빅데이터 따라잡기& 빅데이터 이해하기

빅데이터 따라잡기& 빅데이터 이해하기

빅데이터의 의의

빅데이터는 기존 데이터베이스 조작방법과는 완전히 다른 처리 방법과 도구가 필요한 데이터의 수집 및 분석 분야를 말합니다. 이러한 빅데이터는 정보 기술의 발달로 더욱 많은  기업 및 개인에서 생성하며, 이를 적극적으로 활용하는 것이 중요합니다. 데이터를 활용하면 다음과 같은 의의를 가집니다.

첫째, 빅데이터는 기업이나 조직의 성과를 향상하는 데에 매우 큰 도움을 줍니다. 데이터에서 유의미한 패턴을 식별하여 비즈니스 모델 및 전략을 개선하고 최적화하는 데 유용합니다.

둘째, 빅데이터는 새로운 비즈니스 모델의 탄생을 가능하게 만듭니다. 예를 들어, 인공지능 기술과 빅데이터 분석 기술을 결합하여 최신 제품 및 서비스를 개발하는 스타트업이 등장하고 있습니다.

셋째, 빅데이터는 금융 분야에서도 매우 중요합니다. 금융 기관은 빅데이터를 활용하여 보안, 위험 관리, 고객 수익성, 예측 분석 등 다양한 분야에서 이점을 얻을 수 있습니다. 

마지막으로, 빅데이터는 인간 복지 및 사회 문제 해결을 위한 연구 및 활동에도 필수적입니다. 예를 들어, 빅데이터 기술을 활용하여 대기 오염 예측, 감염병 전파 예측, 자연재해 예측 등이 다양한 분야에서의 사회적 문제를 해결할 수 있습니다.

 

빅데이터의 개념

빅데이터란 매우 큰 규모의 다양한 유형의 데이터를 뜻합니다. 즉, 기존 데이터베이스가 다룰 수 없는 정도로 매우 많은 양의 데이터를 말하며, 이러한 데이터는 기존 데이터베이스 관리 기술보다 더 복잡하고, 빠르게 생성되고, 다양한 유형의 데이터가 포함됩니다. 빅데이터는 인터넷 검색기록, 소셜 미디어 활동, 기상 정보, 교통 정보, 의료 기록, 고객 구매 기록 등 다양한 분야에서 생성됩니다. 빅데이터는 "3V"라는 특징을 가집니다. 첫째, Volume(양)은 기존 데이터베이스가 처리하는 양보다 훨씬 더 큰 양의 데이터입니다. 이러한 데이터량은 테라바이트 혹은 페타바이트 수준으로 늘어납니다. 둘째, Variety(다양성)은 비정형 데이터, 반정형 데이터, 구조화된 데이터 등 다양한 형태와 구조의 데이터가 복합적으로 처리됩니다. 셋째, Velocity(속)는 데이터가 빠르게 생성되고 분석되어야 하며, 실시간으로 분석되는 데이터가 일반적입니다. 이러한 빅데이터를 활용하여 기업은 비즈니스 모델 및 전략을 개선하고 최적화할 수 있습니다. 또한, 빅데이터를 분석하여 예측 분석, 관계 분석, 패턴 인식, 클러스터링, 시각화 등 다양한 분석 기법을 적용함으로써 보다 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

 

빅데이터의 영향

빅데이터는 현재와 미래의 사회 및 비즈니스에 많은 영햐을 미치고 있습니다.

첫째, 빅데이터는 비즈니스 모델을 바꾸고 혁신을 추진합니다. 예전에는 데이터를 큰 범위로 수집하고, 처리하는 것이 어려웠기 때문에 기업이 가진 데이터는 내부적 유용성이 한계가 있었습니다. 하지만 빅데이터 기술을 이용하면 기업이 갖고 있는 모든 데이터를 활용하고 고객을 분석하고, 비즈니스를 개선하고, 새로운 서비스나 제품을 개발할 수 있게 됩니다.

둘째, 빅데이터는 새로운 직업을 만듭니다. 빅데이터 분석 전문가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등 새로운 직업이 생겨나고 있습니다. 빅데이터 분석 전문가의 수요는 계속해서 증가할 것으로 예상됩니다.

셋째, 빅데이터는 공공 서비스와 정책 개발에도 적용됩니다. 빅데이터를 활용하여 공공 정책에 대한 평가나 성과분석, 공공 서비스 개선 등에 사용됩니다. 예를 들어, 교통 공사는  빅데이터를 이용하여 교통 혼잡 예측 및 해소 방안을 마련하고 있습니다.

마지막으로, 빅데이터는 데이터 기반의 사회를 이끌어갑니다. 기업, 정부, 교육 등 모든 분야에서 데이터가 큰 역할을 하면서, 데이터 기반의 사회가 이겨져가고 있습니다. 이러한 사회에서는 데이터에 대한 이해와 활용 능력이 중요합니다.

 

빅데이터 비즈니스 모델의 이해

빅데이터를 활용한 비즈니스 모델은 기존의 비즈니스 모델과 달라집니다. 기존 모델에서는 고객과의 상호작용을 통해 수집한 데이터를 이용하여 개인화된 추천을 제공하거나, 마케팅 전략 등에 활용하기도 했습니다. 그러나 빅 데이터를 활용한 비즈니스 모델은 데이터 자체가 가치를 가지는 경우가 많습니다. 빅데이터 기술을 사용하면 대량의 데이터를 수집, 저장, 분석, 시각화하여 새로운 인사이트를 발견하고, 비즈니스 모델에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 이전에는 불가능했던 정확한 예측과 분류, 타기팅, 리스크 관리 등이 가능해지며, 이는 기업의 성과 향상과 경쟁력 강화를 가져옵니다. 예를 들어, 빅데이터를 할 용 하여 행동 패턴 분석 및 예측을 통해, 소비자 니즈에 맞춘 맞춤형 상품 및 서비스를 개발하고 시장을 선도할 수 있습니다. 또한, 건강관리 분야에서는 개인의 건강 정보를 수집하여 개인 맞춤형 건강 서비스를 제공하거나, 의학 연구에 활용할 수 있습니다. 빅데이터를 활용한 비즈니스 모델은 데이터 기반의 사업이기 때문에 데이터 수집, 분석, 보안 등에 대한 기술적 전문성이 필요하며, 이를 이용하는 방식에 대한 사용자 인터페이스 개발과 같은 디자인적 전문성도 필요합니다. 또한, 규제와 같은 법적 측면에서도 주의가 필요하며, 이를 지키기 위해 데이터의 가공 및 수집 시스템에 에 대한 강화된 보안 시스템 구축이 필수적입니다.

 

빅데이터 비즈니스 모델과 가치

빅데이터 비즈니스 모델은 기존의 비즈니스 모델과 달리 데이터 자체가 가치를 가지는 경우가 많습니다. 빅데이터 기술을 활용하면 대량의 데이터를 수집, 저장, 분석, 시각화하여 새로운 인사이트를 발견하고, 이를 기반으로 새로운 비즈니스 모델을 구성할 수 있습니다.

첫째, 예측 분석은 빅데이터 기술을 활용하여 과거와 현재의 데이터를 분석해 미래에 발생할 데이터의 값을 예측하는 기술입니다. 예측 분석은 다양한 분야에서 사용되어 인사이트를 얻고, 예측된 정보를 활용해 미래에 대한 의사 결정을 지원합니다. 예측분석은 기업에서 다양하게 활용됩니다. 예를 들어 마케팅을 예측 분석을 통해 세분화하여 효율적인 집중 마케팅이 가능합니다. 또한, 제조업에서는 생산량과 소비자 수요, 재고량 등을 예측해 원활한 생산 계획을 세울 수 있습니다. 금융 분야에서는 신용 평가나 금융 리스크 분석 등을 예측 분석으로 수행해 예측된 정보를 바탕으로 재무 전략을 수립할 수 있습니다. 예측분석은 데이터마다 적합한 알고리즘을 사용해야 하며 데이터 전처리를 통해 분서에 적합한 형태로 변환되어야 합니다. 또한, 예측분석에서는 데이터가 수집된 시점의 환경 변화나 상황 변화를 고려해 결과를 해석해야 합니다. 

둘째, 개인 맞춤형 서비스는 개인의 선호, 취향, 행동을 파악하고 분석하여 제공되는 맞춤형 서비스를 의미합니다. 최근 빅데이터 기술과 인공지능 기술의 발전으로 개인맞춤형 서비스가 보다 정교화되어 사용자 경험을 향상시키는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 개인맞춤형 서비스의 대표적인 예시로는 인터넷 검색엔진입니다. 검색 엔진은 사용자의 검색어와 검색 이력, 클릭 익 등을 분석해 개인 맞춤형 검색 결과를 제공합니다. 또한, 음악 스트리밍 서비스에서는 사용자의 청취 기록과 평가를 바탕으로 음악 추천을 제공합니다. 개인맞춤형 서비스는 기업에게도 큰 가치를 제공합니다. 맞춤형 서비스를 제공함으로써 기업은 고객 만족도를 높일 수 있으며, 반복구매나 이타적 마케팅 등의 효과를 얻을 수 있습니다. 또한 개인의 정보를 수집해 분석함으로써 마케팅 전략을 세우는 데에도 활용할 수 있습니다. 하지만, 개인정보보호 관련 법규강화로 인해 개인정보 수집과 활용에 대한 제약이 생길 수 있습니다. 따라서 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 개인정보 보호와 더불어 고객의 동의를 받는 등 법적인 측면에서도 충분한 고민과 대응이 필요합니다.

셋째, 최적화된 운영은 기업이나 조직이 가장 효율적으로 수행하고자 하는 업무 및 프로세스를 분석하고, 개선하여 자원낭비를 최소화하고 비용 효율성을 극대화하는 것을 의미합니다. 최적화된 운영은 기업이나 조직의 경영 성과 향상과 함께 고객 만족도를 향상에도 긍정적인 영향을 미칩니다. 최적화된 운영은 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다. 예를 들어, 프로세스 계선을 통해 업무 흐름을 단순화하거나, 자동화를 통해 업무시간을 줄이는 등의 방법이 있습니다. 특히, 디지털 트렌스포메이션과 인공지능 등의 기술 발전은 최적화된 운영을 실현하는 데 많은 도움을 주고 있습니다. 예를 들어, 빅데이터 분석과 예측 분석 기술을 활용하여 재고 관리나 공급망 관리를 최적화할 수 있습니다. 또한 프로세스 자동화(RPA) 기술을 활용하여 업무자동화를 실현할 수 있습니다. 최적화된 운영은 많은 이점을 제공합니다. 우선, 비용 효율성 향상을 통해 적은 비용으로 더 많은 이익을 얻을 수 있습니다. 또한, 효율적인 업무 처리로 인해 생산성이 향상됩니다. 이는 고객 만족도를 높이고 속도와 정확성을 향상해 경쟁력을 유지하는 데 큰 도움이 됩니다. 또한, 최적화된 운영은 기업의 사회적 책임을 이행하며, 좀 더 지속 가능한 미래를 위한 균형 잡힌 경제 성자를 이루는 데 도움이 됩니다.

넷째, 빅데이터는 기존의 비즈니스 모델 뿐만 아니라 신규 비즈니스 모델의 발전에 큰 기여를 하고 있습니다. 여기에는 크게 다음과 같은 신규 비즈니스 모델들이 포합니다.

1. 데이터 마케팅 : 빅데이터 분석을 통해 고객의 선호도와 행동 패턴을 파악하여 개인 맞춤형 마케팅을 구현할 수 있습니다. 또한, 광고 수익과 데이터 상권 모두를 발전시키기 위해 데이터를 사용하는 신규 비즈니스 모델이 등장하고 있습니다.

2. 데이터 판매 : 기업, 정부, 대학 등에서 수집한 데이터를 기본 데이터 제공자와 기타 제삼자에게서 수집한 추가 데이터를 결합하여 판매하는 신규 비즈니스 모델입니다.

3. AI 기반 솔루션설루션 : 빅데이터 및 기계 학습 기술을 활용하여, 기업 내부의 안전 시스템, 생산 시스템, 고객지원 시스템 등 다양한 분야에 대하여 딥 러닝 기술을 중심으로 설루션을 제작하는 빅데이터 관련 기업이 생겨나고 있습니다.

4. 온라인 시장 : 빅데이터를 기반으로 한 온라인 시장 플랫폼에서는 플랫폼 사용자들이 제공하는 다양한 정보를 데이터로 수집, 분석하여 시장 가격 및 판매전략 등을 분석하여 서로 공유할 수 있습니다.

5. loT 기반 비즈니스 : 빅데이터 분석을 통해 loT기기에서 발생하는 데이터를 모으면, 개인 및 기업들은 데이터를 분석하여 새로운 부가가치나 더 나은 서비스를 제공하는 방법을 찾을 수 있습니다.

이와 같이 빅데이터를 활용한 신규 비즈니스 모델은 빅데이터가 더욱 강력한 도구로 사용되는 것을 보여줍니다. 이러한 기술을 활용하여 혁신적인 상품 및 서비스를 개발하여 새로운 시장을 개척하는 기업들은 매우 높은 경쟁력을 갖습니다.