예측 분석

예측 분석이란?

예측 분석은 알고리즘, 통계 데이터, 기계 학습을 함께 활용하여 최적화된 분석 모델로 향후 요구 사항과 성과에 액세스하고 기업이 리소스와 인사이트를 이용하는 데 도움이 됩니다.

예측 분석의 이점

빅 데이터 , 데이터 마이닝과 같은 주제를 포괄하는 예측 분석은 엔터프라이즈와 기타 조직이 향후 행동을 파악하고 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그 방법은 다음과 같습니다. 딥 러닝 또는 기계 학습, 데이터 모델링 등의 다른 방식과 함께 과거 데이터를 활용하면 예측 분석 모델 및 예측 분석 기술의 중요성이 커지고, 데이터 과학자가 연관성을 발견하여 내부 절차를 강화하고 향상된 정밀도로 IT 인프라를 자동화할 수 있게 됩니다.

관련 HPE 솔루션, 제품 또는 서비스

예측 분석 사례 연구

엔터테인먼트와 의료부터 사이버 보안 및 날씨에 이르기까지 모든 산업 분야에서 예측 분석 알고리즘이 사용됩니다. 예를 들어 소매업에서는 예측 분석으로 구매자 행동을 해석 및 예측하여 매장에서 재고 관리를 개선하고 구매자 맞춤형 추천을 구축할 수 있습니다. 제조업과 같은 분야의 기업은 장비 및 유지관리 패턴을 사전에 모니터링하여 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다. 스포츠 산업에서도 예측 분석 모델로 통계 및 기타 데이터를 활용하여 선수들의 가치를 예측합니다.

거의 모든 산업에서 예측 분석과 관련 기계 학습 및 기타 데이터를 활용하여 새로운 문제와 기존의 문제를 해결할 때 엄청난 가치를 제공할 수 있습니다. 데이터 과학자와 관련 기업 또는 조직은 사람, 프로세스, 수익 및 손실뿐 아니라 향후 동향을 더욱 잘 파악할 수 있습니다.

 

예측 분석의 역사

예측 분석은 수십 년 전부터 사용했지만, 비용이 더 적고 더 빠르고 더 강력한 컴퓨터가 등장하고 나서야 예측 분석의 진정한 가능성을 실현할 수 있었습니다.

1940년대부터 최신 컴퓨팅의 이전 모델과 선형 프로그래밍 및 컴퓨팅 모델링과 같은 기타 성과물로 예측 분석의 잠재력에 대한 정부의 관심이 증가했습니다. 유명한 일화로 2차 세계 대전 종식에 기여한 핵무기 기술을 개발한 맨해튼 프로젝트에서 몬테 칼로 시뮬레이션이라고 하는 수동 분석을 사용하여 핵 반응 중에 원자의 행동을 예측했습니다.

1950년대 비선형 프로그래밍 및 컴퓨터 기반 추론의 개발과 HDD(하드 디스크 드라이브)의 발전과 함께 컴퓨터 개발이 지속되면서 플로피 디스크, DBMS(데이터베이스 관리 시스템)와 같은 다른 혁신 기술의 토대를 마련했습니다.

1970년대와 1980년대에 이르러 예측 분석을 사용하여 주식 가격을 예측하고, E.F. Codd와 같은 과학자들이 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), SQL(구조적 쿼리 언어)을 포함한 관계 데이터베이스 및 관계 데이터베이스 관리 시스템을 위한 이론적 기반을 구축했습니다.

1990년대와 2000년대에는 기계 학습 및 클라우드 컴퓨팅 기술의 부상으로 디지털 및 마케팅 경험을 개인화 및 최적화하는 데 많은 양의 데이터베이스를 사용했습니다.

예측 분석의 유형과 작동 방식

예측 분석은 하나의 독립적인 기술이 아닙니다. 몇 가지 모델로 나눌 수 있으며 각 모델은 목적, 기능 및 여러 사용 사례에 대한 이점이 있습니다. 확인한 데이터를 사용하여 과거 데이터 포인트에 대한 이해도를 높이고, 많은 데이터 세트의 이례적인 인스턴스를 식별하고, 향후 동향을 예측할 수 있습니다. 

분류 모델

이 모델은 과거 데이터를 소싱하여 데이터를 수집하고 카테고리로 분류합니다. 여러 산업 분야의 기업에서 이 모델을 사용하여 복잡한 문제를 해결하고 새로운 기회를 발견합니다. 광범위한 애플리케이션으로 애플리케이션 승인 판단, 결제 불이행 가능성 판단, 사기 거래 식별 등을 위한 공통 모델이 될 수 있습니다.

 

특이 요소 모델

이름 대로 특이 요소 모델은 단일 데이터 세트 또는 다중 데이터 세트에서 정상 범위 밖에 있는 데이터를 식별하고, 이례적인 데이터 포인트를 통해 결론을 내리는 데 도움이 됩니다. 다른 모델과 마찬가지로 가격, 위치부터 결제 내역에 이르기까지 여러 요인을 고려할 수 있습니다. 이러한 이유로 특이 요소 모델은 부정 행위 가능성을 식별하거나 장비의 비효율성과 결함을 표시할 수 있어 특히 금융 및 제조업에서 유용합니다. 

 

 

클러스터링 모델

이 버전의 예측 분석은 공통 기준을 바탕으로 데이터를 일부 그룹으로 분류합니다. 분류한 데이터는 하드 클러스터 또는 소프트 클러스터로 분류 가능합니다. 하드 클러스터링은 간단한 분류이지만 소프트 클러스터링은 클러스터링 시 데이터의 가능성을 할당합니다. 일반적으로 클러스터링 모델은 마케팅에 배포되는 경우가 많으며, 마케팅 담당자들이 특정 대상에 대한 전략을 계획하는 데 도움이 됩니다.

 

 

시계열 모델

다른 모델과 달리 시계열 모델은 과거 데이터가 아닌 이상 징후 데이터를 사용하며, 시간을 기본 입력으로 사용하여 향후 기간에 대한 인사이트를 확보합니다. 중요한 이점은 특정 메트릭이 날씨나 과거 세일즈와 같은 일부 변수를 바탕으로 특정 기간에 어떻게 변경될 것인지 판단하고, 많은 경우 여러 예측을 활용하여 기업이 성장 또는 다음 단계를 계획하는 데 도움이 된다는 것입니다.

 

 

예측 모델

예측 모델은 과거 데이터 수치를 바탕으로 개체의 정량화 가능한 향후 가치를 예상합니다. 예측 모델링이 광범위하게 사용되는 주요 이유 중 하나는 이 모델이 날씨, 로컬 이벤트와 같은 다중 입력 매개변수를 허용하기 때문에 여러 산업 분야에서 유용성이 향상됩니다. 예를 들어 소매점은 과거 트래픽을 바탕으로 특정 주에 예상되는 고객 또는 세일즈를 추정하고 적절하게 지원 일정을 계획할 수 있습니다.

 

엔터프라이즈에서 예측 분석을 사용하는 방법

최신 예측 분석은 선형 회귀 및 로지스틱 회귀 이상으로 발전했으며, 중소기업과 대기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터 기반 솔루션을 원합니다. 오늘날 예측 분석은 기업이 데이터의 디지털 산을 분류하고, 기계 학습 및 딥 러닝을 활용하고, 새로 발견한 인사이트를 조명하는 데 도움이 됩니다. 고객 행동을 분석하고 시장의 변동 사항과 다음의 중요한 혁신이 발생할 분야를 예측합니다. 또한 예측 분석으로 모든 종류의 데이터 과학자가 실시간으로 협업하고, 새로운 워크플로 애플리케이션과 하이브리드 및 멀티 클라우드 인프라를 활용하여 데이터 분석을 촉진할 수 있습니다.

많은 산업 분야에서 다양한 목적으로 데이터와 지능형 인프라를 사용하지만 결정적인 이점은 대체로 동일합니다.

소매업에서는 예측 분석으로 고객 데이터를 집계하여 세일즈 동향을 식별하고 개선된 교차 판매, 상향 판매, 재마케팅 캠페인 등 개인화가 강화된 마케팅을 제공합니다. 이러한 데이터는 재고 관리 및 향후 제품 개발에도 활용할 수 있습니다.

이와 유사하게 대규모 공장 시스템 및 기타 자산을 관리 및 연결하는 것에 더해 에너지 산업에서는 데이터를 사용하여 계절적 요인 또는 기상 악화에 따른 유틸리티 생산 및 수요를 예측하고 계획하며, 중단을 사전에 예측합니다.

제조업체는 예측 분석을 사용하여 자산에 대한 감시도 유지합니다. 하지만 이러한 경우 유지관리 및 성능 모니터링에도 유용합니다. 제조업체는 효율성 하락 시 이를 식별하거나 장애 발생 가능성을 예측하여 큰 비용이 드는 중단 시간 또는 수리를 줄일 수 있습니다.

보험 업계에서는 과거 데이터와 비교하여 부정 행위 클레임 가능성을 탐지함으로써 추가 보안 조치로 예측 분석을 사용합니다. 또한 인공 지능을 활용하여 각 신청자에 대한 관련 위험을 고려하고, 해당 기준을 바탕으로 승인 또는 거절함으로써 보험 견적 및 프리미엄을 개인화합니다.

정부 기관에서도 데이터를 활용하여 일상 생활을 의미 있는 방식으로 혁신할 새로운 정책과 공적 과제를 알려줍니다.

HPE 및 예측 분석

HPE는 조직, 중소기업, 대기업 등과의 파트너십을 통해 예측 분석을 위한 솔루션을 제공함으로써 수요를 충족하는 데 필요한 지능형 인프라와 전문성을 지원합니다. HPE는 HPE InfoSight, HPE GreenLake, HPE Nimble Storage,  HPE Pointnext와 같은 서비스를 활용하여 많은 산업 분야에서 파트너와 긴밀한 협업을 통해 고유한 요구 사항을 달성합니다.

노르웨이의 IT 서비스 제공업체 Basefarm의 경우 HPE를 통해 회사의 급증하는 대규모 고객 기반에 대한 스토리지 요구 사항을 관리하고 비즈니스 연속성을 유지했습니다. 사용자 정의 인프라 및 기능 집합을 추가함으로써 Basefarm은 VM(가상 시스템)의 새로운 스토리지 속도를 80% 높이고 초당 평균 22TB의 대역폭을 유지했습니다.

또한 HPE는 Purdue University ACRE(Agronomy Center for Research and Education)의 디지털 파밍 프로젝트 촉진에 도움을 주었습니다. 함께IoT(사물 인터넷)와 같은실시간 현장 데이터 자동화 및 기술을 활용하여 농업 연구를 혁신 하고식물의 습도를 측정, 분석, 조정합니다.

또한 Purdue와 함께 HPE는 Center of Global Soundscapes의 연구자들이 엣지 컴퓨팅과 데이터 분석의 조합을 활용하여 전 세계에서 생태학 관련 인사이트를 촉진하는 생체 데이터를 기록하고 분석하는 작업을 지원합니다. 그 결과 연구자들은 특정 환경 요인이 야생 군집에 미치는 영향을 깊이 있게 파악할 수 있습니다.