증강 분석 의 미래 : “ WHY ” 의 필요 성 | 알테어 
 이게 미래 다 또는 저게 미래 다 하 는 기사 가 많 습니다 . 이제 우리 는 빅 데이터 , 인공 지능 ( AI ) , 머신 러닝 ( ML ) 및 자연어 처리 ( NLP ) 를 통해 유행어 에 익숙 해졌 습니다 . 그러나 증강 분석 은 “ 또 다른 추세 ” 가 아니 라 사실 은 , 비즈니스 인텔리 전 스 를 더 향상 시킬 것 이 라고 말씀 드리 고 싶 습니다 . 데이터 의 폭발 적 인 증가 와 새로운 기술 과 툴 의 개발 로 인해 우리 는 곧 기 가 바이트 , 테라 바이트 및 페타 바이트 의 정보 를 완전히 새롭 고 자동 화 된 방식 으로 보 게 될 것 입니다 . 알테어 에서 는 이것 을 증강 분석 이 라고 합니다 . 
 증강 분석 은 데이터 , 과학 및 AI 가 신뢰 할 수 있 고 즉각 적 으로 액세스 가능 한 리소스 로 혼합 되 어 미래 에 대한 유토피아 적 인 시각 을 제공 합니다 . 그러나 미래 가 실제로 그렇게 멀리 있 을까요 ? 오늘날 , 증강 분석 은 업계 의 차세대 주요 요소 에서 업계 의 필수 도구 로 전환 하 면서 힘 이 급증 하 고 있 습니다 . 이것 이 내일 우리 에게 무엇 을 제공 할 수 있 는지 고민 하 기 보다 , 오늘날 직원 들 에게 이러 한 차세대 인사이트 를 어떻게 제공 할 수 있 는지 에 대해 생각 해 보 겠 습니다 . 
 증강 분석 을 향한 움직임 은 1960 년 대 에 Douglas Engelbart 가 단순히 계산 을 수행 하 는 것 을 넘 어 컴퓨터 가 실제로 인간 의 정신 능력 을 향상 시키 는 데 사용 될 수 있 다는 것 을 깨달 았 을 때 시작 되 었 습니다 . 그 후 기술 분석 은 수십 년 동안 사용 자 가 과거 정보 를 쿼리 하고 정적 보고서 를 작성 하 고 사용 하 기 쉬운 그래픽 인터페이스 또는 대시 보드 로 이 를 시각 화 하 기 시작 하 면서 주류 를 이루 었 습니다 . 그러나 문제 는 , 이것 이 너무 회고 적 이 라는 것 입니다 . 우리 는 과거 를 걱정 하 는 게 아니 라 미래 를 보 고 싶 었 습니다 . 
 예측 분석 결과 도 함께 나왔 습니다 . ML 과 AI 는 복잡 한 코딩 알고리즘 으로 세상 을 바꿀 것 이 라고 약속 했 습니다 . 그러나 이러 한 유형 의 데이터 과학 은 적 은 자원 을 가진 엘리트 게임 입니다 . McKinsey 는 미국 에서 만 2024 년 까지 약 250 , 000 명 의 데이터 과학자 가 부족 할 것 이 라고 예측 했 습니다 . 의사 결정 트리 보다 는 전략 트리 를 보 고 구체 적 인 비즈니스 활동 과 KPI 를 통해 우리 가 보 고 있 는 수치 를 조정 하 기 시작 했 습니다 . 데이터 과학자 와 더 넓 은 조직 이 실제로 필요 로 하 는 것 은 맥락 입니다 . 데이터 가 한 가지 를 말 해준다면 우리 는 ‘ 무엇 ’ 과 ‘ 왜 ’ 를 알 아야 합니다 . 
 이러 한 모든 반복 작업 을 거쳐 마침내 데이터 의 차세대 영역 인 증강 분석 에 도달 했 습니다 . Gartner 는 이것 을 “ 사람 들 이 데이터 를 탐색 하 고 분석 하 는 방법 을 향상 시키 기 위해 데이터 준비 , 인사이트 생 성 및 인사이트 설명 을 지원 하 는 기계 학습 및 AI 와 같 은 기술 의 사용 ” 이 라고 말 했 습니다 . 
 이것 이 조직 의 발전 에 어떻게 기여 할까요 ? 
 첫째 , 믿 기 어려운 일 이 지만 , 데이터 수집 및 데이터 준비 는 매우 수동 적 이 고 오류 가 발생 하 기 쉬우며 편향 된 프로세스 입니다 . 데이터 과학자 가 수동 으로 데이터 를 준비 하 는 데 80 % 의 시간 을 소비 한다는 통계 는 익히 알려진 사실 입니다 . 고맙 게 도 증강 분석 에 는 데이터 준비 , 정리 및 표준 화 를 획기적으로 단순 화 하 고 가속 화 하 는 AI 구성 요소 가 포함 되 어 있 어 모든 에너지 를 중요 한 분석 에 집중 할 수 있 습니다 . 
 또한 데이터 탐색 , 기능 설계 및 기능 선택 은 즉각 적 이 고 가시 적 인 프로세스 여야 합니다 . 더 이상 복잡 한 코딩 이나 스크립팅 에 만 의존 할 필요 는 없 습니다 . 증강 분석 을 사용 하 면 이전 과 는 다른 방식 으로 데이터 를 주시 할 수 있 어서 시시각각 으로 소중 한 인사이트 를 얻 을 수 있 습니다 . 한 걸음 더 나아가 , 동료 들 은 팀원 들 의 데이터 파이프 라인 에 대해 좋 아요 와 공유 하 기 , 코멘트 를 달 수 있 기 에 작업 공간 이 최신 소셜 네트워크 로 전환 됩니다 . 페이스북 보다 더 ! 
 데이터 민주 화 는 증강 분석 의 핵심 요소 입니다 . 2020 년 , 기업 구조 는 기업 의 모든 구석 에서 의사 결정 과 아이디어 생성 이 이루어지 면서 그 어느 때 보다 평평 해졌 습니다 . 따라서 사무실 의 벽 을 허물 고 기업 내 모든 사람 이 이러 한 분석 툴 에 액세스 할 수 있 도록 해야 합니다 . 이러 한 모델 은 데이터 과학자 에게 충분히 강력 하 고 , 데이터 분석가 가 충분히 액세스 가능 하 고 , 경영진 이 시각 적 으로 충분히 볼 수 있 도록 코드 프리 이 거나 코드 친화 적 이 어야 합니다 . 
 마지막 으로 빅 데이터 의 3 가지 V 는 볼륨 , 속도 및 다양 성 으로 알려져 있 습니다 . 향상 된 분석 접근 방식 으로 기업 은 더 이상 어려움 을 겪 지 않 지만 실제로 는 전혀 본 적 이 없 는 실시간 속도 로 더 많 은 데이터 소스 ( 구조 화 , 반 구조 화 및 비 구조 화 ) 에서 나오 는 더 많 은 데이터 로 인해 번성 할 것 입니다 . 이 차세대 모델 은 향후 전사 적 차원 에서 미래 를 대비 한 조직 으로 확장 될 것 입니다 . 
 Gartner 는 2019 년 ‘ 증강 분석 은 분석 의 미래 입니다 ’ 에서 이러 한 툴 을 채택 하 고자 하 는 기업 에게 다음 과 같 은 5 가지 주요 권장 사항 을 제시 합니다 . 
 파일럿 및 검증 – 파일럿 프로그램 및 테스트 식별 
 역할 업데이트 및 데이터 활용 능력 투자 – 팀 교육 및 훈련 
 전사 적 으로 확장 – 비즈니스 리더 를 롤 아웃 하 고 교육 
 전문가 의 푸시백 및 사용 자 오해 완화 – 기대치 를 설정 하 고 할 수 있 는 일 과 할 수 없 는 일 에 대한 정직 한 분류 
 공급 업체 평가 – 향상 된 분석 기능 을 시연 할 수 있 는 서비스 공급자 식별 
 증강 분석 의 미래 는 실제로 어떤 모습 일까요 ? 
 궁극 적 으로 , 향상 된 분석 기능 을 통해 모든 기업 은 데이터 중심 적 으로 전환 하 고 모든 직원 은 인간 성 을 유지 할 수 있 게 됩니다 . 더 이상 데이터 가 무엇 을 의미 하 는지 생각 하 려고 머리 를 긁적이 지 않 을 것 입니다 . 데이터 는 우리 에게 인사이트 를 제공 하 고 , 기록 적 인 시간 안 에 기업 이 ‘ 무엇 ’ 과 ‘ 왜 ’ 를 결합 할 수 있 게 해줍니다 . 
 자세 한 내용 을 원하 십니까 ? “ 증강 분석 의 미래 ” 웨 비나 ( 클릭 ) 에서 증강 분석 세계 와 현대 비즈니스 의 의미 에 대해 자세히 알아보 십시오 . 
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