데이터 분석이란?

데이터 분석은 유용한 정보를 발굴하고 결론적인 내용을 알리며 의사 결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환,  모델링하는 과정을 뜻합니다.  그렇다면 산업 현장에서 데이터 분석이 필요한 이유는 무엇일까요?

생산 과정에서 발생되는 데이터의 종류와 양은 거의 무한대에 가까울 정도로 많고 다양합니다. 우리는 이렇게 쏟아져 나오는 데이터를 보고  ‘빅데이터’ 시대라고 표현합니다.  이렇게 많은 양의 데이터를 제대로 분석한다면 현재 현장의 상황을 파악할 수 있고, 또 따른 비즈니스 프로세스를 구성할 수 있으며 작업자의 의사 결정 개선에 큰 도움을 줍니다.

인공지능과 빅데이터의 관계

‘최근 가장 핫한 이슈는 Chat-GPT 가 아닐까합니다. 이 Chat-GPT가 인공지능과 빅데이터의 조합으로 나온 결과물인 것을 알고 계시나요?  머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 사용하여 빅데이터를 학습해 훈련된 솔루션이 바로 Chat-GPT입니다.  사전적인 의미로만 이해했던 인공지능과 빅데이터가 서로 연관되어 이제는 선택이 아닌 필수로 자리 잡게 되는 현 시점을 보여주는 것 같습니다.’

인공지능과 빅데이터는 상호보완적인 관계에 있습니다.  인공지능은 기계 학습 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 예측하는 능력을 갖추고 있습니다.  다만, 인공지능 모델이 정확하고 유용한 결과를 제공하려면 충분한 양과 질의 데이터가 필요합니다.

빅데이터는 대량의 다양한 형태와 속성을 갖는 데이터를 의미합니다.  이러한 빅데이터를 활용하면 인공지능 모델을 학습시키고, 더욱 정확하고 유용한 예측 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 산업 현장에서 발생하는 생산 데이터, 장비 데이터 등의 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 인공지능 알고리즘이 수율 향상을 위한 데이터 셋 추천, 과검률 관리, 장비 수명 예측 등을 수행할 수 있습니다.

반대로, 인공지능은 빅데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 도구입니다. 빅데이터는 방대하고 복잡하기 때문에, 인공지능 알고리즘이 이를 분석하고 새로운 통찰력을 발견하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 인공지능 알고리즘이 대량의 산업 데이터를 분석하고, 새로운 공정 방법이나 치수율을 향상 시킬 수 있는 장비셋을 개발하는 것이 가능합니다.

따라서 인공지능과 빅데이터는 상호보완적인 관계에 있으며, 서로 연결되어 새로운 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 합니다. 즉, 이 두 가지 핵심은 우리의 산업 현장에서 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등 다양한 이점을 제공하게 될 것입니다.

3가지 빅데이터 분석 영역

Descriptive Analytics [서술적 분석]

서술적 분석은 과거 데이터를 수집하고 정리한 다음 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 설명하는, 일반적으로 사용되는 데이터 분석의 한 형태입니다. 서술적 분석은 비즈니스(생산공정)에서 이미 일어난 일에만 초점을 맞추고 있으며 다른 분석과 달리 데이터 분석 결과로부터 추론이나 예측을 도출하는데 사용되지는 않습니다.

일반적으로 가장 단순한 형태의 데이터 분석 기술인 서술적 분석은 예측 및 처방적 분석에 필요한 복잡한 계산 대신 산술, 평균 및 백분율 변경과 같은 간단한 수학 및 통계 도구를 사용합니다. 현장에서 쉽게 이해할 수 있을 수준으로 선 그래프, 막대 차트와 같은 시각적 도구를 사용하여 현장 관계자 및 작업자에게 결과를 제시합니다.

서술적 분석은 과거 데이터와 단순한 계산에 의존하기 때문에 일상적인 운영에 쉽게 적용될 수 있으며, 이 분석 방법을 적용하기 위해 광범위한 분석 지식이 필요하지 않습니다. 이는 기업이 비교적 빠르고 쉽게 현장에서 설비 성능을 확인하고 개선에 사용할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있음을 의미합니다. 단 데이터에서 특별한 인사이트를 도출하는 것에는 한계가 따릅니다.

Predictive Analytics [예측 분석]

서술적 분석은 과거 데이터에 초점을 맞추고 있지만, 예측 분석은 이름 그대로 미래에 일어날 수 있는 일을 예측하고 이해하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 과거 데이터와 담당자 인사이트를 통해 과거의 데이터 패턴과 동향을 분석하면 앞으로 일어날 일을 예측할 수 있으며, 이를 통해 현실적인 목표 설정, 효과적인 계획 수립, 성능 기대치 관리 및 위험 방지 등 비즈니스 여러 측면을 알 수 있습니다.

예측 분석은 미래에 발생할 수 있는 상황을 산업 현장에 알려줄 수 있기 때문에, 이 방법론은 경영진과 관리자가 비즈니스 전략 및 의사 결정에 대해 보다 사전 예방적이고 데이터 중심적인 접근 방식을 취할 수 있도록 지원합니다. 기업은 현재 가동 중인 장비의 수명 예측에서 스페어 파츠 교체 주기 파악에 이르기까지 모든 것에 대해 예측 분석을 사용할 수 있습니다. 예측은 또한 공급망, 운영 및 재고 수요와 같은 것들을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측 분석은 확률을 기반으로 하기 때문에 결코 완전히 정확할 수는 없지만, 가능한 미래 상황을 예측하고 효과적인 미래 비즈니스 전략을 알려주는 중요한 도구로 작용할 수 있습니다.

Prescriptive Analytics [처방적 분석]

서술적 분석이 발생한 상황을 알려주고 예측 분석을 통해 발생할 수 있는 상황을 알려준다면, 처방적 분석은 수행해야 할 작업을 알려줍니다. 이 방법론은 비즈니스 분석 프로세스에서 세 번째로 최종적이고 가장 발전된 단계이며 현장에서 실제 실행에 옮길 수 있도록 하는 방법론으로, 경영진, 현장 관리자 및 생산설비 운영 담당자가 사용 가능한 데이터를 기반으로 가능한 최선의 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

처방적 분석은 서술적 분석과 예측 분석을 통해 배운 것을 토대로 비즈니스에 가능한 최고의 행동 방침 및 방향성을 추천함으로써 한 걸음 더 나아갑니다. 이는 비즈니스 분석 프로세스의 가장 복잡한 단계로, 이를 수행하기 위해 훨씬 더 전문적인 분석 지식이 필요하며, 이러한 이유로 일상적인 비즈니스 운영에 적용하는데 꽤 오랜 시간이 걸립니다.

처방적 분석은 현장에서 어떤 일이 발생할 수 있는 시기와 이유를 예측하고 말해줍니다. 각 의사결정 옵션의 가능한 영향을 고려한 후, 어떤 의사결정이 미래의 기회를 가장 잘 활용하거나 산업 현장에서 미래에 발생할 리스크를 어떻게 완화할 것인지에 대해 조치 사항을 전달합니다. 전문가들은 처방적 분석이 여러 미래를 예측하고 이를 통해 의사 결정을 내리기 전에 각각의 가능한 결과를 고려할 수 있다고 말합니다.

처방적 분석이 효과적으로 수행되면 생산, 고객 경험 및 비즈니스 성장과 같은 것을 개선하기 위한 비즈니스 전략 및 의사 결정에 실질적인 영향을 미칠 수 있습니다. 다만 예측 분석과 마찬가지로 이 방법론은 유용한 결과를 얻기 위해 많은 양의 데이터가 필요하며, 많은 데이터가 확보 되었더라도 모든 분야에서 항상 사용될 수 는 없습니다. 인공지능 데이터 분석 전문가를 통해 예측과 처방 분석 중 효율적인 접근법에 대해 컨설팅을 우선적으로 받아야 합니다.

데이터 분석의 미래

기업들은 비즈니스 전략을 수립하고, 의사 결정을 내리고, 더 나은 제품, 서비스 및 맞춤형 온라인 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있는 통찰력을 찾기 위해 데이터를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 비즈니스 분석은 광범위한 분야이지만, 이 세 가지 방법론(서술적, 예측적, 처방적)을 고려할 때 잠재적 유용성은 분명히 방대합니다. 이러한 다양한 분석 방법을 조합하여 사용할 경우 비즈니스에 큰 잠재력을 일깨워 줄 것입니다.