엔터프라이즈 데이터 분석 시장, AI 파워 점점 커진다

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엔터프라이즈 데이터 분석 시장에서 딥러닝으로 대표되는 인공지능(AI) 기술을 활용하는 것이 점점 기업의 핵심 경쟁력으로 부상할 것이란 전망이 확산되고 있다. 분석 및 모바일 소프트웨어 기업인 마이크로스트레티지코리아(이하 MSTR, 지사장 양천금)가 1월9일 공개한 ‘2020년 주목할 10가지 엔터프라이즈 분석 트렌드’ 보고서에서도 AI는 중량급 키워드로 다뤄졌다.

MSTR이 제시한 10가지 트렌드는 다음과 같다.

딥 러닝, 경쟁우위 창출
보고서에 따르면 2020년, 딥 러닝은 ‘아는 것’과 ‘실행하는 것’ 사이의 넥서스(nexus, 연결, 결합)가 이뤄질 것으로 전망된다.

보고서는 “딥 러닝은 더 이상 버즈워드(유행어)가 아니다. 인간 행동을 예측하고 이해하기 위한 딥 러닝의 실질적인 출현으로 기업들은 인텔리전스를 기반으로 경쟁사를 앞설 수 있는 강력한 혁신 기술을 활용할 수 있을 것이다”라고 강조했다.

오토ML, 데이터 사이언스 ROI 향상

머신러닝을 쉽게 쓸 수 있는 도구가 확산되는 것도 주목할만한 흐름이다. 머신러닝 솔루션의 급속한 성장으로 전문가 수준의 지식 없이도 사용할 수 있는 머신러닝 모델에 대한 수요가 높아지고 있다고 보고서는 전했다.

시맨틱 그래프(Semantic Graph)와 비즈니스 가치 
스맨틱 그래프도와 관련해서는 보고서는 “끊임없이 변화하는 데이터 환경에서 데이터 및 분석을 지원하는 중추적인 역할을 할 것이다. 시맨틱 그래프를 사용하지 않는 조직은 복잡성과 비용의 증가로 분석에 대한 ROI가 낮아질 위험이 있다”고 강조했다.

데이터 용량 증가로, 휴먼 인사이트도 중요

AI의 전략적 가치가 커진다고 해서 사람이 가진 통찰력이 존재감이 잃는 것은 아니다. 보고서는 “점점 더 많은 지식 근로자들이 데이터 기반 업무에 익숙해지고 있으며, 그들은 데이터 에스노그래피(사회와 문화의 여러 가지 현상을 정량적이고 정성적인 조사 기법을 이용한 현장 조사를 통하여 연구) 또는 데이터와 관련된 연구, 수집된 데이터의 맥락, 데이터만으로는 완벽한 그림을 제공하기 어려운 자료에도 친숙해져야 한다”라고 밝혔다.

차세대 임베디드 분석 기능으로 통찰력 확보 시간 단축

특정 애플리케이션 및 인터페이스의 컨텍스트(context, 맥락)에서 제공되는 간결한 분석은 의사결정의 속도를 높여준다. 보고서는 “이러한 임베딩 유형의 간결한 인-컨텍스트(in-context) 분석의 큐레이션은 보다 많은 시간이 소요될 수 있지만, 결국 노-코드(no-code) 및 로우-코드(low-code) 개발 방법을 포함해 기술이 발전함에 따라 차세대 임베딩이 점점 더 많이 채택될 것이다”라고 예상했다.

데이터 소스 통합에 대한 수요 증가

데이터 다양성에도 지속적으로 초점이 맞춰질 것으로 예상된다. 보고서는 “조직들은 데이터 및 분석을 위한 단일 표준 플랫폼을 보유한 경우가 드물며, 데이터 액세스에 여러 도구를 사용하고 있다. 이러한 데이터 소스를 통합하고자 하는 니즈가 지속적으로 증가할 것이다”라고 내다봤다.

데이터 중심의 업스킬링(upskilling, 숙련도 향상) 관심 확대

엔터프라이즈 조직들은 데이터 중심 의사결정에 대한 니즈는 점점 많이 느끼고 있는데, 인적 자원은 부족한 것이 현실이다. 이와 관련해 보고서는 “최고의 분석 인재를 채용하려는 노력 뿐만 아니라, 현 직원들을 위한 교육, 리스킬링(reskilling, 새로운 기술을 습득), 업스킬링(upskilling, 숙련도를 향상)에 초점을 맞춰야 한다”라고 주문했다.

AI는 이제 현실이다

보고서는 올해 CDAO와 CIO들은 데이터 사이언스 팀이 데이터 측면에서 그들이 원하는 것을 확보하고 있으며, AI 사용사례를 모델링하는 데 실제로 시간의 70%, 80% 또는 90%의 시간을 사용할 수 있다는 점을 알게 될 것이다라고 예상했다.

모바일 인텔리전스, 지속적으로 진화

보고서는 “조직의 절반은 모바일 장치 사용을 재검토하며 해당 기술이 직원의 요구를 적절하게 충족시키지 못한다는 결론을 내릴 것이다”라면서 “이로 인해 더 나은 업무 경험과 보다 효과적인 연결을 가능하게 하는 차세대 모바일 애플리케이션을 검토하게 될 것이다”라고 내다봤다.

미래의 경험 관리는 AI를 기반으로

보고서는 “앱이 비즈니스 프로세스에 의해 헤드리스 마이크로서비스(headless microservices)로 분해됨에 따라 자동화 및 인텔리전스는 대중 대상의 개인화 서비스(Mass Personalization) 및 효율성 창출에 큰 역할을 할 것이다. 인텔리전트 엔터프라이즈(Intelligent Enterprise)는 맥락과 데이터를 활용하여 다음 단계를 위한 최고의 액션을 실행한다”라고 강조했다.