글/구자룡 기자
[AI 데이터 분석 #4]
생성형 AI의 급격한 증가로 데이터 분석 도구의 패러다임 전환 예고
데이터 분석 도구의 선택은 개인의 경험, 필요, 그리고 목표에 따라 달라져야
데이터 분석의 핵심은 도구 그 자체보다는 문제 해결과 의미 있는 통찰
현업 실무자의 데이터 분석 도구 활용 실태
최근 실시된 현업 실무자 대상의 데이터 분석 도구 활용 실태 조사 결과는 기업의 데이터 분석 환경이 큰 변화를 맞이하고 있음을 보여준다.
MS 엑셀 함수가 83.9%, 피벗테이블과 피벗차트의 활용이 64.4%로 높은 사용률을 기록한 가운데, 생성형 AI의 급격한 증가(55.2%)는 데이터 분석 도구의 패러다임 전환을 예고하고 있다.
이러한 변화는 기업들이 데이터 기반 의사결정의 중요성을 인식하면서도, 보다 효율적이고 접근성 높은 도구를 찾고 있다는 점을 시사한다.
데이터 기반 비즈니스 컨설팅 전문기관인 밸류바인은 기업 및 공공 기관의 현업 실무자들을 대상으로 실시한 서베이 결과를 발표했다. 전체 응답자는 87명이며, 데이터 분석 도구에 대한 사용 경험에 대해 다중응답으로 총 274건의 응답을 받았다(2024.12.)
현재 기업 환경에서 MS 엑셀은 여전히 핵심적인 데이터 분석 도구로 자리 잡고 있다. 특히 피벗테이블과 피벗차트의 활용은 데이터 요약과 시각화에 있어 필수적인 기능으로 인식되고 있다. 그러나 엑셀 데이터 분석 기능의 활용도가 28.7%에 그치고 있다는 점은 많은 사용자들이 아직 데이터 분석 기능을 충분히 활용하지 못하고 있음을 보여준다.
파이썬(24.1%)과 R(6.9%)과 같은 프로그래밍 언어가 상대적으로 낮은 활용률을 보인 것은 기업 실무자들이 코딩 기반의 분석 도구 사용에 여전히 어려움을 겪고 있음을 나타낸다. 이는 데이터 분석의 전문성과 접근성 사이의 간극을 보여주는 중요한 지표라고 할 수 있다.
생성형 AI의 높은 활용률(55.2%)은 ChatGPT, Gemini, Claude 등의 AI 도구가 데이터 분석 영역에서 새로운 가능성을 열고 있음을 보여준다. 반면, 태블로(4.6%)나 파워 BI(1.1%)와 같은 BI 도구의 낮은 활용률은 아직 국내 기업들의 데이터 시각화 도구 도입이 데이터 분석 전문가가 아닌 일반 실무자들에게는 초기 단계에 있음을 시사한다.
데이터 분석 도구의 변화와 주요 트렌드
데이터 분석 도구는 과거부터 현재까지 다양한 변화를 겪으며 발전해 왔다. 과거 1990년대와 2000년대 초반에는 SPSS나 SAS와 같은 전문 통계 분석 도구들이 주로 사용되었으나, 빅데이터가 비즈니스의 핵심요소로 부상한 2010년 이후 파이썬이나 R과 같은 프로그래밍 언어가 전문 데이터 분석가들의 주요 분석 도구가 됐다.
최근 들어 엑셀, 오렌지 3, 생성형 AI 등과 같은 직관적이고 사용이 간편한 도구들로 변화하고 있다. 이러한 변화는 데이터 분석 도구가 전문가들만의 전유물이 아닌, 일반 사용자와 실무자들에게도 친숙해지도록 만드는 데 중요한 역할을 하고 있다.
초보자를 위한 데이터 분석 도구 선택 기준
데이터 분석 도구를 처음 접하는 초보자들에게는 친숙성과 직관성이 중요한 요소이다. 엑셀은 이러한 측면에서 매우 유용한 도구로 평가받는다. 엑셀은 데이터 정리, 기초적인 분석, 그리고 간단한 시각화를 가능하게 하는 기능을 제공하며, 파워 쿼리와 결합할 경우 데이터 전처리 효율성을 더욱 높일 수 있다. 또한, 파워 BI와 같은 추가적인 도구를 활용하면 분석 결과를 시각적으로 표현하거나 공유하는 데 큰 도움을 줄 수 있다.
생성형 AI 도구의 등장으로 초보자들은 AI를 분석 과정의 조력자로 활용할 수 있다. 챗GPT와 같은 도구는 데이터셋의 초기 탐색, 간단한 통계 분석, 그리고 데이터 해석 지원 등 다양한 작업에서 유용하게 사용될 수 있다. 특히, 데이터 분석 경험이 부족한 사용자들에게 생성형 AI는 복잡한 데이터 분석 절차를 간소화하는 데 중요한 역할을 한다.
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