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빅 데이터 분석이란?

빅 데이터 분석의 작동 방식과 빅 데이터 분석이 중요한 이유

빅 데이터 분석이란?

빅 데이터 분석은 다양하고 방대하며 빠르게 변화하는 데이터 세트에서 인사이트를 수집, 처리, 파생하는 데 사용되는 방법, 도구 및 애플리케이션을 가리킵니다. 데이터 세트는 웹, 모바일, 전자 메일, 소셜 미디어, 네트워크로 연결된 스마트 디바이스를 비롯한 다양한 소스에서 올 수 있습니다. 데이터 세트는 구조화된 데이터(데이터베이스 테이블, Excel 시트), 반구조화된 데이터(XML 파일, 웹 페이지), 구조화되지 않은 데이터(이미지, 오디오 파일)와 같은 다양한 형태를 가지며 빠른 속도로 생성됩니다.

기존의 데이터 분석 소프트웨어는 이만큼의 복잡도와 규모를 지원할 수 없으며, 빅 데이터 분석을 위한 전용 시스템, 도구 및 애플리케이션이 필요합니다.

빅 데이터 분석이 중요한 이유

빅 데이터 분석이 무엇인지 알아보았으니 이번에는 빅 데이터 분석이 중요한 이유와 빅 데이터를 이해하고 사용하는 것이 어떤 도움이 되는지 알아보겠습니다.

데이터는 우리 삶의 모든 부분에서 사용되고 있습니다. 모바일, 소셜 미디어, 그리고 IoT(사물 인터넷)와 관련된 스마트 기술이 대두됨에 따라 우리는 그 어느 때보다 많은 양의 데이터를 엄청나게 빠른 속도로 전송하고 있습니다. 조직에서는 빅 데이터 분석 덕분에 이러한 정보를 사용하여 일하고, 생각하고, 고객에게 가치를 제공하는 방식을 빠르게 개선할 수 있습니다. 빅 데이터 전용 도구와 애플리케이션을 사용하면 빅 데이터를 바탕으로 인사이트를 확보하고, 운영을 최적화하고, 앞으로의 결과를 예측할 수 있습니다.

이처럼 더 나은 의사 결정을 위한 인사이트를 창출하는 능력이 바로 빅 데이터가 중요한 이유입니다. 판매점은 타겟팅된 광고 캠페인의 효과를 높일 수 있고, 도매상은 공급망에서 병목 현상을 해결할 수 있습니다. 의료 서비스 공급자는 환자 데이터 추세를 기반으로 새로운 치료 옵션을 발견할 수 있습니다. 빅 데이터 분석은 의사 결정에 대한 보다 종합적인 데이터 중심의 접근 방법을 지원하며, 나아가 성장, 효율, 혁신을 촉진합니다.

빅 데이터와 데이터 분석의 중요성에 대해 알아보았으니 이번에는 빅 데이터 분석의 작동 방식을 살펴보겠습니다.

빅 데이터 분석의 작동 방식

분석 솔루션은 데이터 세트를 분석함으로써 인사이트를 창출하고 결과를 예측합니다. 이때 데이터를 성공적으로 분석할 수 있으려면 다음과 같은 통합적인 단계별 준비 과정을 통해 일련의 애플리케이션을 사용하여 데이터를 저장하고, 구성하고, 정리해야 합니다.

  • 수집. 구조화된 형태, 반구조화된 형태와 구조화되지 않은 형태를 갖는 데이터는 웹, 모바일, 클라우드의 여러 소스에서 수집됩니다. 수집된 데이터는 처리될 수 있도록 데이터 레이크나 데이터 웨어하우스와 같은 리포지토리에 저장됩니다.
  • 처리. 처리 단계에서는 다음 단계에서 사용할 수 있도록 저장된 데이터가 확인, 정렬, 필터링되어 쿼리의 성능이 개선됩니다.
  • 스크럽. 처리된 데이터는 스크럽됩니다. 데이터 세트의 충돌, 중복 항목, 유효하지 않거나 작성되지 않은 필드, 형식 오류가 정정되고 정리됩니다.
  • 분석. 이제 데이터를 분석할 준비가 되었습니다. 빅 데이터의 분석은 데이터 마이닝, AI 예측 분석, 기계 학습, 통계 분석과 같은 도구 및 기술을 통해 이루어지며, 이 과정에서 데이터의 패턴 및 행동을 정의하고 예측할 수 있게 됩니다.

빅 데이터 분석을 위한 주요 기술 및 도구

빅 데이터 분석은 보통 단일 시스템 또는 솔루션으로 지칭되지만, 실제로는 데이터의 저장, 이동, 확장 및 분석을 위해 함께 작동하는 여러 개의 개별 기술 및 도구로 이루어져 있습니다. 개별 기술과 도구는 인프라에 따라 달라질 수 있으나 가장 일반적인 빅 데이터 분석 도구는 다음과 같습니다.

수집 및 저장

  • Hadoop. 빅 데이터 분석의 요구 사항에 대응한 초기 프레임워크 중 하나인 Apache Hadoop은 분산 컴퓨팅 환경을 통해 대규모 데이터 세트를 저장 및 처리하는 오픈 소스 에코시스템입니다. Hadoop은 필요에 따라 스케일 업 또는 다운할 수 있어 데이터를 유연하고 비용 효율적으로 관리할 수 있는 프레임워크입니다.
  • NoSQL 데이터베이스. NoSQL 데이터베이스인 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 데이터 유형이 고정된 스키마 또는 구조를 준수하도록 요구하지 않습니다. 따라서 모든 유형의 데이터 모델을 지원할 수 있으므로 대규모의 반구조화된 데이터와 원시 데이터를 사용할 때 유용합니다. NoSQL 데이터베이스는 뛰어난 유연성 덕분에 관계형 데이터베이스보다 속도가 빠르고 확장성이 뛰어납니다. NoSQL의 대표적인 예로 MongoDB, Apache CouchDB, Azure Cosmos DB를 들 수 있습니다.
  • 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스. 데이터를 소스에서 수집한 후에는 추가 처리를 위해 중앙의 사일로에 저장해야 합니다. 데이터 레이크는 원시 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 여러 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 저장하는 반면 데이터 웨어하우스는 다양한 소스에서 구조화되고 미리 정의된 데이터를 가져와서 사용할 수 있도록 처리합니다. 이 두 가지 옵션은 서로 다른 기능을 갖고 있으며, 함께 사용할 경우 잘 구성된 데이터 저장 시스템으로 기능합니다.

처리

  • 데이터 통합 소프트웨어. 데이터 통합 도구는 사용자가 데이터 마이닝, 비즈니스 인텔리전스 보고 및 운영을 위해 필요한 모든 데이터에 한곳에서 액세스할 수 있도록 여러 플랫폼의 데이터를 데이터 웨어하우스와 같은 하나의 통합된 허브로 연결하고 통합합니다.
  • 메모리 내 데이터 처리. 기존의 데이터 처리는 디스크 기반으로 이루어지는 반면 메모리 내 데이터 처리는 RAM(메모리)을 사용하여 데이터를 처리합니다. 이러한 지속 가능성 덕분에 처리 및 전송 속도가 빨라져서 조직에서 실시간으로 인사이트를 창출할 수 있게 됩니다. Apache Spark와 같은 처리 프레임워크는 일괄 처리 및 실시간 데이터 스트림 처리를 메모리 내에서 수행합니다.

스크럽

  • 데이터 전처리 및 스크럽 도구. 데이터 정리 도구는 오류를 해결하고, 구문 실수를 수정하고, 누락된 값을 제거하고, 중복 항목을 스크럽하여 데이터의 품질을 최고 수준으로 유지합니다. 그런 다음 분석에서 사용할 수 있도록 데이터의 표준화 및 유효성 검사를 진행합니다.

분석

  • 데이터 마이닝. 빅 데이터 분석은 데이터 마이닝(대규모 데이터 세트에서 기본 패턴을 추출)과 같은 지식 발견 프로세스를 통해 인사이트를 창출합니다. 데이터 마이닝은 데이터 간의 의미 있는 관계를 식별하도록 설계된 알고리즘을 통해 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에서 자동으로 최신 추세를 정의할 수 있습니다.
  • 예측 분석. 예측 분석은 패턴과 행동을 예측하는 분석 모델을 빌드합니다. 이 작업은 앞으로의 결과를 식별하고, 운영을 개선하고, 사용자의 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원하는 기계 학습 및 기타 통계 알고리즘을 통해 이루어집니다.
  • 실시간 분석.  Azure Data Explorer 와 같은 실시간 스트리밍 솔루션은 확장성 있는 일련의 엔드투엔드 스트리밍 파이프라인을 연결하여 사용자가 즉각적으로 인사이트를 확보할 수 있도록 플랫폼 간 데이터를 저장, 처리 및 분석합니다.

빅 데이터 분석의 용도와 예시

오늘날에는 여러 주요 업계에서 다양한 유형의 데이터 분석을 사용하여 제품 전략, 운영, 영업, 마케팅 및 고객 지원을 위한 합리적인 의사 결정을 내리고 있습니다. 빅 데이터 분석은 대규모 데이터를 처리하는 조직이 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 창출할 수 있도록 지원합니다. 그중에서 몇 가지 실제 응용 사례를 정리했습니다.

  • 제품 개발. 빅 데이터 분석은 다량의 비즈니스 분석 데이터를 바탕으로 고객의 요구 사항을 알아냄으로써 기능 개발과 로드맵 전략을 뒷받침합니다.
  • 개인 맞춤화. 스트리밍 플랫폼과 온라인 판매점들은 사용자 참여를 분석하여 추천, 타겟팅된 광고, 업셀링, 회원 프로그램과 같은 형태로 보다 개인 맞춤화된 경험을 만듭니다.
  • 공급망 관리. 예측 분석은 재고, 조달, 배송, 반품과 같은 공급망의 모든 측면을 정의하고 예측합니다.
  • 의료 서비스. 빅 데이터 분석은 환자 데이터로부터 주요 인사이트를 창출하는 데 사용될 수 있으며, 의료 서비스 공급자들은 이를 바탕으로 새로운 진단 및 치료 옵션을 알아낼 수 있습니다.
  • 가격 책정. 판매 및 거래 데이터를 분석하여 최적화된 가격 책정 모델을 만들면 기업에서 수익을 극대화하는 가격 책정 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 사기 방지. 금융 기관들은 데이터 마이닝과 기계 학습을 사용하여 사기 활동 패턴을 탐지 및 예측하고 위험을 줄입니다.
  • 운영. 조직에서 금융 데이터를 분석하면 숨겨진 운영 비용을 찾아내서 줄일 수 있으며 그 결과 비용을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다.
  • 고객 확보 및 잔류. 온라인 판매점은 주문 기록, 검색 데이터, 온라인 리뷰 및 기타 데이터 소스를 사용하여 고객 행동을 예측하고 이를 고객 잔류를 높이는 데 사용할 수 있습니다.

엔터프라이즈 규모의 빅 데이터 분석에 대해 자세히 알아보기

빅 데이터 분석의 이점과 과제

빅 데이터는 여러 가지 사용 사례를 통해 알 수 있듯이 수많은 업종과 다양한 상황에서 조직에 이익을 줍니다. 하지만 빅 데이터는 인프라의 특성이 복잡하기 때문에 몇 가지 사항을 고려해야 합니다. 다음은 주의해야 하는 빅 데이터 관련 과제입니다.

  • 데이터의 체계적인 구성과 접근성. 빅 데이터의 가장 까다로운 과제는 데이터가 애플리케이션 전반에서 올바르게 흐를 수 있도록 방대한 양의 정보를 관리할 방법을 알아내는 것입니다. 사일로를 방지하고, 데이터를 통합된 상태로 유지하고, 효과적인 관리 전략을 중심으로 인프라를 계획해야 합니다.
  • 품질 제어. 데이터의 정확도와 품질을 유지하는 것은 시간이 오래 걸리는 까다로운 일일 수 있습니다. 다량의 데이터가 빠르게 유입되는 경우에는 더욱 그렇습니다. 분석을 수행하기에 앞서 데이터 수집, 처리, 정리 프로세스를 통합, 표준화 및 최적화해야 합니다.
  • 데이터의 보안 유지. 데이터 보안 침해 사건이 늘고 있는 지금은 그 어느 때보다  데이터를 보호 하는 것이 중요합니다. 분석 시스템의 규모가 커질수록 허위 데이터, 유출, 규정 준수 문제, 소프트웨어 취약성과 같은 보안 문제가 발생할 가능성도 커집니다. 데이터를 암호화하고, 보안 감사를 충실히 이행하고, 실사를 진행하면 이러한 우려 사항을 줄일 수 있습니다.
  • 적절한 도구 선택. 시중에 나와 있는 수많은 도구와 기술 중에서 적절한 것을 선택하기란 쉽지 않을 수 있습니다. 따라서 최신 정보를 숙지하고, 가능한 경우 전문가를 채용하거나 전문가와 상담하는 것이 중요합니다.

시스템을 효율적으로 설정하고 관리하려면 많은 노력을 기울여야 하지만, 빅 데이터 분석의 이점은 이러한 노력을 상쇄하고도 남습니다. 데이터 중심의 합리적인 조직 운영을 원한다면 빅 데이터의 장기적인 이점을 반드시 고려해야 합니다. 그 이점은 다음과 같습니다.

  • 빠른 인사이트 창출 시간. 빅 데이터 분석은 비할 데 없는 속도와 효율성으로 조직에서 정보를 빠르게 인사이트로 변환할 수 있도록 지원합니다. 이러한 인사이트는 제품, 운영, 마케팅을 비롯한 각종 비즈니스 이니셔티브에서 합리적인 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다.
  • 비용 효율성. 다량의 데이터에는 스토리지가 필요합니다. 스토리지를 유지 관리하는 데는 많은 비용이 들 수 있습니다. 근래 들어 확장성이 뛰어난 스토리지 시스템이 대두되고 있으므로 조직에서는 비용을 줄이면서도 운영 효율을 극대화할 수 있습니다. 이를 바탕으로 수익 마진을 늘리고 시스템의 생산성을 높일 수 있습니다.
  • 사용자 만족. 빅 데이터의 고급 비즈니스 인텔리전스 기능은 고객 추세를 분석할 뿐 아니라 예측 분석을 통해 행동을 예측합니다. 조직에서는 사용자들이 무엇을 원하는지 알아냄으로써 고객의 요구 사항을 충족하는 개인 맞춤화된 제품을 만들 수 있습니다.

자주 묻는 질문

  • 빅 데이터 분석은 조직에서 일하고, 생각하고, 고객에게 가치를 제공하는 방식에 관한 보다 합리적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 복잡한 데이터 세트를 분석하는 프로세스를 가리킵니다. 빅 데이터 분석의 특징으로 데이터 세트의 방대함, 다양성과 속도를 들 수 있는데, 이는 기존의 데이터 분석으로는 처리할 수 없습니다.

    빅 데이터 분석의 기초 알아보기

  • 오늘날에는 데이터가 전례 없는 규모와 속도로 생성되고 있습니다. 조직에서는 업종을 불문하고 빅 데이터 분석을 바탕으로 방대한 정보의 유입을 사용하여 인사이트를 창출하고, 운영을 최적화하고, 앞으로의 결과를 예측하여 성장을 촉진할 수 있습니다.

    빅 데이터 분석이 중요한 이유 알아보기

  • 빅 데이터 분석은 다양한 도구와 기술을 사용하여 데이터를 수집, 처리, 정리 및 분석합니다. 이러한 도구와 기술에는 인프라에 따라 분산 스토리지 프레임워크, 비관계형 데이터베이스, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스, 메모리 내 데이터 처리, 데이터 마이닝 도구, 예측 분석 도구가 포함될 수 있습니다.

    주요 도구와 기술 알아보기

  • 다량의 데이터를 사용하는 조직이라면 확장성 뛰어난 분석 솔루션을 사용하여 도움을 받을 수 있습니다. 소매, 엔터테인먼트, 의료 서비스를 비롯한 여러 주요 업종에서 이미 빅 데이터를 사용하여 전략을 정의하고, 비용을 줄이고, 고객의 요구 사항을 예측하고 있습니다.

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