[셀프 데이터 분석 #1] AI를 활용하면 누구나 데이터 분석을 할 수 있다?

인간이 사용하는 도구인 파이썬을 데이터 분석 도구로 사용하는 생성형 AI, AI 시대에 AI를 활용해 데이터 분석을 하는 것은 선택이 아니라 필수, 그런데 왜 데이터 분석을 해야 할까?

2024-10-31     구자룡 기자

누구나 할 수 있는 AI 데이터 분석

어느 날 자고 일어나니 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 세상이다. 영화에서 보던 상상의 세계가 현실이 되고 있다. 이런 AI 세계에서 누구나 할 수 있는 일은 바로 AI를 도구로 사용하는 것이다.
한마디로 AI는 도구다. 이전 시대와 다른 점은 AI도 도구를 이용한다는 것이다. 인간만이 도구를 이용하는 시대에서 AI도 도구를 이용하는 시대로 패러다임이 바뀌고 있다. 

AI를 활용하여 데이터 분석 및 시각화 작업을 하고 있는 전문가와 사무실 배경이 들어간 자연스러운 이미지를 손그림 스타일로 16:9 와이드스크린 사이즈로 생성한 이미지(DALL·E)

데이터 분석에 국한해서 말하면, 인간은 파이썬(Python, 데이터 분석, 웹 개발, 인공지능 등 다양한 분야에서 사용되는 프로그래밍 언어)이란 도구를 이용해 데이터 분석을 할 수 있다. AI, 특히 생성형 AI(Generative AI, GenAI)는 인간이 사용하는 도구인 파이썬을 데이터 분석 도구로 사용한다.

전문적인 데이터 분석가가 아닌 일반인의 관점에서 보면, 수개월을 공부해도 잘 하지 못하는 파이썬 코딩을 AI는 순식간에 작성해 준다. 그것도 스스로 오류를 수정(디버깅, debugging)하면서 주어진 문제를 해결한다. AI 시대에 AI를 활용해 데이터 분석을 하는 것은 선택이 아니라 필수다. 그런데 왜 데이터 분석을 해야 할까?

AI 데이터 분석을 위해 챗GPT 등의 생성형 AI의 프롬프트에 파일을 업로드하고 분석 요청을 하는 것 만으로도 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

데이터 분석이 필요한 이유

오늘날 우리는 데이터의 홍수 속에 살고 있다. 스마트폰, 사물 인터넷(Internet of Things, IoT, 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장해 인터넷에 연결하는 기술) 기기, 소셜 미디어 등 다양한 출처에서 끊임없이 데이터가 생성되고 있다. 

이러한 방대한 양의 데이터는 그 자체로는 의미가 없지만, 적절한 분석을 통해 인사이트(Insight, 통찰, 즉 사물을 훤히 꿰뚫어 봄)를 얻을 수 있다. 이것이 바로 데이터 분석이 필요한 첫째 이유다.

예를 들어, 고객 데이터를 분석하면 소비자의 행동 패턴을 이해하고 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립할 수 있다. 또한 재무 데이터 분석을 통해 비용 절감의 기회를 찾거나 수익성을 개선할 방안을 도출할 수 있다.

둘째, 데이터 분석은 문제 해결과 혁신의 원동력이 된다. 복잡한 문제에 직면했을 때, 관련 데이터를 분석함으로써 문제의 근본 원인을 파악하고 효과적인 해결책을 도출할 수 있다. 예를 들어 의료 분야에서는 환자 데이터를 분석해 질병의 조기 진단 모델을 개발하거나 개인화된 치료법을 제시할 수 있다.

셋째, 데이터 분석은 미래를 예측하고 대비하는 데에도 중요한 역할을 한다. 과거와 현재의 데이터를 바탕으로 트렌드를 파악하고 미래를 예측함으로써, 기업은 시장 변화에 선제적으로 대응할 수 있다. 예를 들어 소매업체는 과거 판매 데이터를 분석해 수요 예측 모델을 만들고, 이를 바탕으로 재고 관리를 최적화할 수 있다.

넷째, 데이터 분석은 고객 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 한다. 고객의 행동 데이터, 선호도 데이터 등을 분석해 개인화된 서비스를 제공함으로써 고객 만족도를 높이고 충성도를 높일 수 있다. 넷플릭스(Netflix)의 추천 시스템이나 아마존(Amazon)의 개인화된 상품 추천 등이 이러한 데이터 분석의 좋은 예다.

마지막으로, 데이터 분석은 사회 문제 해결에도 기여할 수 있다. 예를 들어 교통 데이터를 분석해 도시의 교통 체증을 줄이거나, 에너지 소비 데이터를 분석해 환경 문제에 대응하는 등 다양한 사회적 이슈에 대한 해결책을 제시할 수 있다.

10년전 자료이긴 하지만 맥킨지(McKinsey & Company)의 조사에 따르면, 데이터 중심의 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 23배나 더 많은 고객을 확보하고, 6배 더 높은 고객 유지율을 보이며, 19배 더 높은 수익성을 달성한다고 한다. 데이터 분석이 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.

Source : McKinsey & Company(2014). Using customer analytics to boost corporate performance. McKinsey’s DataMatics 2013 survey.

정리하면, 데이터 분석은 더 나은 의사 결정, 문제 해결, 미래 예측, 고객 경험 개선, 사회 문제 해결 등 다양한 측면에서 필수적이다. 따라서 개인과 조직은 데이터 분석 능력을 키우고, 이를 효과적으로 활용하는 방법을 배워야 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. ‘데이터 마인드 기르는 습관’ ‘AI 데이터 분석’ ‘챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시’ ‘직장 없는 시대의 브랜딩’ ‘지금 당장 마케팅 공부하라’ ‘마케팅 리서치’ 등을 저술했습니다.