이번 연구에서 각 팀은 전형적인 고객 이탈률 분석 데이터 및 AI 라이프사이클을 실행했습니다.
SAS Viya를 사용했을 때 다른 솔루션 사용 시와 비교해서 팀의 생산성이 얼마나 향상되었는지 직접 확인해 보세요.
연구 대상 데이터 및 AI 라이프사이클의 완료에 소요된 시간
SAS Viya의 데이터 및 AI 라이프사이클이 4.6배 빠릅니다.
데이터 및 AI 라이프사이클의 생산성 저해 요소:
복잡성, 툴, 인력
오늘날 다양한 산업 분야의 기업들은 데이터를 활용하여 의사결정을 내리고, 전략적 인사이트를 얻고, 신제품을 개발하며, 혁신을 추진하는 등 점점 더 데이터 중심으로 전환하고 있습니다.
기업이 데이터에서 의사결정까지 이르는 과정을 가속화할 경우, 신제품의 출시 속도를 앞당기고, 더욱 민첩하게 시장 상황에 대응하고, 운영 비용을 절감하며, 고객의 요구를 더 잘 반영하는 것이 가능해집니다. 조직은 데이터 및 AI를 활용함으로써 궁극적으로는 경쟁력을 강화하고 비용 효율성을 높일 수 있게 됩니다.
데이터를 의사결정으로 전환하는 엔드 투 엔드(end-to-end) 프로세스를 데이터 및 AI 라이프사이클이라고 합니다.
라이프사이클은 일반적으로 데이터 관리, 모델 개발, 인사이트 배포라는 3가지 핵심 단계로 구성됩니다. 이러한 단계들이 모여서 지속적이고 반복적인 프로세스를 형성하며, 이를 위해 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, MLOps 엔지니어 간의 협업이 요구됩니다. 최근에는 비즈니스 분석가나 윤리 전문가 등의 관련자 역시 이러한 과정에 추가로 참여하는 추세이며, 이로 인해 능률적인 협업의 필요성이 더욱 대두되고 있습니다.
데이터 및 AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 수행되는 작업들과 팀의 생산성은 작업 소요 시간, 복잡성, 필요 인력 등으로 인해 저해되는 경우가 많습니다.
데이터 및 AI 라이프사이클의 모든 구간에는 해결되어야 하는 나름의 과제가 존재하며, 이 때문에 상당한 수준의 노력과 복잡한 툴 그리고 데이터 전문가 팀의 지원이 필요해 집니다.
Manage data
What: Data access, preparation and governance
Who: Data engineer
Develop models
What: Build, optimize and validate AI models
Who: Data scientist
Deploy insights
What: Deploy, monitor and retrain models
Who: MLOps engineer
이러한 장애물을 극복할 경우 생산성이 대폭 향상되며, 그 결과 의사결정과 혁신이 가속화되고, 비용이 절감되며, 수익이 늘어나고, 경쟁 우위가 확보되는 등의 효과를 얻을 수 있습니다.
- The Futurum Group
이러한 과제를 해결하기 위해, 기업들은 상업용과 비상업용 데이터 및 AI 플랫폼을 포함하여 다양한 접근법으로 눈을 돌리고 있습니다.
오픈소스 기술에 기반한 비상업용 툴은 상당한 기능을 제공할 수 있지만, 이를 구현하는 과정에서, 그리고 무엇보다도 이를 관리하는 데 있어 높은 수준의 전문 지식을 필요로 하는 경우가 많습니다.
상업용 플랫폼은 협업 기능을 강화하고 관리 요구사항을 줄이는 동시에 라이프사이클을 간소화하기 위한 각종 빌트인 기능과 자동화를 제공할 수 있도록 일반적으로 클라우드를 사용합니다.
다양한 종류의 데이터 및 AI 플랫폼이 시중에 나와 있지만, 그 기능과 생산성에 미치는 전반적인 영향은 천차만별입니다.
SAS Viya로 실현하는 4.6배의 생산성 향상
Futurum Group은 데이터 및 AI 플랫폼이 데이터 및 AI 라이프사이클 전반의 생산성에 미치는 영향을 측정하기 위해 SAS Viya, 경쟁사의 상업용 데이터 및 AI 클라우드 플랫폼, 그리고 인기 있는 각종 오픈소스 기술을 사용하는 비상업용 접근법을 나란히 놓고 이 3가지 고유한 데이터 환경을 실제로 사용해 보면서 평가를 진행했습니다.
연구 결과에 따르면, SAS Viya는 데이터 및 AI 라이프사이클을 구성하는 각각의 단계에서 생산성을 향상시키는 것으로 나타났습니다. SAS Viya가 실현한 생산성 향상의 핵심은 엔지니어가 개별 작업을 완료하는 데 소요된 시간의 측정값이었습니다.
평가는 다양한 산업에 공통적으로 적용되는 엔드 투 엔드 고객 이탈률 예측 분석을 개별 환경에서 완료하는 방식으로 진행되었습니다. 테스트는 각각 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, MLOps 엔지니어라는 페르소나에 부여된 3명의 Futurum Group 분석가에 의해 수행되었으며, 이들은 데이터 및 AI 라이프사이클을 구성하는 3가지 단계에 대응하는 작업들을 완료해야 했습니다. 추가로, 각종 작업들이 비기술 인력에 의해 수행될 수 있는지 알아보기 위해 4번째 분석가가 비즈니스 분석가의 페르소나를 통해 각 플랫폼을 평가했습니다.
테스트 결과, SAS Viya에서는 엔드 투 엔드 데이터 및 AI 라이프사이클을 비교 대상 솔루션보다 4배 이상 높은 생산성으로 완료할 수 있었습니다. SAS Viya를 통해 확인된 생산성 향상 효과는 데이터 및 AI 팀의 부담을 덜어줄 뿐만 아니라, 상당한 수준의 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.
- The Futurum Group
시간 절감 효과 외에도, Futurum Group 분석가들은 SAS Viya와 비교 대상 솔루션의 평가를 진행하면서 다음과 같은 몇 가지 중요한 생산성 향상 요소를 발견했습니다.
코딩 없이도 완료가 가능한 데이터 및 AI 라이프사이클
- 모든 기술적 배경을 가진 사용자가 업무에 참여할 수 있도록 지원함으로써 협업에 적합한 환경을 제공하고, 라이프사이클의 여러 단계들 사이에서 원활한 작업의 진행이 가능합니다.
- 복잡한 데이터 및 AI 관련 작업에 대한 학습 부담을 낮춰줍니다.
- 복잡한 프로그래밍 라이브러리에 대한 의존성을 제거합니다.
- Viya는 코딩을 필수적으로 요구하지는 않지만, 필요 시 SAS, Python, R 코드로 작업을 완료할 수 있는 유연성을 제공하므로 기술 전문가는 자신에게 가장 익숙한 툴을 활용할 수 있습니다.
비기술 인력의 작업 수행 가능성 확대
- 전체 데이터 및 AI 라이프사이클 중에서 비즈니스 분석가에 의해 수행될 수 있는 작업의 비율이 86%인 것으로 나타나, 차선의 대체품보다 30% 높은 수행 결과를 기록했습니다.
- 비숙련 인력의 활용이 가능해지면서 인력 배치의 유연성이 높아지고, 더 다양한 인재 풀에 접근할 수 있습니다.
- 전문 데이터 실무자들이 생성형 AI 강화 워크플로우를 비롯한 새로운 혁신에만 집중할 수 있도록 시간을 보장해 줄 수 있습니다.
- 더욱 강화된 빌트인 시각화 및 자동화 기능을 통해 데이터 및 AI 라이프사이클의 각 단계에서 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 및 AI 라이프사이클 전반에 걸친 복잡성 감소
- Futurum Group의 분석가들은 SAS Viya에서 완료된 작업들 중 96%가 "낮은 복잡성"에 해당하는 것으로 판단했습니다. "높은 복잡성"으로 간주되는 작업은 없었습니다.
- 경쟁사의 상업용 플랫폼에서는 작업들 중 50%만이 "낮은 복잡성"인 것으로 간주되었고, 비상업용 플랫폼에서는 이 비율이 30%였으며, 두 솔루션 모두에서 17%의 작업이 "높은 복잡성"인 것으로 판단되었습니다.
- 복잡성이 낮아질 경우, 작업 수행을 위한 능률이 향상되고 신규 사용자를 적응시키는 과정에서의 학습 부담도 줄어들게 됩니다.
결론
데이터 및 AI 작업에서의 생산성
데이터 중심 기업에게 있어, 데이터 및 분석팀의 생산성은 핵심 비즈니스의 성패를 좌우하는 요소입니다. 이러한 팀이 어떤 툴을 활용하는지에 따라 상당한 차이가 발생할 수 있습니다. 현재의 시장 환경은 비상업용 툴부터 다양한 기능과 역량을 갖춘 상업용 데이터 및 AI 플랫폼까지, 기업이 선택할 수 있는 다양한 접근법을 제공하고 있습니다.
이번 연구에서는 3가지 서로 다른 데이터 및 AI 플랫폼으로 데이터 및 AI 라이프사이클을 완료하는 과정의 생산성 차이를 평가했으며, SAS Viya가 상업용 플랫폼과 비상업용 솔루션 모두에 비해 상당한 수준의 생산성 이점을 제공한다는 것이 확인되었습니다.
전반적인 결과:
SAS Viya는 두 번째로 우수했던 테스트 대상 솔루션과 비교했을 때 엔드 투 엔드 데이터 및 AI 라이프사이클 전반의 생산성을 4.25배 높여 주는 것으로 나타났습니다.
SAS Viya는 신규 사용자의 학습 부담을 크게 낮춰주고 기술 숙련도가 낮은 사용자의 생산성을 끌어올려 줄 수 있는 직관적인 플랫폼이라는 것이 확인되었습니다.
SAS Viya가 경쟁사 솔루션보다 30배 높은 성능을 제공한다는 것이 확인된 Futurum Group의 이전 테스트 결과를 이번 테스트 결과와 함께 고려하면, SAS Viya가 전반적으로 뚜렷한 경쟁 우위를 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 향상된 생산성과 빠른 계산 속도가 만났을 때, 데이터 중심 기업에게 상당한 가치를 창출해줄 수 있는 고효율의 플랫폼이 완성됩니다.
기업이 데이터 및 AI 라이프사이클을 효율적으로 활용하여 비즈니스 목표를 달성할 수 있으려면, 최적의 데이터 및 AI 플랫폼을 선택하는 일이 매우 중요합니다. 이번 연구에서는 SAS Viya가 강력한 기술 기반과 직관적인 인터페이스의 결합을 통해 데이터를 의사결정으로 빠르고 효율적으로 전환할 수 있는 데이터 및 AI 플랫폼이라는 것이 확인되었습니다.
