AI가 기업의 발전을 시각화하는 방법

AI를 통해 수많은 데이터 중 의미 있는 것을 선별하고, 시각화 하는데 도움을 줄 수 있습니다.

AI가 기업의 발전을 시각화하는 방법

최근 데이터는 홍수처럼 쏟아지고 있습니다. 이 때문에 데이터를 저장하고, 관리하며, 유출을 막고, 가치 있는 통찰과 결과를 도출하는 것은 오늘날 기업이 직면한 가장 복잡한 도전 중 하나입니다. 데이터를 관리하지 못하는 것은 엄청난 기회를 잃는 것이기도 합니다. 가트너에 따르면, 기업 데이터의 97%는 제대로 활용되지 않아 회사의 마케팅 효율부터 현금 흐름까지 영향을 미친다고 합니다. 현재 기업에서 사용하는 전통적인 분석 도구는 인사이트가 사용자 경험에 맞춰져 있지 않기 때문에 막대한 데이터를 다루기 어렵습니다.

이 때문에 많은 데이터를 수정 가능한 차트, 그래프, 인포그래픽, 대시보드 등으로 요약하는 데이터를 시각화 하는 시도가 기업에서 증가하고 있습니다. 이를 통해 데이터를 더 쉽게 확인하고 공유할 수 있도록 하고 있습니다.

좋은 데이터 시각화는 수십 년 간 변하지 않았습니다. 이 때문에 생성형 AI를 활용해 데이터 시각화를 할 수 있는 것입니다. 데이터 전략가이자 “Thinking With Data”의 저자인 Max Shron은 “접근성이 향상된 도구로 생성할 수 있는 시각화의 품질이 시간이 지남에 따라 계속 개선되고 있다”고 말합니다. 이러한 도구들은 복잡한 데이터 준비 과정을 자동화하여 유용한 대시보드를 만드는 데 필요한 기술적 장벽을 낮추고 있습니다. 결과적으로 이는 사이버 보안 위협 분석, 공급망 관리, 호텔 운영 및 혈액 기증자 관리 등 다양한 분야에서 개선을 이끌어내고 있습니다.

기업 데이터 시각화는 단순히 프레젠테이션을 만드는 것을 넘어섭니다. MIT의 최근 연구에 따르면, 매우 효과적인 데이터 대시보드 프로그램을 구축한 기업은 그렇지 않은 기업보다 훨씬 더 좋은 성과를 내고 있습니다. 다국적 에너지 기업인 슈나이더 일렉트릭은 회사에서 가치를 창출하는 방법을 추적하기 위해 대시보드 프로그램을 시작했습니다. 5년 후, 슈나이더는 이 프로그램을 통해 회사 매출의 50%를 추적하게 되었습니다. 이 프로그램은 또한 회사를 서비스 중심의 판매 모델로 전환하는 데 도움을 주었습니다.

MIT 연구에 따르면, 데이터 시각화에 많은 투자를 한 기업은 동종 업계 대비 높은 매출과 이익을 올리고 있으며, 수익성 있는 신제품을 출시하는 데 더 뛰어나고 고객 만족도가 높습니다. 이들은 또한 더 만족스러운 직원들을 보유하고 있습니다. 이는 데이터 시각화가 조직 내에서 정보의 순환을 돕고, 직원들이 필요한 데이터를 필요한 시점에 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 제공하기 때문입니다. 연구진은 “모든 직원이 합의된 지표에 따라 회사가 어떻게 진행되고 있는지 볼 수 있다”고 언급했습니다. 이는 누구도 중요한 정보를 놓치지 않게 하며, 경로 수정이 필요할 때 모두가 알 수 있음을 의미합니다.

AI가 데이터 시각화 게임에 진입하다

대부분의 분야와 마찬가지로, 데이터 시각화도 AI 덕분에 빠르게 진화하고 있습니다. 선도적인 데이터 시각화 소프트웨어 회사인 Tableau는 다양한 코드 없는 AI 향상 기능으로 도구를 보강했습니다. 이러한 개선은 데이터에서 트렌드를 식별하는 것뿐만 아니라 예측 기능도 제공합니다. 예를 들어, Honeywell은 이 도구를 사용해 글로벌 공급망을 시각화하고, 운송 채널 전반의 지출을 최적화하며, 비용이 상승할 수 있는 영역을 예측하고 있습니다.

데이터 시각화에서 가장 어려운 점은 맥락을 이해하는 것입니다.

Google도 AI를 데이터 시각화 도구에 추가하고 있습니다. 지난해 Data Studio를 Looker Studio로 이름을 변경하고, 데이터 모델과 머신러닝 시스템을 내장하여 데이터 접근을 민주화하고 대시보드와 시각화를 통해 더 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스를 창출하고 있습니다.

전반적으로, AI를 사용하여 예측을 더 통찰력 있고 관련성 있게 만들고 조직 내 다른 사람들에게 더 접근할 수 있게 함으로써 기존 애플리케이션을 개선하는 방식으로 발전하고 있습니다. 이 때문에 전문적으로 데이터 시각화를 배우지 않았더라도 더 다양한 사용자가 사용할 수 있습니다.

“데이터 시각화에서 가장 어려운 점은 맥락을 이해하는 것입니다,”라고 Harvard Business Review의 수석 편집자이자 “Good Charts”의 저자인 Scott Berinato는 말합니다. “소프트웨어는 데이터를 매우 빠르고 잘 시각화할 수 있지만, 주요 변수와 보조 변수가 무엇인지 모릅니다.”

예를 들어, Berinato는 소프트웨어가 비즈니스 프레젠테이션에서 강조할 데이터를 알지 못한다고 설명합니다. 특정 설정에 적합한 세부 수준을 모릅니다. “소프트웨어는 많은 것을 모릅니다,”라고 Berinato는 말하지만, AI가 곧 맥락을 직관적으로 파악하고 이에 따라 반응하여 “더 나은 기본 출력”을 제공할 수 있게 될 것이라고 덧붙입니다.

그러나 AI가 데이터 시각화가 발전한다고 해서 시각화의 가치가 떨어지는 것은 아닙니다: Berinato는 “기업들이 데이터에 더 의존하게 됨에 따라, 현재 상황을 전달하는 능력을 향상시켜야 합니다,”라고 말합니다. 오히려 너무 많은 데이터는 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. “자동 생성된 엑셀 데이터는 청중에게 나쁜 경험을 주며, 종종 내부 이해관계자들이 그 언어를 이해하지 못하기 때문에 혼란을 야기합니다.”

반면, 데이터 시각화는 모두가 동일한 언어를 사용하게 합니다. “이는 사람들이 이해할 수 있게 할 뿐만 아니라,”라고 Berinato는 말합니다. “참여하고 질문을 할 수 있게 합니다. 더 많은 대화와 건설적인 논의를 장려합니다.”

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