빅데이터 뜻 AI와 연관성은?

빅데이터란?

빅데이터는 우리가 매일 사용하는 컴퓨터와 모바일 기기, 기계 센터에서 흘러나오는 방대한 제타바이트급 데이터로 구성된 정보의 바다를 가리킵니다.

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빅데이터는 조직이 의사결정을 내리고 프로세스와 정책을 향상하며 고객 중심의 제품과 서비스, 경험을 구축하는 데 사용됩니다. 빅데이터는 단지 양이 많다는 점뿐만 아니라 특성의 다양성과 복잡성으로 인해 "빅"으로 정의됩니다.

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일반적으로 빅데이터는 데이터를 수집, 관리, 처리하는 기존 데이터베이스의 용량을 초과합니다.

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또한 빅데이터는 디지털로 모니터링할 수 있는 전 세계의 모든 사물과 장소에서 생성될 수 있습니다. 기상 위성, 사물인터넷(IoT)기기, 교통 카메라, 소셜 미디어 트렌드는 기업의 회복탄력성과 경쟁력 강화를 위해 마이닝하고 분석하는 데이터소스 중 일부에 지나지 않습니다.

빅데이터의 중요성

데이터는 사용자의 수많은 경험이나 정보, 어떤 것을 원하고, 어떻게 이용하는지에 대한 정보가 모두 담겨 있습니다. 데이터 속에서 지식과 정보를 뽑아내서 주된 고객층의 흐름을 파악하여 거기게 맞는 상품을 제공하는 것이 고객과 기업 모두의 이익이 되기 때문에 빅데이터 활용은 이제 기업 입장에서 선택이 아닌 필수조건이 되는 것입니다.

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최근 많은 기업이 빅데이터로 사람의 욕망을 읽어낼 수 있다는 데에 큰 매력을 느끼기 시작했고, 이를 통해 마케팅의 하나의 도구로 활용할 수 있을지에 대해 많은 기대를 하고 있습니다. 현재 동일 업종의 기업 내에서 빅데이터를 이용하는 기업과 하지 않는 기업은 실제로 큰 차이를 보여주고 있습니다.

빅데이터 유형

데이터 세트는 일반적으로 구조와 색인 편리성 여부에 따라 세 가지 유형으로 분류됩니다.

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1. 정형 데이터

2. 비정형 데이터

3. 반정형 데이터

정형 데이터

정형 데이터의 데이터는 조직화와 검색이 가장 간편합니다.

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이러한 데이터에는 재무 데이터, 시스템 로그, 인구통계 상세정보 등이 포함됩니다. 행과 열의 레이아웃이 사전 정의된 엑셀 스프레드시트는 정형 데이터의 대표적인 예입니다. 이들 데이터의 구성요소는 범주화가 용이해 데이터베이스 설계자와 관리자가 검색 및 분석 알고리즘을 간단히 정의할 수 있습니다.

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정형 데이터는 규모가 매우 크더라도 빅데이터라고 할 수는 없습니다. 정형 데이터 그 자체로는 관리가 간단하기 때문에 빅데이터 정의 요건을 충족하지 못합니다.

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전통적으로 데이터베이스는 SQL(Structured Query Language)이라는 프로그래밍 언어를 사용해 정형 데이터를 관리합니다. SQL은 1970년대 IBM이 개발해 개발자들이 그 당시 막 시작된 관계형(스프레드시트 스타일) 데이터베이스를 개발, 관리할 수 있었습니다.

비정형 데이터

이 범주에 속하는 데이터에는 소셜 미디어 게시글, 오디오 파일, 이미지, 주관식 고객 의견 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 표준적인 행-열 관계형 데이터베이스로 포착하기가 쉽지 않습니다.

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전통적으로 대량의 비정형 데이터를 검색, 관리, 분석하는 기업은 공수가 많이 드는 수작업 프로세스를 사용해야 했습니다. 이러한 데이터를 분석하고 이해하여 얻을 수 있는 잠재적 가치는 의심의 여지가 없지만 너무 큰 비용이 들어 그만한 가치가 없었습니다.

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시간도 많이 소요되어 결과를 얻기도 전에 무용지물이 되는 경우도 많았습니다. 비정형 데이터는 스프레드시트나 관계형 데이터베이스 대신 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, NoSQL 데이터베이스에 저장됩니다.

반정형 데이터

이름에서 알 수 있듯이 반정형 데이터는 정형, 비정형 데이터의 하이브리드입니다. 전자메일은 이러한 데이터의 대표적인 예로 메시지 본문에는 비정형 데이터가 포함되며 발신자, 수신자, 제목, 날짜 등 구조화된 속성도 포함됩니다.

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지리 태그, 타임스탬프, 시맨틱 태그를 사용하는 장치도 비정형 콘텐츠와 함께 정형 데이터를 제공할 수 있습니다.

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예를 들어, 식별되지 않은 스마트폰 이미지라도 여전히 셀카 사진이라는 사실과 촬영된 시간, 장소를 알 수 있습니다. AI 기술로 구동되는 최신 데이터베이스는 이러한 유형의 데이터를 즉시 식별하며 실시간으로 알고리즘을 생성해 관련된 다양한 데이터 세트를 효과적으로 관리, 분석할 수 있습니다.

빅데이터의 효과

최신 빅데이터 관리 솔루션으로 기업은 가공되지 않은 데이터를 매우 빨리 정확하게 관련 인사이트로 전환할 수 있습니다.

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제품 및 서비스 개발

제품 개발자는 빅데이터 분석으로 고객 리뷰와 문화 트렌드 같은 비정형 데이터를 분석하고 신속하게 대응할 수 있습니다.

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예지 정비

전 세계 설문조사에서 맥킨지(McKinsey)는 IoT 지원 기계의 빅데이터 분석으로 설비 유지보수 비용이 최대 40% 감소함을 발견했습니다.

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고객 경험

2020년 글로벌 비즈니스 리더 설문조사에서 가트너(Gartner)는 "성장 중인 기업들은 그렇지 않은 기업보다 고객 경험 데이터를 보다 적극적으로 수집"하고 있음을 발견했습니다. 기업들은 빅데이터 분석으로 브랜드의 고객 경험 개인화 수준을 높일 수 있습니다.

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회복탄력성 및 리스크 관리

코로나19 팬데믹으로 인해 많은 비즈니스 리더들은 운영 중단에 매우 취약함을 깨닫게 되었습니다. 빅데이터 인사이트는 기업이 리스크를 예측하고 예기치 못한 상황에 대비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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비용절감 및 효율성 향상

기업이 조직 내 모든 프로세스에 고급 빅데이터 분석을 적용하면 비효율성을 발견할 뿐 아니라 신속하고 효과적인 솔루션을 구현할 수 있습니다.

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경쟁력 강화

빅데이터가 제공하는 인사이트로 기업은 비용을 절감하고 고객을 만족시키며 제품을 개선하고 비즈니스 운영을 혁신할 수 있습니다.

AI와 빅데이터

빅데이터 관리를 위해서는 방대한 양의 서로 다른 복잡한 정보를 처리하고 유의미하게 분석할 능력을 갖춘 시스템이 활용됩니다. 이러한 측면에서 빅데이터와 AI는 다소 상호 협력적인 관계에 있습니다.

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빅데이터를 정리, 분석하기 위한 AI가 없다면 빅데이터의 실용성이 감소하게 될 것입니다. 그리고 AI는 빅데이터에 포함된 데이터 세트의 범위에 따라 실행 가능한 강력한 분석 기능을 제공합니다.

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포레스터리서치(Forrester Research) 애널리스트 브랜든 퍼셀(Brandon Purcell)의 말대로 "데이터는 AI의 생명줄입니다. AI 시스템이 제 기능을 하려면 데이터로 학습해야 합니다."

머신러닝과 빅데이터

머신러닝 알고리즘은 유입되는 데이터를 정의하며 데이터 내에서 패턴을 식별합니다. 이러한 인사이트는 비즈니스 의사결정에 대한 정보를 제공하고 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

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데이터 세트에 대한 분석이 막강해질수록 시스템의 프로세스 학습과 지속적인 진화, 적응 기회가 증가하므로 머신러닝은 빅데이터를 토대로 합니다.

빅데이터의 미래

이 같이 빅데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에 걸쳐 사회와 인류에게 가치있는 정보를 제공할 가능성을 제시하며 그 중요성이 주목받고 있습니다. 하지만 빅데이터의 문제점은 바로 사생활 침해와 보안측면에 자리하고 있습니다.

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빅데이터는 수많은 개인정보의 집합입니다. 그렇기에 빅데이터를 수집, 분석할 때 개인들의 사적인 정보까지 수집하여 관리하는 모습이 될 수도 있습니다. 그리고 그렇게 모은 데이터가 보안 문제로 유출된다면 이 역시 거의 모든 사람의 정보가 유출되는 것이기에 큰 문제가 될 수 있습니다.

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마지막으로 빅데이터라는 개념을 너무 어렵거나 복잡하게 생각하기보다는 빅데이터는 수많은 데이터이고, 우리는 그 안에서 지식과 정보를 뽑아내기 위한 활동을 한다고 보면 좋을 것 같습니다.

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이번 포스팅에서는 빅데이터 뜻과 비롯하여 중요성, 유형 등에 대해 알아보았습니다.

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이렇듯 빅데이터라는 기술은 활용성이 높고 전망이 밝다는 점에서 가치있는 기술이 될 것입니다.

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추가적으로 궁금하신 사항이나 빅데이터나 AI 학습을 원하신다면 밑을 참고하시어

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