바로 이동

예측 분석이란?

예측 분석은 이전 데이터, 통계 알고리즘, 예측 모델링, 빅데이터 머신러닝 기술을 사용하여 조직이 향후 결과를 더 정확하게 예측하고 알 수 없는 이벤트를 계획하고 앞으로의 활동에서 기회를 찾는 데 도움을 줍니다.

비즈니스 데이터 과학의 분기로서 예측 및 증강 분석의 성장은 빅 데이터 시스템의 성장을 따르며, 광범위의 큰 데이터 세트를 통해 데이터 마이닝 활동을 늘려 예측 정보를 제공할 수 있습니다. 빅데이터 머신러닝의 발전은 예측 분석 기능을 확장하는 데 도움을 주었습니다. 

Google Cloud 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 솔루션이 예측 분석을 통해 비즈니스를 더 빠르고 원활하게 운영하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

예측 분석 정의

예측 분석에는 현재와 과거 사실을 분석하여 미래의 예측을 수행하는 다양한 통계 기법이 포함되어 있습니다. 조직은 정교한 도구뿐 아니라 빅데이터 머신러닝 및 AI 모델을 사용하여 과거 및 현재 데이터를 사용하여 엄청난 정확도로 가까운 미래부터 먼 미래까지 트렌드 및 행동을 안정적으로 예측할 수 있습니다.

숙련된 데이터 과학자는 예측 모델을 사용하여 선택된 데이터 세트의 여러 요소 간의 상관관계를 식별합니다. 데이터 수집이 완료되면 통계 모델은 공식화되고, 학습되고, 수정된 후 정확한 예측을 생성합니다.

예측 분석의 용도

예측 분석을 사용하면 은행, 소매업, 전력회사, 공공 부문, 의료, 제조업을 포함한 모든 비즈니스 또는 업종에서 운영을 간소화하고 수익을 높이며 위험을 완화할 수 있습니다. 빅데이터 머신러닝을 사용하는 증강 분석이 사용되는 경우도 있습니다. 다음은 데이터 레이크 분석을 포함한 몇 가지 사용 사례입니다.

사기 행위 감지

예측 분석은 회사 네트워크에서 모든 작업을 실시간으로 검사하여 사기 및 기타 취약점을 나타내는 이상이 있는지 파악합니다.

운영 개선

기업은 예측 분석 모델을 사용하여 인벤토리를 예측하고 리소스를 관리하며 더욱 효율적으로 작동합니다. 

고객 세분화

마케팅 담당자는 고객층을 특정 그룹으로 나누면 예측 분석을 통해 콘텐츠가 고유 잠재고객에 맞도록 미래 지향적인 결정을 내릴 수 있습니다.

전환 및 구매 예측

회사는 더 높은 전환 및 구매 의도의 가능성을 예측하는 데이터를 통해 온라인 광고를 방문자에게 재타겟팅하는 등의 작업을 취할 수 있습니다.

위험 감소

신용 점수, 보험금 청구, 채권추심은 모두 예측 분석을 사용하여 향후 체납 가능성을 평가하고 결정합니다.

유지보수 필요 예측

조직에서 데이터를 사용하여 정기 장비 유지보수가 필요한 시기를 예측하고 문제나 오작동이 발생하기 전에 일정을 예약할 수 있습니다.

Google Cloud AI 및 머신러닝 제품과 서비스는 예측 분석의 기반을 제공합니다. 조직은 사용 가능한 도구 및 모델을 통해 데이터 통계를 사용하여 과거에 일어나는 일들을 파악하고 향후 일어날 상황에 대한 적절한 평가를 제공을 받을 수 있습니다.

전문가인 경우 Vertex AI을 사용하면 더 저렴한 비용으로 복잡한 모델을 더 빠르게 빌드할 수 있습니다. 초심자인 경우 AI 구성 요소를 사용하면 AI를 서비스에 빠르게 추가할 수 있습니다.