올해 데이터 분석의 9가지 주요 시사점

🚀 2025년 데이터 분석 동향 🚀

글로벌 데이터 분석 시장은 2025년까지 1,400억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이는 실시간 통찰력과 확장 가능한 솔루션이 더 이상 유리할 뿐만 아니라 성공을 위해 필수적인 오늘날의 초연결 비즈니스 환경에서 중요한 역할을 강조합니다. 데이터 분석은 더 이상 숫자 계산에만 국한되지 않습니다. 모든 부문에서 혁신과 효율성을 촉진하는 실행 가능한 통찰력을 발굴하는 것입니다. 2025년에 접어들면서 이 분야는 빠르게 진화하고 있으며, 비즈니스 운영 및 의사 결정 방식을 재구성할 것을 약속하는 새로운 트렌드가 등장하고 있습니다. 이 기사에서는 2025년을 형성할 주요 데이터 분석 동향을 자세히 살펴보고, 최첨단 기술의 영향, 진화하는 방법론, 점점 커지는 데이터 거버넌스의 중요성을 살펴봅니다.

증강 분석의 부상

증강 분석은 AI와 기계 학습을 활용하여 데이터 준비, 통찰력 생성, 설명 등 분석 프로세스의 주요 측면을 자동화합니다.
Gartner는 2025년까지 증강 분석이 최신 분석 플랫폼의 70%에 포함될 것으로 예측합니다.
“에이전트 AI 봇”은 보고, 요약 및 시각화 생성을 자동화하는 동시에 편견을 해결하기 위해 사람의 감독을 요구합니다.
Looker, Tableau 및 PowerBI와 같은 도구는 데이터 분석을 민주화하여 기술 지식이 없는 사용자도 데이터 기반 의사 결정을 활용할 수 있도록 합니다.
데이터 중심 문화를 장려하여 조직 전체에서 더 많은 사람들에게 역량을 부여합니다.

데이터 거버넌스의 중요성 증가

GDPR 및 CCPA와 같은 개인 정보 보호 규정은 강력한 거버넌스 프레임워크를 구동합니다(출처).
AI는 데이터 검색, 분류, 품질 보증과 같은 거버넌스 작업을 자동화합니다.
GDPR 벌금은 10억 유로를 초과하며, 이는 규정 위반의 결과를 강조합니다.
데이터 거버넌스는 더 이상 이론적인 우선순위가 아닙니다. 2025년에는 거버넌스를 일상 업무에 포함시키는 동시에 AI 기능을 활용하는 도구와 전략을 구현하는 것이 중요합니다. 데이터를 전반적으로 신뢰할 수 있고, 액세스 가능하며, 사용할 수 있게 만드는 거버넌스 솔루션에 우선순위를 두는 조직이 성공할 것입니다.
리더십 역할의 변화: 최고 데이터 책임자(CDO)가 전통적으로 담당했던 거버넌스 책임을 최고 기술 책임자(CTO)가 흡수합니다.
실시간 거버넌스는 동적 IoT 데이터 스트림의 규정 준수 및 보안을 보장합니다.
데이터 카탈로그: 데이터세트를 구성하고 분류하여 데이터를 검색 가능하게 만듭니다. 유료 도구에는 다음이 포함됩니다. 알레이션, Alex 증강 데이터 카탈로그그리고 Informatica 데이터 카탈로그. 오픈 소스 도구에는 다음이 포함됩니다. 아문센, 메타캣그리고 마그다.
데이터 개인정보 보호 및 규정 준수 도구: 데이터 개인 정보 보호 및 규제 요구 사항을 관리합니다. 데이터 분류, 동의 및 위험 평가를 추적합니다. 유료 도구에는 다음이 포함됩니다. 원트러스트, 빅아이디그리고 트러스트아크. 오픈 소스 도구에는 다음이 포함됩니다. 피데스 그리고 아파치 레인저.

파이썬의 지속적인 지배력

파이썬의 인기

Python은 데이터 정리, 조작, 기계 학습과 같은 작업에서 다용도로 활용됩니다.
광범위한 라이브러리: pandas, NumPy그리고 Scikit-learn 다양한 분석 사용 사례를 지원합니다.
클라우드 플랫폼과 원활하게 통합됩니다.
데이터 분석가와 데이터 과학자는 Python의 가독성과 광범위한 라이브러리로 인해 Python이 유용하다고 생각합니다. Python은 데이터 마이닝, 데이터 처리, 데이터 시각화 등 데이터 분석 프로세스의 모든 단계에서 사용됩니다.
Python 라이브러리 Beautiful Soup은 API에서 데이터를 검색할 수 없을 때 유용합니다. 이 라이브러리는 데이터를 스크랩한 다음 유용한 형식으로 정리하는 강력한 도구입니다. 또한 Python 라이브러리 Scrapy를 사용하면 사용자는 인터넷에서 구조화된 데이터를 수집하고 API에서 데이터를 추출하도록 설계된 프로그램을 만들 수 있습니다.
예: Python은 프로덕션 확장성과 생태계 유연성 측면에서 R을 능가합니다.
Jupyter Notebooks와 같은 도구는 학계 및 산업에서의 사용을 강화합니다.

비정형 및 반구조적 데이터의 강력한 활용

구조화되지 않은 데이터

전 세계 데이터의 80%는 텍스트, 이미지, 비디오를 포함한 비정형 데이터입니다(IDC).
애플리케이션: 감정 분석, 추세 감지 및 고객 통찰력.
과제: 높은 스토리지 비용과 NLP 및 컴퓨터 비전과 같은 전문 도구의 필요성.
다음과 같은 도구 포옹하는 얼굴 고급 NLP 솔루션을 활성화합니다.
주요 분석 플랫폼은 이제 NL2SQL을 사용하여 데이터와 대화하는 쉬운 방법을 제공합니다.
NLP와 같은 도구는 비용이 많이 들고 효과적으로 작동하려면 전문 기술이 필요합니다. 이러한 기술을 지속적으로 업데이트하고 유지 관리해야 하므로 복잡성과 비용이 더욱 가중됩니다.
개방형 데이터 형식을 사용하면 벤더 종속을 피할 수 있으므로 빠른 통찰력을 위한 경량 솔루션이든 대규모 분석을 위한 강력한 엔진이든 팀이 모든 작업에 가장 적합한 도구를 자유롭게 선택할 수 있습니다.

데이터 사일로 해결

2025년에는 자연어 처리(NLP)가 사용자가 데이터와 상호 작용하는 방식을 재구성하여 기술 전문 지식에 관계없이 모든 사람이 통찰력에 액세스할 수 있도록 할 것입니다. 이러한 변화는 분석 팀에 대한 의존도를 줄이고 더 빠르고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.
사일로는 운영 및 의사결정에 대한 전체적인 관점을 제한합니다.
데이터 패브릭과 같은 솔루션 데이터 메쉬 더 나은 거버넌스를 위해 서로 다른 소스를 통합합니다.
민첩하고 투명한 데이터 분석을 촉진합니다.
사일로를 깨기 위한 투자는 2025년까지 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
기업은 수많은 데이터 위에 앉아 있지만 이러한 매장량을 사용하는 것은 실제 생활에서 새로운 석유를 시추하는 것만큼 쉽습니다. 데이터 사일로는 데이터 볼륨에 비례하여 증가하며 현재 연간 약 50%씩 증가하고 있습니다. 따라서 이를 제거하려면 특정 앱이나 데이터 시스템에 적용되는 임시 전술적 계획뿐만 아니라 지속적인 노력이 필요합니다. (원천)

레이크하우스 아키텍처의 부상

기업은 이미 대부분의 데이터와 분석을 클라우드로 마이그레이션했으며 현재 처리 기능을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 리더 중 약 70%는 기업의 절반 이상이 데이터 레이크하우스에 있을 것으로 예상하고 있으며, 86%는 분석 데이터를 중앙 저장소에 통합할 계획도 있습니다.
2025년까지 모든 분석 워크로드의 절반 이상이 비용 절감과 유연성을 통해 레이크하우스 아키텍처에서 실행될 것으로 예상됩니다. 기본적으로 Lakehouse 아키텍처는 비용 효율적인 확장성을 위해 데이터 레이크와 웨어하우스를 혼합합니다.
2025년까지 분석 워크로드의 50% 이상이 레이크하우스 플랫폼으로 전환될 것으로 예상됩니다.
실시간 및 일괄 처리를 위한 액세스 패턴을 단순화합니다.
예: 확장 가능한 레이크하우스 솔루션 배포에 성공한 Databricks.
꼭 읽어야 합니다: BigLake: 멀티 클라우드 레이크하우스를 향한 BigQuery의 진화

내장된 분석 및 실시간 통찰력

분석을 일상적인 워크플로우에 통합하여 즉각적인 통찰력을 제공합니다.
독립형 BI 도구에 대한 의존도를 대체합니다.
실시간 의사결정 기능을 제공하여 생산성을 향상시킵니다.
팀 전체의 데이터 액세스를 민주화하여 혁신을 촉진합니다.

설명 가능한 AI(XAI)

조직이 AI 시스템의 투명성을 점점 더 중요하게 여기면서 XAI(Explainable AI)가 주목을 받고 있습니다. XAI는 AI 운영을 더욱 이해하기 쉽게 만들어 신뢰성을 높이고 사용자 신뢰도를 높입니다. 이는 엄격한 규제 조사 하에 운영되는 금융 및 의료와 같은 산업에 필수적인 기능입니다.
신뢰와 윤리적인 AI 사용에 필수적입니다.
사용자가 모델 추론 및 의사결정 프로세스를 이해하는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 분석에 대한 회의론을 줄이고 규정 준수를 지원합니다.
코드 신뢰도가 높아집니다. 모든 추론은 설명과 함께 시스템의 신뢰도를 높이는 경향이 있습니다. 자율 주행 차량, 의료 진단, 금융 부문 등과 같은 일부 사용자에게 중요한 시스템은 보다 최적의 활용을 위해 사용자에게 높은 코드 신뢰도를 요구합니다.

엣지 컴퓨팅은 더 많은 엣지를 얻을 것입니다 😉

데이터를 소스에 더 가깝게 처리하여 실시간 분석의 대기 시간을 줄입니다.
의료 및 제조와 같은 IoT 기반 산업에 매우 중요합니다.
다음과 같은 혁신 TinyML 소형 IoT 장치에 대한 분석을 활성화합니다.
더 빠르고 효율적인 처리를 위해 분산 시스템을 지원합니다.
앞으로 업계에서는 SLM 채택이 증가할 뿐만 아니라 엣지 컴퓨팅 장치에서 실행되는 소형 모델과 대규모 클라우드 배포에서 LLM을 사용하여 최적화된 하이브리드 AI 패턴을 보게 될 것입니다.

TLDR: 2025년 데이터 분석 전문가를 위한 기술

기술 능력: Python, ML, 클라우드 통합 및 시각화 도구.
소프트 스킬: 의사소통, 문제 해결 및 적응력.
거버넌스 원칙과 윤리적 의사결정에 대한 깊은 이해.
민주화된 분석을 위해 로우코드/노코드 플랫폼에 대한 의존도가 높아졌습니다.

이러한 추세를 수용하고 최첨단 관행을 채택함으로써 조직은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 혁신, 효율성 및 지속 가능한 경쟁 우위를 조성할 수 있습니다. 그래프 및 차트와 같은 시각적 요소는 데이터의 규모와 혁신적인 잠재력을 강조하며, 진화하는 분석 환경에서 이러한 발전의 중요성을 더욱 강조합니다.