데이터 및 AI 자세히 알아보기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 현대 사회에서 데이터의 개념과 중요성을 이해합니다.
- 오늘날의 조직에서 데이터 기반 의사결정이 어떤 역할을 수행하며, 기존의 의사결정과는 어떻게 다른지 살펴봅니다.
- AI를 정의하고 오늘날 AI가 갖는 중요성을 파악합니다.
이 모듈은 OneNine AI와 공동으로 제작되었습니다. Trailhead의 파트너 컨텐츠를 자세히 알아보세요(로그인 필요).
데이터의 중요성
데이터는 세상의 다양한 측면에 대한 인사이트를 제공하는 사실, 수치 및 통계 정보의 모음입니다. 오늘날 데이터는 현대 생활과 경제에 필수적인 요소입니다. 기술이 발전하면서 비즈니스는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 분석하여 운영 및 고객에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터는 현대 사회에서 가장 가치 있는 자산으로 간주되기도 하며 다양한 형태로 수집됩니다.
데이터는 개인과 조직이 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 중요한 인사이트와 정보를 제공합니다. 이제 데이터는 전례 없이 빠른 속도로 생성되고 있습니다. 또한 비즈니스와 정부는 데이터를 사용하여 소비자 행동, 시장 추세 및 기타 중요한 요소에 대한 인사이트를 얻고 있습니다.
데이터가 어떻게 세상에 영향을 미치는지 볼 수 있는 산업별 사례는 다음과 같습니다.
| 산업 분야 | 결과 |
|---|---|
|
비즈니스 및 금융 |
비즈니스는 데이터를 분석하여 새로운 기회를 식별하고 고객의 요구를 충족하는 새로운 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다. |
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의료 서비스 및 의학 |
연구자들은 데이터를 분석하여 획기적인 발견으로 이어질 수 있는 패턴과 상관관계를 식별할 수 있습니다. 데이터는 질병에 대한 새로운 치료법을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. |
|
기타 |
거의 모든 산업에서 데이터를 사용하여 운영을 개선하고 비즈니스 성과를 창출할 수 있습니다. |
데이터 기반 의사 결정
데이터 기반 의사 결정은 직관이나 개인적 익스피리언스가 아닌 데이터 분석을 기반으로 의사 결정을 내리는 프로세스입니다. 오늘날의 조직에서는 방대한 양의 데이터를 사용할 수 있기 때문에 데이터 기반 의사 결정이 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 기반 의사 결정은 비즈니스 운영, 고객 행동, 시장 추세에 대해 보다 정확하고 신뢰도 높은 인사이트를 제공할 수 있습니다.
반면 기존의 의사 결정은 직관, 개인적인 익스피리언스 및 기타 주관적인 요소에 의존합니다. 기존의 의사 결정은 일부 상황에서는 효과적일 수 있지만, 편향된 의사 결정 및 기회를 놓치는 등의 결과를 초래할 수 있습니다.
데이터 기반 의사 결정을 구현하려면 조직이 데이터를 효과적으로 수집, 저장 및 분석해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 시각화, 통계 분석, 머신 러닝(ML)과 같이 다양한 도구와 기법을 사용해야 합니다.
다음은 오늘날의 조직에서 데이터 기반 의사 결정이 수행하는 역할을 요약한 주요 이점과 결과입니다.
| 주요 이점 | 결과 |
|---|---|
|
인사이트 제공 |
조직은 데이터를 분석함으로써 다른 방법으로는 명확하게 구하기 어려울 수 있는 패턴과 상관관계를 식별하여 더 많은 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. |
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성과 개선 |
데이터 기반 의사 결정은 조직이 비용을 절감하고 효율성을 개선하며 운영을 최적화할 수 있는 영역을 식별하여 성과 개선을 지원할 수 있습니다. |
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경쟁력 증대 |
조직은 데이터를 사용하여 고객 행동과 시장 추세에 대한 인사이트를 확보함으로써 고객의 요구 사항에 더 잘 부합하는 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다. |
AI의 중요성
인공 지능(AI)은 일반적으로 실제 사람의 인텔리전스가 필요한 작업을 기계가 학습하고 수행할 수 있도록 하는 기술입니다. AI는 다양한 작업을 자동화하고 효율성을 높이며 비용을 절감하는 등의 이점으로 현대 사회에서 점점 더 중요해지고 있습니다. AI는 의료 서비스, 금융, 운송, 제조 등 다양한 산업에서 운영을 개선하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 사용됩니다.
데이터는 AI가 일반적으로 실제 사람의 인텔리전스가 필요한 작업을 학습하고 수행하며 산업 전반의 운영과 서비스를 개선하는 인사이트를 제공하는 데 필수적입니다. 의료 서비스 분야에서 AI는 건강 위험을 분석하고 식별하기 위해 의료 영상과 환자 데이터의 대규모 데이터 세트를 필요로 합니다. 금융 분야에서는 AI가 투자 관련 의사 결정을 내리고 사기 행위를 탐지하기 위해 대량의 금융 데이터를 분석합니다. 제조 분야에서 AI는 센서 및 프로덕션 데이터를 사용하여 장비 성능을 모니터링하고 유지 보수 문제를 식별하며 프로덕션 프로세스를 최적화합니다.
다음은 산업 전반에 걸쳐 AI를 적용하고 있는 주요 사례입니다.
- 의료 서비스: 의료 서비스 산업에서 AI는 의료 영상, 신약 개발, 환자 모니터링에 사용됩니다. AI를 활용한 의료 영상은 의사가 질병과 부상을 더 정확하게 발견하는 데 도움이 되며, AI를 활용한 신약 개발은 연구자가 신약을 더 빠르게 개발하는 데 도움을 줍니다. 또한 AI를 사용하여 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있으므로 의료 서비스 제공자가 개인화된 치료를 더 효율적으로 제공할 수 있습니다.
- 금융: 금융 산업에서 AI는 사기 탐지, 신용 평가, 투자 관리에 사용됩니다. AI를 활용한 사기 탐지는 은행 및 기타 금융 기관이 사기성 거래를 더 빠르고 정확하게 식별하는 데 도움이 되며, 한편 AI를 활용한 신용 평가를 통해 신용도를 더 정확하게 평가할 수 있습니다. 또한 AI는 투자 관리에도 활용되어 재무 담당자가 더 풍부한 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
- 제조: 제조업에서는 AI가 품질 관리, 예측 유지 보수, 공급망 최적화에 사용됩니다. 제조업체는 AI를 활용한 품질 관리를 통해 결함을 식별하고 제품의 품질을 개선할 수 있으며, 동시에 AI 기반의 예측 유지 보수를 통해 다운타임을 줄이고 효율성을 개선할 수 있습니다. 또한 AI는 공급망 최적화에도 사용되어 제조업체가 보다 효율적으로 제품을 제공할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
AI는 작업을 자동화하고 효율성을 높이며 비용을 절감하는 등의 이점으로 다양한 산업에서 필수적인 기술로 자리잡고 있습니다. 비즈니스는 AI를 사용하여 운영을 개선하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공함으로써 결과적으로 경쟁력을 높이고 모두에게 더 나은 성과를 거둘 수 있습니다.
이 유닛에서는 데이터의 중요성과 데이터 기반 의사 결정에서 데이터가 수행하는 역할을 알아보았습니다. 또한 AI의 기본적인 내용과 다양한 산업에서 AI가 활용되는 분야도 배웠습니다. 다음 유닛에서는 데이터 형식, 데이터 정제 및 데이터 소스 등 데이터 관련 개념에 대해 더 자세히 알아봅니다.