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DigiCOLUMN

고급 분석 기술

 

 

고급 애널리틱스 기술은 누가 어떻게 활용하고 있을까요? 기업의 마케팅 부서에서는 소비자 개개인을 타겟으로 서비스를 제공할 때 사용하고 있습니다. 금융 부문에서는 금융사기를 감지하기 위해, 의료 부문에서는 환자의 예후를 향상시키기 위해 활용하고 있죠. 이 뿐만일까요? 제약 부문에서는 제품 안전성을 재고하기 위해, 제조 부문에서는 공급자를 감시하기 위한 용도로 사용하고 있습니다.

오늘은 조직이 고급 애널리틱스를 더 잘 활용하기 위한 3가지 핵심 요소들을 소개하고자 합니다. 빅데이터를 이미 활용하고 있거나, 빅데이터를 활용하기 위해 준비하고 있다면 도움이 될 것입니다.

 

 

-    애자일 환경(Agile environments)

애자일, 즉 민첩하고 유연한 환경은 소프트웨어 개발 부문에서만 적용되는 개념을 넘어섰습니다. 애자일 환경은 실시간 빅데이터를 취급하는 고급 애널리틱스에도 유효합니다. 의료 업계의 예를 들어 볼까요? 수술 중 가장 큰 위험은 감염으로, 이는 환자의 생명까지 좌우할 수 있는 매우 큰 위험 요소입니다. 하지만 의사가 집도하는 중 기기가 실시간으로 수술 데이터를 수집한 뒤 이를 전자 진료기록, 개인정보 및 보험 자료와 통합한다면 향후 수술에 수반되는 위험을 낮출 수 있습니다.


-    개방형 분석 플랫폼(Open Platforms)

완전한 데이터 분석을 방해하는 프로그램 간의 호환성 장벽을 허물기 위해 일반 데이터베이스부터 관계형 데이터베이스까지, SQL 소스로부터 NoSQL 소스까지, 공공 클라우드부터 사설 클라우드까지 모든 것을 포용할 수 있는 개방적인 분석 플랫폼이 필요합니다. 가장 대표적인 예로는 R이 있는데요, 오늘날의 R은 고급 애널리틱스를 위한 만능 플랫폼이라고 할 수 있습니다. R은 분석 프로세스와 분석 검증, 콘텐츠 분석 라이브러리를 위한 탄탄한 플랫폼으로써 지속적으로 성장하고 있습니다.


-    템플릿(Template)과 마법사(Wizard)

지금은 그 수요가 높지만 종국에 가서 데이터 과학자에 대한 요구는 줄어들 것입니다. 템플릿과 마법사와 같은 분석 툴이 그 자리를 대체할 것이기 때문입니다. 데이터 과학자에 준하는 전문성과 잠재력을 가지고 있는 윈도우 마법사와 템플릿을 활용하면 축적된 전문 지식과 통찰을 조직의 다른 이들과 효율적으로 공유할 수 있습니다. 초보자의 데이터 분석능력을 더욱 높일 수 있죠.

 

 

고급 애널리틱스는 단순히 데이터를 분석하는 것이 아닙니다. 고급 에널리틱스는 프로젝트가 제대로 완성되었는지, 데이터를 토대로 애초 목표에 맞게 결과가 나왔는지를 검증하는 중요한 검토 및 평과 과정입니다. 이 3가지 전략들을 활용한다면 효과적인 데이터 애널리틱스는 비즈니스를 한층 더 발전시킬 수 있는 효과적인 툴이 될 것입니다.

 

[자료출처 : IT WORLD / Dell Information Management Blog]