직무별 AI 툴 활용법(2) - 데이터 분석
데이터 분석 분야에는 어떤 AI 툴이 활용될까요? 기본적인 툴부터 고도화된 툴까지 한 번에 알려드립니다.
May 04, 2024
데이터 분석은 기업에게 유용한 인사이트를 데이터를 통해 도출하고, 나아가 인공지능 모델로 시스템을 자동화하는 기능까지 확장할 수 있는 분야인데요. 이전에는 처음부터 끝까지 코드를 직접 완성해야만 데이터 분석이 가능했다면, AI의 등장으로 인해 여러 채널의 데이터를 모으고, 필요한 데이터만 추출하여 인사이트를 도출하는 등 많은 부분이 자동화되었습니다.
AI 툴을 얼마나 잘 사용하는지에 따라 더욱 디테일하고 정확한 분석이 가능한데요. 이번 글에서는 기본적으로 사용할 수 있는 툴부터 고도화된 분석에 쓰이는 툴까지 데이터 분석에 사용하는 툴에 대해 알려드립니다.
Power BI - 노코드로 하는 데이터 분석
Power BI는 Microsoft사가 개발한 비즈니스 인텔리전스 툴인데요. 비즈니스 인텔리전스란 데이터를 수집·분석하여 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 하는 프로세스입니다.
Power BI에서는 AI를 사용한 데이터 분석이 가능합니다. 차트, 그래프 등 여러 시각화 도구를 이용한 데이터 시각화 뿐만 아니라 다양한 채널의 데이터를 통합하여 확인하는 데이터 셋을 제공하죠. 더불어 당사의 대화형 AI인 코파일럿(copliot)을 활용하면, 더욱 효율적으로 데이터 요약하고 보고서를 제작할 수 있습니다. 또, 엑셀부터 SQL, Oracle 등의 데이터 베이스, 깃허브 파일 등 다양한 형태의 데이터를 불러올 수 있죠.
코딩을 필요로 하지 않는 노코드 환경이라는 점, 개인용 무료버전을 제공한다는 점으로 인해 데이터 분석 입문자들도 부담없이 사용할 수 있습니다. 다만 보고서와 대시보드를 공유하기 위해선 비용을 지불하는 상위 플랜을 사용해야 합니다.
📌 특징
- 무료버전 제공
- 코파일럿 연동으로 보다 효율적
- 노코드 환경
ChatGPT-4 - 데이터 인사이트 도출까지
AI 툴의 대표격인 ChatGPT를 이용해서도 데이터 분석이 가능합니다. GPTs의 [Data Analysis] 기능을 사용하면 cvs, 엑셀 형식의 데이터를 분석할 수 있는데요. 사용 방법은 기존 챗지피티와 마찬가지로 프롬프트에 데이터 파일과 함께 분석하고 싶은 내용을 입력하면 끝입니다. 전체 데이터에서 원하는 데이터를 추출하고 분석할 뿐만 아니라 그래프 제작을 통한 데이터 시각화까지 가능하죠. 데이터 분석에 사용한 코드까지 제공합니다. 또한, 챗지피티에게 데이터에 대한 인사이트 도출까지 요청할 수 있습니다.
챗지피티의 데이터 분석 기능은 포함되어 있는 GPTs는 유료 버전에서에서만 사용가능한데요. 하지만 코드없이도 손쉽게 데이터 분석이 가능하다는 점과 인사이트까지 얻어갈 수 있다는 장점을 갖습니다.
📌 특징
- 유료버전에서 사용 가능
- 데이터 추출, 분석, 시각화까지 한 번에
- 데이터 분석 코드 제공
Tensor Flow - 머신러닝&딥러닝 모델 개발
텐서플로우는 구글에서 개발한 머신러닝 프레임워크로, 머신러닝 및 딥러닝 모델을 개발하기 위한 다양한 기능을 제공합니다.
텐서플로우로 구현할 수 있는 머신러닝 모델은 무궁무진합니다. 예컨대, 간단한 기능 import만으로도 이미지/텍스트 분류를 구현할 수 있습니다. Tensor라는 데이터 구조를 사용하여 다양한 차원의 데이터를 다루며, 모델 훈련을 위한 다양한 API를 제공하죠.
초보자용 가이드를 Google Colab 환경에서 제공하고 있기에, 별도의 설치없이도 텐서플로우를 경험해볼 수 있습니다. 또, TensorBoard라는 시각화 도구를 웹 브라우저에서 사용이 가능하다는 장점이 있죠. 딥러닝 프레임워크 중 사용자가 많은 편에 속하기에 커뮤니티도 활성화 되어 있습니다.
📌 특징
- 사용자 친화적인 API 및 가이드
- 오픈소스로 제공
- 파이썬 및 프로그래밍 언어 학습 필요
Bert - 자연어 처리 분야 오픈소스
버트는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 양방향 인코딩(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 앞글자를 따온 말로, 2018년 구글이 선보인 AI 언어모델입니다. 트랜스포머 아키텍처는 딥러닝 모델의 한 종류로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하도록 하는 인공지능, 자연어 처리 분야에서 활용되는데요. 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 양방향 인코딩은 텍스트를 양쪽에서 고려하여 더욱 정확한 문맥 파악이 가능합니다.
버트는 현재, 여러 모델로 나뉘어 자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되고 있죠. 여러 텍스트를 주제 별로 분류하거나 문장에서 사람, 장소 등의 개체를 식별하는데 쓰입니다. 또, 텍스트에 드러나는 감정을 식별하고 텍스트를 생성, 번역, 요약할 수 있습니다.
버트 언어 모델은 현재 구글 리서치의 깃허브에서 오픈소스로 제공되고 있습니다. 파이썬 코드로 제공되어 파이썬을 필수로 익혀야 사용이 원할합니다. 활용 예시로는 고객 리뷰를 분석,기업 관련 기사를 주제별 분류 등이 있죠. 더 나아가 머신러닝/딥러닝 모델을 학습시켜 기업 시스템을 자동화할 수도 있습니다.
📌 특징
- 자연어 처리 모델
- 오픈소스로 제공
- 파이썬 언어 학습 필요
🧠 AI를 똑똑하게 활용하는 가장 쉬운 방법
지금까지 데이터 분석 분야에서 AI툴을 활용할 수 있는 방법을 알아보았는데요. 글에서 소개된 Power BI, BERT 등은 팀스파르타 직무별 AI 교육에서 실제로 사용하는 툴입니다.
AI 툴을 똑똑하게 활용하기 위해서는 다양한 실습 예제를 통해 경험을 쌓고, 해결하고 싶은 업무 비효율에 적용해 보는 시간이 필요합니다. 팀스파르타 직무별 AI 교육에서는 직무별로 겪고 있는 업무 상의 문제를 발견하고, 프로젝트 형식으로 문제 해결을 하고자 합니다. 팀스파르타 기업교육의 AI 툴 교육을 통해 지금껏 경험해 보지 못한 효율화를 경험해 보세요.
*교육에 사용하는 툴은 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
참고 자료
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