{{위키데이터 속성 추적}}
'''증강 분석'''(Augmented Analytics)은 [[기계 학습]]과 [[자연어 처리]]를 사용하여 전문가나 [[데이터 사이언스|데이터 과학자]]가 일반적으로 수행하는 분석 프로세스를 자동화하는 데이터 분석 접근 방식이다.<ref name=":0">{{웹 인용|url=https://emtemp.gcom.cloud/ngw/eventassets/en/conferences/bi13a/documents/gartner-data-analytics-australia-augmented-analytics-2018.pdf|title=Augmented Analytics Is the Future of Data and Analytics|last1=Sallam|first1=Rita|last2=Howson|first2=Cindi|date=July 27, 2017|website=Gartner|last3=Idoine|first3=Carlie|확인날짜=2024-04-11|archive-date=2021-01-22|archive-url=https://web.archive.org/web/20210122060739/https://emtemp.gcom.cloud/ngw/eventassets/en/conferences/bi13a/documents/gartner-data-analytics-australia-augmented-analytics-2018.pdf|url-status=}}</ref> 이 용어는 2017년 리타 살람, 신디 하우슨, 칼리 이도인이 가트너 연구 논문에서 소개했다.<ref name=":0" /><ref>{{웹 인용|url=https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/augmented-analytics|title=Definition of Augmented Analytics - Gartner Information Technology Glossary|website=Gartner}}</ref>

증강 분석은 비즈니스 인텔리전스와 분석을 기반으로 한다.<ref name="PribisalićJugo2019">{{서적 인용|last1=Pribisalić|first1=Marko|last2=Jugo|first2=Igor|last3=Martinčić-Ipšić|first3=Sanda|title=Humanizing Technology for a Sustainable Society|chapter=Selecting a Business Intelligence Solution that is Fit for Business Requirements|year=2019|pages=443–465|doi=10.18690/978-961-286-280-0.24|isbn=9789612862800|s2cid=202767869|url=https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1023&context=bled2019}}</ref> 그래프 추출 단계에서는 다양한 소스의 데이터를 조사한다.<ref name="Ghrab Romero Jouili Skhiri 2018 pp. 3–18">{{서적 인용| last1=Ghrab | first1=Amine | last2=Romero | first2=Oscar | last3=Jouili | first3=Salim | last4=Skhiri | first4=Sabri | series=Lecture Notes in Computer Science | volume=11031 | title=Big Data Analytics and Knowledge Discovery | chapter=Graph BI & Analytics: Current State and Future Challenges | publisher=Springer International Publishing | location=Cham | year=2018 | isbn=978-3-319-98538-1 | issn=0302-9743 | doi=10.1007/978-3-319-98539-8_1 | pages=3–18| hdl=2117/127964 }}</ref>

== 증강 분석 정의 ==
* 기계 학습: 알고리즘을 사용하여 데이터를 선별하여 관계, 추세 및 패턴을 식별하는 체계적인 컴퓨팅 방법이다. 이는 프로그래밍된 규칙의 기반을 설정하는 대신 알고리즘이 데이터로부터 동적으로 학습할 수 있도록 하는 프로세스이다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/an-executives-guide-to-machine-learning|title=An executive's guide to machine learning|last1=Pyle|first1=Dorian|last2=San Jose|first2=Cristina|date=June 2015}}</ref><ref>{{웹 인용|url=https://www.answerrocket.com/augmented-analytics/|title=What is Augmented Analytics (And How Can it Help?) {{!}} AnswerRocket|date=8 February 2019|language=en-US|access-date=2019-07-22}}</ref>
* NLG(자연어 생성): 구조화되지 않은 데이터를 가져와 읽기 쉬운 일반 영어 언어로 변환하는 소프트웨어 기능이다.<ref>{{웹 인용|url=https://narrativescience.com/what-is-natural-language-generation/|title=What is natural language generation? {{!}} Narrative Science|language=en-US|access-date=2019-07-22}}</ref><ref>{{인용|title=Natural-language generation|date=2019-07-03|url=https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Natural-language_generation&oldid=904578939|work=Wikipedia|language=en|access-date=2019-07-22}}</ref>
* 통찰력 자동화: 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터 분석 프로세스를 자동화한다.<ref name=":0" />
* 자연어 쿼리: 사용자가 검색창에 입력하거나 말한 비즈니스 용어를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.pcmag.com/encyclopedia/term/natural-language-query|title = Definition of natural language query}}</ref>

== 데이터 민주화 ==
데이터 민주화는 데이터 혼잡을 완화하고 데이터 "게이트키퍼"라는 인식을 없애기 위해 데이터 액세스를 민주화하는 것이다. 이 프로세스는 사용자가 데이터를 이해할 수 있는 방법과 함께 구현되어야 한다. 이 프로세스는 회사 의사 결정 속도를 높이고 데이터에 숨겨진 기회를 발견하기 위해 사용된다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/07/24/what-is-data-democratization-a-super-simple-explanation-and-the-key-pros-and-cons/#5a7eae4f6013|title=What is Data Democratization? A Super Simple Explanation and The Key Pros And Cons|last=Marr|first=Bernard|date=July 24, 2017|website=Forbes}}</ref>

데이터 민주화에는 세 가지 측면이 있다.
# 데이터 매개변수화 및 특성화.
# 블록체인 및 DLT 기술의 OS를 사용한 데이터 분산화와 독립적으로 관리되는 안전한 데이터 교환을 통해 신뢰를 가능하게 함.
# 동의 시장 중심의 데이터 수익화.

자산 연결과 관련하여 데이터 민주화의 채택과 사용을 가속화하는 두 가지 기능이 있다. 바로 분산형 ID 관리와 데이터 소유권에 대한 비즈니스 데이터 개체 수익화이다. 이를 통해 여러 개인과 조직이 참가자와 조직을 식별, 인증 및 권한 부여하여 여러 네트워크, 조직, 환경 및 사용 사례에서 서비스, 데이터 또는 시스템에 액세스할 수 있다. 이는 사용자에게 권한을 부여하고 개인화된 셀프 서비스 디지털 온보딩 시스템을 활성화하므로 사용자는 정보를 처리하기 위해 중앙 관리 기능에 의존하지 않고도 자체 인증할 수 있다. 동시에, 분산형 ID 관리는 사용자가 속성(역할, 부서, 조직 등) 및 물리적 위치를 기반으로 시스템 정책에 따라 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여받도록 보장한다.<ref>{{웹 인용| url=https://eya.global/insights/democratisation-of-object-data-within-the-telecoms-sector | title=Democratisation of Object Data within the Telecoms Sector }}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:데이터 분석]]
[[분류:기계 학습 알고리즘]]
[[분류:자연어 처리]]