AI를 사용하여 보다 정확한 비즈니스 결정을 내리는 방법은 무엇입니까? 4가지 데이터 분석 | 비즈니스에서의 AI #14

게시 됨: 2023-09-15

상세한 데이터를 기반으로 더욱 관련성이 높은 비즈니스 결정을 내리기 위해 인공 지능의 힘을 어떻게 활용할 수 있습니까? 데이터 분석의 유형과 AI가 이를 어떻게 지원할 수 있는지, 그리고 데이터를 보는 방식을 혁신할 도구를 살펴보겠습니다.

데이터 분석

A가 지원하는 4가지 유형의 데이터 분석
의사결정 - 인간 대 AI
AI가 지원하는 4가지 의사결정 영역
비즈니스 데이터 분석가를 위한 최고의 AI 도구
요약

AI가 지원하는 4가지 데이터 분석

인공지능이 지원할 수 있는 가장 중요한 데이터 분석 유형은 다음과 같습니다.

설명 분석 이라고도 하는 설명 분석은 가장 간단한 형태의 분석입니다. 여기에는 과거 데이터, 즉 회사에서 이미 발생한 일을 수집하고 구성하는 작업이 포함됩니다. 일반적으로 인공지능을 사용할 필요는 없습니다. AI는 매우 많은 양의 데이터를 분석할 때나 분석가가 인공지능이 이전에 연구되지 않은 새로운 패턴을 발견할 것으로 기대하는 경우에만 사용됩니다.
증강 분석 – 분석을 위해 데이터를 컴파일하거나 다양한 차트, 표 및 프레젠테이션을 통해 결과를 시각화하는 등의 작업에서 분석가를 지원하는 도구입니다. AI가 준비한 데이터를 기반으로 분석가는 정보를 입력하고 분류하는 팀의 도움 없이도 수집된 자료를 보다 쉽게 결론 내릴 수 있습니다. 무료 ChatGPT 도구를 사용하여 도움을 주거나 Visme 또는 Datawrapper와 같은 프리미엄 옵션을 사용할 수 있습니다.

데이터 시각화의 예.

출처: academy.datawrapper.de

예측 분석 – 기존 데이터에서 패턴을 찾는 데 중점을 두어 이를 기반으로 보다 정확한 결정을 내리고 잠재적인 위험을 식별할 수 있습니다. 인공지능은 통계 모델링, 기계 학습(ML, Machine Learning) 및 데이터 마이닝 기술을 사용하여 미래 이벤트를 예측합니다.
처방적 분석 – 위의 모든 것과 마찬가지로 처방적 분석으로도 알려져 있으며 과거 상황에 대한 데이터를 수집합니다. 그러나 그 목적은 가장 복잡하고, 그 작동은 인공지능에 가장 많이 의존한다. 주어진 비즈니스 상황에서 최선의 행동을 나타내는 것이기 때문입니다.

의사결정 – 인간 대 AI

모든 유형의 정확한 결정을 내리는 기초는 이벤트와 프로세스 간의 관계에 대한 지식입니다. 미래를 예측하려는 인간과 인공지능 모두 과거에 대한 데이터를 수집하고 분석함으로써 어느 정도 성공할 가능성이 있습니다.

통계적으로 더 정확한 결정을 내릴 가능성은 더 폐쇄적인 시스템, 즉 외부 영향을 받지 않는 상황에서 제공됩니다. 과거의 유사한 관계를 다양한 방식으로 설명하는 보다 광범위한 데이터 세트를 통해 성공 가능성도 높아집니다.

인공지능은 훨씬 더 많은 양의 데이터를 분석하고 인간의 눈에 보이지 않는 패턴을 볼 수 있다는 점에서 인간보다 유리합니다. 예를 들어 AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

위치에 따라 회사 서비스에 대한 수요의 주기적 변화를 확인하고,
다양한 데이터로 구성된 시장정보를 보다 정확하게 분석하고,
시각적으로 매력적이지 않은 이력서에서 회사를 위한 후보자의 최적의 기술 조합을 찾아내십시오.

그러나 인간은 결정을 내릴 때 회사의 상황에 미치는 영향이 명백하지 않거나 간접적이지 않을 수 있는 외부 요인을 고려할 수 있다는 점에서 인공 지능보다 유리합니다. 인간이 데이터를 해석하면 다음이 가능합니다.

선택의 윤리적, 사회적, 법적 측면을 고려하고,
질문을 던지고 그들의 가정과 결론을 비판적으로 평가합니다.
고객 및 비즈니스 파트너와의 기존 관계를 고려합니다.

의사결정 방법

비즈니스 의사결정과 관련된 위험, 불확실성 및 책임에 대처하기 위해 기업은 프로세스를 보다 쉽고 질서 있게 만드는 방법을 채택하고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

아이젠하워 매트릭스(Eisenhower Matrix )는 긴급성과 중요성의 축을 기반으로 한 간단한 작업 우선순위 지정 기술입니다. 이를 통해 작업을 4가지 범주로 나눌 수 있습니다.

긴급하고 중요한 – 즉각적인 구현이 필요합니다.
중요하지만 긴급하지 않은 경우 - 구현 기한을 계획해야 합니다.
긴급하지만 중요하지 않은 일 – 다른 사람에게 위임하거나 완전히 건너뛸 수 있습니다.
긴급하지도 중요하지도 않으며 불필요하고 시간이 많이 걸립니다.

AI는 아이젠하워 매트릭스를 사용하는 비즈니스 분석가가 긴급성과 중요성에 따라 분석 작업을 자동으로 분류하여 우선순위 지정과 계획을 더 쉽게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

SPADE(Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – 전체 팀의 경험 공유를 기반으로 한 결정에 대한 한 사람의 책임을 강조하는 다각적인 프레임워크입니다. 이는 비즈니스뿐만 아니라 의료 진단에도 사용되는 도구입니다. AI는 데이터 분석, 옵션 시뮬레이션, 각 결정의 결과를 알고리즘적으로 모델링하여 검색을 지원할 수 있습니다.
Agile Inception – Agile 팀 작업의 첫 번째 개념 및 의사 결정 단계를 위한 프레임워크를 만듭니다. 주요 순간은 다음과 같습니다.

제품 비전과 비즈니스 목표를 정의합니다.
옵션 및 위험 분석, 솔루션 프로토타입 제작.
최고의 아이디어를 선정하고 MVP를 결정합니다.

AI는 위험을 모델링하고 옵션을 시뮬레이션하며 데이터를 기반으로 최고의 프로토타입을 추천할 수 있습니다.

통합적 사고 – ChatGPT 또는 Google Bard와 같은 도구가 잘 작동하는 가능성 탐색과 솔루션의 신속한 프로토타이핑에 중점을 두는 방법입니다.

AI가 지원하는 4가지 의사결정 영역

인공 지능은 간단하지만 노동 집약적인 데이터 분석 결정과 대규모 데이터 세트를 처리해야 하는 결정 모두에 사용됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

문서를 데이터베이스에 입력 – 문서가 종이 형태로 회사에 전달되거나 불완전하거나 구조가 잘못된 데이터가 포함된 상황에서도 AI는 정보를 정확하게 구성하고 문서가 속한 컬렉션을 결정할 수 있습니다.
자연어로 질문에 대답 – 의사결정을 통해 인공지능은 질문에 정확하게 응답하고, 후속 질문을 통해 주도권을 행사할 수 있습니다.
비즈니스 프로세스 관리 – 불완전한 데이터의 경우 AI는 프로세스 맵에 포함된 대체 다음 단계의 파벌 중 하나로 이동하기로 결정할 수 있습니다.
프로세스 자동화 – 인공 지능의 작용으로 회사에 서비스를 제공하는 다양한 프로그램 간의 작업 흐름을 자동화할 수 있습니다.

비즈니스 데이터 분석을 위한 최고의 AI 도구

다음은 가장 어려운 데이터 분석, 즉 데이터를 기반으로 결과를 개선하기 위해 수행해야 할 작업에 대한 질문에 답하는 규범적 분석에 도움이 될 수 있는 최신 세대의 도구입니다. 그들 중 누구도 스스로 결정하지는 않지만 그들의 능력은 데이터에 대한 객관적이고 다각적인 접근 방식을 크게 촉진합니다.

ChatGPT 코드 해석기 – 최대 170MB의 데이터에 대한 분석, 시각화 및 해석 기능을 갖춘 ChatGPT Plus 가입자가 사용할 수 있는 도구입니다. 가장 큰 장점은 질문자의 명령에 정확하게 적응한다는 점이고, 단점은 다른 프로그램에서 분석할 데이터를 준비해야 한다는 것입니다. 그러나 코드 해석기는 반복되는 줄, 부정확한 데이터 및 단위 부정확성을 처리하고, 이상값을 감지하고, 오류를 확인하고, 데이터를 정리하고, 전처리하고, 검사하고 시각화할 수 있습니다. AI는 구조화된 데이터를 매우 잘 처리합니다. Excel 스프레드시트, CSV 파일 등을 업로드하고 코드 해석기가 데이터를 설명, 처리, 평가, 시각화 및 해석하도록 할 수 있습니다.
Tableau – 자연어 쿼리를 입력한 다음 적절한 데이터 시각화를 자동으로 생성하는 "데이터에 질문" 기능을 제공합니다. AI를 활용해 사용자의 쿼리를 이해하고 데이터 기반 응답을 제공합니다. Tableau는 또한 데이터를 자동으로 해석하고 그 의미에 대한 통찰력을 제공하는 '데이터 설명'과 같은 다른 AI 기반 기능도 제공합니다.
Improvado – 다양한 소스의 마케팅 및 판매 데이터를 한곳에 통합하는 분석 도구입니다. Improvado의 주요 장점 중 하나는 Google Ads, Facebook Ads 또는 Salesforce와 통합할 수 있다는 것입니다. 데이터를 빠르고 쉽게 분석할 수 있는 맞춤형 보고서와 대시보드를 만드는 것 외에도

요약

인공 지능이 지원하는 데이터 분석은 비즈니스 의사 결정에 새로운 차원의 가능성을 열어줍니다. AI는 훨씬 더 큰 데이터 세트를 분석하고 그 안에 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 인간의 판단과 직관을 대체할 수는 없습니다. 최고의 AI 도구를 통한 인간과 기술 간의 협업은 보다 정보에 입각하고 정확하며 견고한 데이터를 기반으로 결정이 내려지는 미래의 열쇠입니다.

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저자: 로버트 휘트니
IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.
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