예측 분석이란?

예측 분석은 현재 및 과거 데이터를 분석하여 미래 이벤트를 예측하는 분석 방법입니다. 예측 분석은 머신 러닝, 통계 모델링, 데이터 마이닝과 같은 기술을 사용하여 조직이 트렌드, 행동, 향후 성과, 비즈니스 기회 등을 파악할 수 있도록 지원합니다.

예측 분석은 입력된 변수 집합을 기반으로 새로운 데이터 값을 예측하도록 모델을 훈련하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 모델은 변수 간의 관계와 패턴을 식별하고 훈련된 내용을 기반으로 점수를 제공합니다.

이 점수는 일련의 조건에 대한 잠재적 혜택이나 위험을 평가하는 비즈니스 인텔리전스로 사용될 수 있으며, 이벤트 발생 확률을 결정하는 데 사용됩니다.

예측 분석은 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에 적용할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트에서 패턴, 추세, 행동을 발견하는 프로세스인 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 여러 소스의 데이터를 분석할 수 있도록 준비하는 데 도움이 됩니다.

데이터를 분석할 준비가 되면 예측 모델링은 예측 분석 모델을 생성하고 테스트하는 프로세스입니다. 모델을 훈련하고 평가한 후에는 향후 유사한 데이터에 대한 새로운 질문에 답하는 데 재사용할 수 있습니다.

일반적인 예측 모델링 기술로는 회귀 기술, 머신 러닝 기술, 의사 결정 트리, 신경망 등이 있지만, 그 외에도 다양한 옵션이 있습니다.

회귀 모델

회귀 모델은 수학 방정식을 사용하여 변수 간 관계를 결정합니다.

선형 회귀 모델은 무한한 가능성을 가진 연속적인 결과(예: 알려진 평방 피트당 비용을 사용하는 잠재적인 부동산 가치)를 반환하는 반면, 로지스틱 회귀 모델은 제한된 수의 가능성(예: 해당 동네의 특정 주택이 특정 가격 이상 또는 그 이하로 매매될지 여부)을 반환합니다.

회귀 모델은 은행 및 기타 금융 기관에서 신용 위험을 판단하거나 신용카드 사기를 감지하고, 시장 동향을 예측하며, 새로운 금융 서비스 규제로 인한 영향을 예측할 때 자주 사용됩니다.

의사 결정 트리

의사 결정 트리는 하나의 결정이 다음 결정으로 어떻게 이어지는지를 파악하는 일반적인 예측 분석 기술입니다. 의사 결정 트리 접근 방식은 입력 데이터를 기반으로 결과를 도출하는 순차적이고 계층적인 질문 목록을 기반으로 일련의 IFTTT("IF This Then That") 조건을 결정하는 머신 러닝 모델에 적용할 수 있습니다.

이 모델의 분기 형식은 각 결정이 특정 결과로 이어질 수 있는 방법을 표현하여 하나의 결정으로 인해 발생할 수 있는 가능한 모든 결과를 보여줄 수도 있습니다.

머신 러닝

머신 러닝은 예측 분석의 연장선상에 있습니다. 예측 분석은 모델을 생성하기 위해 데이터 사이언티스트나 애널리스트에 의존하는 경우가 많지만, IBM의 Watson과 같은 인공지능 및 딥러닝 소프트웨어에 사용되는 머신 러닝 알고리즘은 스스로 학습합니다. 지속적으로 재프로그래밍할 필요 없이 데이터를 처리하는 과정에서 발전하고 진화합니다.

AI/ML 애플리케이션 관리 개선

이 웨비나 시리즈에서는 인공지능/머신 러닝(AI/ML) 애플리케이션의 배포 및 라이프사이클 관리를 간소화하는 방법을 전문가의 관점에서 알아봅니다. 이는 ML 모델과 AI 애플리케이션을 더 빠르게 구축하고, 이에 대한 협업을 진행하며, 공유하는 데 도움이 됩니다. 

신경망

신경망은 회귀 모델과 의사 결정 트리에서 얻은 정보의 정확성을 결정하는 데 사용되는 고급 분석 기술입니다. 신경망은 이기종 데이터 간의 비선형 유사성을 식별하며, 발생할 수 있는 이벤트의 범위를 파악하는 것이 그러한 가능성이 발생하는 이유를 이해하는 것보다 더 중요할 때 특히 유용합니다.

예측 분석은 IT 인프라의 위험을 식별하거나 잠재적인 문제점을 알려주므로 IT 성능을 향상시킬 수 있습니다. 운영 팀은 장비 고장 같은 오류 보고서를 기다리는 대신 예측 분석을 사용하여 문제가 환경에 영향을 미치기 전에 선제적으로 문제를 찾아 해결할 수 있으므로 조직의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

또한 예측 분석을 사용하면 집중할 영역의 우선순위를 정하고, 노이즈를 걸러내어 가장 주의가 필요한 부분에 집중할 수 있습니다. 위험 평가를 작성하고, 보안 문제를 예방하며, 네트워크에서 비정상적인 징후를 찾아 예기치 않은 다운타임을 방지하고, 실시간으로 발생하는 모든 작업을 조사하여 잠재적인 취약점을 파악할 수 있습니다.

자동화 툴을 예측 분석과 함께 사용하여 식별한 문제를 해결하거나 예측 결과에 따라 변경 사항을 구현할 수 있습니다.

Red Hat은 IT 인프라에 대한 인사이트를 확보하고 문제 해결을 자동화하는 데 필요한 예측 분석 및 자동화 툴을 비롯하여, 고객이 혁신에 집중하고 발전할 수 있도록 비즈니스를 지원하는 솔루션, 서비스 및 교육을 제공합니다.

모든 Red Hat 서브스크립션에 포함된 Red Hat® Insights는 서비스형(as-a-serivce) 예측 분석 툴입니다. Red Hat Ansible® Automation Platform과 함께 사용하여 Event-Driven Ansible을 통해 자동 문제 해결을 트리거할 수 있습니다. 브라우저에서 Red Hat Enterprise Linux® 버그를 찾아 수정하고, console.redhat.com에서 전체 하이브리드 클라우드의 상태를 확인할 수 있습니다. 또한 Red Hat Insights의 텔레메트리를 사용하여 Red Hat OpenShift® 클러스터에 장애가 발생할 수 있는 중요한 문제에 플래그를 지정할 수 있습니다.