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'AI가 BI를 만났을 때' 더 똑똑해지고 유용해진다

데이터 과학이 대중화되고 있다. 데이터 과학자들이 데이터를 취합하고 분석하기까지 몇 달이 걸렸지만, 이제는 현업 사용자가 신속하게 데이터를 며칠 안에 모을 수 있게 됐다. 머신러닝이 약속하는 데이터 분석을 활용에서 의외의 기술이 등장한다. 바로 비즈니스 인텔리전스(BI)다. 성과 분석 영역이었던 BI 시스템을 인공지능으로 재단장하여 기존의 보고 기능에 예측 기능까지 결합하려는 것이다. 이러한 시도를 하는 조직 중 하나가 심포니 포스트 어큐트 네트워크(Symphony Post Acute Network)다. 미국 일리노이, 인디애나, 위스콘신주 28개 의료시설에 5,000개의 침상을 보유한 의료회사인 심포니는 무릎 수술 등에서 회복 중이거나 투석 치료를 받는 연 8만 명의 환자에 대한 간호를 개선하고자 인공지능과 머신러닝을 활용하고자 했다. 예를 들면, 어떤 환자는 특히 낙상 위험이 있으므로 주의를 더욱 기울여야 한다는 점을 찾아낼 수도 있기 때문이다. 개별적인 데이터 포인트나 미묘한 데이터 패턴으로 나타날 수 있는 이러한 지표를 찾아내는 것이야말로 머신러닝의 완벽한 활용 사례다. 그러나 모델 구축 작업은 간단하지 않다. 심포니의 데이터 과학 및 분석 책임자 네이선 패트릭 테일러는 “예측에 관해 질문 공세를 받았다”고 밝혔다. “온종일 머신러닝 모델 구축에 매달린다고 해도 그 모든 것을 혼자 다 해내는 것은 불가능하다”고 덧붙였다. 심포니는 2명의 데이터 과학자를 추가로 채용했다. 테일러는 “이들의 몸값이 비싸다. 그런데 우리가 필요로 한 결과를 얻지 못하고 있었다. 매우 어렵고 비용이 많이 드는 일이었다”고 말했다. 그래서 2년 전 심포니는 외부에서 대안을 모색하기 시작했다. 즉, 이미 머신러닝 모델 구축을 마치고 활용할 준비가 된 업체를 찾았다. 이제 심포니는 자체 데이터 저장소에 들어 있던 데이터를 데이터로봇(DataRobot)이라...

CIO 알터릭스 도미노 데이터랩 트리팩타 Trifacta Alteryx Domino Data Labs 알 샤이니 R Shiny Qlik 태블로 클릭 가트너 포레스터 데이터 과학자 비즈니스 인텔리전스 엑셀 인공지능 데이터 과학 파워BI 액세츄어

2018.04.20

데이터 과학이 대중화되고 있다. 데이터 과학자들이 데이터를 취합하고 분석하기까지 몇 달이 걸렸지만, 이제는 현업 사용자가 신속하게 데이터를 며칠 안에 모을 수 있게 됐다. 머신러닝이 약속하는 데이터 분석을 활용에서 의외의 기술이 등장한다. 바로 비즈니스 인텔리전스(BI)다. 성과 분석 영역이었던 BI 시스템을 인공지능으로 재단장하여 기존의 보고 기능에 예측 기능까지 결합하려는 것이다. 이러한 시도를 하는 조직 중 하나가 심포니 포스트 어큐트 네트워크(Symphony Post Acute Network)다. 미국 일리노이, 인디애나, 위스콘신주 28개 의료시설에 5,000개의 침상을 보유한 의료회사인 심포니는 무릎 수술 등에서 회복 중이거나 투석 치료를 받는 연 8만 명의 환자에 대한 간호를 개선하고자 인공지능과 머신러닝을 활용하고자 했다. 예를 들면, 어떤 환자는 특히 낙상 위험이 있으므로 주의를 더욱 기울여야 한다는 점을 찾아낼 수도 있기 때문이다. 개별적인 데이터 포인트나 미묘한 데이터 패턴으로 나타날 수 있는 이러한 지표를 찾아내는 것이야말로 머신러닝의 완벽한 활용 사례다. 그러나 모델 구축 작업은 간단하지 않다. 심포니의 데이터 과학 및 분석 책임자 네이선 패트릭 테일러는 “예측에 관해 질문 공세를 받았다”고 밝혔다. “온종일 머신러닝 모델 구축에 매달린다고 해도 그 모든 것을 혼자 다 해내는 것은 불가능하다”고 덧붙였다. 심포니는 2명의 데이터 과학자를 추가로 채용했다. 테일러는 “이들의 몸값이 비싸다. 그런데 우리가 필요로 한 결과를 얻지 못하고 있었다. 매우 어렵고 비용이 많이 드는 일이었다”고 말했다. 그래서 2년 전 심포니는 외부에서 대안을 모색하기 시작했다. 즉, 이미 머신러닝 모델 구축을 마치고 활용할 준비가 된 업체를 찾았다. 이제 심포니는 자체 데이터 저장소에 들어 있던 데이터를 데이터로봇(DataRobot)이라...

2018.04.20

머신러닝과 예측 알고리즘에 '안성맞춤' 데이터 과학 툴 10선

기업이 과거보다 훨씬 빠르게 데이터를 다루고자 하면서 데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포하도록 해주는 플랫폼이 점점 더 중요해지고 있다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서는 가트너의 정의를 확대해 데이터 과학 업무팀이 코드를 공동 작업하고 직접 배포해 데이터 과학 솔루션을 안내할 수 있는 모든 것을 포함했다. 데이터 과학 플랫폼은 상대적으로 덜 성숙했고 아직은 묘책이 없음을 기억하는 것이 중요하다. 테셀라 애널리틱스(Tessella Analytics)의 수석 분석 전략가인 매튜 존스는 <컴퓨터월드UK(ComputerworldUK)>와의 인터뷰에서 "데이터 과학은 플러그 앤드 플레이가 아니다"고 말했다. 이어서 "플랫폼은 아웃소싱해도 괜찮다. 하지만, 존재하는 데이터와 컨텍스트를 이해하는 사람은 교육을 받아야 한다. 기술 공급 업체에게 데이터 과학을 아웃소싱하는 경우 비즈니스와 데이터를 확실히 이해해야 한다"고 밝혔다. 이를 염두에 두고 오픈소스부터 기존 솔루션 업체까지 현재 기업이 가장 많이 사용하는 데이터 과학 플랫폼을 소개한다.   1. H2O.ai H2O.ai는 기업이 비즈니스 문제에 신속하고 확장할 수 있는 예측 분석을 적용하도록 지원하는 오픈소스 시스템 학습 플랫폼이다. 이 플랫폼의 명성은 점점 더 올라가고 있으며, 이전 버전은 가트너 매직 쿼드런트에서 비저너리로 선정됐으며 2018 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 매직 쿼드런트에서 리더로 꼽혔다. 가트너는 딥러닝, 머신러닝 자동화, 하이브리드 클라우드 지원, 오픈소스 통합에 대한 기술 역량과 이베이, 캐피탈원, 컴캐스트를 포함한 고객사를 위한 강력한 지원을 높이 평가했다. 코드 중심 툴체인은 뛰어난 유연성과 확장성을 제공하지만 가장 사용자 친화적인 제품은 아니다. 2. 마이크...

SAS 래피드마이너 다타이쿠 도미노 데이터랩 데이터 과학 분석 예측 기계학습 스플렁크 모델링 클라우데라 데이터 과학자 애저 마이크로소프트 IBM 가트너 빅데이터 H2O.ai

2018.04.19

기업이 과거보다 훨씬 빠르게 데이터를 다루고자 하면서 데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포하도록 해주는 플랫폼이 점점 더 중요해지고 있다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서는 가트너의 정의를 확대해 데이터 과학 업무팀이 코드를 공동 작업하고 직접 배포해 데이터 과학 솔루션을 안내할 수 있는 모든 것을 포함했다. 데이터 과학 플랫폼은 상대적으로 덜 성숙했고 아직은 묘책이 없음을 기억하는 것이 중요하다. 테셀라 애널리틱스(Tessella Analytics)의 수석 분석 전략가인 매튜 존스는 <컴퓨터월드UK(ComputerworldUK)>와의 인터뷰에서 "데이터 과학은 플러그 앤드 플레이가 아니다"고 말했다. 이어서 "플랫폼은 아웃소싱해도 괜찮다. 하지만, 존재하는 데이터와 컨텍스트를 이해하는 사람은 교육을 받아야 한다. 기술 공급 업체에게 데이터 과학을 아웃소싱하는 경우 비즈니스와 데이터를 확실히 이해해야 한다"고 밝혔다. 이를 염두에 두고 오픈소스부터 기존 솔루션 업체까지 현재 기업이 가장 많이 사용하는 데이터 과학 플랫폼을 소개한다.   1. H2O.ai H2O.ai는 기업이 비즈니스 문제에 신속하고 확장할 수 있는 예측 분석을 적용하도록 지원하는 오픈소스 시스템 학습 플랫폼이다. 이 플랫폼의 명성은 점점 더 올라가고 있으며, 이전 버전은 가트너 매직 쿼드런트에서 비저너리로 선정됐으며 2018 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 매직 쿼드런트에서 리더로 꼽혔다. 가트너는 딥러닝, 머신러닝 자동화, 하이브리드 클라우드 지원, 오픈소스 통합에 대한 기술 역량과 이베이, 캐피탈원, 컴캐스트를 포함한 고객사를 위한 강력한 지원을 높이 평가했다. 코드 중심 툴체인은 뛰어난 유연성과 확장성을 제공하지만 가장 사용자 친화적인 제품은 아니다. 2. 마이크...

2018.04.19

머신러닝, 예측 알고리즘 모델링에 탁월한 '데이터 과학 플랫폼 9선'

데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포할 수 있게 해주는 플랫폼은 기업이 이전보다 더 빠르게 데이터를 조작하려고 하면서 더 중요해졌다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서는 가트너의 정의를 확대해 데이터 과학 업무팀이 코드를 공동 작업하고 직접 배포해 데이터 과학 솔루션으로 안내할 수 있는 모든 것을 포함했다. 데이터 과학 플랫폼은 상대적으로 덜 성숙했고, 아직은 묘책이 없음을 기억하는 것이 중요하다. 테셀라 애널리틱스(Tessella Analytics)의 수석 분석 전략가인 매트 존스는 <컴퓨터월드UK>와의 인터뷰에서 "데이터 과학은 플러그 앤드 플레이가 아니다"고 말했다. 이어서 "플랫폼은 괜찮지만, 존재하는 데이터와 맥락을 이해하는 사람이 교육을 받아야 한다. 기술 공급 업체에게 데이터 과학을 아웃소싱하는 경우 비즈니스와 데이터를 확실히 이해해야 한다"고 밝혔다. 이를 염두에 두고 오픈소스부터 기존 솔루션 업체까지 오늘날 기업이 가장 많이 사용하는 데이터 과학 플랫폼을 소개한다. 1. 마이크로소프트 애저 머신러닝 마이크로소프트는 데이터 과학자에게 애저 머신러닝 플랫폼을 사용해 예측 분석을 실제 환경에 구축하고 배포하기 위한 완벽하게 관리되는 클라우드 서비스를 제공한다. 이 플랫폼에는 파이썬이나 R과 같이 원하는 언어로 사용자 정의 코드를 지원하는 패키지가 내장돼 있으며 데이터 과학자들이 업무를 시작할 때 쓸만한 많은 문서가 제공된다. 애저 플랫폼은 데이터 과학자가 모델을 프로덕션에 웹 서비스로 신속하게 설치한 다음 애저 마켓플레이스에서 모델을 공유하도록 해준다. 고객으로는 카니발 크루즈(Carnival Cruises), JLL, 후지쯔가 있다. 2. SAS 바이야 분석 및 BI 공급 업체 SAS는 바이야(Viya) 플랫폼을 통해 데이터 과학 및 ...

SAS 다타이쿠 도미노 데이터랩 데이터 과학 분석 예측 기계학습 스플렁크 모델링 클라우데라 데이터 과학자 애저 마이크로소프트 IBM 가트너 래피드마이너

2017.11.28

데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포할 수 있게 해주는 플랫폼은 기업이 이전보다 더 빠르게 데이터를 조작하려고 하면서 더 중요해졌다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서는 가트너의 정의를 확대해 데이터 과학 업무팀이 코드를 공동 작업하고 직접 배포해 데이터 과학 솔루션으로 안내할 수 있는 모든 것을 포함했다. 데이터 과학 플랫폼은 상대적으로 덜 성숙했고, 아직은 묘책이 없음을 기억하는 것이 중요하다. 테셀라 애널리틱스(Tessella Analytics)의 수석 분석 전략가인 매트 존스는 <컴퓨터월드UK>와의 인터뷰에서 "데이터 과학은 플러그 앤드 플레이가 아니다"고 말했다. 이어서 "플랫폼은 괜찮지만, 존재하는 데이터와 맥락을 이해하는 사람이 교육을 받아야 한다. 기술 공급 업체에게 데이터 과학을 아웃소싱하는 경우 비즈니스와 데이터를 확실히 이해해야 한다"고 밝혔다. 이를 염두에 두고 오픈소스부터 기존 솔루션 업체까지 오늘날 기업이 가장 많이 사용하는 데이터 과학 플랫폼을 소개한다. 1. 마이크로소프트 애저 머신러닝 마이크로소프트는 데이터 과학자에게 애저 머신러닝 플랫폼을 사용해 예측 분석을 실제 환경에 구축하고 배포하기 위한 완벽하게 관리되는 클라우드 서비스를 제공한다. 이 플랫폼에는 파이썬이나 R과 같이 원하는 언어로 사용자 정의 코드를 지원하는 패키지가 내장돼 있으며 데이터 과학자들이 업무를 시작할 때 쓸만한 많은 문서가 제공된다. 애저 플랫폼은 데이터 과학자가 모델을 프로덕션에 웹 서비스로 신속하게 설치한 다음 애저 마켓플레이스에서 모델을 공유하도록 해준다. 고객으로는 카니발 크루즈(Carnival Cruises), JLL, 후지쯔가 있다. 2. SAS 바이야 분석 및 BI 공급 업체 SAS는 바이야(Viya) 플랫폼을 통해 데이터 과학 및 ...

2017.11.28

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