AI를 활용하면 누구나 데이터 분석을 할 수 있다?
AI 데이터 분석 #1
인간이 사용하는 도구인 파이썬을 데이터 분석 도구로 사용하는 생성형 AI, AI 시대에 AI를 활용해 데이터 분석을 하는 것은 선택이 아니라 필수, 그런데 왜 데이터 분석을 해야 할까?
누구나 할 수 있는 AI 데이터 분석
어느 날 자고 일어나니 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 세상이다. 영화에서 보던 상상의 세계가 현실이 되고 있다. 이런 AI 세계에서 누구나 할 수 있는 일은 바로 AI를 도구로 사용하는 것이다.
한마디로 AI는 도구다. 이전 시대와 다른 점은 AI도 도구를 이용한다는 것이다. 인간만이 도구를 이용하는 시대에서 AI도 도구를 이용하는 시대로 패러다임이 바뀌고 있다.
AI를 활용하여 데이터 분석 및 시각화 작업을 하고 있는 전문가와 사무실 배경이 들어간 자연스러운 이미지를 손그림 스타일로 16:9 와이드스크린 사이즈로 생성한 이미지(DALL·E데이터 분석에 국한해서 말하면, 인간은 파이썬(Python, 데이터 분석, 웹 개발, 인공지능 등 다양한 분야에서 사용되는 프로그래밍 언어)이란 도구를 이용해 데이터 분석을 할 수 있다. AI, 특히 생성형 AI(Generative AI, GenAI)는 인간이 사용하는 도구인 파이썬을 데이터 분석 도구로 사용한다.
전문적인 데이터 분석가가 아닌 일반인의 관점에서 보면, 수개월을 공부해도 잘 하지 못하는 파이썬 코딩을 AI는 순식간에 작성해 준다. 그것도 스스로 오류를 수정(디버깅, debugging)하면서 주어진 문제를 해결한다. AI 시대에 AI를 활용해 데이터 분석을 하는 것은 선택이 아니라 필수다. 그런데 왜 데이터 분석을 해야 할까?
AI 데이터 분석을 위해 챗GPT 등의 생성형 AI의 프롬프트에 파일을 업로드하고 분석 요청을 하는 것 만으로도 분석 결과를 얻을 수 있습니다.데이터 분석이 필요한 이유
오늘날 우리는 데이터의 홍수 속에 살고 있다. 스마트폰, 사물 인터넷(Internet of Things, IoT, 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장해 인터넷에 연결하는 기술) 기기, 소셜 미디어 등 다양한 출처에서 끊임없이 데이터가 생성되고 있다.
이러한 방대한 양의 데이터는 그 자체로는 의미가 없지만, 적절한 분석을 통해 인사이트(Insight, 통찰, 즉 사물을 훤히 꿰뚫어 봄)를 얻을 수 있다. 이것이 바로 데이터 분석이 필요한 첫째 이유다.
예를 들어, 고객 데이터를 분석하면 소비자의 행동 패턴을 이해하고 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립할 수 있다. 또한 재무 데이터 분석을 통해 비용 절감의 기회를 찾거나 수익성을 개선할 방안을 도출할 수 있다.
둘째, 데이터 분석은 문제 해결과 혁신의 원동력이 된다. 복잡한 문제에 직면했을 때, 관련 데이터를 분석함으로써 문제의 근본 원인을 파악하고 효과적인 해결책을 도출할 수 있다. 예를 들어 의료 분야에서는 환자 데이터를 분석해 질병의 조기 진단 모델을 개발하거나 개인화된 치료법을 제시할 수 있다.
셋째, 데이터 분석은 미래를 예측하고 대비하는 데에도 중요한 역할을 한다. 과거와 현재의 데이터를 바탕으로 트렌드를 파악하고 미래를 예측함으로써, 기업은 시장 변화에 선제적으로 대응할 수 있다. 예를 들어 소매업체는 과거 판매 데이터를 분석해 수요 예측 모델을 만들고, 이를 바탕으로 재고 관리를 최적화할 수 있다.
넷째, 데이터 분석은 고객 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 한다. 고객의 행동 데이터, 선호도 데이터 등을 분석해 개인화된 서비스를 제공함으로써 고객 만족도를 높이고 충성도를 높일 수 있다. 넷플릭스(Netflix)의 추천 시스템이나 아마존(Amazon)의 개인화된 상품 추천 등이 이러한 데이터 분석의 좋은 예다.
마지막으로, 데이터 분석은 사회 문제 해결에도 기여할 수 있다. 예를 들어 교통 데이터를 분석해 도시의 교통 체증을 줄이거나, 에너지 소비 데이터를 분석해 환경 문제에 대응하는 등 다양한 사회적 이슈에 대한 해결책을 제시할 수 있다.
10년전 자료이긴 하지만 맥킨지(McKinsey & Company)의 조사에 따르면, 데이터 중심의 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 23배나 더 많은 고객을 확보하고, 6배 더 높은 고객 유지율을 보이며, 19배 더 높은 수익성을 달성한다고 한다. 데이터 분석이 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.
Source : McKinsey & Company(2014). Using customer analytics to boost corporate performance. McKinsey정리하면, 데이터 분석은 더 나은 의사 결정, 문제 해결, 미래 예측, 고객 경험 개선, 사회 문제 해결 등 다양한 측면에서 필수적이다. 따라서 개인과 조직은 데이터 분석 능력을 키우고, 이를 효과적으로 활용하는 방법을 배워야 한다.
