AI 데이터 분석의 발전, 그리고 여전히 에이전시가 필요한 이유

매주 다양한 도구가 출시되면서 AI 세계의 발전을 최신 상태로 유지하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 한 수집자에서 출시된 도구의 양을 살펴보면 진행 속도가 놀랍다는 것을 알 수 있습니다.

2022년 11월 ChatGPT가 출시되면서 매달 시장에 출시되는 도구가 엄청나게 급증하는 것을 볼 수 있습니다(이제 상황이 둔화되기 시작한 것으로 보이지만).

이제 LLM(대형 언어 모델)이 "야생"으로 전환되면서 전 세계적으로 수천 명의 개발자가 모든 산업 분야에서 변화를 추진하고 있습니다. 생산성과 생산량을 획기적으로 향상시키는 몇 가지 매우 유용한 도구가 시장에 출시되고 있으며, 그 중 많은 도구가 존재 이유가 알려지지 않은 것처럼 보입니다!

Semetrical에서 특히 관심을 갖고 있는 분야 중 하나는 데이터 분석입니다. 이는 기존 고객을 위한 작업의 큰 부분을 구성하는 영역이자 우리가 팀으로서 진정으로 열정을 갖고 있는 영역입니다. 그러나 이는 분명히 AI가 직업으로 삼켜버릴 것으로 예상되는 또 다른 영역입니다.

그러나 AI와 콘텐츠에 대한 우리의 견해와 마찬가지로 그것이 개인의 생산성을 크게 높이고 우리의 창의적인 노력을 지원할 수는 있지만 결코 인간을 완전히 대체해서는 안 됩니다. (우리의 작은 주문은 "인간은 AI로 대체되지 않을 것입니다. AI를 사용할 줄 아는 인간은 그렇게 될 것입니다." )

즉, 소규모 마케팅 팀을 도울 수 있는 몇 가지 훌륭한 도구가 있습니다. 다음은 시장에서 더 나은 제품 중 일부를 요약한 것입니다.

데이터 분석 AI 도구 검토:

데이터다람쥐.ai

DataSquirrel.ai는 사용자가 자동 ​​통찰력을 생성하고 데이터의 패턴과 추세를 즉시 확인할 수 있는 AI 기반 데이터 분석 도구입니다.

장점

• 사용 용이성 : 많은 사용자가 DataSquirrel.ai의 사용 용이성을 칭찬했습니다.
• 자동 통찰력 : 이 도구는 자동 통찰력을 생성하여 사용자의 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
• 빠른 분석 : 사용자는 데이터를 빠르게 분석하고 패턴과 추세를 확인할 수 있습니다.
• 저렴한 가격 : 가격은 유연하고 저렴합니다.

단점

• 제한된 기능 : 일부 사용자는 이 도구가 다른 데이터 분석 도구에 비해 기능이 제한적이라고 지적했습니다.
• 자동화 실패 : 보안 문자와 같은 웹사이트 제한으로 인해 자동화가 실패할 수 있습니다.
• 통합 문제 : DataSquirrel.ai를 다른 앱과 통합하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

가장 유용한 사용 사례

DataSquirrel.ai는 호텔 가격 정보 식별, 이탈 방지 예측, 학술 웹사이트에서 데이터 추출 등 다양한 사용 사례에 유용할 수 있습니다. 이 도구는 수동 분석에 많은 시간을 소비하지 않고 신속하게 데이터를 분석하고 통찰력을 생성해야 하는 사용자에게 가장 적합합니다. 유연한 가격 옵션을 갖춘 저렴한 데이터 분석 도구를 찾는 사용자에게도 좋은 옵션입니다.

Answerrocket.com

AnswerRocket은 자연어 처리 및 자동화를 활용하여 몇 초 만에 심층적인 통찰력과 시각화를 제공하는 AI 기반 비즈니스 분석 플랫폼입니다.

장점

• 사용자 친화적인 인터페이스 : 사용자들은 친숙하고 직관적인 인터페이스로 AnswerRocket을 칭찬했습니다.
• 빠른 분석 : 이 도구는 매우 빠른 고급 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다.
• 자연어 쿼리 : 사용자는 일반 언어로 질문하고 관련 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 사용자 정의 모델 : AnswerRocket을 사용하면 사용자가 사용자 정의 모델을 게시하고 비즈니스 팀이 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다.

단점

• 제한된 데이터 소스 : 일부 사용자는 AnswerRocket이 특정 데이터 소스와 통합하는 데 제한이 있을 수 있다는 점을 지적했습니다.
• 학습 곡선 : 사용자가 플랫폼과 해당 기능에 익숙해지는 데 시간이 필요할 수 있습니다.
• 가격 : AnswerRocket의 가격 구조는 모든 예산에 적합하지 않을 수 있습니다.

가장 유용한 사용 사례

AnswerRocket은 다양한 사용 사례에 유용할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 기업은 기업 데이터에 대해 자연어로 질문하고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 광범위한 기술 지식 없이도 데이터를 신속하게 분석하고 데이터 기반 결정을 내리려는 사용자에게 특히 유용합니다. 시각화를 생성하고 빠른 분석을 제공하는 AnswerRocket의 기능은 다양한 산업 분야의 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다.

IBM 왓슨

IBM Watson Analytics는 사용자가 빠르고 쉽게 데이터를 분석하고 통찰력을 생성할 수 있도록 지원하는 AI 기반 비즈니스 분석 도구입니다.

장점

• 사용 용이성 : 많은 사용자가 IBM Watson Analytics의 사용 용이성과 직관적인 인터페이스를 칭찬했습니다.
• AI 기반 통찰력 : 이 도구는 AI 기반 통찰력을 생성하여 사용자의 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
• 사용자 정의 가능한 대시보드 : 사용자는 사용자 정의 가능한 대시보드를 만들어 데이터와 통찰력을 쉽게 시각화할 수 있습니다.
• 다른 IBM 도구와의 통합 : IBM Watson Analytics는 IBM Watson Studio 및 IBM Watson Discovery와 같은 다른 IBM 도구와 통합될 수 있습니다.

단점

• 가격 : IBM Watson Analytics의 가격 구조는 모든 예산에 적합하지 않을 수 있습니다.
• 학습 곡선 : 사용자가 플랫폼과 해당 기능에 익숙해지는 데 시간이 필요할 수 있습니다.

가장 유용한 사용 사례

IBM Watson Analytics는 고객 데이터의 추세 및 패턴 식별, 매출 예측, 마케팅 캠페인 최적화 등 다양한 사용 사례에 유용할 수 있습니다. 이 도구는 수동 분석에 많은 시간을 소비하지 않고 신속하게 데이터를 분석하고 통찰력을 생성해야 하는 사용자에게 가장 적합합니다. 또한 다른 IBM 도구와 통합할 수 있는 강력한 데이터 분석 도구를 찾는 사용자에게도 좋은 옵션입니다.

rapidminer.com

RapidMiner는 분석 및 기계 학습을 위한 다양한 기능을 제공하는 데이터 과학 및 데이터 마이닝 플랫폼입니다.

장점

• 사용하기 쉬움 : RapidMiner는 사용자 친화적인 인터페이스와 직관적인 플랫폼으로 호평을 받고 있습니다.
• 포괄적인 분석 : 이 도구를 사용하면 사용자는 여러 기계 학습 모델을 실행하고, 통계 분석을 수행하고, 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행할 수 있습니다.
• 자동화 : RapidMiner는 자동화 기능을 제공하여 사용자가 데이터 프로세스와 워크플로를 간소화할 수 있도록 합니다.
• 데이터 추출 : 사용자들은 RapidMiner가 학술 웹사이트를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 추출하는 데 유용하다는 것을 알게 되었습니다.

단점

• 제한된 데이터 소스 : 일부 사용자는 RapidMiner가 특정 데이터 소스와 통합할 때 제한이 있을 수 있다는 점을 지적했습니다.
• 학습 곡선 : 사용자가 플랫폼과 해당 기능에 익숙해지는 데 시간이 필요할 수 있습니다.
• 가격 : RapidMiner의 가격 구조는 모든 예산에 적합하지 않을 수 있습니다.

가장 유용한 사용 사례

RapidMiner는 클러스터링, 이탈 방지, 예측 모델링을 포함한 다양한 사용 사례에 유용할 수 있습니다. 이 도구는 기계 학습 및 분석을 활용하여 데이터에서 통찰력을 얻으려는 사용자에게 특히 유용합니다. RapidMiner의 자동화 기능과 데이터 추출 기능은 다양한 산업 분야의 사용자를 위한 다목적 도구입니다.

alteryx.com

Alteryx는 데이터 분석, 기계 학습 및 자동화를 위한 다양한 기능을 제공하는 분석 및 데이터 과학 플랫폼입니다.

장점

• 포괄적인 분석 : Alteryx는 데이터 통합, 데이터 준비 및 기계 학습을 포함한 광범위한 분석 기능을 제공합니다.
• 자동화 : 이 플랫폼은 사용자가 분석 프로세스와 워크플로를 간소화할 수 있는 자동화 기능을 제공합니다.
• 사용자 친화적인 인터페이스 : Alteryx는 사용자 친화적인 인터페이스와 드래그 앤 드롭 기능으로 호평을 받고 있습니다.
• 커뮤니티 지원 : Alteryx는 지식과 리소스를 공유하는 강력한 사용자 커뮤니티를 보유하고 있습니다.

단점

• 학습 곡선 : 사용자가 플랫폼과 해당 기능에 익숙해지는 데 시간이 필요할 수 있습니다.
• 가격 : Alteryx의 가격 구조는 모든 예산에 적합하지 않을 수 있습니다.
• 제한된 데이터 소스 : 일부 사용자는 Alteryx가 특정 데이터 소스와 통합하는 데 제한이 있을 수 있다는 점을 지적했습니다.

가장 유용한 사용 사례

Alteryx는 데이터 통합, 데이터 준비, 예측 모델링 및 기계 학습을 포함한 다양한 사용 사례에 유용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 고급 분석을 활용하고 데이터 프로세스를 자동화하려는 사용자에게 특히 유용합니다. Alteryx의 드래그 앤 드롭 인터페이스와 광범위한 도구 라이브러리는 Alteryx를 다양한 산업 분야의 사용자를 위한 다목적 도구로 만듭니다.

그렇다면 모든 사람이 AI 데이터 분석을 사용해야 할까요?

AI 데이터 분석 도구는 비즈니스에 수많은 이점을 제공하여 데이터 관리, 분석 및 해석 방식을 혁신합니다. AI 데이터 분석 도구가 비즈니스에 좋은 이유는 분명 많습니다.

1. 효율성 : AI 도구는 수동 작업과 시간이 많이 소요되는 프로세스를 자동화하여 기업이 데이터를 보다 효율적으로 분석할 수 있도록 해줍니다. 기술에 대한 지식이 부족한 사람들의 경우 일상적인 작업을 자동화하여 전략에 집중하고 더 많은 창의성을 발휘할 수 있으면 귀중한 시간과 리소스가 절약되어 팀이 전략적 의사 결정에 집중할 수 있습니다.
2. 통찰력 : AI 기반 분석 도구는 고급 패턴 감지, 자연어 쿼리 및 생성, 내장된 분석 기능을 제공합니다. 기술 범위 내에서 데이터 분석이 부족하지만 효율성을 높이기 위해 데이터 분석이 절실히 필요한 소규모 마케팅 팀의 경우 이러한 도구를 사용하면 데이터에서 더 깊은 통찰력을 얻고 몇 시간이 걸릴 추세를 파악하며 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 실시간 통찰력에 대해.
3. 협업 : 이제 팀이 자체 분석을 실행할 수 있다면 이러한 통찰력을 내부적으로 공유하고 비즈니스 결정을 지원하는 것은 협업이 훨씬 쉬워진다는 것을 의미합니다. 다양한 수준의 기술 전문 지식을 갖춘 비즈니스 분석가와 사용자는 이제 함께 작업하고, 통찰력을 공유하고, 더 쉽게 가설을 세우고, 여러 테스트를 실행할 수 있습니다. 이 모든 것은 다른 방법으로는 발견되지 않았을 데이터를 기반으로 합니다.
4. 고급 분석 및 시각화 : 예측 분석은 더 많은 LLM 개발 덕분에 게임의 판도를 바꾸었으며 이러한 유형의 기능은 모든 곳의 팀에 도움이 됩니다. 그러나 요점을 전달하는 것이 중요하므로 데이터 시각화는 AI 발전의 좋은 예입니다. 대화형 대시보드 및 보고서부터 복잡한 데이터의 스마트 시각화에 이르기까지 AI 데이터 분석 도구는 실제로 그 진가를 발휘하고 있습니다.
5. 간소화된 데이터 관리 : 이는 확실히 이러한 분석 도구의 개발에 긍정적인 것으로 볼 수 있는 것이지만, 데이터 형식은 여전히 ​​많은 기성 도구에서 문제가 됩니다. 그러나 기업은 다양한 소스의 데이터에 액세스하고 분석하여 훨씬 더 쉬운 속도로 데이터 일관성과 정확성을 보장할 수 있습니다.
6. 비용 효율성 : AI 데이터 분석 도구는 프로세스를 자동화하고 수동 데이터 분석의 필요성을 줄여 비용 절감을 제공할 수 있습니다. 또한 유연한 가격 옵션을 제공하므로 기업은 필요와 예산에 따라 가장 적합한 계획을 선택할 수 있습니다.

이러한 도구는 사용이 직관적이므로(대부분) 누구나 복잡한 데이터 세트에 쉽게 액세스하고 이를 통해 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 적어도 그것은 최상위 헤드라인입니다. 그러나 오늘날의 데이터 중심 비즈니스 환경에서 모든 비즈니스가 경쟁력을 유지하려면 이러한 도구를 효율적으로 사용하고 분석 결과를 검증할 수 있어야 합니다.

데이터 분석을 지원하기 위해 대행사가 여전히 필요한 이유

역대 최대 규모의 AI 기술 스택을 보유할 수 있지만 이를 사용하는 사람들이 데이터 분석의 기본 원칙을 이해하지 못한다면 사용하기 전에 전략적 결정에 결함이 있을 가능성이 높습니다.

AI 데이터 분석 도구의 이점에도 불구하고 기업이 알아야 할 몇 가지 단점이 있습니다. 전부는 아니지만 AI 데이터 분석 도구를 선택할 때 주의해야 할 주요 영역은 다음과 같습니다.

1. 제한된 기능 : 일부 AI 데이터 분석 도구는 다른 데이터 분석 도구에 비해 기능이 제한될 수 있습니다. 이는 일반적으로 무료 버전의 도구에 해당되며 더 복잡한 분석 요구 사항이 있는 경우 항상 고려해야 합니다.
2. 통합 문제 : 여러 데이터 소스로 작업하는 경우 분석 요구 사항에 대한 통합 요구 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 일부 AI 데이터 분석 도구에는 다른 앱 및 데이터 소스와의 통합 문제가 있을 수 있으며, 이는 예를 들어 CRM, 웹사이트 및 제품 데이터를 결합하려는 기업에 어려울 수 있습니다.
3. 학습곡선 : Semetrical이 강조하는 가장 큰 포인트입니다. 분석 전문가로서 우리는 수백 가지 도구에 익숙하지만 새로운 키트와 마찬가지로 새 도구를 처음 사용할 때 항상 배울 점이 있습니다. 이는 수동 분석(많은 기업의 요구 사항)에 많은 시간을 들이지 않고 신속하게 데이터를 분석하고 통찰력을 생성해야 하는 기업에게는 단점이 될 수 있습니다.
4. 가격 : 일부 AI 데이터 분석 도구의 가격 구조는 모든 예산에 적합하지 않을 수 있습니다. 더 많은 엔터프라이즈 솔루션은 일반적으로 대규모 기업(및 예산)에만 실행 가능하기 때문입니다. 많은 사람들이 제한된 예산으로 운영하거나 사용 가능한 용량을 확장해야 하는 상황에서 이는 저렴한 데이터 분석 도구를 찾는 기업에게 단점이 될 수 있습니다.

Semetrical 팀은 더 많은 수동 기본 작업의 속도를 높이기 위해 매일 AI를 사용하고 있지만 결코 팀의 현명함을 대체할 수는 없습니다. 그러나 우리는 매일 고객과 더 많은 솔루션을 논의하면서 자체 내부 프로세스에 더 다양한 도구를 활용하고 있습니다.

언제나 그렇듯이, 우리의 수년간의 경험과 대규모 데이터 세트와의 인간적 상호 작용, 맥락을 해석하고 계절성을 이해할 수 있는 능력은 항상 고객을 위한 분석 서비스에 가치를 가져다 줄 것입니다. AI 도구의 통합으로 더욱 강력해졌습니다.

도움이 필요한 분석 프로젝트가 있습니까? 어떤 도구를 사용해야 할지 고민되시나요? 아니면 경험이 풍부한 분석 팀의 기술 지원과 전략적 방향을 원하십니까? 그렇다면 우리는 채팅을 준비하고 싶습니다. 오늘 저희에게 연락하세요 !