5분 이내에 설명되는 증강 분석

오늘날 데이터가 점점 더 복잡해지고 이해하거나 해석하기 어려워지면서 분석이 중요해졌습니다.

Augmented Analytics는 기업이나 사용자가 기계 학습과 인공 지능을 사용하여 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이 기사에서는 증강 분석이 무엇인지 자세히 논의할 것입니다.

비즈니스를 위한 데이터 이해의 중요성

비즈니스 데이터는 원시 분석 데이터, 고객 피드백 데이터, 판매 수치 등과 같은 사실 또는 통계의 모음입니다. 여러 가지 이유로 데이터 수집 및 분석은 비즈니스의 필수적인 부분입니다.

비즈니스 데이터를 이해하는 것이 중요한 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• 데이터를 이해하면 기업이 신규 고객 찾기, 판매량 증가, 고객 서비스 개선 등에 대해 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 데이터 추적 및 검토는 기업이 문제를 해결하고 성능 저하를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 데이터는 비즈니스 리더가 실시간 인텔리전스를 사용하여 가장 정확한 시장 예측을 할 수 있도록 도와줍니다.
• 데이터는 판매 및 수익 증대 외에도 기업이 현금 흐름을 개선하고 자금을 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터는 팀과 직원이 비용과 시간을 줄이고 생산성을 높이며 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.

증강 분석이란 무엇입니까?

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)으로 구동되는 증강 분석은 사용자가 데이터 준비, 통찰력 생성 및 통찰력 설명을 돕습니다. 증강 분석은 비즈니스와 분석이 더 빠르고 정확하고 효율적으로 데이터 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.

증강 분석은 뛰어난 기술 없이도 데이터에서 통찰력과 가치를 얻을 수 있는 비즈니스 사용자와 경영진을 위한 것입니다. 이 기술은 사용자가 관련 데이터를 신속하게 찾고, 분석하고, 비즈니스에 대한 인사이트를 발견하도록 도와줍니다.

몇 가지 필수 기능을 살펴보겠습니다.

• 증강 분석은 PDF, 텍스트 문서 등과 같은 여러 형식의 데이터 읽기와 함께 자동 데이터 식별에 도움이 됩니다.
• 데이터에 대한 특정 결과 또는 통찰력을 얻기 위해 통계 분석을 제공합니다.
• 사용자가 데이터를 더 빠르고 정확하게 준비하여 수동 작업을 최소화하도록 도와줍니다.
• 데이터 준비, 검색, 분석 등에 대한 최고의 AI 기반 권장 사항으로 사용자를 돕습니다.
• 자연어 상호 작용을 허용하므로 사용자는 코드나 데이터 쿼리 언어 대신 일반 단순 언어로 데이터 쿼리를 입력할 수 있습니다.

증강 분석 구성 요소

Augmented Analytics에는 세 가지 중요한 구성 요소가 있습니다.

기계 학습(ML) - 기계 학습은 알고리즘과 기록 데이터를 사용하여 결과를 보다 정확하게 예측하는 인공 지능의 한 분야입니다. ML은 기업이 고객 행동 및 비즈니스 운영 패턴에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 통계적 방법을 사용하여 예측 및 분류를 수행합니다.

자연어 기술(NLP) - NLP는 컴퓨터가 인간의 언어(텍스트 및 구어)를 이해하도록 돕는 인공 지능의 또 다른 분야입니다. 이를 통해 컴퓨터는 구두 명령에 응답하고, 언어를 번역하고, 텍스트를 실시간으로 요약할 수 있습니다.

자동화 - 기계 학습 기술은 데이터 분석 작업을 자동화하고 ML 모델을 구축, 교육 및 배포하는 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

증강 분석 통합이 비즈니스 성장에 어떻게 도움이 됩니까?

증강 분석 통합은 특히 제조, 제약, 소매, 의료, CPG 등과 같은 대규모 산업에 혁신적일 수 있습니다. 이를 통해 기업은 매출 증대, 고객 유지, 고객 만족도, 현금 흐름 등을 개선할 수 있습니다. 기업은 더욱 민첩해지고 비즈니스 프로세스를 지원하며 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

증강 분석의 이점

생산성 극대화

증강 분석은 반복적이고 시간 소모적인 수동 작업을 자동화하여 인간의 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 시간과 비용을 절약하고 지능이 덜 필요한 작업을 확장하는 데 큰 도움이 됩니다.

더 큰 가치 제공

비즈니스 솔루션 개발 및 의사 결정 프로세스에는 인간 지능이 필요하지만 반복적이고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 증강 분석을 사용하면 데이터 준비, 통찰력 발견 등과 같은 대부분의 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 더 많은 가치를 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

향상된 분석

증강 분석을 사용하면 분석 기술에 관계없이 모든 사용자가 분석에 액세스할 수 있습니다. 모든 수준의 사용자에게 분석을 제공하여 생산성을 높입니다. 증강 분석을 지원하는 인공 지능을 통해 기업은 향상된 분석과 정보에 입각한 의사 결정의 이점을 누릴 수 있습니다.

개선된 의사 결정 프로세스

증강 분석은 기업이 데이터 분석을 통해 가장 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

향상된 효율성 및 정확성

기계 학습 및 인공 지능 기술은 반복 작업 및 계산을 정확하게 수행합니다. 이 기술은 기업이 시간과 에너지를 절약하고 인간의 생산성을 높이는 데 도움이 되는 작업을 자동화합니다.

조직을 민첩하게 만들기

AI는 통찰력 속도를 높이고 민첩성을 높여 조직을 도울 수 있습니다. 검색 영역을 탐색하고 관련 데이터를 제안하며 여러 분석 방법을 추천하는 데 도움이 될 수 있습니다. 증강 분석은 사용자 행동을 추적하고 후속 조치를 권장할 수 있습니다.

기존 분석 대 셀프 서비스 분석 대 증강 분석

증강 분석 과제

증강 분석이 비즈니스에 제공하는 모든 큰 이점에도 불구하고 여전히 몇 가지 문제가 있으며 그 중 일부는 다음과 같습니다.

• 직원들은 이러한 기술이 아무리 발전할 수 있지만 AI에는 한계가 있다는 사실을 모른 채 AI 기술이 자신을 대체할 것이라고 두려워할 수 있습니다.
• 증강 분석은 예상대로 수행하기 위해 모범 사례와 행동 과정을 따르는 인간에 의존합니다. 훈련된 프로그램과 알고리즘을 기반으로 수행합니다.
• 증강 분석 모델은 올바르게 훈련되어야 하며 시간이 걸립니다.
• 분석이 필요한 데이터가 클수록 증강 분석 ML 알고리즘에 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다.

증강 분석에 대한 작성자의 메모

증강 분석은 향후 사용 및 개발의 여지가 많은 새로운 기술입니다. 기업은 인공 지능과 기계 학습으로 구동되는 최첨단 소프트웨어를 통해 이 기술을 활용할 수 있습니다. 이것이 미래 기술이고 Gartner에 따르면 애널리스트의 10%만이 잠재력을 최대한 활용하고 있지만 기업은 성장을 위해 증강 분석을 활용할 수 있습니다.

비즈니스에 증강 분석을 구현할지 여부를 결정하기 전에 다음과 같은 질문을 스스로에게 해보십시오.

• 귀사에 분석 팀이 있습니까?
• 광범위한 데이터가 있습니까?
• 증강 분석이 필요한 이유는 무엇입니까?

증강 분석 사용에 대해 확신이 있다면 다음 단계는 모범 사례를 따라 이점을 얻는 것입니다.

마지막 말

증강 분석은 데이터 분석이 필요한 모든 비즈니스에 큰 도움이 됩니다. 정확하고 시의적절한 데이터는 비즈니스 성장의 원동력입니다. 증강 분석은 인간 지능과 AI를 결합하여 데이터를 분석하고 귀중한 통찰력을 얻습니다. 전 세계의 기업(대기업부터 중소기업까지)이 이 기술을 사용하고 있으므로 경쟁에서 앞서 나가야 합니다.

증강 지능을 탐색할 수도 있습니다.