생성적 AI로 데이터 분석 혁신

Generative AI는 데이터 분석 분야에서 놀랍고 가치 있는 사용 사례를 만들어내며 획기적인 기술로 부상했습니다. Gen AI는 데이터 처리, 해석 및 가치 창출에 전례 없는 기능을 도입하여 데이터 분석 환경을 파괴했습니다. Generative AI가 2022년에 처음 등장한 이래로 조직에서는 Gen AI를 사용하여 고객 경험을 개선하고 비용을 절감하며 효율성을 높이는 방법을 모색해 왔습니다. 이 게시물은 Gen AI가 조직이 데이터와 상호 작용하고, 분석하고, 데이터에서 가치를 도출하는 방식을 형성하는 방식에 대한 저의 생각입니다.

데이터 분석을 둘러싼 비즈니스 과제

데이터는 모든 조직의 생명선이지만, 엄청난 양의 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻는 것은 건초를 금으로 바꾸려는 것과 같습니다. "물, 물이 어디에나 있지만 마실 물 한 방울도 없다"는 고대 선원의 운문의 물의 아이러니가 떠오릅니다. 다만 여기서는 "데이터, 데이터가 어디에나 있지만 볼 만한 가치가 없다"로 바꾸고 싶습니다. 기업은 데이터가 점점 더 복잡해지고 종종 서로 다른 출처에서 제공되면서 여전히 데이터에서 가치를 창출하기 위해 애쓰고 있습니다. 엄청난 양의 데이터, 부서 간 정보 분산, 데이터 구조와 유형의 복잡성으로 인해 여러 도메인에서 데이터를 해석하고 공유된 이해를 만드는 것이 거의 불가능합니다. 또한 데이터의 80%가 비정형(예: 이메일, 소셜 미디어 게시물, 비디오, 오디오 파일, 문서)이며 분석을 위해 쉽게 액세스할 수 없다는 사실도 있습니다. 비기술적인 비즈니스 사용자는 종종 복잡한 분석 도구로 인해 어려움에 직면하고 결국 예산이 급증하면서 숙련된 데이터 과학자를 고용하게 됩니다. 더욱이 데이터는 시간이 지남에 따라 진화하고, 의사 결정권자는 최신 동향을 파악하기 위해 실시간 통찰력을 놓쳐서는 안 됩니다.

일반적인 분석 생성 AI 사용 사례

조직 데이터와 관련된 몇 가지 과제에 대해 언급했으니, 이제 Gen AI가 어떻게 우리를 구해줄 수 있는지에 대한 통찰력을 공유해 보겠습니다.

생성 AI는 방대한 양의 데이터로 사전 학습된 대규모 딥 러닝 모델인 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 구동됩니다. 변환기는 프롬프트에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 그래프, 보고서 및 요약을 생성할 수 있습니다. 프롬프트는 "이 블로그 게시물을 50단어 이하로 요약하세요"와 같이 생성 AI 도구에 무엇을 해야 하는지 알려주는 지침입니다. Gen AI 개발자는 비즈니스 사용자가 의사 결정, 예측 또는 권장 사항을 내리는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 기반으로 하는 AI 모델을 만듭니다. 알고리즘이 명시적으로 프로그래밍되는 기존의 규칙 기반 시스템과 달리 데이터 기반 생성 AI는 마주치는 데이터에서 패턴, 관계 및 동작을 학습하는 데 탁월합니다.

Gen AI의 데이터 관련 사용 사례 중 하나는 데이터 정리 및 사전 처리, 실시간 통찰력 생성, 예측 시나리오 모델링, 자동화된 보고 및 시각화를 자동화하는 것입니다. 예를 들어, 리테일 회사는 Gen AI를 사용하여 고객 구매 패턴을 분석하고, 개인화된 마케팅 권장 사항을 생성하고, 재고 요구 사항을 예측하고, 심지어 가격 책정 전략을 최적화할 수 있습니다. 이것이 Gen AI의 마법이 시작되는 곳이며, 사용 사례 목록은 광범위하고 끊임없이 증가하고 있습니다. Generative AI를 사용하면 데이터 분석을 전문가만 이해할 수 있는 복잡하고 시간 소모적인 프로세스에서 민첩하고 접근 가능하며 지능적인 의사 결정 도구로 전환할 수 있습니다.

하지만 저는 이제 막 시작에 불과합니다. 위의 다이어그램은 Gen AI가 데이터 분석에 더 많이 적용되는 예를 보여줍니다. 여기에는 자연어 프롬프트에서 쿼리나 코드를 생성하여 SQL이나 Python으로 테스트하고, Gen AI에 데이터 세트에 대한 설명과 태그를 생성하도록 요청하여 메타데이터를 자동으로 생성하고, 조직의 정책과 문서에 따라 24시간 연중무휴 고객 지원을 제공하는 챗봇을 만들고, Gen AI에 데이터의 대시보드나 시각화를 생성하도록 요청하여 생성적 비즈니스 인사이트(BI)를 생성하고, Gen AI를 사용하여 특정 데이터 세트에 대한 일회성 분석을 수행하는 것이 포함됩니다.

분석에서 Gen AI 시작하기

분석 또는 BI 프로세스에서 Gen AI를 사용하기 전에 '먼저 데이터가 준비되었는지 확인하세요. 이 블로그 게시물 데이터가 Gen AI에 준비되었나요?가 그 프로세스에 도움이 될 수 있습니다. 텍스트에서 SQL/Python으로: 기술적 격차 해소

제가 특히 흥미롭게 생각하는 Gen AI의 기능 중 하나는 자연어 프롬프트를 정확한 SQL 쿼리로 변환하는 기능입니다. 깊은 기술 전문 지식 없이 고객 세분화를 이해하고자 하는 마케팅 관리자를 상상해 보세요. 데이터 엔지니어에 의존하는 대신, 이제 Gen AI에 "지난 3개월 동안 구매한 연간 지출 상위 10%의 고객을 보여주세요"라고 입력하기만 하면 답변을 받을 수 있습니다!

Generative AI는 이 사람이 읽을 수 있는 프롬프트를 복잡한 SQL 쿼리로 즉시 변환하여 필요한 정확한 정보를 검색합니다. 이 기능은 시간을 절약하지만, 제가 특히 강력하다고 생각하는 것은 비기술 사용자가 독립적으로 정교한 데이터 분석을 수행할 수 있도록 지원한다는 것입니다. Gen AI는 단독으로 사일로를 무너뜨리고 조직 전체에서 데이터 액세스를 민주화할 수 있습니다.

SQL 생성을 넘어 Generative AI는 한 걸음 더 나아가 자연어 설명을 완전히 기능하는 Python 코드로 변환하여 데이터 과학 워크플로를 가속화합니다. 데이터 과학자와 분석가는 이제 분석 요구 사항을 일반 영어로 설명할 수 있으며, 시스템은 데이터 조작, 통계 분석 및 머신 러닝 모델 개발을 위한 해당 Python 스크립트를 생성합니다. 이 주제에 대해 자세히 알아보려면 이 블로그 게시물, 데이터 분석의 Generative AI - AI가 데이터에 더 쉽게 액세스하는 방법 이 도움이 될 수 있습니다.

대화형 AI: 프롬프트를 의미 있는 통찰력으로 변환

Gen AI는 실제 세계에 미치는 영향을 위한 지능형 권장 사항과 맥락적 제안을 생성할 수 있는 잠재력이 있습니다. 다음과 같은 실제 시나리오를 고려하세요. 의료 서비스 제공자가 Gen AI를 사용하여 여러 부서의 환자 결과를 분석하거나, 리테일 체인이 복잡한 고객 행동 분석을 생성하여 교차 판매 기회를 파악합니다. Gen AI는 데이터에서 잠재적인 숨겨진 패턴을 식별하고, 관련 추가 분석을 제안하고, 즉시 명확하지 않을 수 있는 잠재적 위험이나 상관 관계를 강조하고, 의사 결정을 향상시키는 맥락적 통찰력을 제공하여 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 Gen AI를 사용하면 월별 매출을 문의하는 영업 관리자가 요청한 데이터를 받을 수 있을 뿐만 아니라 잠재적인 성장 기회, 계절적 추세 또는 신흥 시장 부문에 대한 추가적인 통찰력을 얻을 수도 있습니다.

자동화된 메타데이터 생성

이것은 Gen AI의 제가 가장 좋아하는 용도 중 하나인데, 중요하면서도 인간이 수행하기에는 지루할 수 있는 작업을 대신할 수 있기 때문입니다. Gen AI는 데이터 세트의 내용과 구조를 분석하여 데이터 제품에 대한 풍부하고 상황에 맞는 메타데이터를 자동으로 생성할 수 있습니다. 포괄적인 설명을 생성하고 데이터 자산에 대한 관련 태그를 식별하여 제안할 수 있습니다.

의미적 태그 모델은 지능적이고 맥락을 인식하는 태그를 생성하고 자연어 이해를 사용하여 데이터 요소 간의 미묘한 관계를 식별할 수 있습니다. 자동 태그 기능은 데이터 검색 가능성과 데이터 관리를 개선하여 수동 태그 생성에 소요되는 시간을 절약함으로써 효율성을 높입니다.

이렇게 풍부한 메타데이터를 활용하면 자산을 내부 및 외부 이해 관계자와 공유하여 협업을 간소화할 수 있을 뿐만 아니라, 데이터 거버넌스 정책 및 통제 준수도 용이해집니다.

챗봇: 고객 지원 확대

조직은 챗봇의 도움으로 고객 서비스를 개선하기 위해 대화형 AI를 사용해 왔습니다. 대화형 AI는 과거 상호작용에서 학습하는 머신 러닝(ML)과 인간 상호작용에 응답하는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 작동합니다. 챗봇은 인간 대화를 시뮬레이션하여 24시간 내내 즉각적인 응답을 제공하여 고객 경험을 개선합니다.

챗봇은 기본 문의에 대한 대기 시간을 줄이거나 없애고 사용자가 실시간으로 관련 정보를 찾을 수 있도록 도울 수 있습니다. 챗봇은 지식 기반 통합과 사용자에게 상황에 맞는 응답을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 모든 이점은 사용자 만족도를 높이고 지원 비용을 줄이며 사용자에게 일관되고 개인화된 지원을 제공하는 데 큰 도움이 됩니다. 이러한 모든 이점이 수익성이 있는 것처럼 보이지만, 챗봇이 응답의 정확성과 관련성을 보장하기 위해 명확하게 정의된 제약과 보호책으로 광범위하게 테스트되었는지 확인해야 합니다.

Gen BI: 데이터 분석 민주화

이것은 Gen AI의 제가 가장 좋아하는 애플리케이션 중 하나입니다. 대부분의 내부 사용자가 회사 데이터에 직접 액세스하는 데서 이점을 얻을 수 있다고 믿기 때문입니다. "생성적 BI"는 비즈니스 사용자가 대화형 AI를 사용하여 회사 데이터에 액세스하여 사용자 지정 시각화 및 대시보드를 생성할 때 사용하는 용어입니다. 따라서 Gen AI 도구는 Gen BI 도구가 됩니다.

Gen BI를 사용하면 NLP, 사용자 정의 대시보드를 작성하기 위한 작성 도구, 데이터 통합 및 보고서를 쉽게 사용할 수 있는 협업을 통합할 수 있는 셀프 서비스 AI 분석을 제공할 수 있습니다.

Gen BI가 본질적으로 하는 일은 BI 팀의 손에서 벗어나 사용자에게 직접 전달함으로써 분석에 대한 액세스를 민주화하는 것입니다. Gen BI는 더 많은 비기술 사용자와 이해 관계자가 데이터와 직접 작업할 수 있도록 돕습니다. AI를 BI 솔루션에 통합하면 동적 대시보드의 자동 생성, 지능형 차트 및 그래프 생성, 자동 시각화 권장 사항 및 상황에 맞는 데이터 표현이 가능합니다.

다음 단계: 데이터로 Gen AI 시도

이 블로그 게시물에서 저는 데이터 분석의 몇 가지 과제를 지적했고 오늘부터 Gen AI를 분석에 사용하기 위해 시도할 수 있는 5가지 사용 사례를 제공했습니다. Gen AI는 모든 사일로화된 데이터를 더 쉽게 접근할 수 있게 만들고 궁극적으로 고객 챗봇에서 통찰력 있는 영업 대시보드에 이르기까지 모든 것에 더 유용하게 사용할 수 있는 힘을 가지고 있습니다.

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