데이터 기반 의사결정부터 통계분석·인사이트 도출까지 실무교육
“AI는 분석 속도를 높이고, 사람은 방향과 판단·책임을 결정해야”
AI·디지털전환 전문기업 업플래시의 차경훈 대표가 9월 9일 컴퍼니에스에스(주) 임직원을 대상으로 ‘생성형 AI 데이터 분석’ 교육을 진행했다.
차 대표는 기업과 기관을 대상으로 AX(AI Transformation) 컨설팅, 생성형 AI 데이터 분석, 바이브코딩 및 업무자동화 교육을 수행하고 있다.
교육은 단순한 AI 도구 사용법을 넘어, 실제 비즈니스 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 데이터를 정제·분석한 뒤, 의미 있는 인사이트와 의사결정으로 연결하는 과정에 초점을 맞췄다.
먼저 데이터 기반 의사결정의 구조와 좋은 분석 질문을 만드는 방법을 다뤘다. 차 대표는 데이터를 많이 보는 것보다 무엇을 알고 싶은지 명확히 정의하고, 적절한 지표와 비교 기준을 설정해 결과를 실제 행동으로 연결하는 것이 중요하다고 강조했다. 교육에서는 ‘현상 발견 → 질문 정의 → 지표 선택 → 비교 → 해석 → 행동 → 결과 측정’으로 이어지는 데이터 기반 의사결정 프로세스를 소개했다.
이어 생성형 AI를 활용한 데이터 분석 프로세스와 데이터 정제 방법을 실습했다. 참가자들은 분석 목적에 맞는 데이터를 수집하고, 중복·누락·형식 오류·이상치 등을 점검한 뒤 통계분석이 가능한 형태로 데이터를 정리하는 방법을 익혔다. 특히 원본 데이터는 보존하고, 작업용 복사본과 변경 이력을 관리하며, 정제 전후의 행 수와 합계를 비교하는 검증 절차도 함께 다뤘다.
교육 중반에는 기초통계와 데이터 시각화에 이어 상관관계, 교차분석, 회귀분석, 다변량 회귀 등 보다 심화된 분석 방법을 다뤘다. 참가자들은 ChatGPT를 활용해 분석 프롬프트를 구성하고, 데이터의 관계와 패턴을 해석해 실제 업무에 적용할 수 있는 인사이트를 도출하는 과정을 실습했다.
특히 차 대표는 생성형 AI를 활용한 데이터 분석에서 사실·계산·추정·제안을 명확히 구분해야 한다고 강조했다. AI는 데이터 정리, 계산, 시각화, 보고서 초안 작성 등의 속도를 높일 수 있지만, 분석의 방향과 맥락, 결과의 타당성 검토, 최종 판단과 책임은 사람이 맡아야 한다는 설명이다.
또한 AI가 존재하지 않는 숫자나 원인을 임의로 생성하지 않도록 하고, 사실과 추정을 구분하며, 계산 조건과 검산 절차를 명확히 제시하는 등 분석 결과의 신뢰성을 높이는 프롬프트 설계 방법도 함께 소개했다.
교육 마지막에는 분석 결과를 시각자료와 보고서 형태로 구조화하고, 생성형 AI를 활용해 결론과 핵심 메시지를 정리하는 방법을 다뤘다. 이를 통해 참가자들은 데이터 정리부터 분석, 해석, 인사이트 도출, 보고서 작성까지 이어지는 전체 데이터 분석 흐름을 실습했다.
차경훈 업플래시 대표는 “생성형 AI를 활용한 데이터 분석의 핵심은 AI에게 모든 판단을 맡기는 것이 아니라, AI를 통해 분석 속도와 생산성을 높이면서 사람이 분석의 방향과 맥락, 최종 의사결정을 책임지는 것”이라며 “데이터에서 의미를 찾고 이를 실제 행동으로 연결할 때 비로소 AI와 데이터 분석이 실질적인 업무 성과로 이어질 수 있다”고 말했다.
이어 “업플래시는 앞으로도 에이블런을 비롯한 다양한 전문 교육기관과 협력해 기업과 기관이 생성형 AI를 실제 데이터 분석과 의사결정 업무에 적용할 수 있도록 실무 중심의 AX 교육과 컨설팅을 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
#컴퍼니에스에스 #AI교육업플래시 #AI교육차경훈대표 #업플래시차경훈대표 #AX컨설팅업플래시차경훈대표 #AIagent