증강 분석

증강 분석(Augmented Analytics)은 기계 학습과 자연어 처리를 사용하여 전문가나 데이터 과학자가 일반적으로 수행하는 분석 프로세스를 자동화하는 데이터 분석 접근 방식이다. 이 용어는 2017년 리타 살람, 신디 하우슨, 칼리 이도인이 가트너 연구 논문에서 소개했다.

증강 분석은 비즈니스 인텔리전스와 분석을 기반으로 한다. 그래프 추출 단계에서는 다양한 소스의 데이터를 조사한다.

 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.
 NLG(자연어 생성): 구조화되지 않은 데이터를 가져와 읽기 쉬운 일반 영어 언어로 변환하는 소프트웨어 기능이다.
 통찰력 자동화: 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터 분석 프로세스를 자동화한다.
 자연어 쿼리: 사용자가 검색창에 입력하거나 말한 비즈니스 용어를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있다.

 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.

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.

 각주 

분류:데이터 분석
분류:기계 학습 알고리즘
분류:자연어 처리