4차 산업혁명시대의 패러다임 혁명(블록데이터)

4차 산업혁명시대의 패러다임 혁명(블록데이터)

◆ 클라우드 브레인 시대의 서막

클라우드 브레인 시대는 딥러닝, 인공지능, 빅데이터 등의 기술 발전으로 인해 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다.

기존의 클라우드 컴퓨팅 기술은 사용자가 직접 컴퓨팅 자원을 선택하고 구축하여 사용하였습니다. 그러나 클라우드 브레인 시대에서는, 인공지능 기술을 사용하여, 사용자의 요구에 따라 자동으로 최적의 컴퓨팅 자원을 선택하고 구축하여 제공합니다.

이러한 클라우드 브레인 기술은 기업 및 개인 사용자들에게 많은 혜택을 제공합니다. 예를 들어, 클라우드 브레인을 사용하면 기업은 데이터 분석을 더욱 효과적으로 수행하고, 빅데이터를 활용하여 비즈니스를 개발할 수 있습니다. 또한, 개인 사용자들은 클라우드 브레인을 통해 AI 비서, 스마트홈, 자율주행차 등의 혁신적인 기술을 경험할 수 있습니다.

또한, 클라우드 브레인 시대는 보안 및 개인정보 보호에 대한 우려도 있습니다. 이러한 우려를 해결하기 위해 클라우드 브레인 시대에서는 블록체인과 같은 보안 기술을 사용하여 데이터 보호와 보안관리를 강화하여 사용자들에게 안전한 환경을 제공하는 방안이 제시되고 있습니다.

앞으로 클라우드 브레인 기술은 더욱 진보해 나아가 새로운 분야에서도 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

 

◆ 인류의 발전을 이끄는 지식과 정보, 데이터

인류의 발전과 성장은 지식과 정보, 데이터를 통해 이루어졌습니다. 이러한 정보와 데이터는 다양한 형태와 분야에서 발생하며, 우리는 이를 수집하고 분석하여 인류의 생활과 사회를 발전시키고 발전시켜 왔습니다.

지식은 인간이 경험과 교육, 연구 등을 통해 배우고 이해한 것입니다. 이러한 지식은 어떤 분야에서도 적용될 수 있으며, 인류의 발전과 성장을 이끄는 중요한 요소 중 하나입니다. 우리는 인간의 경험과 지식을 공유하고 이를 보존하면서 지속적으로 새로운 지식을 창출해 왔습니다.

정보는 데이터나 지식의 형태로 표현되는 것으로, 우리는 인터넷, 도서관, 미디어 등에서 다양한 정보를 수집하고 활용합니다. 이러한 정보는 다양한 분야에서 활용되어 정책 만들기, 회사 운영, 비즈니스 전략 수립, 의학 연구, 교육 등의 분야에서 중요한 역할을 합니다.

데이터는 지식과 정보를 이루는 요소 중 하나로, 컴퓨터나 센서 등에서 수집되는 수많은 정보를 일컫습니다. 이러한 데이터를 수집하고 분석함으로써 우리는 분석적인 사고를 기를 수 있으며, 이를 통해 문제를 해결하고 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 기후 변화, 질병 패턴, 시장 동향 등을 예측하거나 광고 타기팅, 개인화된 제품 추천 등을 위해 데이터 분석 기술을 활용하고 있습니다.

이러한 지식과 정보, 데이터는 우리가 얻는 통찰력과 인사이트를 통해 인류의 발전과 성장을 이끄는 중요한 요소입니다. 이를 분류하고 정제하면서 데이터를 활용함으로써, 우리는 더 높은 수준의 경제, 문화, 사회적 발전 등을 이룰 수 있습니다.

 

◆ 빅데이터 본질에 집중하다

빅데이터는 규모가 크거나 복잡한 데이터 집합을 뜻합니다. 이는 기존의 데이터베이스 설루션으로 처리하기 어려운 데이터가 많아지면서 등장했습니다. 빅데이터는 일반적으로 소셜 미디어, 인터넷 검색, 트랜잭션 데이터, 센서 데이터 등에서 생성되며 매우 빠르게 생성되고 축적됩니다.

빅데이터 본질은 크게 다음과 같습니다.

첫째, 빅데이터는 기존의 데이터와 다른 특징을 가집니다. 빅데이터는 기존의 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터이며, 구조화되어 있지 않거나 다양한 형식으로 구성됩니다. 이러한 데이터를 처리하려면 새로운 기술과 도구를 사용하여야 합니다.

둘째, 빅데이터는 복잡한 인프라와 대규모 스토리지를 필요로 합니다. 빅데이터 처리를 위해서는 클라우드 컴퓨팅 및 분산 컴퓨팅 시스템과 같은 인프라와 대규모 스토리지가 필요합니다.

셋째, 빅데이터는 분석과 이해를 위해 데이터 과학의 기술과 알고리즘이 필요합니다. 빅데이터에서 유용한 정보를 추출하고 선택적 지식을 얻으려면 머신러닝, 데이터 마이닝, 통계학, 인공지능 등과 같은 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 이해해야 합니다.

마지막으로, 빅데이터를 분석함으로써 새로운 가능성과 기회를 제공합니다. 빅데이터는 예측, 분석, 모니터링, 개인화된 서비스 등과 같은 다양한 분야에서 활용되며, 이를 통해 비즈니스 모델과 새로운 아이디어를 발견할 수 있습니다.

따라서, 빅데이터의 본질은 비정형의 대규모 데이터를 다루고 분석하여 새로운 아이디어와 가능성을 탐색하는 것입니다. 이를 통해 혁신, 개선, 효율성 향상 등의 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

 

◆ 빅데이터시대 설루션, 블록데이터

빅데이터 시대에는 데이터를 수집, 저장, 분석할 수 있는 설루션이 중요해졌습니다. 이에 따라 데이터 관리 및 분석 설루션이 급속도로 발전해 왔습니다. 이 급속한 발전은 고객 의견 분석, 부정적인 행동 예방을 위한 보안 및 위험 관리, 타깃 마케팅 전략 및 예측 분석 등 많은 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

1. 빅데이터 설루션
빅데이터 설루션은 빅데이터 처리와 분석을 위한 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스를 제공하는 기술입니다. 이때 하드웨어는 컴퓨터와 서버 등으로 구성되어 있으며, 소프트웨어는 데이터를 수집하고 저장하기 위한 데이터베이스, 분석을 위한 프로그램, 기계 학습 및 인공 지능을 위한 라이브러리 등이 포함됩니다. 또한 DMBS, ERP 등과 같은 더 큰 비즈니스 시스템과 통합할 수 있습니다.

2. 블록체인
블록체인은 거래 데이터의 안전한 분산 저장 기술로, 탈중앙화된 시스템으로 운영됩니다. 블록체인은 데이터를 블록으로 묶은 후 이를 순서대로 연결한 체인과 같은 형태로 저장되어, 블록체인 네트워크에 접속한 모든 사용자가 동일한 정보를 볼 수 있습니다.

이러한 블록체인 기술은 데이터 보안, 신뢰성 및 투명성 등을 보장하는 보안 설루션으로 활용됩니다. 블록체인 기술을 사용하여 비즈니스 프로세스와 트랜잭션을 자동화하고 관리할 수 있으며, 블록체인을 사용하는 비즈니스 간에 직접적인 연결이 가능합니다.

예시로는 빅데이터를 활용하여 모던 마케팅 전략을 세우기 위해 분석한 결과, 블록체인 기술을 이용한 광고 서비스를 제공하고 있습니다. 이는 개인정보 보호와 같은 문제를 해결하면서도 부천성경한의원, 오버존에어등 클라이언트들에게 더 효과적인 타깃 마케팅 서비스를 제공할 수 있도록 도와주는 기술입니다.

 

◆ 빅데이터의 범위와 처리 기술의 한계

빅데이터는 크기, 다양성, 속도 및 신뢰성 등의 측면에서 기존 데이터보다 규모가 크고 복잡합니다. 이러한 특성 때문에 빅데이터는 전통적인 데이터 처리 및 분석 방법으로는 충분히 처리할 수 없습니다. 하지만 새로운 데이터 처리 및 분석 기술이 계속해서 개발되고 있습니다.

빅데이터의 범위는 매우 넓어서, 기존 데이터에서는 분석 및 처리하지 않는 것들도 빅데이터에 포함됩니다. 예를 들어, 소셜 미디어에서 생긴 대화 내용, 사진 데이터, 센서 데이터 등도 빅데이터에 해당됩니다.

빅데이터 처리 기술의 한계는 여러 가지가 있지만, 그중에서도 가장 큰 문제는 데이터 병목 현상입니다. 데이터 병목 현상은 데이터가 처리 및 분석될 때 발생하는 문제로, 데이터 양이 매우 크면 처리 속도가 느려지거나 데이터 처리가 중단될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 머신 러닝, 분산 컴퓨팅, 병렬 처리 등의 기술이 개발되고 있습니다.

그 외에도 빅데이터 처리 기술의 한계로는 데이터 품질, 보안 및 개인 정보 보호, 비즈니스 도전 등이 있습니다. 이러한 문제들은 적절한 데이터 습득 및 처리, 보안 및 개인 정보 보호 정책 준수, 인력 및 자원 투자 등으로 해결할 수 있습니다.

 

◆ 인간 두뇌와 컴퓨터로 식별 가능한 정형 데이터

인간 두뇌와 컴퓨터 모두 정형 데이터를 식별할 수 있습니다. 정형 데이터는 규칙성과 구조적 특징이 있는 데이터로서, 대체로 숫자, 문자열, 날짜, 이진 데이터 등으로 구성됩니다. 

특히, 컴퓨터는 데이터베이스나 엑셀과 같은 소프트웨어를 통해 정형 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 컴퓨터는 데이터베이스에서 쿼리 및 필터링 작업을 수행하여 원하는 데이터를 검색하고, 엑셀에서는 필터링, 그룹화 기능 등을 사용하여 데이터를 쉽게 분석할 수 있습니다.

인간 두뇌도 숫자, 문자열, 날짜 등의 정형 데이터를 식별할 수 있습니다. 특히, 인간 두뇌는 패턴 인식 및 추론 능력이 뛰어나서, 대량의 데이터를 분석하면서 패턴을 파악하고 추론하는 것이 가능합니다. 

예를 들어, 주식 가격 데이터나 날씨 데이터 등을 분석할 때, 인간 두뇌는 특정 시기에 비슷한 패턴이 반복된다는 것을 파악하여 향후 추이를 예측할 수 있습니다. 따라서, 인간 두뇌와 컴퓨터는 각기 다른 방식으로 정형 데이터를 분석하고, 의미 있는 정보를 도출해 냅니다.

 

◆ 인간 두뇌만으로 식별 가능한 추상 데이터

추상 데이터는 물리적인 형태가 없는, 개념적인 정보를 의미합니다. 예를 들어, 인간의 성격, 감정, 인상, 아이디어, 가치관 등은 추상 데이터의 예입니다. 이러한 추상 데이터는 인간 두뇌에서는 비교적 직관적으로 이해하고 처리할 수 있습니다.

1. 성격: 성격은 개인의 행동이나 사고방식을 결정하는 방식입니다. 사람들은 주로 감정, 마음속의 문자 및 단어, 논리 및 추론 등의 지표로 다른 사람의 성격을 판단합니다.

2. 감정: 감정은 인간의 생리, 신경 체계 및 생활환경에 영향을 받는 심리적인 요소입니다. 인간은 음악, 미술, 문학, 운동 등의 다양한 매체를 통해 감정을 표현하고 느낄 수 있습니다.

3. 아이디어: 아이디어는 새로운 발견, 사고방식, 창조적인 구성 및 문제 해결 기술을 의미합니다. 인간은 비슷한 아이디어를 비교하고 연결하며, 창의적인 문제 해결을 위한 아이디어 발상 방법들을 연구합니다.

4. 가치관: 가치관은 인간의 인생철학, 신념, 의미 있는 일 등의 개념을 포함합니다. 인간은 가치관을 기반으로 한 일관성 있는 행동, 생각 및 의사소통을 통해 자신의 가치 및 이상을 전달합니다.

이러한 추상 데이터는 보통 개인별로 차이가 있으며, 다양한 인지 질환 및 경험에 따라 다르게 해석됩니다. 따라서, 추상 데이터는 인간 간의 상호작용과 소통에서 중요한 역할을 하며, 인간 두뇌는 이러한 추상적인 정보를 처리하면서 사회적인 관계를 형성하고 유지합니다.

 

◆ 인간 두뇌와 컴퓨터로 식별 불가능한 다크 데이터

다크 데이터는 인간 두뇌와 컴퓨터로 식별 불가능한 비정형 데이터로, 보통 구조화되지 않은 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 대부분 인터넷이나 사이버 공간에서 발생하며, 소셜 미디어, 웹 로그, 이메일, 문서, 영상, 사진 등 사용량이 높은 정보들의 일부를 차지합니다.

다크 데이터는 보통 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에서 관리되지 않고, 분석되지 않아서 기업이나 조직에서는 활용하지 못하는 정보로 남게 됩니다. 예를 들어, 소셜 미디어에서 생성되는 많은 데이터들은 다크 데이터로 분류되며, 이를 분석하여 토대로 마케팅 전략을 수립하거나 비즈니스 운영을 개선할 수 있습니다.

하지만, 다크 데이터는 구조화되지 않았기 때문에 인간 두뇌와 기존의 컴퓨터 시스템에서는 분석 및 처리가 어렵습니다. 그러나 최근에는 기계 학습과 인공지능 분야에서 다크 데이터를 분석하고 처리하는 기술이 발전하여, 이전보다 더 많은 정보를 수집하고 활용할 수 있게 되었습니다.

따라서 다크 데이터는 기업이나 조직에서는 큰 가치를 가질 수 있는 정보이며, 이를 활용하기 위해서는 적합한 분석 기술을 적용하여 구조화하고 분류하는 작업이 필요합니다.