예측 분석이란 무엇이고 왜 중요할까?

비즈니스 세계에서 분석은 조직이 내부 및 외부 프로세스를 최적화하고, 확장하며, 궁극적으로 수익성을 높이는 데 도움이 됩니다. 일부 데이터 분석 유형은 사용자가 무엇이 어떻게 일어났는지 이해하도록 도와주는 반면, 다른 데이터 분석 유형은 미래에 무엇이 일어날 수 있는지에 대한 통찰력을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이것이 예측 분석의 개념으로, 기업이 위험과 기회를 파악하고 의사결정을 가이드하는 데 사용하는 데이터 분석 도구입니다.

예측 분석이란 무엇일까요?

예측 분석은 사건을 예측하는 데 사용되는 데이터 분석의 한 유형입니다. 현재 및 과거 데이터 패턴을 살펴보고 이러한 패턴 중 일부가 다시 나타날 가능성이 있는지 판단한 후 통계 알고리즘과 머신 러닝 기법을 사용하여 미래 결과의 가능성을 파악합니다. 이를 통해 모든 규모와 산업의 기업은 리소스를 사용할 위치를 조정하고, 운영 효율성을 향상시키며, 위험을 줄이고, 사실에 기반한 전략을 수립하며, 의사결정 프로세스를 가이드할 수 있습니다.

예측 분석은 어떻게 작동할까요?

예측 분석을 사용할 때 첫 번째 단계는 해결하려는 문제와 프로젝트가 포함할 범위를 파악하는 것입니다. 여기서부터 예측 분석 프로세스가 따르는 체계적인 흐름이 있습니다.

1. 프로젝트 정의 - 프로젝트 정의의 가장 중요한 측면은 예측 분석 프로젝트의 목표를 이해하는 것입니다. 어떤 질문에 답하고 싶으신가요? 예측하고 싶은 사건이나 결과의 유형을 알고 있으신가요? 이러한 질문의 답을 알면 이 이니셔티브에서 올바른 가치 동인을 얻을 수 있습니다.

2. 데이터 수집 - 예측 분석은 분석 및 필요한 알고리즘을 실행하기 위해 대량의 데이터를 활용할 수 있을 때 가장 효과적입니다. 조직에 데이터를 수집하기 위한 정의된 프로세스가 있다면 데이터를 축적하는 데 어려움이 없을 것입니다. 하지만 없다면 데이터 마이닝이나 데이터 집계 도구를 구성하여 조직에서 데이터를 수집해야 할 수도 있습니다. 데이터 소싱 방법을 결정하는 것은 프로젝트 정의의 일부여야 합니다.

3. 데이터 정제 - 데이터 분석을 시작하기 전에 효과적인 분석을 위해 데이터를 정제하는 것이 중요합니다. 정제 프로세스에는 여러 소스의 데이터를 단일 데이터베이스로 통합하고 데이터가 일관되게 포맷되도록 하는 작업이 포함됩니다.

4. 심층 데이터 분석 - 데이터 분석의 목표는 데이터의 추세와 패턴을 드러내고 그 정보를 사용하여 미래 행동을 나타낼 수 있는 예측 모델을 만드는 것입니다. 이 단계에는 두 가지 일반적인 데이터 분석 방법인 통계 회귀 방법과 머신 러닝 기법을 수행하는 것이 포함됩니다.

5. 모델 구성 - 데이터가 처리되고 분석되면 미래 사건을 예측하기 위한 예측 모델 구축을 시작할 수 있습니다. 여러 모델이 생성되며, 프로젝트의 미래 사건을 예측하기 위해 가장 정확한 모델을 선택해야 합니다.

6. 배포 - 다음 단계는 선택한 모델을 일상적인 사용에 배포하는 것입니다. 일상적인 사용은 프로젝트 정의 및 초기 목표와 다시 연결됩니다. 예를 들어, 모델이 통신 업계에서 네트워크 사용량을 예측하는 데 사용된다면 이 모델은 실시간 서비스 성능을 모니터링하고 가능한 성능 저하 또는 연결 문제에 대한 보고서를 생성하는 데 사용되어야 합니다.

7. 모니터링 - 모델이 배포되면 효과를 보장하기 위해 지속적으로 모니터링하고 검토해야 합니다. 새로운 데이터를 사용 가능해질 때 통합하여 모델을 지속적으로 지원할 수 있습니다.

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예측 분석 기법

예측 분석은 마주치는 데이터에 대해 추론을 하기 위해 설계된 복잡한 모델/기법에 크게 의존합니다. 이러한 예측 분석 기법은 알고리즘과 머신 러닝을 활용하여 과거 및 현재 데이터를 분석하고 미래 추세를 예측할 수 있습니다.

예측 분석에 사용되는 세 가지 주요 기법은 의사결정 트리, 회귀 분석, 신경망입니다.

의사결정 트리 - 이는 누락된 값을 처리하고 이해하기 쉬운 최고의 예측 분석 기법 중 하나입니다. 의사결정 트리는 분지를 사용하여 각 결과나 선택에서 비롯된 가능성을 시각적으로 표시합니다. 각 분지는 두 개 이상의 옵션 사이의 가능한 결정이고, 각 리프는 분류(예 또는 아니오)입니다.

회귀 분석 - 다양한 시나리오에 대해 세 가지 회귀 기법이 있습니다. 다양한 데이터 질문은 회귀의 다양한 응용이 필요하지만, 일반적으로 예측 분석 회귀 기법은 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 선형 회귀는 하나의 독립 변수만 결과에 영향을 줄 수 있을 때 사용됩니다. 다중 회귀는 여러 독립 변수가 결과에 영향을 미칠 때 사용됩니다. 로지스틱 회귀는 종속 변수가 이진일 때 사용됩니다.

신경망 - 가장 복잡한 예측 분석 기법입니다. 데이터 세트 내에서 가능한 관계를 파악하기 위해 알고리즘을 활용합니다. 신경망은 인공지능을 사용하여 더욱 정교한 패턴 인식을 가능하게 합니다.

예측 분석이 왜 중요할까요?

요즘 데이터는 기업의 가장 가치 있는 자산 중 하나입니다. 데이터 분석은 비즈니스 세계에서 매우 중요하며 다양한 방식으로 비즈니스를 변혁하고 있습니다. 분석은 기업이 시장에서 생존하도록 도움이 되고 있습니다.

특히 예측 분석은 조직이 무엇이 일어날 가능성이 있는지 정확히 예측하고 그 데이터에 기반하여 중요한 결정을 내릴 수 있기 때문에 중요합니다. 오늘날 많은 기업이 생존에 실패하는 이유는 미래를 예측하지 못하여 따라서 성공적인 비즈니스 전략을 계획하고 실행할 수 없기 때문입니다.

직관이나 추측에 기반하여 핵심 결정을 내리는 기업은 대상 고객이 원하거나 필요한 제품 출시에 실패하여 상당한 시간과 비용을 낭비해 왔습니다. 한편, 예측 분석을 사용하여 의사결정을 주도하는 기업은 경쟁 우위를 얻습니다. 예측 분석을 통해 조직은 새로운 기회를 활용하여 경쟁을 능가할 수 있습니다.

예측 분석의 이점

예측 분석 사용의 이점은 많습니다. 이들은 최고의 이점 중 일부일 뿐입니다.

의사결정 개선

과거 데이터와 업계 추세를 분석함으로써 예측 분석은 조직이 미래가 어떨 수 있는지에 대해 정보에 기반한 예측을 하고 가능성 있는 시나리오에 기반하여 전략을 수립하도록 도와줍니다. 이 예측 기능을 통해 모든 비즈니스 사용자는 사실에 기반한 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 데이터 기반 의사결정은 생산성을 향상시키고 팀의 신뢰도를 높입니다.

사기 탐지

예측 분석은 사기 행동을 탐지하고 방지하기 위한 패턴을 파악할 수 있습니다. 사이버보안이 점점 더 중요해지면서 예측 분석은 네트워크의 모든 행동을 실시간으로 검토하여 사이버 취약점과 위협을 나타낼 수 있는 이상을 발견합니다. 이를 통해 기업은 관련 절차를 마련하고 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.

위험 감소

예측 분석의 도움을 받으면 분석가들은 잠재적 위험 영역을 예측할 수 있으며 이러한 위험이 비즈니스에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 파악할 수 있습니다. 이것은 다양한 산업에서 사용되지만 특히 금융 및 보험 회사에 유익합니다. 예를 들어, 신용 점수는 예측 분석의 잘 알려진 예입니다. 이 덕분에 금융 전문가들은 개인의 신용도를 판단할 수 있고 차용자가 채무 의무를 이행할 것인지에 대해 더 자신감 있게 결정을 내릴 수 있습니다.

비용 감소

예측 분석은 새로운 주문을 할 시기, 마케팅 캠페인에 더 많이 투자할 시기, 인벤토리를 관리하는 방법, 제품 가격을 책정하는 방법에 대해 더 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되어 운영 비용을 줄이는 데도 도움이 될 수 있습니다.

운영 효율성 개선

데이터 분석의 가장 큰 장점 중 하나는 운영 효율성 향상에 있습니다. 많은 조직이 예측 분석을 사용하여 워크플로우를 간소화하고, 리소스를 관리하며, 성능을 최적화합니다. 데이터는 조직이 개선할 수 있는 부분, 어떻게 개선할 수 있는지를 파악하고 전체 프로세스와 성능을 최적화하여 최대 수익성을 달성하도록 도와줍니다.

새로운 제품/서비스 기회 파악

예측 분석은 본질적으로 미래를 예측하기 때문에 새로운 제품/서비스 개발에 있어 큰 중요성을 갖습니다.

''제품 개발에서의 예측 분석은 제품 성능, 제품 실패 및 다운타임에 대한 예측을 강화하여 조직에 엄청난 가치를 생성할 가능성이 있습니다.''라고 아밋 조시는 말합니다.

예측 분석 대 규범적 분석

규범적 분석은 가장 발전된 형태의 데이터 분석입니다. 이것은 무엇이 일어났는지에 대한 통찰력을 제공하는 기술분석 프로세스, 왜 일어났는지에 대한 통찰력을 제공하는 진단 분석 프로세스, 그리고 무엇이 일어날 수 있는지에 대한 통찰력을 제공하는 예측 분석 프로세스의 통찰력을 결합합니다. 이렇게 하면 분석 사용자는 무엇이 일어날 것인지, 언제 일어날 것인지, 왜 일어날 것인지, 그리고 어떻게 일어날 것인지를 예상할 수 있습니다.

예측 분석과 규범적 분석 모두 비즈니스 데이터 분석의 구성 요소이며, 수집된 데이터에 기반하여 비즈니스 전략 및 의사결정 프로세스를 알리고 가이드하는 데 사용됩니다. 둘의 주요 차이점은 예측 분석은 잠재적 미래 결과를 예측하는 반면 규범적 분석은 최적의 다음 단계에 대한 구체적인 권장 사항을 도출하는 데 도움을 준다는 것입니다.

그러나 하나 또는 다른 하나에만 의존하면 안 됩니다. 함께 사용할 때 두 유형의 분석 모두 가능한 가장 강력하고 효과적인 비즈니스 전략을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 미래에 무엇이 일어날 수 있는지 아는 것은 훌륭하지만 이 지식을 최대한 활용하기 위해 다음 단계가 무엇인지 파악하지 못하면 많은 기회를 놓치게 되고 최적의 결과를 달성할 수 없을 것입니다.

예측 분석 대 머신 러닝

일반적인 오해는 예측 분석과 머신 러닝이 같은 것이라는 것입니다. 하지만 사실은 그렇지 않습니다. 비록 일부 사람들이 그렇게 생각할 수도 있다는 것을 이해합니다.

여기까지 읽으셨으므로 예측 분석이 무엇인지 이미 알고 있습니다 - 간단히 말해서, 이것은 가능한 미래 결과를 파악하고 이해하는 데 도움이 되는 분석 프로세스입니다. 기본적으로 예측 분석은 머신 러닝을 포함한 일련의 통계 기법을 사용합니다. 반면에 머신 러닝은 컴퓨터/시스템이 명시적 프로그래밍 없이 배울 수 있도록 하는 인공지능의 부분 집합입니다. 머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 과거 데이터의 사용을 통해 새로운 출력 값을 예측합니다.

그러면 예측 분석과 머신 러닝의 정확한 차이점이 무엇일까요? 둘 다 조직이 데이터 기반 문화를 조성하고 더 나은 현명한 비즈니스 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 머신 러닝은 코딩 지향적이고 그 주요 역할은 컴퓨터가 인간의 지원 없이 자동으로 배우고 학습에 따라 행동을 조정하도록 하는 것인 반면, 예측 분석은 여전히 인간의 개입에 의존합니다. 예측 분석은 데이터 분석가가 원인과 결과 간의 관계를 판단하고 테스트할 필요가 있습니다.

예측 분석 사례

모든 산업은 예측 분석을 사용하여 운영을 최적화하고, 위험을 줄이고, 더 나은 효과적인 마케팅 및 비즈니스 전략을 개발하고, 비용을 절감하고, 수익을 증가시키고, 물론 결과를 예측할 수 있습니다. 다양한 산업에서 예측 분석이 어떻게 사용되는지 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.

의료 - 의료 조직, 병원, 의사들은 내부 운영을 지능적으로 간소화하고, 리소스 활용도를 높이며, 치료팀의 조정과 효율성을 개선하는 등 여러 가지 방식으로 예측 분석을 사용합니다. 하지만 가장 중요한 것은 예측 분석을 통해 위험에 처한 환자를 파악하고 질병 발병을 파악할 수 있다는 것입니다.

제조 - 제조업체에게는 생산 실패 및 품질 저하로 이어지는 요소를 파악하고, 부품, 리소스 및 유통을 최적화하는 것이 매우 중요하므로, 공급업체 성능을 모니터링하고, 유지보수 요구 사항을 예측하고, 생산 역량을 최적화하기 위해 예측 분석을 사용합니다.

소매 - 소매업자는 예측 분석을 사용하여 미래의 판매량과 수요를 예측하고, 가격 책정 전략을 최적화하고, 홍보 이벤트의 효과를 분석하며, 소비자에게 가장 적합한 오퍼를 결정합니다.

마케팅 - 마케팅팀은 예측 분석을 사용하여 새로운 캠페인을 계획할 때 소비자가 전체 경제에 어떻게 반응했는지를 살펴보고 이러한 통찰력을 사용하여 소비자의 구매를 유도할 타겟팅된 캠페인을 만들고 실행합니다.

에너지 - 발전소의 분석은 장비 실패와 미래 리소스 요구 사항을 예측하거나 전력 생성 터빈이 유지보수가 필요한 시기를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 고객이 더 높은 요금을 받을 수 있는 시기를 예측하고 고객에게 알림을 보낼 수 있습니다.

날씨 - 예측 분석의 최고의 사례 중 하나는 날씨 예보입니다. 오늘날의 날씨 예보는 토지와 대기를 모니터링하는 위성 덕분에 몇 개월 앞서 가능합니다. 그들은 그 데이터를 예상할 날씨를 결정하는 모델로 입력합니다.

Slingshot으로 고급 예측 분석 활용

데이터 분석 도구는 사용자가 데이터를 처리하고 분석하는 방식을 간소화하고, 데이터 세트 간의 관계와 상관관계를 탐색하며, 해석을 위한 패턴과 추세를 파악합니다. 이러한 도구는 Slingshot입니다.

Slingshot은 데이터 분석, 프로젝트 및 컨텐츠 관리, 채팅을 하나의 직관적인 앱에서 종합하는 도구입니다. 데이터 분석 도구로서 Slingshot은 사용자가 영향 시점에서 실행 가능한 통찰력을 활용하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝, 데이터 혼합, 대시보드 연결, 데이터 카탈로그 등을 포함한 강력한 고급 분석 기능을 제공합니다. 내부에 완전한 비즈니스 인텔리전스 엔진이 있기 때문에 데이터에 빠르게 연결하고 몇 번의 클릭만으로 아름답고 정보성 있는 대시보드를 만들 수 있습니다.

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