최첨단 기술 도구를 활용하여 사업을 한 단계 더 발전시키고 싶으신가요? 그렇다면 비즈니스 성장을 촉진할 수 있는 최고의 예측 분석 도구를 소개합니다.
19세기 골턴이 사용한 ‘회귀’라는 용어는 이제 수십억 달러 규모의 산업인 예측 분석으로 발전했습니다. 오늘날과 같이 치열한 경쟁 환경에서 분석을 비즈니스 의사 결정에 통합하지 않는다면 조직은 시장에서 뒤처질 수밖에 없습니다.
따라서 최고의 예측 분석 도구 목록을 살펴보기 전에, 예측 분석이 무엇이며 왜 이러한 도구가 필요한지 먼저 알아보겠습니다.
예측 분석은 실시간 및 과거 데이터 추세를 분석하여 미래를 예측하기 위해 통계 모델링과 머신러닝 기법을 사용하는 고급 분석 분야입니다.
예를 들어, 세계적인 화장품 소매업체인 세포라는 예측 분석을 활용하여 고객에게 관련 제품을 추천합니다. 이러한 개인화된 추천은 구매자의 80%를 충성 고객으로 전환하는 데 큰 역할을 했습니다.
예측 분석 도구가 필요한 이유는 무엇일까요?
예측 분석은 원시 데이터에서 의미 있는 통찰력을 도출함으로써 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고 수익성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
성장하는 비즈니스에 탁월한 실행 계획을 제공할 수 있지만, 이러한 분석을 수동으로 생성하는 것은 상당한 어려움이 따릅니다.
과거에는 예측 분석이 전문 데이터 과학자와 분석가들의 영역으로 여겨졌습니다. 통계, 분석, 모델링 등에 능숙해야 하는 복잡한 작업이었죠. 하지만 최신 예측 분석 도구를 활용하면 데이터 세트를 실험하고 코드를 작성하는 데 몇 주 또는 몇 달을 소비할 필요가 없습니다.
데이터 준비부터 데이터 평가에 이르는 전체 데이터 분석 과정을 이제 예측 분석 도구를 사용하여 단 몇 번의 클릭만으로 자동화할 수 있습니다.
예측 분석 도구를 선택할 때 고려해야 할 필수 기능:
- 데이터 준비: 선택한 분석 도구는 관련 정리 기술을 적용하여 데이터를 효율적으로 정리하고 대량의 데이터를 처리할 수 있어야 합니다.
- 모델링: 단순한 기능만으로는 분석 도구가 전문 인력을 완전히 대체할 수는 없습니다. 데이터 과학자가 수행하는 일부 작업을 자동화하려면 고급 통계 및 머신러닝 모델링 기술이 필수적입니다.
- 사용자 친화성: 분석 도구는 전문가만을 위한 것이 아닙니다. 조직 내 기술 수준이 낮은 직원도 이러한 도구를 사용하여 이상을 감지하고 수정할 수 있어야 합니다. 따라서 사용하기 쉽고 사용자 친화적인 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
- 시각화 및 보고: 통찰력이 명확하게 제시될수록 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 소프트웨어는 시각적 요소와 다양한 보고 형식 옵션을 제공해야 합니다.
- 보안: 데이터는 기업의 중요한 자산이므로 보안 조치는 모든 분석 도구에서 필수적으로 고려해야 할 기능입니다. 분석 및 비즈니스 향상을 위해 데이터를 도구에 제공할 때 데이터 유출이 발생하면 큰 문제가 될 수 있습니다. 따라서 무단 액세스로부터 데이터를 안전하게 보호하는 도구를 선택해야 합니다.
다음은 시장에서 가장 뛰어난 예측 분석 도구입니다.
ManageEngine Analytics Plus
Analytics Plus를 통해 IT 환경을 종합적으로 살펴보세요!
ManageEngine의 강력한 예측 분석 도구는 미래 트렌드를 자신 있게 예측할 수 있도록 지원합니다.
사용자 친화적인 분석 인터페이스를 통해 명확한 시각화, 분석 통찰력 및 보고서를 손쉽게 생성할 수 있습니다.
주요 특징:
- IT 사고에 대한 조기 경보: Analytics Plus는 잠재적인 IT 문제와 이상을 사전에 감지하여 관련 팀이 문제 해결에 효과적으로 대응할 수 있도록 합니다.
- 기회 발견: Analytics Plus는 대량의 데이터 세트를 분석하여 제품 또는 비즈니스 개발 전략, 마케팅 방법에서 숨겨진 기회를 찾아내는 데 도움을 줍니다.
- 자원 할당 계획: 이 도구는 기존 고객의 워크로드 패턴을 예측하고 자원을 효율적으로 관리하여 생산성을 극대화합니다.
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Qlik AutoML
Qlik AutoML을 활용하여 데이터 분석 능력을 극대화하고, 예측 분석의 힘으로 더 빠르게 움직이고 더 스마트하게 업무를 처리하세요.
Qlik AutoML은 데이터 이해부터 모델 생성에 이르는 전체 분석 프로세스를 간소화하여, 사용자가 데이터 세트를 입력하고 대상 필드를 선택하기만 하면 됩니다. 그 후에는 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
실행 계획을 제공하는 것 외에도 Qlik은 Explainable AI를 사용하여 모든 보고서에 대한 이유를 설명합니다. 이 기능은 분석 과정의 투명성을 높여 사용자의 직관을 자극하고 더 나은 아이디어를 떠올리는 데 도움을 줍니다.
일반적인 사용 사례:
- 판매: 판매를 예측하고 더 나은 고객 타겟팅 및 유지 전략을 제공하는 지능형 도구입니다.
- 재무: Qlik AutoML은 재정 자문 역할을 수행할 수 있습니다. 이 강력한 도구를 사용하여 지출 및 자본 투자에 대한 더 나은 예산 계획을 세울 수 있습니다.
- 공급망: 재고 보충 시기 결정, 배송 서비스 전략 개선, 운송 시설 최적화 등에 도움이 됩니다.
또한 Qlik AutoML은 상호작용성을 제공합니다. 사용자는 적용할 알고리즘, 중요하게 생각하는 평가 메트릭, 더 큰 가중치를 부여할 기능 등을 지정할 수 있습니다.
Qlik AutoML의 코드 없는 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에 기술 전문가나 통계 프로그래머가 아니어도 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다.
Alteryx
Alteryx를 사용하여 데이터 처리 시간을 줄이고 비즈니스 성장을 위한 실행 가능한 통찰력에 집중하세요. 이 도구는 스프레드시트, 클라우드 소스, 스노우플레이크, RPA 봇 등 다양한 데이터 소스와 호환됩니다.
Alteryx는 분석 성숙도 평가를 제공합니다. 이 평가는 귀사의 데이터 활용 능력을 경쟁사와 비교 분석한 보고서를 제공합니다.
코카콜라, 지멘스 에너지와 같은 유명 브랜드들이 이 도구를 워크플로에 통합하여 데이터를 효과적으로 활용하고 있습니다.
주요 특징:
- 통찰력 평가를 위한 협업 팀워크를 지원합니다.
- 사용자는 필요에 따라 모델을 구축하고 재사용할 수 있습니다.
- 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 다양한 배경을 가진 사용자가 쉽게 도구를 사용할 수 있습니다.
- 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배포할 수 있습니다.
- 인구 통계, 기업 통계, 지리 공간 정보가 내장되어 있습니다.
하드웨어 또는 클라우드 환경에서 30일 무료 평가판을 신청할 수 있습니다.
Minitab
Minitab을 사용하여 데이터를 실행 계획으로 전환하세요.
Minitab은 동급 최고의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 심층적인 통찰력을 제공하는 최고의 고급 예측 분석 도구 중 하나입니다.
이 도구는 예측 분석 초보자와 숙련된 전문가 모두에게 적합합니다.
포춘 100대 기업의 90%와 포춘 500대 기업의 70%가 분석에 Minitab 소프트웨어를 사용한다는 사실이 입증되었습니다.
Minitab의 예측 분석 구성 요소는 다음과 같습니다.
- CART 분류 및 회귀
- 랜덤 포레스트 분류 및 회귀
- TreeNet 분류 및 회귀
Board
Board를 사용하여 데이터를 지식으로 원활하게 전환하세요.
오늘날 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 분석에 대한 수요는 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 기업의 거의 모든 부서와 운영에서 매우 중요합니다.
대시보드 및 시각화: 차트, 그래프, 테이블 등 다양한 시각화 옵션을 선택하여 비즈니스에 맞는 맞춤형 예측 분석 보고서 대시보드를 만들 수 있습니다.
협업: Board는 팀 구성원이 통찰력을 공유하고 함께 더 나은 결정을 내릴 수 있는 협업 환경을 제공합니다.
클러스터 분석: 백엔드에서 고유한 k-평균 알고리즘을 적용하여 지정된 수의 그룹 및 객체 클러스터를 생성할 수 있습니다.
TrendMiner
TrendMiner는 많은 스타트업이 데이터 분석가의 필요성을 줄이고 엔지니어가 직접 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하는 셀프 서비스 솔루션입니다.
TrendMiner의 주요 기능:
- 분석: 고급 분석 알고리즘을 사용하여 저장된 기록에서 발견된 모든 패턴이나 행동의 근본 원인을 찾을 수 있습니다.
- 모니터링: 이 도구는 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 특이점을 감지하면 알림을 제공합니다.
- 예측: 미래의 성과를 예측하고 수익성 있는 조치를 취하도록 안내합니다.
- 컨텍스트화: 관련 컨텍스트를 사용하여 데이터를 처리합니다.
- MLHub: MLHub를 사용하여 분석 결과를 실제 환경에 배포합니다.
성능 최적화, 에너지 소비 감소, 이상 감지 모델 생성, 누수 감지 등에 널리 사용됩니다.
또한 한 번에 여러 측정 또는 기능을 처리하고 미래를 예측하기 위한 맞춤형 매개변수를 제공하는 가상 센서를 통합했습니다.
TIBCO Spotfire
TIBCO Spotfire는 기업의 더 스마트한 성장을 지원하는 고급 분석 기능을 갖춘 클릭 한 번으로 데이터 과학을 제공합니다. 전문가가 아니더라도 중간 수준의 기술자가 분류, 클러스터링, 시각화 및 기타 복잡한 통계 프로그램을 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
또한 이 도구는 R, Python, TERR과 같은 고유한 데이터 과학 언어 및 패키지와 통합되어 모델을 교육하고 배포할 수 있습니다.
주요 혜택:
- 오픈 소스: R, SAS 또는 MATLAB으로 작성된 기존 기능을 Tibco의 Spotfire에 쉽게 통합하여 고유한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 지리 분석 강화: 이 기능을 사용하면 위치별 데이터를 분석하여 더 자세한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 비즈니스가 위치에 따라 다르게 반응하는 경우 TIBCO Spotfire가 좋은 선택이 될 수 있습니다.
- 예측 분석 운영: 실시간 환경에 분석 결과를 배포할 수 있습니다.
30일 동안 무료로 사용해 본 후 필요에 따라 유료 구독을 선택할 수 있습니다.
결론
훌륭한 데이터 과학자 및 분석 팀이 있더라도 프로세스 속도를 높이려면 자동화 소프트웨어를 고려해야 합니다. 이 목록을 통해 귀사의 비즈니스에 적합한 예측 분석 도구를 선택하는 것이 더 쉬워졌기를 바랍니다. 데이터 팀에 더 큰 도움이 될 수 있는 이러한 데이터 과학 도구를 살펴보세요.