빅 데이터 분석

빅 데이터 분석은 방대한 데이터를 검토하여 숨겨진 패턴, 상관관계 및 기타 인사이트를 파악합니다. 최신 기술을 사용하면 데이터를 분석한 후 거의 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다. 전통적인 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 사용하면 이러한 작업 속도가 훨씬 느리고 효율성이 떨어집니다.

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빅 데이터 분석의 역사와 발전 과정

빅 데이터라는 개념은 수년 전부터 이미 존재해 왔습니다. 오늘날 대부분의 조직은 비즈니스에 거의 실시간으로 유입되는 모든 데이터를 수집할 경우, 그 데이터를 분석하여 상당한 가치를 얻을 수 있다는 점을 알고 있습니다. 특히 인공 지능과 같은 정교한 기술을 사용하는 경우가 해당됩니다. 하지만 '빅 데이터'라는 용어가 등장하기 수십 년 전인 1950년대에도 기업들은 인사이트와 동향을 파악하기 위해 스프레드시트의 숫자를 수작업으로 검사하는 방식의 기본적인 분석을 사용하곤 했습니다. 

빅 데이터 분석의 가장 큰 이점은 속도와 효율성이라고 할 수 있습니다. 불과 몇 년 전까지만 해도 기업들은 정보를 수집하고 분석을 수행하며 정보를 발굴해야만 향후 의사 결정에 사용할 수 있었습니다. 하지만 오늘날 기업들은 실시간으로 데이터를 수집하고 빅 데이터를 분석함으로써 즉각적이면서도 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 이처럼 더 빠르게 작업하고 민첩하게 대처할 수 있는 능력을 갖추면 조직에 이전에는 없었던 경쟁 우위를 제공합니다.

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작동 방식 및 주요 기술

빅 데이터 분석을 포괄하는 단일 기술은 존재하지 않습니다. 물론 빅 데이터에 적용할 수 있는 고급 분석 기술이 있지만, 실제로는 여러 유형의 기술이 함께 작동하여 정보에서 가치를 최대한 도출할 수 있도록 지원합니다. 다음은 이와 관련한 주요 기술의 예입니다.

클라우드 컴퓨팅. 구독 기반 전송 모델인 클라우드 컴퓨팅은 효과적인 빅 데이터 분석에 필요한 확장성, 빠른 전송 및 IT 효율성을 제공합니다. 변화하는 비즈니스 목표에 부합하도록 IT 환경을 조정하는 과정에서 많은 물리적, 재정적 장벽을 제거하는 이점이 있어 모든 규모의 조직에서 선호하는 모델입니다.

데이터 관리. 신뢰할 수 있는 데이터 분석을 위해서는 분석 전 데이터 품질이 우수해야 하고, 잘 관리되어야 합니다. 데이터가 조직 안팎으로 끊임없이 유입되고 이동하는 상황에서, 데이터 품질에 대한 표준을 구축하고 유지하기 위해서는 반복적인 프로세스를 확립하는 것이 중요합니다. 데이터가 신뢰할 수 있는 수준에 이르면 조직은 전체 기업을 동일하게 관리할 수 있는 마스터 데이터 관리 프로그램을 구축해야 합니다.

데이터 마이닝. 데이터 마이닝 기술을 통해 대량의 데이터를 검사하여 데이터의 패턴을 발견하는 데 도움을 얻을 수 있으며, 이러한 정보는 복잡한 비즈니스 질문에 답하는 데 도움이 되는 추가 분석에도 사용할 수 있습니다. 데이터 마이닝 소프트웨어를 사용하면 데이터의 혼란스럽고 반복적인 노이즈를 모두 걸러내고, 관련성이 있는 요소만 정확히 찾아냅니다. 그러한 정보를 사용하여 가능한 결과를 평가한 다음, 정보에 입각한 결정을 내리는 속도를 가속화할 수 있습니다.

데이터 스토리지(데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 포함). 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있는 능력은 매우 중요합니다. 이를 통해 비즈니스 사용자와 데이터 과학자가 필요에 따라 데이터에 액세스하고 사용할 수 있기 때문입니다. 데이터 레이크는 대량의 원 데이터를 기본 형식으로 빠르게 수집합니다. 특히 소셜 미디어 콘텐츠, 이미지, 음성 및 스트리밍 데이터와 같은 비정형 빅 데이터를 저장하는 데 이상적입니다. 데이터 웨어하우스는 중앙 데이터베이스에 대량의 정형 데이터를 저장합니다. 이러한 두 가지 스토리지 방식은 상호보완적이기 때문에, 많은 조직에서 두 가지 방식을 함께 사용합니다.

Hadoop. 이는 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크로서 대량의 데이터를 쉽게 저장할 수 있을 뿐만 아니라, 상용 하드웨어 클러스터에서 병렬 애플리케이션을 실행하는 것이 가능합니다. 지속적으로 증가하는 데이터 양과 다양성에 기인하여 이러한 기술은 비즈니스 운영을 위한 핵심 기술로 자리 잡았으며, 해당 분산 컴퓨팅 모델은 빅 데이터를 빠르게 처리합니다. 또한 Hadoop의 오픈 소스 프레임워크는 무료로 이용할 수 있으며, 대량의 데이터를 저장하고 처리하기 위해 상용 하드웨어를 사용한다는 장점이 있습니다.

인메모리 분석. 하드 디스크 드라이브 대신 시스템 메모리에서 데이터를 분석하는 방식을 통해 데이터로부터 즉각적인 인사이트를 도출하고 신속하게 조치를 취할 수 있습니다. 이 기술은 데이터 준비 및 분석 처리 지연 시간 없이 새로운 시나리오를 테스트하고 모델을 만들 수 있습니다. 조직은 이를 활용해 민첩성을 유지하면서도 보다 쉽게 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 반복적이고 상호작용적인 분석 시나리오를 실행할 수 있습니다.

머신 러닝. 머신 러닝은 기계가 학습하는 방법을 훈련하는 AI의 특정 서브셋으로서, 상당히 큰 규모에서도 보다 크고 복잡한 데이터를 분석하고 더 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있는 모델을 자동으로 신속하게 만들 수 있도록 지원합니다. 조직은 정확한 모델을 구축함으로써 수익성을 창출하는 기회를 식별하거나 알려지지 않은 위험을 피하는 등 더 나은 기회를 얻게 됩니다.

예측 분석. 예측 분석 기술은 데이터, 통계 알고리즘, 머신 러닝 기술을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 결과의 발생 가능성을 식별합니다. 조직이 가능한 한 최선의 비즈니스 결정을 내리고 있다는 확신을 가질 수 있도록 미래에 일어날 일에 대한 최선의 평가를 제공하는 것이 중요합니다. 예측 분석의 가장 일반적인 응용 분야로는 사기 탐지, 위험, 운영 및 마케팅이 있습니다.

텍스트 마이닝. 텍스트 마이닝 기술을 통해 웹, 댓글 필드, 책 및 기타 텍스트 기반 소스의 텍스트 데이터를 분석함으로써 그동안 알지 못했던 인사이트를 발견할 수 있습니다. 텍스트 마이닝은 머신 러닝 또는 자연어 처리 기술을 사용하여 이메일, 블로그, 트위터 피드, 설문조사, 경쟁 인텔리전스 등의 문서를 빈틈없이 검색하므로 방대한 양의 정보를 분석하고 새로운 주제와 용어 관련성을 찾는 데 도움이 됩니다.