아티클 스터디 - AI기반 데이터 분석의 최신 트렌드 (1)

아티클 전문: https://blog.sknetworks.co.kr/23126

📡AI INSIGHTㅣAI 기반 데이터 분석의 최신 트렌드 : 기업의 데이터 분석 성공 사례 | ㅅㅋN

 

 

AI기반 데이터 분석 기술을 도입해 활용하고 있는 사례들

 

1. 벤츠

생산 현장에서 발생하는 빅데이터를 실시간으로 처리하고 분석하기 위해 MO350을 도입함

> 전세계 30여개 승용차 공장에서 발생하는 조립, 생산 계획, 공장 물류, 공급망 및 품질 관리 데이터가 결합해 실시간으로 관리할 수 있으며 제조 공정을 시뮬레이션 할 수 있음

 

또한 Chat GPT를 이용해 제품 생산에서 조립 공정의 병목 지점을 찾아내고 기계고장을 분석해 실시간 정보를 처리할 수 있음

품질 관리에서는 제품의 편차를 확인하고 제조 조건을 분석해 품질 개선 가능

 

그 결과 현장 회의 30% 단축, 2분안에 작업 우선순위 정할 수 있게 됨 , 생산 효율성 15% 개선

* 병목지점: 어떤 정보를 처리할 때, 동시에 하는 것이 아니라 차례로 하는 단계가 있으며, 정보를 처리하는 과정에 과부하가 생길 때 문제가 되는 지점 

 

2. 의료 산업의 멀티 모달

 

멀티 모달 데이터 분석이 대세가 된 이유는 

1. 다양한 데이터 소스의 존재 

=> 데이터를 통합해 분석하면 정확한 정보를 얻을 수 있음 

 

2. 정확한 진단 및 예측으로 맞춤형 치료 제공

=> 진단의 정확성을 높이고 환자의 예후를 잘 예측 가능하며 맞춤형 치료를 간단하게 제공 가능 

 

3. 허닭

직원들이 수동으로 매출 데이터를 수집하고 분석하여 실수가 많이 발생하게 됨

이를 해결하고자 모든 작업과 상품에 대한 데이터 추적을 자동화함

더욱 정밀하고 객관적인 데이터 분석이 가능해져 사람이 최종적으로 체크만 하면 되는 시스템을 구축함

 

또한 빅데이터를 기반으로 제품을 기획,생산,마케팅해 정확한 예측과 분석으로 신제품이 손익분기점에 실패하는 경우가 거의 없어짐

 

이러한 변화로 매출은 매년 200%씩 성장할 수 있었음

 

4. 넷플릭스

 

넷플릭스는 제작진들에게 데이터분석을 통해 인사이트를 제공함

이를 위해 내부 데이터와 외부 데이터 모두를 활용

 

내부 데이터 활용방법은 시청자의 데이터를 기반으로 분석하는데,

시청날짜, 시간, 위치, 일시 정지 시점, 배속재생 여부, 건너뛰기 비율, 감독 등의 데이터를 수집함

 

수집된 데이터는 머신러닝 기술이 적용되어 콘텐츠를 추천할 뿐 아니라 새로운 콘텐츠 제작에 대한 인사이트와 수요를 예측할 수 있음

 

외부 데이터 분석을 위해서는 광범위한 시장 조사를 수행하고 업계 동향을 면밀히 분석함

소셜미디어 분석, 인터뷰와 설문조사 통계 모델링, 회귀 분석뿐 아니라 다른 플랫폼의 콘텐츠 성공을 분석하고 문화적 변화와 이벤트를 모니터링함

*회귀 분석: 어떤 변수가 다른 변수에 의하여 설명된다고 보고 그 함수 관계를 조사하는 통계적인 해석 수법

 

 

 

 

마지막으로 , 데이터 분석의 최신 트렌드를 활용하기 위해서는 데이터의 중복 및 편향 제거, 일관성 유지 등 기업 데이터 관리가 선행되어야 한다.

 

그러기 위해서는 

1. 데이터 기반 의사결정 문화 조성

2.모든 부서가 데이터에 접근할 수 있는 환경 만들기

3. 데이터 공유와 협업을 촉진하는 프로세스를 구축

4. 지속적인 교육으로 직원들의 데이터 활용 능력 향상 등이

필요하다.

 

 

느낀점

데이터 분석을 잘 활용하면 수동 작업에서 발생할 수 있는 오류나 비효율적인 문제들을 해결할 수 있고, 이를 통해 매출 증대나 고객 맞춤형 서비스 제공에서 큰 도움이 될 수 있다는 것을 알았다.

그래서 데이터 분석 기술에 대해 잘 배우는 것이 중요하다는 생각이 든다