[명교수 명강의] 기업 빅데이터 분석·활용 방법 배워

김경재 교수 '예측분석'

2010년을 전후로 딥러닝 기술의 발전이 전 세계 경영학의 패러다임을 바꿔놓으면서 경영학 교육에도 큰 변화를 가져왔다. 특히 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 기업의 디지털 트랜스포메이션은 4차 산업혁명과 함께 국내 경영학 교육의 근간을 흔들어놓았다.

김경재 동국대 경영전문대학원 교수는 비즈니스데이터애널리틱스 MBA '예측분석' 수업을 통해 AI와 기계학습, 빅데이터의 응용을 주제로 경영학 강의를 진행하고 있다.

예측분석 과목은 비즈니스를 위한 중급 수준의 애널리틱스 원리와 활용 사례를 강의하고 있다. 특히 MBA 과정의 특성을 고려해 공학적인 알고리즘 원리에만 치우치지 않고 기업 데이터의 특성과 분석 목적 등을 다룬다. 이공학적 전공 배경이 없는 원생들도 애널리틱스를 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것이 주목표다.

구체적으로는 의사결정나무, 인공신경망, 서포트 벡터 머신(SVM), 앙상블 알고리즘 등 주요 감독학습 기법과 자기 조직화 지도, 군집 분석, 장바구니 분석, 추천 기술 등 주요 무감독학습 기법을 강의한다.

잠재 의미 분석, 토픽 모델링과 같은 텍스트마이닝과 사회연결망 분석 등 비정형 데이터 분석의 원리와 활용 사례도 소개하고 있다. 또 딥러닝과 챗GPT 등 언어모델 기반 생성형 AI와 같은 최신 AI 기술을 소개하고 있다.

특히 예측분석 강의에서는 단순히 애널리틱스의 원리와 활용 사례만을 다루는 것이 아니라 그와 관련된 실제 기업 데이터를 R 또는 파이선으로 분석해 실제 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 능력을 배양하도록 하고 있다.

구체적인 실습 사례로는 기업의 재무 데이터를 활용한 기업 부실 예측, 고객 데이터를 활용한 고객 등급 예측, 시장 세분화와 상품 추천 시스템 구현, 소셜미디어 데이터의 연결망 분석을 통한 이슈 분석과 기업의 이해관계자 분석 등이 있다. 또 국내외 기업의 성공적인 애널리틱스 활용 사례를 분석해 비즈니스 환경에서 즉시 활용할 수 있는 교육을 제공한다.

[문가영 기자]