빅데이터란 무엇인가요?

데이터는 기업의 가장 귀중한 자산일 수 있습니다. 빅데이터를 사용하여 유용한 정보를 얻으면 시장 상황, 고객 구매 행동, 비즈니스 프로세스 등 비즈니스에 영향을 미치는 영역을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

다음은 모든 산업에서 조직의 혁신을 지원하는 몇 가지 빅데이터 예시입니다. 

• 소비자 행동과 쇼핑 습관을 추적하여 개별 고객에 맞게 고도로 맞춤화된 소매 제품 추천 제공
• 결제 패턴을 모니터링하고 이전 고객 활동과 비교하여 실시간 사기 감지
• 주문 배송 여정의 모든 단계에서 얻은 데이터와 정보를 지역 밀착형 교통정보와 결합하여 차량 운영자가 라스트 마일 배송을 최적화하도록 지원
• 자연어 처리와 같은 AI 기반 기술을 사용해 비정형 의료 데이터(예: 연구 보고서, 임상 기록, 실험실 결과)를 분석함으로써 치료법 개발 개선 및 환자 치료 향상을 위한 새롭고 유용한 정보 확보
• 카메라와 센서의 이미지 데이터와 GPS 데이터를 사용하여 도시의 도로 보수 및 움푹 파인 위치 감지
• 위성 이미지 및 지리 공간 데이터 세트의 공개 데이터 세트를 분석하여 공급망 운영이 사회적, 환경에 미치는 영향을 시각화, 모니터링, 측정, 예측

이는 조직이 빅데이터를 사용해 데이터 기반 환경을 조성하여 고객과 주변 세상의 니즈와 기대에 더 잘 적응할 수 있는 몇 가지 방법일 뿐입니다. 

빅 데이터의 정의는 약간씩 다를 수 있지만 항상 양, 속도, 다양성의 측면에서 설명됩니다. 이러한 빅데이터의 특성을 흔히 '빅데이터의 3V'라고 하며 2001년에 Gartner에서 처음 정의했습니다.

볼륨

이름에서 알 수 있듯이 빅데이터와 관련된 가장 일반적인 특성은 대량의 데이터입니다. 이는 다양한 소스와 기기에서 지속적으로 수집 및 생성되는 방대한 양의 데이터를 의미합니다.

속도(Velocity)

빅데이터 속도는 데이터가 생성되는 속도를 나타냅니다. 오늘날 데이터는 보통 실시간이나 실시간에 가까운 속도로 생성되므로, 유의미한 영향을 미치려면 동일한 속도로 처리, 액세스, 분석되어야 합니다. 

다양성(Variety)

데이터는 이질적입니다. 즉, 다양한 소스에서 가져올 수 있고 정형, 비정형, 반정형 데이터일 수 있습니다. 보다 전통적인 정형 데이터(예: 스프레드시트 또는 관계형 데이터베이스)가 이제 비정형 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 파일, 고정 데이터 스키마로 구성할 수 없는 센서 데이터와 같은 반정형 형식으로 보완됩니다. 

이러한 세 가지 기본 V 외에도 빅데이터의 활용과 관련하여 자주 언급되는 세 가지 V가 있습니다. 바로 진실성(Veracity), 가변성(Variability), 가치(Value)입니다.  

• Veracity: 빅데이터는 지저분하고 노이즈가 많고 오류가 발생하기 쉬우므로 데이터의 품질과 정확성을 제어하기가 어렵습니다. 큰 데이터 세트는 관리하기 어렵고 혼란스러울 수 있으며 작은 데이터 세트는 불완전한 그림을 보여줄 수 있습니다. 데이터의 진실성이 높을수록 더 신뢰할 수 있습니다.
• 변동성: 수집된 데이터의 의미는 끊임없이 변화하므로 시간이 지남에 따라 불일치가 발생할 수 있습니다. 이러한 변화에는 맥락과 해석의 변화뿐만 아니라 기업이 포착하고 분석하려는 정보에 기반한 데이터 수집 방법이 포함됩니다.
• 가치: 수집한 데이터의 비즈니스 가치를 파악하는 것이 중요합니다. 빅데이터는 올바른 데이터를 포함한 다음 효과적으로 분석되어야만 의사결정에 도움이 되는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 

빅데이터의 핵심 개념은 모든 것을 더 잘 파악할수록 더 나은 의사 결정을 내리고 성장 기회를 발견하며 비즈니스 모델을 개선하는 데 필요한 유용한 정보를 더 효과적으로 얻을 수 있다는 것입니다. 

빅데이터가 제대로 작동하려면 세 가지 주요 작업이 필요합니다. 

• 통합: 빅 데이터는 다양한 소스에서 테라바이트 또는 페타바이트 규모의 원시 데이터를 수집하여 비즈니스 사용자와 분석가가 분석을 시작하는 데 필요한 형식으로 수신, 처리, 변환해야 합니다. 
• 관리: 빅데이터에는 클라우드, 온프레미스 또는 둘 다에 상관없이 큰 저장용량이 필요합니다. 데이터는 어떤 형식으로든 저장되어야 합니다. 또한 실시간으로 처리되어 사용할 수 있어야 합니다. 무제한 컴퓨팅과 확장성을 활용하기 위해 클라우드 솔루션을 활용하는 기업이 늘고 있습니다.  
• 분석: 마지막 단계는 빅데이터를 분석하고 이에 따라 조치를 취하는 것입니다. 그렇지 않으면 투자할 가치가 없습니다. 데이터 자체를 탐색하는 것 외에도 모든 사람이 이해할 수 있는 방식으로 비즈니스 전반에 걸쳐 인사이트를 전달하고 공유하는 것도 중요합니다. 여기에는 도구를 사용하여 차트, 그래프 및 대시보드와 같은 데이터 시각화를 만드는 것이 포함됩니다. 

빅데이터에는 많은 이점이 있지만, 조직이 방대한 양의 데이터를 수집, 관리, 조치를 취할 때 대처할 준비가 되어 있어야 하는 몇 가지 과제가 있습니다. 

가장 흔히 보고되는 빅데이터 문제는 다음과 같습니다. 

• 데이터 인력과 기술 부족. 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어는 공급이 부족해 IT 업계에서 가장 인기가 높고 보수가 높은 전문가입니다. 빅데이터 기술과 고급 데이터 도구에 대한 경험 부족은 빅데이터 환경의 가치를 실현하는 데 있어 주된 장애물 중 하나입니다. 
• 데이터 성장 속도. 빅데이터는 본질적으로 항상 빠르게 변화하고 증가합니다. 처리, 스토리지, 네트워크, 보안 요구사항을 처리할 수 있는 견고한 인프라가 없으면 관리가 매우 어려워질 수 있습니다. 
• 데이터 품질 관련 문제. 데이터 품질은 의사 결정, 데이터 분석, 계획 전략의 품질에 직접적인 영향을 줍니다. 원시 데이터는 지저분하고 선별하기 어려울 수 있습니다. 데이터가 정확하고 관련성이 있으며 분석을 위해 적절히 구성되지 않는 한 빅데이터가 있다고 해도 결과가 보장되지 않습니다. 이로 인해 보고 속도가 느려질 수 있지만 해결하지 않으면 혼동을 야기하는 결과와 쓸모없는 통계가 생길 수 있습니다. 
• 규정 준수 위반. 빅데이터에는 민감한 정보와 내용이 많이 포함되어 있기 때문에 데이터를 처리하고 저장할 때 데이터 현지화 및 데이터 상주 법규와 같은 데이터 개인 정보 보호 및 규제 요건을 지속적으로 충족하는지 확인하기 어렵습니다. 
• 통합 복잡성. 대부분의 기업에서는 조직 전반의 다양한 시스템과 애플리케이션에 사일로화된 데이터를 사용합니다. 서로 다른 데이터 소스를 통합하고 비즈니스 사용자가 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것은 복잡하지만 빅데이터의 가치를 실현하는데 매우 중요합니다. 
• 보안 문제. 빅데이터에는 귀중한 비즈니스 및 고객 정보가 포함되어 있어 공격자가 빅데이터 저장소를 표적으로 삼을 수 있습니다. 이러한 데이터 세트는 다양하고 복잡하기 때문에 이를 보호하기 위한 포괄적인 전략과 정책을 구현하기가 더 어려울 수 있습니다. 

일부 조직은 빅데이터를 성공적으로 활용하는 데 필요한 시간, 노력, 헌신 때문에 빅데이터에 전념하는 것을 주저합니다. 특히 기업들은 모든 의사 결정의 중심에 데이터를 두는 데 필요한 문화적 변화를 촉진하고 기존 프로세스를 재작업하는 데 어려움을 겪고 있습니다.  

하지만 데이터 기반 비즈니스를 구축하는 것은 그만한 가치가 있습니다. 최근 연구 결과는 다음을 보여줍니다. 

• 데이터 기반 의사 결정을 내리는 기업의 58%가 그렇지 않은 기업보다 수익 목표를 달성할 가능성이 더 높음
• 고급 통계 기반 비즈니스 역량을 갖춘 조직은 전년 대비 두 자릿수 성장을 보고할 가능성이 2.8배 더 높음
•  데이터 기반 조직은 연 평균 30%이상의 성장을 달성함

지금 조치를 취하고 빅데이터 구현을 위해 상당한 진전을 이루는 기업이 미래에 승자가 될 것입니다. 

견고한 데이터 전략을 개발하려면 달성하고자 하는 목표를 이해하고, 구체적인 사용 사례와 현재 사용 가능한 데이터를 파악해야 합니다. 또한 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요한 추가 데이터와 이를 지원하는 데 필요한 새로운 시스템 또는 도구도 평가해야 합니다. 

기존의 데이터 관리 솔루션과 달리 빅데이터 기술과 도구는 대규모의 복잡한 데이터 세트를 처리하여 가치를 도출하는 데 도움이 됩니다. 빅데이터 도구를 사용하면 수집되는 데이터의 양, 해당 데이터가 분석을 위해 조직에 제공되는 속도, 데이터의 복잡성 또는 다양성에 도움이 될 수 있습니다. 

예를 들어 데이터 레이크는 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터를 모든 규모에 맞게 기본 형식으로 수집, 처리, 저장합니다. 데이터 레이크는 시각화, 실시간 분석, 머신러닝 등 다양한 유형의 스마트 분석을 실행하는 기반 역할을 합니다. 

빅데이터의 경우 모든 상황에 일률적으로 적용할 수 있는 전략이 없다는 사실을 명심해야 합니다. 한 회사에 효과적인 방법이 귀사 조직의 특정 요구에 맞는 접근 방식이 아닐 수도 있습니다. 

빅데이터에 대한 성공적인 접근 방식을 수립할 수 있도록 Google Cloud 고객이 알려준 네 가지 주요 개념을 소개합니다. 

개방형 

오늘날 조직은 원하는 도구와 솔루션을 사용하여 원하는 것을 구축할 수 있어야 합니다. 데이터 소스가 계속 늘어나고 새로운 기술 혁신이 가능해짐에 따라 빅데이터의 현실은 여러 인터페이스, 오픈소스 기술 스택, 클라우드를 포함하는 것입니다. 빅데이터 환경은 기업이 솔루션을 빌드하고 필요한 데이터를 확보할 수 있도록 개방적이고 유연하게 설계되어야 합니다. 

지능형

빅데이터에는 스마트 분석과 AI 및 ML 기술을 활용하여 비즈니스 의사 결정을 개선하고 빅데이터 인프라를 전반적으로 관리하는 인사이트를 제공함으로써 시간과 노력을 절약할 수 있는 데이터 기능이 필요합니다. 예를 들어 다른 팀 지원을 최소화하면서 사람들이 직접 데이터로 작업할 수 있도록 프로세스를 자동화하거나 셀프서비스 분석을 사용 설정하는 것을 고려해야 합니다.  

유연성

빅데이터 분석은 혁신을 방해하는 것이 아니라 혁신을 지원해야 합니다. 이를 위해서는 컴퓨팅 및 스토리지 리소스에 대한 주문형 액세스를 제공하고 데이터를 쉽게 검색 및 액세스할 수 있도록 통합하는 데이터 기반을 구축해야 합니다. 또한 워크로드와 사용 사례에 적합한 완벽한 데이터 툴셋을 만들기 위해 결합이 용이하고 함께 사용하는 기술 및 솔루션을 선택할 수 있는 것도 중요합니다. 

신뢰성

빅데이터가 도움이 되려면 신뢰할 수 있어야 합니다. 따라서 데이터의 정확성, 관련성, 보호성에 대한 신뢰가 반드시 필요합니다. 출처에 상관없이 데이터는 기본적으로 안전해야 하며 전략에서 규정 준수, 중복성, 안정성을 보장하기 위해 어떤 보안 기능이 필요한지 고려해야 합니다.