데이터 분석의 진화: 생성적 AI의 영향을 예측하는 8가지 전망
생성적 AI가 계속 발전함에 따라, 데이터 분석 영역에 미칠 영향은 불가피하게 커질 것입니다. Bard, ChatGPT, RATH 등의 제품은 데이터 분석 방식을 혁신하게 만들 것으로 예상되며, 미래에 데이터 분석은 더욱 사용자 친화적이고 더 많은 사용자들이 접근할 수 있는 분야가 될 것입니다. 이곳에서는 생성적 AI가 데이터 분석의 미래를 어떻게 형태를 바꿀 것인지에 대한 8가지 예측을 소개합니다.
생성적 AI의 전망 8가지
1. 자연어 질문을 통한 원활한 데이터 탐색
기존 대시보드 도구는 데이터 깊이 탐색보다는 보고 및 모니터링 중심으로 개발되었습니다. 생성적 AI는 대화 기반의 질문-답변 시스템을 가능하게 만들어, 기술적인 전문성이 다른 사용자들도 자연어로 질문을 할 수 있으며 실시간으로 답변을 받아들일 수 있도록 하여 복잡한 코딩 필요성을 줄일 수 있습니다.
2. AI 생성 및 사용자 정의 데이터 시각화
현재 데이터 시각화 도구는 사용자 정의시 다소 번거로울 수 있습니다. 생성적 AI는 자연어로 사용자의 선호에 따라 시각화 및 차트를 생성 및 수정할 수 있게 만들어, 사용자가 차트에 대한 선호를 표현하면 시스템이 차트를 자동으로 조정할 수 있도록 지원합니다.
3. 자동화된 종단 간 분석 및 보고서 생성
AI 기술을 활용한 데이터 분석가들은 재무 제표 또는 A/B 테스트 결과 등 포괄적인 분석 및 보고서를 작성할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 이러한 자동화 기능은 분석 과정에서 인간의 개입을 줄이고 수동적인 단계별 작업 필요성을 제거할 수 있습니다.
4. 지능형 비즈니스 인텔리전스 도구와 대화형 AI 통합
대화형 인터페이스가 인기를 얻는 가운데, 비즈니스 인텔리전스 도구에서도 채팅 기능을 통합함으로써 사용자들이 보다 직관적으로 데이터를 조작할 수 있는 방법을 제공할 것입니다. 이러한 통합은 데이터 시각화 생성 및 수정에도 영향을 미칠 것입니다.
5. 표 형태 데이터 분석을 위한 AI 모델
GPT-4나 StableDiffusion과 유사한 생성적 AI 모델은 표 형태와 구조화된 데이터에도 개발될 것입니다. 빈약한 데이터세트라 하더라도 사용자는 이러한 모델을 활용해 예측적 분석을 수행할 수 있습니다.
6. 데이터 엔지니어의 수요 증가
데이터 분석이 보다 쉬워지면서, 데이터 파이프라인 개선을 위한 요구 사항이 증가할 것입니다. 올바른 데이터 수집과 데이터가 AI 시스템에 전달되는 것을 보장하기 위해 데이터 엔지니어의 수요는 더욱 높아질 것입니다.
7. 분석가의 기술 역량 요구 조건 변화
분석 과정이 더욱 간단해지면서, 분석가들의 기술 역량 요구 조건이 준다는 것은 가능성이 있습니다. 그러나, 분석가들이 분석적인 생각을 하고 데이터 기반의 추천을 제공하는 역할은 더욱 가치있는 것이 될 것입니다.
8. 전체적인 데이터 팀 및 다중 모달 AI 시스템
회사에서 컴퓨터 비전 엔지니어, NLP 전문가 및 데이터 과학자들은 일반적으로 구분됩니다. 다중 모달 AI 시스템의 부상으로, 데이터 팀은 텍스트, 표 형태 또는 이미지 중심의 모든 데이터 유형을 종합적인 분석을 다루는 더욱 통합적인 팀으로 발전할 것입니다.
생성적 AI를 활용한 데이터 분석 조합
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결론
결론적으로 Generative AI를 사용한 데이터 분석의 미래는 유망하며 이러한 8가지 예측은 시작에 불과합니다. Generative AI를 지속적으로 개발하고 개선함에 따라 데이터를 분석하고 활용하는 역할이 점점 더 중요해질 것입니다. 많은 이점과 함께 해결해야 할 과제가 있지만 이러한 문제는 다른 논의를 위한 주제입니다.