• 개발 및 공급 : 한국오라클
• 주요 특징 : 자동화된 분석 워크플로, 풍부한 데이터 상호 작용 기반으로 사용자의 결과 예측 지원

오라클이 데이터 전문가를 포함한 모든 직원에게 사용이 간편한 셀프 서비스 애널리틱스 역량을 제공하는 오라클 애널리틱스 클라우드의 신규 혁신 기능을 발표했다. 

새로운 혁신 기능은 맵, 시각적인 장바구니 분석 및 모바일 디바이스를 아우르는 데이터 상호 작용 경험을 기반으로 이용자가 신속한 패턴 및 관계 분석을 이행하고, 이로써 결과를 예측하고 보다 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 

주요 개선 사항으로는 설명 가능한 머신러닝, 고객별 데이터를 품질 정보로 변환하는 데이터 준비, 내장된 텍스트 분석, 선호도 분석, 사용자 지정 참조 지식, 그래프 분석, 사용자 지정 맵 분석, 자연어 쿼리 및 내러티브, 새롭게 출시된 모바일 앱이 있다. 

▲ 사용자 정의 맵 애널리틱스 활용 사례 : MRI 분석의 인체지도 레이어, 차트 및 지표

오라클 애널리틱스 T.K 아난드(T.K. Anand) 수석 부사장은 “새로운 혁신 기능 발표와 함께 오라클은 데이터 소스 연결, 데이터 변환 및 준비, 데이터 모델링, 탐색 및 다른 사용자와의 결과 공유에 이르기까지 애널리틱스 클라우드 전체 분석 워크플로를 강화하는 기능을 통해 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공하고자 한다”며 “오라클은 혁신과 고객 수요 충족을 최우선으로 생각하며, 이번 업데이트를 통해서도 ‘데이터 스토리’의 형태로 고객에게 확장된 데이터 공유와 분석 기능을 제공할 수 있게 되어 특히 기쁘게 생각한다. 이제 오라클의 클라우드 애널리틱스 플랫폼 이용자라면 누구나 노코드 혹은 로우코드 기반으로도 사용자 지정 시각 경험을 생성할 수 있다”고 덧붙였다.

IDC 분석 및 정보 관리 그룹 댄 베셋(Dan Vesset) 부사장은 “오라클의 AI 기반 자동화 혁신은 분석 및 연속적인 비즈니스 인텔리전스의 모든 단계에서 전사적 비즈니스 활동 맥락에 알맞은 통찰력, 권장 사항 및 조치를 제공함으로써 결과 도출을 가속화한다”고 말했다.

오라클 애널리틱스 신규 주요 기능은 다음과 같다.

설명 가능한 머신러닝

특정 결과를 예측하는 과정에서 머신러닝 모델에 영향을 미치는 요인에 대한 간단한 설명을 사용자에게 제공한다. 또한, 이러한 요인을 결정하는 모델과의 상호 작용을 통해 결과를 정밀하게 조정하는 것도 가능하다. 예를 들어 사용자는 은행 대출 신청 거절에 영향을 준 모든 요인 중 가장 결정적인 요인과 그 이유를 빠르게 확인할 수 있다.

자동화된 데이터 준비

데이터 프로파일링 엔진은 데이터를 샘플링 및 스캔한 후, 신용카드 정보 또는 주민등록번호와 같은 민감한 정보의 난독화를 자동으로 제안하는 등 잠재적인 데이터 품질 문제를 사전에 식별하고 이를 사용자에게 알린다. 우편 번호와 더불어 도시, 인구, 소득, 민족 및 지불 데이터를 기반으로 심층적인 위치 분석이 가능하다. 사용자는 판매 지역, 배송 지역 또는 제품 카테고리와 같은 더 많은 비즈니스 특정 데이터를 업로드해 더욱 풍부한 데이터를 활용할 수 있다.

텍스트 분석

텍스트 분석 기능을 통해 사용자는 비구조화 데이터에서 단어를 추출한 뒤 그 개수를 세고, 결과를 시각화한 후, 관련 분석 결과를 원본 데이터와 결합해 세부적인 수준까지 내용을 확인할 수 있다. 예를 들어, 텍스트 분석을 기반으로 부정적, 긍정적, 중립적 댓글을 판단하는 감정 분석을 활용하면 설문 조사 또는 소셜 미디어의 텍스트를 기반으로 브랜드 인식과 제품 출시 성과를 직관적으로 이해할 수 있다. 

선호도 분석

연관 규칙 학습이라고도 불리는 데이터 마이닝 기술을 기반으로 자주 함께 등장하는 항목 세트를 식별, 데이터 간 관계를 도출한다. 선호도 분석을 활용하는 일반적이고 유용한 애플리케이션은 소비재 또는 소매금융의 장바구니 분석으로, 사용자는 소비자가 여러 제품을 동시에 구매할 확률을 기반으로 마케팅 결정을 내릴 수 있다. 

소매 업체 역시 프로모션 전략을 개발하는 과정에서 제품 판매 확대를 위해 인기있는 조합을 살핀다. 예를 들어, 시리얼을 구매하는 소비자는 우유도 동시에 구매하는 경우가 많은데, 이러한 동시 항목 발생에 대한 이해를 기반으로 소매 업체는 매장 레이아웃, 쿠폰 제공 및 교차 판매를 효율적으로 관리할 수 있고, 이는 직접 마케팅, 판촉 및 비즈니스 트렌드 발견에도 유용하게 작용한다.

그래프 분석

그래프 분석은 이용자와 트랜잭션 간의 연결, 또는 네트워크 상에서 두 허브 사이의 최단 거리와 같은 데이터 관계를 시각적으로 제시한다. 오라클 애널리틱스 클라우드를 활용하면 누구나 자율운영 데이터 웨어하우스에서 그래프 데이터를 간편하게 분석할 수 있다. 

이 기능은 마케팅이나 소셜 미디어에서 보안 및 컴플라이언스 준수에 이르기까지 다양한 영역에서 강력한 애플리케이션을 제공한다. 예를 들어, 경로 찾기를 활용해 사용자가 두 지점 사이의 최단 경로를 찾을 수 있고, 그래프 분석을 기반으로 웹 사이트의 중요도를 측정하고 순위를 지정하는 것 역시 가능하다.

▲ 사용자 정의 맵 애널리틱스 활용 사례 : 공항 대시 보드의 위성 이미지와 게이트 별 트래픽 오버레이, 항공사 별 게이트

사용자 정의 맵 분석

맵 분석은 사용자가 사용자 정의 이미지를 맵 배경으로 적용 및 맵 레이어를 생성함으로써 데이터 시각화를 개선하도록 한다. 예를 들어 의사는 주의가 요구되는 영역을 식별하고 약물 또는 기타 치료의 영향을 시각적으로 추적하기 위해 인체 이미지 관련 데이터를 시각화할 수 있다. 

맵을 불러오기 위해서는 오라클 애널리틱스 클라우드를 활용하거나, WMS(Web Map Service) 프로토콜 및 XYZ 타일 레이어를 사용하여 동적인 배경의 맵을 웹 서버에서 호스팅할 수 있다. 또한 고객은 날씨 및 건물 설계도와 같이 기업이 접근하기 어려운 지도 정보를 활용하고 이를 비즈니스 데이터와 손쉽게 곁들여 제시할 수 있다.

오라클 애널리틱스 모바일 앱

새롭게 출시된 오라클 애널리틱스 모바일 앱은 사용자가 오라클 애널리틱스 클라우드와 애플리케이션 전반에서 제공되는 일관된 사용자 경험을 기반으로 쉽고 빠르게 데이터를 찾을 수 있도록 지원한다. 모바일 앱을 통해 사용자는 데이터 시각화와 상호 작용하고, 대시 보드를 탐색하며, 추가적인 협업을 위해 팀 간에 정보를 공유할 수 있다. 또한, 보고서와 대시 보드 및 시각화 기능에서 특히 부각되는 내용을 자연어(natural language) 기반으로 생성된 오디오 내러티브로 듣는 것도 가능하다. 

▲ 오라클 애널리틱스 iOS 애플리케이션 화면

▲ 오라클 애널리틱스 안드로이드 애플리케이션 화면

자연어 처리

오라클 애널리틱스 클라우드의 자연어 처리 기능은 텍스트 또는 음성 기반의 검색과 유사한 경험을 간편하게 제공, 자연어로 데이터를 쿼리하고 결과에 대한 음성 내러티브를 도출한다. 해당 기능은 28개의 다른 언어와 동의어, 약어, 동적 필터 및 계산과 같은 다양한 언어 구성을 지원한다. 

오라클 애널리틱스 클라우드는 자연어 입력과 더불어 쿼리 결과를 설명하는 자연어 설명 출력 기능도 지원한다. 내장된 자연어 생성 엔진은 사용자의 데이터 맥락 이해를 돕고, 이를 기반으로 데이터를 추가하고 필터를 변경하거나, 혹은 일반적인 데이터 검색 및 분석 프로세스에서와 같이 컨텍스트를 변경함으로써 내러티브를 자동으로 업데이트한다.

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