데이터 과학 FAQ

데이터 과학의 기초인 수학과 통계 이론은 수십 년 동안 중요했습니다. 그러나 최근의 기술 동향은 이전에는 이론에 불과했던 것을 산업적으로 구현할 수 있게 해 주었습니다. 이러한 추세는 데이터 과학에 대한 새로운 차원의 수요와 데이터 과학으로 달성할 수 있는 것에 대해 전례 없는 기대를 촉발하고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 빅데이터 및 사물인터넷(IoT)의 증가. 비즈니스 세계의 디지털 전환은 고객, 경쟁업체, 시장 동향 및 재무적인 성공에 영향을 미치는 기타 주요 요인에 대한 엄청난 양의 데이터를 초래했습니다. 이 데이터는 여러 소스에서 수집되고 비정형 데이터일 수도 있기 때문에 다루기 쉽지 않습니다. 전통적인 비즈니스 분석가 및 IT 팀과 같은 사내 그룹이 기존 시스템을 직접 관리하고 적용하는 것은 어렵기는 하지만 불가능하지는 않습니다.
• 인공지능(AI)의 새로운 접근성. 한때 공상과학 개념이었던 인공지능과 머신러닝(ML)은 지금은 보편적이며, 빅데이터 과제 해결에 딱 맞춰 나타났습니다. 데이터 볼륨과 다양성 및 속도가 기하급수적으로 증가함에 따라서 패턴을 탐지하고 예측하는 능력은 인간의 인지 능력 및 기존 통계 기술의 한계를 뛰어 넘었습니다. 이제, 강력한 데이터 분류, 분석 및 예측을 위해서는 AI와 ML이 필요합니다.
• 컴퓨터 성능의 뛰어난 향상. 최근의 뛰어난 컴퓨터 처리 능력 향상이 없었으면 첨단 데이터 과학은 불가능했을 것입니다. 한 가지 중요한 발전은 게임에서 이미지 렌더링을 위해 설계된 컴퓨터 프로세서가 ML및 AI 애플리케이션에도 적합하다는 것을 발견한 것입니다. 이러한 고급 컴퓨터 칩은 매우 정교한 통계 및 수학 알고리즘을 처리할 수 있고, 가장 복잡한 문제에도 신속한 결과를 제공하여 데이터 과학 적용에 이상적입니다.
• 클라우드 컴퓨팅을 포함한 새로운 데이터 스토리지 기술. 마찬가지로, 데이터 과학은 합리적인 비용으로 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있는 향상된 기능에 의존합니다. 이제 기업은 사내 및 클라우드 스토리지의 하이브리드를 통해 페타바이트 또는 수백만 기가바이트의 데이터(사내 또는 사외, 정형 또는 비정형)를 합리적으로 저장할 수 있습니다.
• 시스템 통합. 데이터 과학은 조직의 모든 부분을 통합하므로 엄격하고, 속도가 높은 시스템 통합은 필수입니다. 실시간으로 데이터를 전송하도록 설계된 기술 및 시스템은 결과 예측을 위해 머신러닝 알고리즘을 활용하는 자동화 모델링 기능과 완벽하게 통합되어야 합니다. 그 이후에는 고객 사용 애플리케이션에 반드시 결과를 전달하여 거의 또는 전혀 지연없이 이점을 확보해야 합니다.

데이터 과학자는 응용 통계 및 수학, 컴퓨터 과학, 비즈니스 및 도메인 전문 지식의 세 가지 분야에 숙련되어 있습니다. 데이터 과학자가 물리, 엔지니어링, 수학 및 기타 기술 또는 과학 분야에 경력이 있더라도 조직의 전략적 목표 또한 이해해야 비즈니스에 실질적인 이점을 제공할 수 있습니다.

데이터 과학자들의 일상적인 작업은 비즈니스 문제 또는 기회를 정의하고 문제와 관련된 모든 데이터를 관리, 분석하여 통찰력과 예측을 제공하고 비즈니스 이해 당사자에게 결과를 제공하며, 선택한 솔루션 실행을 위해 컴퓨터 코드를 작성하는 것입니다. 코드 작성시, 데이터 관리 및 예측 분석에 사용되는 Python, R, SAS 및 SQL/PostgreSQL과 같은 언어 조합에 가진 전문 지식을 적용합니다. 마지막으로, 데이터 과학자는 실제 비즈니스 결과를 분석하고 보고하는 역할도 담당합니다.

관련된 특정 기술이 매우 많기 때문에 자격을 갖춘 데이터 과학자의 발견 및 채용이 어려울 뿐만 아니라 사내 팀의 일원으로 고용하기에는 비용도 많이 듭니다. 대부분의 조직에서는 Hitachi Vantara와 같은 제공업체의 검증된 전문 지식을 활용합니다. Hitachi는 유연하고 비용 효율적인 방식으로 광범위한 산업군에서 고객을 위해 데이터 관련 과제를 해결하는 데에 세계 최고의 전문 지식을 제공합니다.

답은 간단합니다. 경쟁사는 이미 사용중이고 고객도 기대하고 있기 때문에 데이터 과학에 집중해야 합니다. 분석 중심의 경쟁업체들은 판매, 지원 및 고객 만족도 개선을 위해 고객에 대한 깊은 이해를 발전시키고 있습니다. 이들은 비용 관리를 위해 프로세스의 효율성을 극대화하고 있으며, 전략적 계획을 위해 미래에 대한 인사이트를 확보하고 있습니다. 아마도 가장 중요한 것은 이들이 최선의 추측이 아닌 사실에 근거하여 결정을 내린다는 점입니다.

만약 데이터 과학에 적극적으로 투자하지 않는다면, 귀하의 조직은 인공지능과 데이터 르네상스 시대에 뒤쳐질 것입니다.

데이터 과학은 조직과 조직의 특정 과제 및 전략적 목표에 맞춰서 광범위한 재정적 성과와 전략적 이점을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 유틸리티 업체는 실시간 사용량 및 비용 패턴에 기반하여 에너지 소비 최소화를 위해 스마트 발전소를 최적화할 수 있습니다. 소매업체는 데이터 과학을 구매 시점 정보에 적용하여 향후 구매를 예측하고 제품 분류를 고객 맞춤화할 수 있습니다. 자동차 회사는 머신러닝을 통해 실제 운전 정보를 수집하여 자율주행 시스템 개발에 데이터 과학을 적극적으로 활용하고 있습니다. 산업 제조업체는 데이터 과학을 사용하여 손실을 최소화하고 장비 가동 시간을 극대화합니다.

일반적으로 데이터 과학과 인공지능은 모든 산업 분야에서 혁신을 주도하는 텍스트 분석, 이미지 인식 및 자연어 처리 진보의 배후에 있습니다.

데이터 과학은 다음과 같은 거의 모든 비즈니스 영역에서 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 공급망 최적화.
• 직원 유지율 향상.
• 고객 요구 이해 및 충족.
• 정확한 비즈니스 메트릭 예측.
• 제품 설계와 성능 추적 및 개선.

문제는 데이터 과학이 무엇을 할 수 있는가가 아닙니다. 더 정확한 질문은 '불가능한 것이 무엇인가?'입니다. 비즈니스는 중요한 외부 데이터 스트림에 대한 액세스뿐만 아니라 이미 많은 양의 저장된 정보를 가지고 있습니다. 데이터 과학은 모든 정보를 활용하여 장기 재무 성과를 포함하여 실질적으로 성과의 모든 측면을 개선할 수 있습니다.

Hitachi Vantara는 다양한 고객에게 전략적 인사이트를 제공하고 사실에 기반한 의사 결정 프로세스를 지원함으로써 데이터 과학 분야에서 확실한 선두 기업으로 자리매김했습니다. Hitachi는 거의 110년 동안 운영 기술 분야에서 성공을 거두고 60년 동안 IT 분야에서 성공하면서 비즈니스의 운영 방식과 데이터 과학을 통한 비즈니스 운영 효율성을 높이는 방법에 대해 잘 알고 있습니다.

귀사 고유의 전략적 목표가 무엇이든 Hitachi의 전문 데이터 과학자가 귀사의 기존 정보를 수집 및 발굴하고, 필요에 따라 타사 데이터 스트림 도입으로 최신 분석 기술을 적용하여 귀사를 발전시킬 전술적 실행 계획을 제안해 드립니다. Hitachi의 데이터 전문가가 결과 예측 후, 실제 결과와 비교함으로써 지속적인 학습과 개선 문화의 조성을 지원합니다.

Hitachi는 다양한 고객 문제 해결을 위해 엄청난 데이터 과학의 힘을 적용해 왔으며, 데이터 과학 팀이 귀사를 위해 이와 똑같이 해 드리겠습니다.

데이터 과학은 점점 더 자동화되고 있으며 자동화 추세는 계속될 것입니다. 예를 들어, 현재의 데이터 과학자는 조합 가능한 수천 개의 데이터 매개변수 조합을 기계가 자동화된 그리드 검색을 수행하도록 설정하여 주어진 문제에 대한 최선의 해결책을 실시간으로 찾게 할 수 있습니다.

과거의 예측 모델은 통계적인 경험과 인간의 창의성을 결합하여 장시간에 걸쳐 통계학자가 수동으로 설계하고 조정해야 했습니다. 그러나 현재는 데이터의 볼륨과 비즈니스 문제의 복잡성이 증가함에 따라서 이런 형태의 작업은 수학적으로 무척 복잡하기 때문에 인공지능, 머신러닝 및 자동화를 통해 해결해야만 합니다. 이러한 추세는 빅데이터가 점차 커짐에 따라 앞으로도 계속될 것입니다.

AI와 ML은 종종 인간 근로자의 일자리를 없애는 것과 관련되지만, 사실은 데이터 과학자와 관련 분야의 중요성을 증가시킬 뿐입니다. 모든 기업이 이러한 기술에 접근할 수 있을 때 경쟁 우위를 확보하려면 통계, 컴퓨터 공학 및 도메인 전문 지식의 현 한계를 시험하는 지속적인 혁신과 새로운 접근법이 요구됩니다. 차세대 전략 및 재무 성과를 가능하게 하는 새로운 이론, 새로운 R&D 및 새로운 AI 즉석 애플리케이션 제공은 데이터 과학자의 몫이 될 것입니다.

자동화로 인해 Hitachi가 보유한 숙련된 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 DataOps 전문가에 대한 수요가 대체될 것이라는 징후는 없습니다. 자동화 및 AI의 역량을 완전히 활용하려면 여러 단계에 걸쳐서 인간의 창의성이 무척 많이 필요하기 때문입니다.

새롭게 부상하고 있는 DataOps 또는 데이터 운영 개념은 인공지능 시대를 위한 엔터프라이즈급 데이터 관리입니다. overarching DataOps 전략을 구현함으로써 데이터 소비자와 크리에이터들을 완벽하게 연결하여 데이터에 있는 모든 가치를 신속하게 찾고 사용할 수 있습니다.

DataOps는 제품이나 서비스 또는 솔루션이 아니라 방법론입니다. 보다 나은 데이터 품질, 더욱 짧은 주기 및 우수한 데이터 관리를 통해 조직의 데이터 활용을 개선하기 위한 기술적이자 문화적인 변화입니다.

분명히 데이터 과학은 데이터 운영에 있어서 핵심 개념입니다. DataOps는 정보를 수집하고 적용하는 전체 주기에 걸쳐 있지만, 데이터 과학은 데이터를 쓸모 있게 만들기 위해 수학, 통계, 인공지능 및 머신러닝을 적용하는 데 중요한 요소입니다. 데이터 과학은 원시 정보를 실행 가능한 인사이트로 변환하여 최상위 전략 실현에 도움이 되도록 엔드투엔드 DataOps 프로세스를 지원합니다.

Hitachi Vantara는 DataOps와 데이터 과학 분야에 대한 업계 최고의 전문 지식을 바탕으로 원시 정보에서 가치를 추출하는 것은 물론, 데이터 중심 문화와 사고방식을 배양하여 매일 데이터를 비즈니스에 집중시키는 타고난 파트너입니다.