하면서 올바른 유형과 수량의 재고를 주문하고, 고객 서비스를 개선하고, 비즈니스 효율성을 극대화하고, 고객 평생 가치를 높일 수 있습니다.

정리하기

AI 데이터 분석은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 방대한 양의 데이터를 모니터링하고 분석하여 일반적으로 데이터 분석가가 수행하는 시간 소모적인 작업을 자동화합니다. AI와 기계 학습은 이제 인간이 불가능하고 이전에는 상상할 수 없었던 수준의 속도, 규모 및 세분화를 제공하여 데이터 분석을 혁신합니다.

AI 데이터 분석을 사용하는 또 다른 이점은 인간 데이터 분석가와 달리 AI 알고리즘이 기존 가정과 편견으로 인해 장애가 되지 않는다는 것입니다. AI 분석은 방대한 양의 데이터를 분석하고 완전히 객관적인 분석을 제공할 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘은 비즈니스 변화가 발생하는 즉시 대응할 수 있습니다.