[셀프 데이터 분석 #2] AI도 데이터 분석 도구가 될 수 있을까? 있다면 어떤 AI가 유용할까?

AI는 방대한 데이터를 신속히 처리하고 숨겨진 인사이트를 도출하며, 정형·비정형 데이터를 모두 분석할 수 있는 강력한 도구다. 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 AI 도구 중 어떤 AI를 선택해야 할까?

데이터 분석 도구로써의 AI

데이터 분석 도구로 가장 보편적으로 사용된 통계 패키지는 SAS와 SPSS 등이다. 그리고 일반인이 가장 쉽게 사용할 수 있는 분석 도구는 엑셀이다. 통계 패키지는 고가의 유료이며, 통계에 대한 전문성을 요구한다. 엑셀은 누구나 가볍게 사용할 수 있지만, 전문적인 분석에는 한계가 있다. 물론 R과 파이썬 같은 프로그래밍 언어를 이용해도 데이터 분석을 할 수 있지만, 학습에 엄청난 시간과 노력이 필요하다.

이런 한계를 극복하면서 저가나 무료로 이용할 수 있고, 약간의 전문성과 이해 능력을 갖추고 있다면 가볍게 사용할 수 있으며, 데이터 분석 도구를 학습하는 데 거의 시간을 들이지 않으면서도 당면한 문제를 해결할 수 있는 데이터 분석 도구는 없을까?

이 고민을 해결해 주는 새로운 도구가 등장했다. 바로 생성형 AI이다. AI는 데이터 분석 분야에서 혁신적인 도구가 되고 있다. 기존의 전통적인 분석 방식과 비교해 여러 가지 혁신적인 장점을 제공한다.

1. 빠른 데이터 처리 및 자동화
생성형 AI는 대규모 데이터셋을 처리하고 패턴을 인식하는 데 있어 매우 빠른 속도를 자랑한다. 전통적인 방식에서는 사람이 직접 데이터 준비, 처리 및 분석 과정을 수행해야 하지만, 생성형 AI는 이를 자동화하고 더 짧은 시간 안에 결과를 도출할 수 있다. 예를 들어, 데이터 정리, 결측값 처리, 변수 간 관계 도출 같은 작업을 자동으로 처리하여 분석 시간을 단축한다.

2. 창의적 인사이트 제공
생성형 AI는 정형화된 분석 틀을 넘어 새로운 질문을 던지거나 기존 데이터에서 예상하지 못한 패턴이나 인사이트를 제안할 수 있다. 이는 기존 통계적 모델링이나 규칙 기반 접근 방식에서는 어려운 작업이다. 예를 들어, 고객 행동 데이터를 분석하며 단순히 현재 트렌드를 찾는 것을 넘어 새로운 세그먼트를 제안하거나 숨겨진 변수를 찾아낼 수 있다.

3. 자연어 처리(NLP) 및 해석 가능성 강화
생성형 AI는 복잡한 분석 결과를 이해하기 쉬운 자연어로 설명하거나 사용자와 상호작용하며 결과를 대화 형식으로 제공할 수 있다. 이는 데이터 분석 결과를 해석하고 커뮤니케이션하는데 도움을 준다. 예를 들어, 복잡한 회귀 분석 결과를 “이 변수는 매출 증가에 가장 큰 영향을 미칩니다”와 같은 방식으로 설명하여 비전문가도 이해하기 쉽게 만든다.

4. 모델링 및 시뮬레이션 자동화
생성형 AI는 다양한 머신러닝 모델을 자동으로 구축, 평가, 최적화하는 AutoML 기능을 제공한다. 이를 통해 분석가는 모델 구축보다는 전략적 의사결정에 더 많은 시간을 투자할 수 있다.

예를 들어, 여러 모델을 한 번에 테스트하고 최적의 하이퍼파라미터를 찾은 뒤 결과를 제공함으로써 분석 과정을 간소화한다.

5. 비정형 데이터 처리 능력
전통적인 데이터 분석은 주로 정형 데이터에 의존했으나, 생성형 AI는 이미지, 텍스트, 비디오 등 비정형 데이터도 효과적으로 분석할 수 있다. 이를 통해 데이터 활용의 범위를 크게 확장할 수 있다.

예를 들어, 소셜 미디어 텍스트에서 감정 분석을 수행하거나 비디오 데이터를 분석해 특정 이벤트를 감지하는 작업 등이 가능하다.

결과적으로 생성형 AI는 기존의 데이터 분석 방식에서 벗어나 속도, 창의성, 자동화, 비정형 데이터 처리, 결과 해석 가능성 등 여러 방면에서 큰 이점을 제공한다.

이는 데이터 분석가가 더 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 돕는 강력한 도구로 자리 잡아가고 있다.

데이터 분석에 유용한 AI 도구들

AI를 활용한 데이터 분석 도구는 지속적으로 발전하고 있으며, 각 도구는 고유한 장단점을 가지고 있다. 여기서는 생성형 AI 중에서 데이터를 업로드할 수 있고, 파이썬 라이브러리를 활용하는 챗GPT-4o, 제미나이 어드밴스드, 클로드 3.5 소넷 등의 특징과 장단점을 데이터 분석 중심으로 살펴본다

1. 챗GPT-4o
챗GPT-4o는 직관적인 인터페이스와 데이터 분석 라이브러리(Pandas, Matplotlib 등)를 활용한 코딩 지원 기능으로 초보자에게 매우 적합한 도구이다. 파일을 업로드한 뒤 데이터를 처리하고, 파이썬 코드를 생성하거나 수정하며, 실행 결과까지 바로 확인할 수 있다.

데이터 시각화와 기초적인 통계 분석 작업에 강점이 있어 학습과 동시에 실질적인 데이터 분석을 수행하기에 적합하다. 다만, 대규모 데이터를 처리하거나 복잡한 분석을 수행할 경우 일부 한계가 있을 수 있다. 초보자에게 매우 친화적인 환경을 제공하므로 데이터 분석을 처음 시작하는 사람들에게 추천한다.

2. 제미나이 어드밴스드
제미나이 어드밴스드는 구글의 생성형 AI로, 대규모 데이터 처리와 예측 모델링에 강점을 가진 도구이다. 특히 구글 생태계와의 통합이 뛰어나 이를 활용하는 기업이나 전문가들에게 적합하다.

클라우드 기반으로 작동하므로 대규모 데이터셋도 빠르게 처리할 수 있고, 머신러닝 및 딥러닝 모델을 생성하고 배포하는 작업에 최적화되어 있다. 하지만 인터페이스가 다소 복잡하다. 초보자보다는 중급 이상의 사용자에게 적합한 도구이다.

3. 클로드 3.5 소넷
클로드 3.5 소넷은 자연어 처리(NLP)에 특화된 도구로, 텍스트 데이터를 분석하거나 요약하는 작업에서 탁월한 성능을 발휘한다. 감정 분석, 텍스트 요약 등 비정형 데이터 작업에 적합하며, 간단하고 직관적인 인터페이스를 제공하여 사용하기 쉽다.

그러나 대규모 정형 데이터 처리나 복잡한 예측 모델링 작업에는 다소 제한적일 수 있다. 텍스트 중심의 데이터 작업이 많거나 간단한 정형 데이터 분석이 필요한 사람들에게 적합하다.

어떤 데이터 분석 도구를 선택해야 할까?

데이터 분석 경험이 많지 않은 초보자라면 챗GPT-4o를 추천한다. 특히 챗GPT는 자연어 기반의 데이터 분석 질문과 간단한 코딩을 지원해 사용이 쉽다. 또한 복잡한 데이터 세트를 다루거나 코딩을 활용한 분석을 원한다면 챗GPT 플러스(유료)를 선택하는 것이 좋다. 무료로 사용할 수는 있으나 곧바로 사용 제한에 걸리기 때문에 제대로 분석하기 어려운 점이 있다.

구글 드라이브, 구글 시트 등 구글 생태계를 많이 활용하는 사용자라면 제미나이 어드밴스드가 적합하다. 무료로 1개월 동안 유료 모델인 어드밴스드를 사용해 보고 구독 여부를 판단할 수 있어 선택의 여지가 있다. 텍스트 데이터 분석이 주요 목적이라면 클로드 3.5 소넷도 좋은 선택이 될 수 있다.

AI 데이터 분석 도구를 선택할 때는 작업의 목표와 데이터를 다룰 수준을 명확히 한 뒤, 각 도구의 특성과 장단점을 고려해 선택하는 것이 중요하다. AI는 도구일 뿐이며, 사용자의 역량과 목적에 따라 그 효용이 달라질 수 있다. 인간 분석가로서 도구(파이썬)를 사용하는 생성형 AI를 도구로 활용할 수 있는 데이터 리터러시 역량을 갖춰야 한다.

*본 기사는 사례뉴스 필진기자 밸류바인 구자룡 대표가 쓴 칼럼입니다. 구자룡 대표는 데이터 기반 마케팅과 브랜딩으로 고객의 가치를 극대화하는 컨설팅, 강의, 저술 활동을 하고 있습니다. ‘AI 데이터 분석’ ‘데이터 마인드 기르는 습관’ ‘챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시’ ‘직장 없는 시대의 브랜딩’ ‘지금 당장 마케팅 공부하라’ ‘마케팅 리서치’ 등을 저술했습니다. 본 칼럼은 ‘AI 데이터 분석’을 기반으로 작성됐습니다.