예측 분석은 과거 데이터, 통계 알고리즘, 머신 러닝 기법을 활용하여 미래의 결과를 예측하는 고급 분석의 한 분야입니다. 이 접근 방식을 통해 기업은 대규모 데이터 세트 내에서 패턴을 식별하여 다양한 부문에서 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
업종에 관계없이 모든 기업들은 매일 고객과의 상호작용부터 운영 메트릭에 이르기까지 모든 종류의 방대한 양의 정보를 수집하고 저장합니다. 테라바이트 규모의 데이터가 매일 회사 데이터 풀로 유입되고 있는데, 이 데이터에는 조직을 변화시킬 잠재력이 있습니다. 하지만, 안타깝게도 많은 기업들에게 있어 잠재력은 잠재력일 뿐입니다. 이는 데이터를 수집하고 보유하는 것만으로는 충분하지 않기 때문입니다. 진정한 경쟁 우위는 데이터를 활용하여 고객, 시장, 그리고 두 가지 모두에 영향을 미칠 미래 동향에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 얻는 데 있습니다.
예측 분석 솔루션의 목표는 데이터의 잠재력을 실행 가능한 인사이트로 전환하는 것입니다. 이 접근 방식은 통계 알고리즘과 머신 러닝을 사용하여 미래 결과의 가능성을 식별하는 강력한 데이터 과학 분야로, 기업이 과거 데이터를 기반으로 미래의 이벤트를 예측할 수 있도록 합니다. 예측 분석은 기업이 더 높은 정확도로 예측할 수 있도록 해줍니다. 고객 행동 예측, 위험 관리, 공급망 최적화 등 예측 분석은 기업이 사후 대응이 아닌 선제적으로 대응하여 더 스마트한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 전략적 도구를 제공합니다. 예측 분석은 단기 전략과 장기 예측 모두에 사용할 수 있습니다.
예측 분석은 "새로운" 기술이라고 할 수는 없지만, 최근 몇 년 사이에 훨씬 더 널리 보급되고 발전했습니다. 오늘날 많은 조직들이 비즈니스를 강화하고 보호하기 위해 데이터 기반 인사이트에 크게 의존하고 있습니다.
예측 분석은 기본 통계 및 데이터 분석에서 빅 데이터, 머신 러닝의 기술적 발전에 힘입어 정교한 분야로 발전했습니다. 이전에는 보험과 금융과 같은 산업에 단순한 예측 모델이 사용되었습니다. 시간이 지나면서 이러한 모델이 더욱 복잡해지고 널리 보급되어 의료, 마케팅, 공급망 관리 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다.
세상이 점점 디지털화되면서 조직은 다양한 유형의 대규모 데이터를 보유하고 있으며, 이로 인해 데이터 풀이 증가하고 더 강력하고 정확한 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다. 현재 시장에서 대부분의 산업의 경쟁 상황을 고려할 때, 예측 분석이 어떻게 조직 전략의 핵심 기능이 되고 있는지 이해하는 것은 어렵지 않습니다.
예측 분석은 데이터 분석의 주요 구성요소입니다. 따라서 서로 연관된 여러 가지 형태의 분석을 포괄하며, 각각은 데이터 기반 의사 결정에서 고유한 목적을 실현합니다. 다음은 예측 분석의 가장 일반적인 범주입니다.
기술적 분석
이는 데이터 처리의 기초로, 발생한 변화를 이해하기 위해 과거 데이터의 해석에 중점을 둡니다. 데이터 집계 및 데이터 마이닝과 같은 기술을 활용하는 기술적 분석은 주로 대시보드와 상세 보고서 같은 시각화 자료를 통해 과거의 이벤트를 요약합니다. 이 분석은 비즈니스에서 일어난 일에 대한 명확한 스냅샷을 제공하는데, 이는 맥락적 이해에 필수적입니다.진단적 분석
기술적 분석을 기반으로 하는 진단적 분석은 과거의 결과 이면에 숨겨진 이유를 밝혀내기 위해 더 심층적으로 조사합니다. 이 분석은 드릴다운, 데이터 발견, 상관관계, 패턴 탐지와 같은 더 복잡한 데이터 처리를 통해 데이터를 탐색하고 이상 징후나 추세를 파악합니다. 이 유형의 분석은 문제의 근본 원인을 나타낼 수 있는 행동과 이상 징후를 파악함으로써 "그러한 일이 왜 발생하는가?"에 대한 답을 제공합니다.후속 대응적 분석
가장 진보된 형태의 분석인 후속 대응적 분석은 어떤 일이 언제 일어날지 예측할 뿐만 아니라 왜 일어날지도 예측합니다. 이 유형은 가능한 결과에 대한 실행 가능한 인사이트와 권장 사항을 제공합니다. 비즈니스 규칙, 알고리즘, 머신 러닝, 전산 모델링 절차를 조합해 사용하여 미래의 의사 결정이나 운영에 유익한 영향을 미칠 수 있는 행동을 권장합니다.
예측 분석을 효과적으로 활용하기 위해서는 이 고급 형태의 데이터 분석을 뒷받침하는 다양한 기술과 모델에 대한 이해가 필요합니다. 각 방법은 고유한 인사이트와 애플리케이션을 제공하여 기업이 관련 데이터의 강력한 기반을 바탕으로 미래에 대한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 아래에서는 몇 가지 주요 예측 분석 기법과 이를 활용하여 데이터를 전략적 예측으로 전환하는 방법을 간략하게 소개합니다.
회귀 분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 식별하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 지속적인 결과를 예측하는 데 도움이 되며 경제, 금융, 사회 과학 분야에서 널리 사용됩니다. 일반적인 유형으로는 선형 회귀와 로지스틱 회귀가 있습니다.
선형 회귀 분석법은 관찰된 데이터에 선형 방정식을 적용하여 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링합니다. 선형 회귀 분석과 달리, 로지스틱 회귀 분석은 종속 변수가 범주형일 때 사용됩니다. 이 분석법은 하나 이상의 예측 변수를 기반으로 이항형 결과의 확률을 추정합니다. 예를 들어, 고객의 연령과 소득을 기반으로 고객이 제품을 구매할지(예 또는 아니오)를 예측할 수 있습니다.
의사 결정 트리는 이름 그대로 의사 결정 도구로서, 의사 결정과 그 결과를 트리형 그래프로 보여줍니다. 이 트리는 분류와 회귀 작업에 사용됩니다. 이러한 모델은 데이터 세트를 더 작은 하위 집합으로 나누면서 동시에 연관된 의사 결정 트리를 개발하여 예측에 도움을 줍니다.
신경망은 인간의 두뇌를 모방한 일련의 알고리즘으로, 크고 복잡한 데이터 세트에서 패턴을 인식하도록 설계되었습니다. 신경망은 일종의 기계 인식, 라벨링 또는 원시 입력 클러스터링을 통해 감각 데이터를 해석합니다. 이러한 신경망은 딥 러닝의 토대이며 복잡한 예측 문제의 핵심입니다.
클러스터 모델에는 동일한 그룹(클러스터라고 함)에 속한 객체가 다른 그룹에 속한 객체보다 서로 더 유사하도록 객체들을 그룹화하는 작업이 포함됩니다. 이 기법은 자연스러운 그룹화와 이상치를 발견하거나 데이터를 요약하기 위해 탐색적 데이터 분석에 자주 사용됩니다.
시계열 모델링은 이전에 관찰된 값을 기반으로 미래의 값을 예측하는 데 사용되는 방법입니다. 시계열 분석은 경제, 일기 예보, 용량 계획 등 다양한 분야에서 미래의 데이터 요소를 측정하기 전에 예측하는 데 사용됩니다.
앙상블 방법은 여러 학습 알고리즘을 사용하여 단일 성분 학습 알고리즘으로 얻을 수 있는 것보다 더 나은 예측 성능을 얻습니다. 일반적인 예로 정확도를 높이고 과적합을 제어하기 위해 여러 의사 결정 트리를 결합하는 랜덤 포레스트가 있습니다.
예측 분석은 다양한 산업 분야에서 없어서는 안 될 도구로 자리 잡았으며, 조직이 데이터 기반 인사이트를 활용하여 효율성을 높이고 수익성을 증대하며 위험을 줄일 수 있도록 지원합니다. 예측 분석은 그 다양성 덕분에 일상적인 운영 의사 결정 개선부터 장기적인 전략 계획 수립에 이르기까지 다양한 맥락에서 적용할 수 있습니다. 다음은 가장 널리 사용되는 예측 분석의 응용 사례입니다.
예측 분석은 트랜잭션 데이터의 패턴을 분석하여 사기 행위를 탐지하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 금융 및 은행 부문에서 사기를 나타낼 수 있는 비정상적인 행동을 식별하는 데 사용됩니다.
예측 분석은 전환 가능성이 있는 고객 또는 구매 가능성이 있는 제품을 예측하는 등 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 이 정보는 마케팅 활동을 조정하고 판매 전략을 강화하는 데 매우 중요합니다.
예측 분석은 고객 데이터를 분석하여 고객의 행동과 선호도에 따라 고객을 별개의 그룹으로 분류할 수 있습니다. 이러한 세분화는 기업이 마케팅 캠페인을 타겟팅하고 각 그룹의 특정 요구를 충족하도록 제품을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.
보험, 은행, 헬스케어 등의 분야에서 예측 분석은 대출, 보험 언더라이팅, 환자 치료와 관련된 위험을 평가하는 데 사용됩니다. 이를 통해 더 나은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 잠재적 손실을 줄일 수 있습니다.
예측 분석을 통해 기업은 기계 또는 장비가 언제 고장날지 예측할 수 있으므로 예방적 유지관리와 비용 절감 측면에 상당한 차이를 가져올 수 있습니다. 장비 가동 중단으로 인해 많은 비용이 발생할 수 있는 제조업과 운송업에서 특히 유용합니다.
다음은 혁신을 앞당기고 효율성을 높이기 위해 예측 분석을 채택하는 데 가장 적극적인 분야입니다.
금융 업계는 신용 평가, 사기 탐지, 위험 관리를 위해 예측 분석을 사용합니다. 이를 통해 기관은 대출, 투자, 기타 금융 서비스와 관련하여 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
이 분야에서는 예측 분석이 고객 경험을 개인화하고 가격 전략을 최적화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이는 경쟁력을 유지하는 데 특히 중요합니다. 또한 변동하는 수요를 충족하기 위해 인벤토리를 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 이러한 인사이트는 고객 만족도를 높이고 수익을 극대화하는 데 도움이 됩니다.
예측 분석은 마케터들이 소비자 행동을 더 잘 이해하고 예측할 수 있도록 지원하여 타겟이 명확한 캠페인을 만들 수 있게 해줍니다. 이 접근 방식은 다양한 채널에서 마케팅 전략을 최적화하여 고객 참여를 강화하고 성공적인 전환 가능성을 높입니다.
제조 분야에서는 기계 고장을 예측하고, 운영을 간소화하며, 공급망을 최적화할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 유지관리는 다운타임을 줄일 뿐 아니라 운영 비용을 낮춰 생산성을 향상시킵니다.
HR(인사 관리) 부서는 예측 분석을 활용하여 채용 프로세스를 개선하고, 직원 이직률을 예측하며, 인력 관리를 최적화합니다. 이러한 데이터 중심 접근 방식은 더 응집력 있고 효율적인 팀을 만드는 데 도움이 됩니다.
예측 분석은 수요 예측, 배송 효율성 향상, 공급망 내 인벤토리 수준을 최적화하는 데 필수적입니다. 결과적으로 상당한 비용 절감 효과를 얻고 적시에 제품을 공급할 수 있습니다.
유틸리티 기업은 예측 분석을 통해 에너지 수요를 예측하고, 공급망 성능을 최적화하며, 유지관리 일정을 계획합니다. 결과적으로 자원을 더 효율적으로 관리하고 소비자의 서비스 신뢰도를 향상시킬 수 있습니다.
공공 부문에서는 공공 안전 조치를 강화하고, 자원 분배를 최적화하며, 정책 결정을 알리는 데 예측 분석을 활용합니다. 정부는 이 기술을 활용하여 대중의 요구에 더 효과적으로 대응하고 제공되는 서비스의 효율성을 개선합니다.
예측 모델링은 현대 분석의 핵심 요소로, 전략과 운영을 개선하여 비즈니스를 변화시킬 수 있는 다양한 이점을 제공합니다. 간단히 말해, 예측 분석은 조직의 성공에 영향을 미칠 수 있는 많은 요인을 분명하게 드러내줍니다. 다음은 이러한 향상된 수준의 인사이트를 통해 얻을 수 있는 가장 중요한 이점 중 일부입니다.
데이터 보안은 모든 조직에 필수입니다. 예측 모델링은 잠재적인 위협과 취약성이 심각한 문제가 되기 전에 이를 식별하여 보안 조치를 강화하는 데 도움이 됩니다. 조직은 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 사전에 보호 조치를 구현하여 사이버 위협 및 기타 보안 위험으로부터 데이터와 자산을 보호할 수 있습니다.
위험 관리에서 예측 모델링은 비즈니스 운영 전반에 걸쳐 잠재적인 위험을 조기에 탐지하여 완화할 수 있도록 지원합니다. 기업은 발생 가능한 문제와 그 영향을 예측함으로써 위험을 최소화하는 전략을 수립하여 투자를 보호하고 평판을 유지할 수 있습니다.
또한 미래 수요와 성과 결과를 예측하여 비즈니스 프로세스를 최적화합니다. 이를 통해 조직은 자원을 더 효율적으로 할당하고 운영을 간소화하며 낭비를 줄일 수 있으므로 운영 효율성과 생산성이 향상됩니다.
예측 모델링을 사용하면 의사 결정권자는 직관에 따르기보다 데이터와 통계를 활용할 수 있습니다. 그러면 조직의 전략 방향과 성공에 큰 영향을 미칠 수 있는 더 정확하고 시기적절하며 정보에 바탕을 둔 판단을 내릴 수 있습니다.
예측 모델링은 운영 및 전략적 의사 결정을 미세 조정함으로써 비용 절감 및 수익원 개선에 도움을 줍니다. 이 두 가지 이점은 전반적인 이익률을 개선하므로 기업이 경쟁이 치열한 환경에서도 성공할 수 있습니다.
예측 모델링은 고객 행동, 선호도, 구매 패턴을 예측하여 마케팅 활동을 변화시킵니다. 마케터는 이러한 인사이트를 바탕으로 적시에 적절한 메시지가 적절한 대상에게 전달되도록 캠페인을 조정함으로써 마케팅 전략의 효과를 극대화하고 투자 수익률을 높일 수 있습니다.
예측 분석은 데이터를 수집하는 것부터 실제 애플리케이션에 배포하는 것까지 일련의 체계적인 단계를 거칩니다. 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 데 필요한 단계는 다음과 같습니다.
예측 분석의 첫 번째 단계는 해결해야 할 특정 문제 또는 질문을 명확하게 정의하는 것입니다. 이러한 명확성은 분석의 목표를 설정하고 어떤 종류의 데이터와 모델링 접근법이 필요한지 결정하는 데 도움이 됩니다.
문제를 정의했으면 다음 단계는 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. 여기에는 내부 시스템, 공개적으로 이용 가능한 데이터, 구매한 데이터 세트 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 이 데이터를 적절하게 정리하는 것은 다음 단계에서 형식 지정, 라벨 지정, 분석에 필요한 데이터 접근성 확보 등의 작업을 수행하는 데 매우 중요합니다.
데이터를 사용하려면 먼저 데이터를 사전 처리해야 합니다. 이 단계에서는 누락된 값을 처리하고, 이상치를 제거하고, 변수를 변형하여 데이터가 모델링에 적합하도록 만듭니다.
서로 다른 소스에서 온 데이터는 통합을 거쳐 응집력 있는 데이터 세트로 혼합한 후 정제하여 높은 품질을 보장해야 합니다. 정제에는 중복 기록 제거, 불일치 수정, 데이터 정확성 확인이 포함될 수 있습니다. 이렇게 정제된 데이터 세트는 예측 모델을 구축하기 위한 훈련 데이터로 사용됩니다.
훈련 데이터가 준비되었으면 다음 단계는 예측 모델을 개발하는 것입니다. 여기에는 회귀 분석, 의사 결정 트리, 신경망 등의 알고리즘을 선택하고 이를 훈련 데이터에 적용하여 데이터에서 인식된 패턴을 기반으로 결과를 예측할 수 있는 모델을 만드는 작업이 포함됩니다.
그런 다음 예측 모델을 검증하는데, 일반적으로 교차 검증과 같은 기술을 사용하여 새로 들어온 데이터에 대해서도 잘 작동하는지 확인합니다. 검증 후 모델은 프로덕션 환경에 배포되어 예측을 시작할 수 있습니다. 새로운 데이터가 유입되고 조건이 변화하는 경우에도 모델의 정확성과 관련성을 유지하기 위해서는 지속적인 모니터링과 조정이 필요합니다.
실행 가능한 인사이트는 예측 분석의 데이터에서 비롯되는 경우가 많지만, 이 기술의 강력한 기능을 최대한 활용하려면 어떻게 해야 할까요? 올바른 플랫폼이 필요합니다. 조직에 적합한 도구를 찾는 방법은 다음과 같습니다.
먼저 예측 분석을 통해 달성하고자 하는 목표를 명확하게 정의합니다. 고객 유지율 향상, 운영 효율성 최적화, 위험 감소 등 비즈니스 목적을 명확하게 수립하면 예측 분석 작업의 범위와 방향성을 결정하는 데 도움이 됩니다.
목표와 가장 관련성이 높은 데이터 세트를 식별하고 평가합니다. 여기에는 내부 및 외부 데이터 소스의 가용성, 품질, 관련성을 평가하는 것이 포함됩니다. 또한 예측의 정확성은 사용된 데이터의 품질에 크게 좌우되기 때문에, 올바른 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것도 중요합니다.
조직 내에서 예측 분석의 인사이트를 배포하고 활용하는 방법에 대한 계획을 수립합니다. 여기에는 적절한 이해 관계자가 분석 인사이트에 접근할 수 있고 의사 결정에 이를 활용하는 방법을 이해할 수 있도록 커뮤니케이션 채널과 프로세스를 설정하는 작업이 포함됩니다.
적절한 예측 분석 소프트웨어를 선택하는 것도 이 과정의 핵심입니다. 기능 측면에서 특정 요구 사항에 부합할 뿐 아니라 기존 데이터 시스템과 잘 통합되는 도구를 선택하는 것이 좋습니다. 팀이 기술을 최대한 활용할 수 있도록 확장성, 사용자 친화적인 인터페이스, 종합적인 지원 및 교육 자료를 제공하는 솔루션을 찾으세요.
예측 분석의 혁신적인 잠재력은 분명하며, 조직이 탁월한 정확성으로 미래 지향적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다. 기업은 과거 데이터, 통계 알고리즘, 머신 러닝을 활용하여 시장 동향을 예측하고, 운영을 최적화하며, 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 그러나 예측 분석의 효과는 데이터를 처리하고 분석하는 기본 소프트웨어 솔루션의 강점에 크게 좌우됩니다.
AI로 보강된 SaaS(서비스형 소프트웨어) 솔루션의 선두주자인 ServiceNow는 이에 대한 해결책인 Now Platform®을 제공합니다. 고급 예측 분석 역량과 인공 지능을 통합하여 비즈니스 프로세스를 간소화하고 의사 결정을 개선하는 이 플랫폼은 조직이 추세를 예측하고 시장 변화에 대한 대응을 자동화할 수 있도록 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공합니다. Now Platform은 사용자 경험과 운영 워크플로우를 향상하도록 설계된 기능을 통해 기업이 현재 상황에 대응하는 것 이상의 역량을 발휘할 수 있도록 지원합니다. 또한 기업이 미래의 시나리오를 효과적으로 관리하는 데 필요한 상세하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하므로, Now Platform은 데이터 중심 조직에 필수적인 도구로 자리매김하고 있습니다.
Now Platform의 예측 분석이 데이터에 대한 스마트한 접근 방식으로 비즈니스 운영을 어떻게 혁신할 수 있는지 알아보세요. 지금 ServiceNow 데모를 확인해 보십시오.