자동화 예측모델 생성 기능을 강화한 새로운 소프트웨어가 주목을 받고 있다. 기존 예측모델의 감도조정 및 모델업그레이드가 수월하며 예측모델을 생성하기 위한 기초분석인 탐색적 데이터분석도 한층 용이하다는 강점을 가진 PASW Modeler 13이 바로 그것이다.

최근 비즈니스 인텔리전스(BI)에서의 화두는 ‘예측 분석(predictive analytics)’이다. 모든 기업의 성공여부는 얼마나 정확하게 미래의 비즈니스 상황을 예측하여 그에 맞게 비즈니스 프로세스를 최적화하는데 달려있다고 해도 과언은 아니다. 선두 분석 소프트웨어 전문업체인 SPSS가 자사의 핵심 제품군들의 이름을 변경하여 SPSS PASW® (Predictive Analytics Software)라는 통일된 이름으로 브랜드 단일화를 진행하고 있는 것이 이를 강하게 입증하고 있다.

“Magic Quadrant Report”로 유명한 IT 동향조사연구 전문회사인 Gartner 그룹의 수석연구원Gareth Herschel 은 예측분석(predictive analytics)을 데이터를 수집하고 통합하여 통계적 분석기법이나 마이닝 분석기법에 적용하여 기업의 비즈니스를 향상시키는데 유용하게 쓸 수 있는 직관력(insight)을 제공하고 실행가능한 (actionable) 예측정보를 생성시켜 주어 의사결정 최적화 (Decision Optimization)를 실현시켜주는 것이라고 정의하였다.

보험회사 콜센터에서 보험금청구(claims) 처리절차를 최적화하기 위하여 과거 사기청구 데이터를 축적하여 마이닝분석기법을 적용, 예측모델(predictive model)을 생성하여 기존에 가지고 있는 비즈니스 룰과 결합하여 접수되는 개별 보험금청구건에 대하여 위험도점수(Risk Score)를 매기고, 이에 따라 고객접점에 있는 콜센터직원들의 차별적 대응행동을 적용하여 사기가능성이 높은 보험금청구건은 신속히 특수조사팀(SIU)에 넘기고, 사기가능성이 매우 낮은 보험금청구건은 신속히 처리하여 고객만족을 극대화한 것도 예측분석을 적용한 한 예이다.

기존의 SPSS, Clementine, Dimension 등의 제품들이 이러한 예측분석의 각종 요소들을 제공하고 있었지만, 예측분석의 모든 요소들을 통합적으로 제공한다는 이미지를 심어주기에는 다소 부족한 면이 있었다. 최근에 SPSS사는 PASW® (Predictive Analytics Software) 포트폴리오 전략을 발표하고, 기존의 제품이름을 변경하는 작업을 시작하였다. 국내시장에 Clementine®으로 잘 알려졌던 SPSS의 데이터마이닝 툴은 최근 새로운 버전을 출시하면서 PASW® Modeler 13 으로 이름이 변경되었고, 텍스트마이닝 모듈인 Text Mining for Clementine® 은 PASW Text Analytics로 이름이 변경되었다.

1968년에 회사설립과 함께 개발되어 오랜 기간동안에 통계분석소프트웨어의 대명사로 자리잡고 있는 SPSS도 내년에 새로운 버전이 출시되면서 PASW Statistics 로 이름이 변경될 예정이며, 시장조사연구분야에서 설문자료 수집에 널리 사용되고 있는 Dimensions® 도 PASW Data Collection으로 변경될 예정이며, 예측자산 (predictive asset)의 효율적인 관리를 위하여 출시하였던 PES®(Predictive Enterprise Service)도 PASW Collaboration Services로 변경할 예정이다.

SPSS는 이름개편과 아울러 지속적인 제품 업그레이드도 병행할 방침이다. PASW Modeler 13 의시각적 프로그래밍 (Visual Programming) 사용자 인터페이스를 통해 데이터 마이닝 프로세스를 직관적으로 인지하면서 예측모델을 생성할 수 있는 것으로 알려졌다.

PASW Modeler 13에는 단일 스텝에서 여러 종류의 예측모델링 알고리즘을 한꺼번에 적용하여 여러개의 예측모델을 동시에 생성하고 평가하여 최적의 예측모델을 선정해주는 기능인 자동화 모델링(Automated Modeling) 기능을 갖추어서 예측모델 생성시간을 현저히 단축시켜주고 생성된 기존의 예측모델의 감도조정 및 모델업그레이드의 편리성을 제공하여 예측모델의 관리의 비용을 줄여주고 생산성을 높여준다.

PASW Modeler 13의 자동화 모델링 기능에는 자동 이분분류모델 생성(Binary Classifier), 자동 수치형 예측모델 생성기(Numeric Predictor), 자동 군집분석기(auto Cluster)등이 있다. 또한 PASW Modeler 13은 PASW Statistics와의 연계성도 강화시켜서, PASW Statistics의 통계분석기능을 PASW Modeler 13 내에서 요청하고 그 수행결과를 받을 수 있다.

SPSS가 PASW Modeler 13을 적극적으로 마케팅하게 되면서 BI시장에서 Clementine 이라는 이름은 점차 잊혀지게 될 것이다.