빅데이터 향후 미래의 발전 가능성은 어디까지

빅데이터 미래의 발전 가능성

빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식보다 매우 큰 용량과 복잡성을 가진 데이터를 처리하는 기술입니다. 빅 데이터 기술의 발전은 매우 빠르게 진행되고 있으며, 앞으로도 지속적으로 발전해 나갈 것으로 예측됩니다.

빅데이터와 인공지능과의 융합

빅 데이터와 인공지능 기술의 융합이 더욱 발전하게 되어, 인공지능 기술을 더욱 확장할 것입니다. 예측 분석, 패턴 인식, 기계 학습, 감성 분석 등 인공지능이 빅 데이터  기술과 함께 발전하게 됩니다. 빅데이터와 인공지능이 융합되면 서로 상호보완적 관계에서 지능적이고 효율적인 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 위해 빅데이터로부터 수집된 대량의 데이터를 인공지능 알고리즘에 적용해 학습과 추론을 수행합니다. 이들의 융합과 다음과 같은 혜택을 제공합니다.

첫째, 정확한 예측과 예건 능력

인공지능은 대규모 데이터에서 불확실성과 관련하여 패턴을 찾아내는 능력을 가집니다. 빅데이터는 이러한 대규모 데이터를 제공하기 때문에 인공지능은 빅데이터를 기반으로 학습해보다 정확한 모델을 만들 수 있습니다.

둘째, 개인화된 서비스 제공

인공지능은 개인의 기호와 요구에 맟춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 빅데이터와 융합하여 사용자 또는 고객 데이터를 분석하고 그 데이터를 활용하여 맞춤형 서비스를 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 검색 기록, 구매 기록, 선호도, 참조하는 콘텐츠 등을 인공지능에 의해 분석하고 해당 사용자에게 적합한 상품 추천, 검색 결과를 제공합니다.

셋째, 자동화된 결정

빅데이터 기반의 인공지능은 데이터 분석을 통해 예측할 수 있는 내용을 제공하며, 이를 기반으로 자동화 결정을 내려 전략적인 선제적인 방식으로 의사결정을 할 수 있습니다. 빅데이터와 인공지능은 비즈니스나 상업 등에 많은 적용가능성을 가지고 있습니다. 

넷째, 우월한 시장 경쟁력

빅데이터와 인공지능을 도입하는 조직은 더 나은 의사결정과 우월한 경쟁력을 얻을 수 있습니다. 또한 인공지능 성능 향상을 위한 빅데이터 학습을 지속적으로 계속하면서 내부적으로 경쟁력을 더욱 강화할 수 있습니다. 빅데이터와 인공지능의 융합은 더 나은 의사결정, 개인화된 서비스, 자동화된 결정, 더 나은 경쟁력 등의 혜택을 제공하며, 다양한 산업분야에서 많이 적용될 것으로 예상됩니다.

 

 빅데이터와 엣지 컴퓨팅

빅데이터와 엣지에지 컴퓨팅은 인터넷 오브 씽스(loT)와 빅 데이터 기술의 결합으로 인해 발전해 나갈 것입니다. 에지 컴퓨팅은 디바이스 내에서 빅 데이터 분석을 수행할 수 있도록 하여, 더욱 빠른 데이터 처리와 전송을 가능케 합니다. 빅데이터와 에지 컴퓨팅을 결합하면 데이터 처리 및 분석의 지연 시간을 최소화하고 더욱 효율적인 데이터 처리 및 분석 방법을 제공하는 등 다양한 이점을 제공합니다. 이를 위해 다양한 기술이 사용됩니다.

첫째, 분산 데이터 처리 기술

엣지 컴퓨터에서는 디바이스, 센서 등 많은 작은 데이터 소스가 있는데, 어떤 다양한 소스를 통합하여 분산 데이터 처리가 필요합니다. 따라서 데이터를 분산 처리하기 위한 플랫폼과 분산 컴퓨팅 기술이 중요합니다. 이릉 위해서 아파치 하둡, 스파크, 카프카 등의 기술이 사용됩니다.

둘째, 데이터 압축 기술

빅데이터는 대량의 데이터를 처리하고 분석해야 하기 때문에 데이터 압축이 필수적입니다. 에지 컴퓨팅에서는 이와 같은 데이터 압축 기술을 통해 네트워크 대역폭을 절약하고 더욱 빠른 데이터 처리를 제공합니다. 이를 위해 gzip, zlib, Snappy 등의 알고리즘이 사용됩니다.

셋째, 분산 스트림 처리 기술

빅데이터 처리를 위해 스트림 데이터 처리 기술이 필요합니다. 엣지 컴퓨팅에서는 대용량 스트림 데이터를 분산 처리하고 해석하는 능력이 필요합니다. 분산 스트림 처리 기술은 Apache storm, Apache Spark Streaming, Apache Flink 등이 사용됩니다.

넷째, 인공지능 기술

빅데이터와 엣지에지 컴퓨팅의 결합은 인공지능 기술 구현을 용이하게 하며, 대용량 데이터의 처리와 분석을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 따라서 인공지능 기술이 기본적으로 빅데이터와 에지 컴퓨팅에 사용됩니다. 예를 들면, 딥러닝을 사용한 기계 학습, 강화학습, 자연어 처리 등의 기술이 사용됩니다.

위와 같은 다양한 기술을 사용해 빅데이터와 엣지 컴퓨팅의 결합을 통해 데이터 처리 및 분석의 효율을 높일 수 있으며, 다양한 산업분야에서 활용될 수 있습니다.

 

클라우드 기반의 빅데이터

클라우드 서비스가 더욱 가볍고 지속 가능해짐에 따라, 클라우드 기반 빅 데이터 서비스의 발전이 예상됩니다. 이를 통해 기업은 빅 데이터를 더욱 효율적으로 처리할 수 있게 됩니다. 클라우드기반 빅데이터에 대한 자료를 아래와 같이 제공합니다.

첫째, 클라우드기반 빅데이터 솔루션

클라우드 서비스업체가 제공하는 클라우드 기반 데이터 설루션으로 Amazon, EMR, Microsoft Azure, Google Cloud Platform 등이 있습니다.

둘째, 클라우드기반 빅데이터 아키텍처

클라우드 기반으로 구축된 빅데이터 아키텍처는 데이터 수집, 전처리, 분석, 저장 및 시각화 등우로 구성됩니다. 각 기능별로 다른 클라우드 서비스를 선택하여 구성할 수 있습니다.

셋째, 클라우드에서의 빅데이터 분석

클라우드를 기반으로 한 빅데이터 분석에는 기본적으로 클라우드의 확장성, 탄력성, 비용 효율성 등이 포함됩니다. 또한, 클라우드에서 데이터 분석을 수행하기 위한 오픈 소스 소프트웨어도 있습니다.

넷째, 클라우드에서의 빅데이터 보안

클라우드에서 데이터 보안은 매우 중요합니다. 클라우드 제공업체는 데이터 보안을 위해 다양한 보안 설루션을 제공하고 있으며, 클라우드 사용자는 이를 적극적으로 활용하여 자체 보안체계를 구성할 수 있습니다. 

다섯째, 클라우드에서의 빅데이터 활용 사례

클라우드를 기반으로 빅데이터를 활용하는 다양한 사례가 있습니다. 이러한 사례는 대규모 데이터 저장 및 처리, 머신러닝, 데이터 시각화, loT 등 다양한 분야에서 나타납니다.

 

빅데이터 기반 데이터 보안

빅데이터의 증가로 인해 그만큼 보안과 프라이버시 문제가 발생하게 됩니다. 앞으로는 빅 데이터 보안에 더욱 많은 주목이 필요하게 됩니다. 민감한 개인정보와 기업 비밀 정보를 보호할 수 있는 데이터 보안 기술의 발전이 필요합니다. 빅데이터 기반 데이터 보안은 대용량의 데이터를 안전하게 보호하기 위한 기술과 방법을 의미합니다. 빅데이터 환경에서는 데이터의 양이 많고 다양성이 높기 때문에, 데이터 보안의 이슈도 매우 중요합니다. 빅데이터 기반 데이터 보안을 위한 주요 대책은 아래와 같습니다. 

첫째, 접근 제어 및 보안 인증

데이터 접근 제어 및 보안 인증 시스템을 설정하여, 불법적인 데이터 접근을 방지하기 위해 보인 인증, 비밀번호, OTP 등의 보안기능을 추가할 필요가 있습니다.

둘째, 데이터 암호화

빅데이터는 보안성을 보장하기 위해 데이터 암호가 필수적입니다. 개인정보와 같은 중요한 정보를 철저하게 암호화하며, 해킹과 같은 보안사고를 방지할 수 있습니다.

셋째, 취약점 분석과 보안 검사

빅데이터 시스템은 지속적인  보안 검사와 취약점 분석을 통해 보안 공격에 대한 대응이 가능합니다. 또한 공격을 예방하기 원해 해킹 시도, 비정상적인 네트워크 트래픽 등의 이상 지호를 감지하는 IDS(Intrusion Detection System)와 IPS(Intrusion prevention System)등도 함께 사용됩니다.

넷째, 데이터 백업과 복원

데이터 손실 및 유출사고 방지를 위해 데이터 백업과 복원 시스템 설정에 매우 중요합니다. 데이터 손실이 발행했을 때, 백업된 데이터를 빠르게 복원하며, 주기적으로 데이터베이스의 백업을 수행하여 데이터 분실을 방지합니다.

다섯째, 보안 인식 제고

빅데이터 기반 데이터 보안은 운영자와 사용자 모두의 주체적인 보안 인식이 필요합니다. 보안 교육이나 가이드 문서 등을 통해 보안 인식을 높인 뒤, 보안 관리 프로세스를 체계적으로 관리함으로써 좀 더 안전한 빅데이터 환경을 만들 수 있습니다.