Data & Analytics in the GPT Era

간단 소개

AI 시대 데이터 분석의 변곡점에서 온라인 서비스 기업의 대응 방안을 데이터 수집, 처리, 분석, 리포팅 단계별로 제시하고, AI 활용을 위한 데이터 확보의 중요성을 강조.

AI Summary

AI 시대 데이터 분석의 변곡점
- 과거 컴퓨터, 인터넷, 컴퓨팅 클러스터 등장과 같은 변곡점을 통해 데이터 분석의 패러다임이 변화했음을 상기
- AI 기술 발전으로 기초적인 엔지니어링 및 분석 업무가 AI에 위임될 가능성이 높음
- 데이터 엔지니어 및 분석가 직무의 재정의가 필요하며, AI 활용을 위한 데이터 수집, 분석, 리포팅 전반의 재고려가 중요
AI 시대 온라인 서비스 기업의 대응 방안
- 데이터 수집 단계에서 양질의 데이터 확보가 중요하며, AI를 활용한 데이터 이해 및 분석 역량 강화 필요
- 데이터 처리 단계에서 AI 기반 데이터 레이블링을 통해 데이터 분석 효율성을 높일 수 있음
- 분석 단계에서 AI 기반 가설 발굴 및 검증 효율화를 통해 조직의 분석 역량 확대 가능
- 리포팅 단계에서 AI를 활용한 자동화 및 Interactive Q&A 제공을 통해 효율성 및 접근성 향상 기대
결론 및 제언
- AI 기술 진보에 따른 분석 및 리포팅 변화에 대한 지속적인 관심과 솔루션 진화에 주목
- AI 활용을 위한 기반 데이터 확보, 특히 사용자 세션 로그 데이터 수집의 중요성 강조
- 리치한 데이터 수집을 통해 향후 AI 역량 강화의 과실을 누릴 수 있음을 시사