'빅데이터'의 모든 것.

 

#1. 인터넷에서 1분 동안 일어나는 일들

 

1분 동안 생겨나는 데이터들.

 

Facebook에서는 1분간 350GB의 데이터가 업로드되고, 180만 건의 ‘좋아요’가 눌리며 1초마다 41,000개의 포스트가 생성된다.

 

또한, Youtube에서는 1분간 72시간의 비디오가 업로드된다. 세계인들은 1분 동안 2억 4백만 개의 이메일을 주고받는다.

 

Facebook, Youtube, E-mail 외에도 다양한 인터넷 서비스들과 SNS에서 수많은 데이터가 생성된다.

 

스마트폰, 무선통신기술, 모바일 서비스와 SNS가 만들어낸 무수한 데이터가 지금 이 순간에도 생성되고 있다.

 

 

 

 

#2. 생활 속에서의 데이터 생성

 

유비쿼터스의 시대, IOT의 시대, 초 연결 시대가 등장하였다. 초 연결된 IOT의 세계에서는 데이터가 끊임없이 만들어진다.

 

자연으로부터

 

기반시설로부터

 

다양한 디바이스로부터

 

인간으로부터

 

 

#3. 방대한 데이터 속에서 가치를 찾아내는 빅데이터

 

정보 중심의 사회, 소프트웨어 중심의 사회에서 데이터가 범람하고 있다. 이 넘쳐나는 데이터들을 가치 있게 사용할 수는 없을까?

 

데이터는 새로운 원유와 같다. 자연으로서의 중요성이 자연자원에서 데이터 자원으로 이동하고 있다.

 

자연자원의 확보보다 자연자원을 선점하기 위한 데이터의 확보와 분석이 필요한 시대가 도래하였다.

 

 

 

 

#4. DATA : DATUM의 복수형

    DATUM : 추론의 가정이나 전제를 의미

 

우리 주변의 모든 일이 디지털 흔적을 남기면서 데이터는 비즈니스의 기본 물질이 되었다.

 

빅데이터는 3V (Volume, Velocity, Variety)로 설명할 수 있으며, 그 외에 다양한 V로 빅데이터를 설명하고 있다.

 

 

#5. 빅데이터 활용 사례

 

5-1. 아마존닷컴의 맞춤형 상품 정보 제공 :

 

미국의 온라인 쇼핑 중개회사인 ‘아마존’은 빅데이터를 활용하여 시장 흐름을 예견하였다. 사용자의 선택과 결정을 수치화하여 실제 구매로 이어지는 제품을 추천한다.

 

아마존은 예상 배송 대기 시스템을 통해 소비자의 구매패턴을 분석하여 구매 예측 상품을 소비자와 가까운 물류센터에 미리 준비해 두었다. 이를 통해 아마존은 소비자에게 전달하는 배송시간을 획기적으로 줄일 수 있었다.

 

5-2. 구글의 독감 유행 분석 :

 

구글은 미국 질병통제예방센터보다 먼저 독감 바이러스 확산을 예측하였다. 독감의 유행을 파악할 때 “발열”, “기침” 등과 같은 검색어가 중요한 역할을 한다.

 

구글은 독감과 관련된 검색어의 입력 빈도를 지역별로 파악해 독감 유행 수준을 5등급으로 구분해 표시하였다.

 

특정 지역에서 독감 관련 검색이 늘어날 때마다 관련된 IP주소를 지도에 추가함으로써 이러한 독감 유행 분석이 가능할 수 있었다.

 

5-3. 센트리카의 에너지 관리 :

 

영국의 최대 에너지 회사인 센트리카는 에너지 관리에 빅데이터를 활용하고 있다.

 

센트리카에서는 스마트미터를 이용하여 에너지 소비 데이터를 수집하고 실시간으로 에너지 소비량을 파악하여 축적된 데이터를 통해 소비자의 에너지 소비패턴을 분석한다.

 

이러한 데이터 분석을 통해 소비자의 그룹화, 요금 메뉴 개발, 수집 데이터의 타당성 확인, 미래 에너지 소비 예측 등을 할 수 있으며 소비자는 에너지 비용을 절약할 수 있었다.

 

 

 

빅데이터의 활용은 우리에게 큰 효용성을 가져다줄 자원이며 그 활용 분야는 무궁무진하다.

 

 

 

 

#6. 빅데이터 발전을 위한 해결 과제

 

6-1. 빅데이터의 역기능 :

 

빅데이터는 무한 잠재력이 있지만, 빅데이터가 가진 태생적 위험성과 빅데이터를 수집하고 축적하는 과정에서 개인정보의 노출은 불가피하고, 최근 이를 악용하는 사례가 늘어나고 있다.

 

6-2. 빅브라더의 출현 가능성 :

 

CCTV, 스마트폰의 GPS, 페이스북에 올린 사진, 호텔 숙박기록, 신용카드 내역, 검색 내용 등 빅 브라더는 특정 조직을 뜻하는 것이 아니라 우리가 사용하는 검색 사이트, 쇼핑몰 등이 우리의 디지털 족적(DIGITAL 알 수 있고 그것을 악용할 수 있음을 뜻한다.

 

6-3. 데이터 소유권과 저작권 :

 

데이터 소유권과 저작권 분쟁의 문제 또한 생겨나고 있다. 개인의 리포트, 사진이나 동영상 같은 저작물 등이 공유/배포되어 수익구조가 형성될 경우 발생할 수 있는 저작권 분쟁의 문제를 해결해야 한다.

 

6-4. 빅데이터 분석의 오류 :

 

데이터 분석에 사용되는 기법 중 통계학에 기초한 분석은 평균치의 함정에 빠져 심각한 오류를 일으킬 수 있으므로 빅데이터를 분석할 경우 전문성이 요구되며 세심한 주의가 필요하다.

 

 

 

빅데이터의 역기능을 해결한다면 빅데이터는 미래 지식 정보사회의 새로운 원동력이 될 것이다. 빅데이터와 창의적 아이디어의 융합으로 더욱 성장하는 빅데이터의 미래를 기대해 본다.