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예측 분석을 통해 IT 성능을 개선하는 방법

예측 분석이란 무엇일까요?

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

사물 인터넷(IoT)의 시대에 조직은 그 어느 때보다도 많은 데이터에 액세스하고 이를 수집하고 있습니다. 예측 분석은 비즈니스 인사이트와 의사 결정을 위해 빅데이터를 해석하고 사용하는 데 유용한 툴입니다.

패턴 및 트렌드를 파악하려면 대규모 데이터가 필요하고, 정보에 기반한 의사 결정을 내리기 위해 충분한 데이터가 있어야 하기 때문에 빅데이터는 예측 분석의 핵심 요소입니다.

여러 다양한 예측 분석 툴 및 소프트웨어를 사용함으로써 비즈니스 사용자 및 분석가는 인사이트를 확보하기 위한 모델을 구축할 수 있습니다. 조직에 가장 적합한 예측 분석 소프트웨어는 특정 활용 사례 및 목표에 따라 달라집니다.

예측 분석 기법

예측 분석은 입력 변수 세트를 기반으로 새로운 데이터 값을 예측하도록 모델을 학습시키는 방식으로 작동합니다. 그러면 이 모델은 변수들 간의 관계와 패턴을 파악하고, 학습한 대로 찾아낸 데이터에 기초한 점수를 제공합니다.

이 점수를 비즈니스 인텔리전스로 활용하면서 어떤 조건의 집합에 대한 위험을 평가하거나 잠재적 이점을 예상할 수 있습니다. 이 정보는 어떤 일이 발생할 가능성을 판단하는 데 쓰입니다.

예측 분석은 정형 및 비정형 데이터 모두에 적용할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트의 패턴, 트렌드, 동작을 검색하는 프로세스인 데이터 마이닝은 분석을 위해 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크와 같은 다양한 소스에서 데이터를 준비할 수 있도록 해줍니다.

데이터 분석 준비가 완료되면 예측 모델링은 예측 분석 모델을 구축하고 테스트하게 됩니다. 모델의 학습 및 평가를 거치고 나면 유사한 데이터에 관한 새로운 질문에 답하도록 나중에 재사용할 수 있습니다.

일반적인 예측 모델링 기법으로는 회귀 분석 기법, 머신 러닝 기법, 의사 결정 트리, 신경망 등 다양한 옵션이 있습니다.

회귀 분석 모델

회귀 분석 모델은 수학 방정식을 사용하여 변수 간의 관계를 결정합니다.

선형 회귀 분석 모델은 무한한 가능성의 연속적인 결과를 반환합니다. 이를테면, 알려진 제곱피트당 비용을 적용하여 부동산의 잠재적 가치를 분석합니다. 그와 달리 로지스틱 회귀 분석 모델은 한정된 수의 가능성을 반환합니다. 이를테면, 동네의 어떤 주택이 특정 가격보다 높게 또는 낮게 팔릴지를 분석합니다.

회귀 분석 모델은 대개 은행 및 기타 금융 기관에서 신용 위험을 판단하거나 신용 카드 사기를 파악하고 시장 트렌드를 예측하며 새로운 금융 서비스 규제의 영향을 예측하는 데 사용되기도 합니다.

의사 결정 트리

의사 결정 트리 또한 하나의 의사 결정이 다른 결정으로 이어지는 방법을 파악하기 위해 널리 사용되는 예측 분석 기법입니다. 의사 결정 트리 접근 방식은 머신 러닝 모델에 적용할 수 있으며, 이러한 모델은 순차적이고 계층적인 질문들을 기반으로 한 일련의 "인과적 이벤트 발생" 조건을 결정하여 입력 데이터에 따른 결과로 이어지게 됩니다.

이 모델에서 파생된 형식은 또한 각 의사 결정이 특정 결과로 이어지는 방식을 나타냄으로써 가능한 모든 의사 결정의 결과를 보여줄 수 있습니다.

머신 러닝

머신 러닝은 예측 분석의 연속 선상에 있습니다. 예측 분석에서는 대개 데이터 과학자 또는 분석가가 모델을 개발해야 합니다. 그러나 IBM Watson과 같은 인공 지능 및 딥러닝 소프트웨어에 쓰이는 머신 러닝 알고리즘은 스스로 학습합니다. 지속적으로 재프로그래밍할 필요 없이 데이터를 처리하는 과정에서 발전하고 진화합니다.

신경망

신경망은 회귀 분석 모델 및 의사 결정 트리에서 수집한 정보의 정확성을 평가하는 첨단 분석 기술입니다. 신경망에서는 이종 데이터 간의 비선형 유사성을 찾아냅니다. 발생할 수 있는 이벤트의 범위를 알아내는 것이 그러한 가능성이 실현될 이유를 이해하는 것보다 더 중요한 경우에 특히 유용합니다.

예측 분석을 통한 IT 성능 개선

예측 분석은 IT 인프라의 위험을 식별하거나 잠재적 문제점을 알려주므로 IT 성능을 향상시킬 수 있습니다. 운영 팀은 대개 장비 고장을 지적할 오류 보고서를 기다리기보다는 직접 예측 분석을 사용하여 문제가 환경에 영향을 미치기 전에 이를 사전 예방적으로 찾아내어 해결할 수 있으므로, 조직은 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

또한 예측 분석을 사용하면 네트워크상의 이상 징후를 찾아 잠재적 취약점을 식별하여 실시간으로 발생하는 모든 상황을 검사할 수 있어 위험을 평가하고, 보안 문제를 방지하고, 예기치 않은 다운타임을 방지하는 데 효과적입니다.

자동화 툴을 예측 분석과 함께 사용하여 식별된 문제를 해결하거나 예측된 결과를 기반으로 변경 사항을 구현할 수 있습니다.

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Red Hat은 IT 인프라에 대한 인사이트를 확보하고 문제 해결을 자동화하는 데 필요한 예측 분석과 자동화 툴을 비롯해, 혁신과 발전에 초점을 맞추어 비즈니스를 지원할 수 있도록 솔루션, 서비스교육을 제공합니다

Red Hat® Insights는 예측 분석과 처방 분석을 조합하여 물리적 환경뿐만 아니라 가상, 컨테이너, 프라이빗/퍼블릭 클라우드 환경 전반에 대해 단계별 문제 해결 가이던스를 제공합니다. 기업은 Red Hat 인프라 전반의 리스크를 사전 예방적으로 식별하고 해결하여 환경에 영향을 미치기 전에 문제를 해결할 수 있으므로 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

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