디지털 전환이 가속화됨에 따라 데이터 활용은 기업과 개인 모두에게 필수적인 요소로 자리 잡았다. 데이터를 기반으로 효율적인 의사결정을 내리는 것은 모든 산업에서 경쟁력을 강화하는 핵심 방법이다.
SHAPER는 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 기능으로 이러한 흐름을 주도하며, 지속적인 성장을 기대하고 있다.
3가지 미래 전망
▪디지털 전환 시대의 데이터 활용 핵심 도구=데이터가 비즈니스의 중심으로 떠오르는 시대, SHAPER는 단순한 분석 도구를 넘어 디지털 전환의 핵심 도구가 된다는 게 목표. 복잡한 데이터 분석 과정을 간소화하여 모든 사용자가 빠르게 인사이트를 도출할 수 있는 효율성, 구독형 클라우드 모델을 통해 초기 투자비용을 줄이고, 지속적인 업데이트로 최신 기술을 사용할 수 있는 비용 절감형이 이 전략의 무기라고 말한다.
▪기술적 진화와 확장 가능성=머신러닝과 딥러닝 기술을 지속적으로 통합하며 데이터 분석의 정교함을 높이고 있다. 머신러닝 알고리즘 20종과 딥러닝 모델이 포함된 워크플로우로 사용자가 더 깊이 있는 인사이트를 도출할 수 있다는 설명이다. 또한 클라우드 기반 플랫폼은 국경을 넘어 어디서나 사용 가능하며, 글로벌 기업 간 협업을 지원한다고 덧붙인다.
▪교육 및 학습 도구로의 발전=데이터 분석을 배우고자 하는 학생과 일반 사용자들에게 강력한 학습 도구가 될 수 있다. 직관적인 인터페이스로 데이터 분석 과정을 쉽게 이해하고 실습할 수 있는 환경을 제공하고, AI와 빅데이터 분야의 기초를 학습하며 관련 경력을 쌓을 수 있다.
누가 활용하면 좋을까?
이 솔루션는 다양한 산업군에서 성공적으로 자리할 수 있는 가능성을 이렇게 점치고 있다.
▪스마트 제조를 추진하는 제조기업=제조업체는 이 솔루션을 도입해 생산 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 공정 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 공정 데이터를 수집하고 분석하는 데 드는 시간이 과다한 경우, SHAPER의 실시간 대시보드와 시각화 도구를 통해 데이터 병목 구간을 신속히 식별하고 개선할 수 있을 것이란 설명이다.
▪유지보수 효율성을 극대화하려는 IT 솔루션 기업=IT 기업은 SHAPER를 통해 고객 맞춤형 대시보드를 신속히 생성하고 유지보수 업무를 최적화할 수 있다. 프로젝트 진행 중 고객 요구 변경으로 인한 유지보수 부담 증가할 경우, SHAPER의 워크플로우 기반 시각화를 활용하여 유지보수 시간을 단축할 수 있으며, 이를 통해 고객 만족도 상승과 내부 비용 절감을 얻을 수 있다.
▪성공적인 No-code 분석을 위한 데이터 분석 컨설팅=데이터 분석 컨설턴트는 SHAPER의 No-code 환경을 활용하여 빠르고 효율적으로 고객의 문제를 해결할 수 있다. 코딩 중심의 분석 과정이 시간이 오래 걸리고 복잡하다면, SHAPER로 데이터 탐색 및 시각화를 자동화하여 분석 시간을 단축할 수 있다.
▪학생의 데이터 분석 역량 강화=대학 등에서는 SHAPER를 데이터 분석 강의의 실습 도구로 활용할 수 있다. 복잡한 데이터 분석 도구로 인해 학습 효율 저하될 수 있는데, 이 솔루션의 직관적인 인터페이스를 통해 학생들이 데이터를 실습하며 실질적인 경험을 얻을 수 있다는 설명이다.
이처럼 사용자 친화적인 설계와 강력한 분석 기능은 모든 사용자가 데이터를 통해 가치를 창출할 수 있는 환경을 제공한다. 제조업, IT 기업, 컨설턴트, 그리고 학생까지, SHAPER의 영역은 지속적인 확장에 주력하고 있다. 데이터 분석과 시각화의 진입 장벽을 낮추고, 사용자가 데이터로부터 최대한의 가치를 얻을 수 있도록 돕겠다는 게 목표이다.
