글/구자룡 기자
[셀프 데이터 분석 #2] AI도 데이터 분석 도구가 될 수 있을까? 있다면 어떤 AI가 유용할까?
AI는 방대한 데이터를 신속히 처리하고 숨겨진 인사이트를 도출하며,
정형·비정형 데이터를 모두 분석할 수 있는 강력한 도구다.
챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 AI 도구 중 어떤 AI를 선택해야 할까?
데이터 분석 도구로써의 AI
데이터 분석 도구로 가장 보편적으로 사용된 통계 패키지는 SAS와 SPSS 등이다. 그리고 일반인이 가장 쉽게 사용할 수 있는 분석 도구는 엑셀이다. 통계 패키지는 고가의 유료이며, 통계에 대한 전문성을 요구한다. 엑셀은 누구나 가볍게 사용할 수 있지만, 전문적인 분석에는 한계가 있다. 물론 R과 파이썬 같은 프로그래밍 언어를 이용해도 데이터 분석을 할 수 있지만, 학습에 엄청난 시간과 노력이 필요하다.
이런 한계를 극복하면서 저가나 무료로 이용할 수 있고, 약간의 전문성과 이해 능력을 갖추고 있다면 가볍게 사용할 수 있으며, 데이터 분석 도구를 학습하는 데 거의 시간을 들이지 않으면서도 당면한 문제를 해결할 수 있는 데이터 분석 도구는 없을까?
이 고민을 해결해 주는 새로운 도구가 등장했다. 바로 생성형 AI이다. AI는 데이터 분석 분야에서 혁신적인 도구가 되고 있다. 기존의 전통적인 분석 방식과 비교해 여러 가지 혁신적인 장점을 제공한다.
1. 빠른 데이터 처리 및 자동화
생성형 AI는 대규모 데이터셋을 처리하고 패턴을 인식하는 데 있어 매우 빠른 속도를 자랑한다. 전통적인 방식에서는 사람이 직접 데이터 준비, 처리 및 분석 과정을 수행해야 하지만, 생성형 AI는 이를 자동화하고 더 짧은 시간 안에 결과를 도출할 수 있다. 예를 들어, 데이터 정리, 결측값 처리, 변수 간 관계 도출 같은 작업을 자동으로 처리하여 분석 시간을 단축한다.
2. 창의적 인사이트 제공
생성형 AI는 정형화된 분석 틀을 넘어 새로운 질문을 던지거나 기존 데이터에서 예상하지 못한 패턴이나 인사이트를 제안할 수 있다. 이는 기존 통계적 모델링이나 규칙 기반 접근 방식에서는 어려운 작업이다. 예를 들어, 고객 행동 데이터를 분석하며 단순히 현재 트렌드를 찾는 것을 넘어 새로운 세그먼트를 제안하거나 숨겨진 변수를 찾아낼 수 있다.
3. 자연어 처리(NLP) 및 해석 가능성 강화
생성형 AI는 복잡한 분석 결과를 이해하기 쉬운 자연어로 설명하거나 사용자와 상호작용하며 결과를 대화 형식으로 제공할 수 있다. 이는 데이터 분석 결과를 해석하고 커뮤니케이션하는데 도움을 준다. 예를 들어, 복잡한 회귀 분석 결과를 “이 변수는 매출 증가에 가장 큰 영향을 미칩니다”와 같은 방식으로 설명하여 비전문가도 이해하기 쉽게 만든다.
4. 모델링 및 시뮬레이션 자동화
생성형 AI는 다양한 머신러닝 모델을 자동으로 구축, 평가, 최적화하는 AutoML 기능을 제공한다. 이를 통해 분석가는 모델 구축보다는 전략적 의사결정에 더 많은 시간을 투자할 수 있다.
예를 들어, 여러 모델을 한 번에 테스트하고 최적의 하이퍼파라미터를 찾은 뒤 결과를 제공함으로써 분석 과정을 간소화한다.
5. 비정형 데이터 처리 능력
전통적인 데이터 분석은 주로 정형 데이터에 의존했으나, 생성형 AI는 이미지, 텍스트, 비디오 등 비정형 데이터도 효과적으로 분석할 수 있다. 이를 통해 데이터 활용의 범위를 크게 확장할 수 있다.
예를 들어, 소셜 미디어 텍스트에서 감정 분석을 수행하거나 비디오 데이터를 분석해 특정 이벤트를 감지하는 작업 등이 가능하다.
결과적으로 생성형 AI는 기존의 데이터 분석 방식에서 벗어나 속도, 창의성, 자동화, 비정형 데이터 처리, 결과 해석 가능성 등 여러 방면에서 큰 이점을 제공한다.
이는 데이터 분석가가 더 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 돕는 강력한 도구로 자리 잡아가고 있다.
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