증강 분석
기술노트
📈 증강 분석 (Augmented Analytics)
증강 분석은 데이터 분석의 전체 과정, 즉 데이터 준비부터 인사이트 도출, 설명에 이르기까지의 과정에 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 기술을 적용하여, 분석 과정을 자동화하고 인간의 분석 능력을 강화하는 차세대 데이터 분석 패러다임입니다.
과거의 비즈니스 인텔리전스(BI)가 데이터 과학자의 수동적인 분석에 의존했다면, 증강 분석은 AI가 분석 과정을 주도하고, 사용자는 그 결과를 해석하고 의사결정을 내리는 데 더 집중할 수 있도록 도와줍니다.
🤔 증강 분석은 왜 필요한가?
데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있지만, 이를 분석할 수 있는 전문 데이터 과학자의 수는 매우 부족합니다. 증강 분석은 이러한 격차를 해소하고, 데이터 분석의 대중화를 목표로 합니다.
- 분석의 자동화 : 데이터 준비, 모델 선택, 인사이트 도출 등 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 분석가의 생산성을 높입니다.
- 분석의 민주화 : 전문적인 통계 지식이나 분석 기술이 없는 현업 실무자나 일반 사용자도 쉽게 데이터에 접근하고, 질문을 통해 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 숨겨진 인사이트 발견 : 사람이 미처 발견하지 못하는 데이터 속의 복잡한 패턴이나 관계를 AI가 자동으로 찾아내어 제시해줍니다.
- 편향 없는 분석 : 분석가의 주관적인 편견이나 선입견을 배제하고, 데이터를 기반으로 한 객관적인 분석을 수행합니다.
⚙️ 증강 분석의 주요 기능
- 스마트 데이터 준비 : AI가 데이터를 분석하여, 데이터 정제, 결합, 변환 등 필요한 전처리 작업을 자동으로 추천하고 수행합니다.
- 자연어 질의 (NLQ, Natural Language Query) : 사용자가 전문적인 쿼리 언어(SQL 등) 대신, 일상적인 언어로 질문하면 AI가 이를 이해하고 분석 결과를 제시합니다.
- 자동화된 인사이트 : 사용자가 직접 분석을 요청하지 않아도, AI가 데이터의 변화나 중요한 패턴을 자동으로 감지하여 사용자에게 먼저 알려줍니다.
- 자연어 생성 (NLG, Natural Language Generation) : 분석 결과를 도표나 그래프뿐만 아니라, 사람이 이해하기 쉬운 서술형 텍스트(이야기)로 자동으로 생성하여 설명해줍니다.
💡 기술사 핵심 Point
- 증강 분석은 BI 및 분석 플랫폼의 미래로 여겨지며, 가트너(Gartner)가 선정한 주요 기술 트렌드에 지속적으로 포함되고 있습니다.
- 증강 분석의 핵심은 인간과 AI의 협업입니다. AI가 분석의 많은 부분을 자동화하지만, 최종적인 해석과 비판적 사고, 창의적인 의사결정은 여전히 인간의 몫입니다.
- 증강 분석은 데이터 과학자의 역할을 대체하는 것이 아니라, 그들이 더 고차원적이고 전략적인 분석에 집중할 수 있도록 능력을 증강시키는 도구입니다.
