Google Cloud는 BigQuery ML에서 기여도 분석의 공개 미리보기를 출시했습니다. 이 기능을 통해 기업은 데이터 내에 숨겨진 인사이트와 패턴을 밝혀낼 수 있습니다. 데이터 양이 증가함에 따라 조직은 데이터 변화 이유를 이해하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 중요한 추세와 변동의 근본 원인을 파악하는 데 어려움을 겪고 있으며 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 능력이 저해되고 있습니다. 기여도 분석은 정의된 데이터 세트에서 관심 있는 측정항목을 분석하고 예상치 못한 변화를 일으키는 '기여자'의 조합을 식별할 수 있도록 하여 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
기여도 분석의 흥미로운 측면 중 하나는 합산 가능한 측정항목과 합산 가능한 비율 측정항목을 모두 처리할 수 있다는 것입니다. 즉, 사용자는 수익과 같은 개별 측정항목뿐만 아니라 주당 수익과 같은 비율도 분석할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 원격 측정 모니터링에서 소매 판매 및 의료 서비스에 이르기까지 다양한 산업에서 광범위한 사용 사례를 활용할 수 있습니다.
또한 BigQuery ML은 Apriori 알고리즘과 같은 정리 최적화를 활용하여 분석 프로세스 속도를 높입니다. 최소 지원 값을 설정하면 쿼리 실행 시간을 단축하는 동시에 가장 큰 데이터 세그먼트에 집중할 수 있습니다. 이러한 최적화를 통해 기업은 대규모 데이터 세트에서 실행 가능한 인사이트를 효율적으로 도출할 수 있습니다.
전반적으로 BigQuery ML에서 기여도 분석의 공개 미리보기는 데이터 분석 분야에서 유망한 발전입니다. 기업이 데이터 변화 이면의 '이유'를 이해할 수 있도록 지원함으로써 기여도 분석을 통해 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 운영을 개선하며 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 기업이 엄청난 양의 데이터를 계속 처리함에 따라 기여도 분석과 같은 도구는 경쟁 우위를 확보하는 데 점점 더 중요해질 것입니다.
