빅데이터라는 용어가 나온 지 오랜 시간이 지났으나 그 의미가 무엇인지 혼란스러운 부분들이 있습니다. 이 개념은 AI, IOT 등을 포함하여 진행 중인 디지털 변혁을 일으키는 원동력으로 재검토되고 있습니다. 따라서 오늘은 빅데이터 활용 사례 5가지, 관련 직업, 6가지에 대해 알아보겠습니다.
① 빅데이터란?
빅데이터란 기존의 데이터 처리 도구로는 쉽게 관리, 처리, 분석할 수 없는 매우 크고 복잡한 데이터 집합을 의미하며 말 그대로 큰 양의 데이터를 의미합니다. 데이터는 우리가 인터넷에서 검색하거나 스마트폰으로 사진을 찍거나 SNS에 올릴 때 만들어지는 정보들입니다.
빅데이터는 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터를 포괄하며, 볼륨, 속도, 다양성이라는 세 가지 V로 정의되는데, 이것은 다음과 같습니다.
빅데이터의 3대 요소(3V)
1) 규모(Volume)
규모는 빅데이터의 가장 대표적인 특징입니다. 빅데이터는 기존의 데이터베이스 시스템으로 처리하기에는 너무나 큰 규모의 데이터를 의미합니다. 예를 들어서 전에는 100 테라바이트의 데이터가 대규모 데이터로 간주되었지만, 현재는 100 테라바이트는 중규모 데이터로 간주됩니다. 빅데이터는 수집 페타바이트 또는 엑사바이트 단위의 규모를 가지고 있습니다.
2) 다양성(Variety)
다양성은 빅데이터의 또 다른 중요한 특징입니다. 빅데이터는 다양한 형태의 데이터를 포함합니다. 정형 데이터(구조화된 데이터)뿐만 아니라 비정형 데이터(구조화되지 않은 데이터)도 포함됩니다. 정형 데이터에는 테이블, 행, 열로 구성된 데이터가 포함되며, 비정형 데이터에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등이 포함됩니다.
3) 속도(Velocity)
속도는 빅데이터의 특징 중 하나이며, 빅데이터는 빠른 속도로 생성되고 폐기됩니다. 실시간으로 처리해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 소셜 미디어에서 생생되는 데이터는 초당 수백만 건에 달합니다.
② 빅데이터 관련 직업 6가지
1) 빅데이터 엔지니어
빅데이터 엔지니어는 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리하기 위한 인프라와 시스템을 설계하고 구축하는 역할을 합니다. 이 직업은 데이터베이스, 빅데이터 처리 시스템, 머신러닝 플랫폼 등 다양한 기술을 활용하여 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 환경을 구축합니다.
2) 빅데이터 분석가
데이터 분석가는 수집된 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 역할을 합니다. 데이터 분석가는 데이터의 특징을 파악하고, 데이터를 통해 어떤 의미를 도출할 수 있는지 분석합니다. 데이터 분석가는 통계, 머신러닝, 시각화 등 다양한 기술을 활용하여 데이터를 분석합니다.
3) 빅데이터 과학자
데이터 분석가의 역할과 더불어 새로운 데이터 분석 방법론을 개발하며, 데이터 분석을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 역할을 합니다. 데이터 과학자는 통계, 머신러닝, 인공지능 등 다양한 기술을 활용하여 데이터 분석을 수행합니다.
4) 빅데이터 시각화 전문가
시각화 전문가는 데이터를 시각적으로 표현하여 이해하기 쉽게 만드는 역할을 합니다. 데이터 시각화 전문가는 데이터의 특징을 잘 드러낼 수 있는 시각화 방법을 선택하고, 데이터를 효과적으로 전달할 수 있는 시각화 디자인을 구현합니다.
5) 빅데이터 리서처
리서처는 빅데이터 관련기술과 방법론에 대한 연구를 수행하는 역할을 합니다. 데이터 리서처는 새로운 데이터 분석 방법론을 개발하거나, 기존의 데이터 분석 방법론을 개선하기 위한 연구를 수행합니다.
6) MLOps
MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 운영을 통합적으로 관리하는 역할을 해줍니다. 이 직업은 머신러닝 모델의 개발과 운영에 필요한 다양한 기술과 프로세서를 통합하여, 머신러닝 모델의 효과적인 활용을 지원합니다.
③ 빅데이터 활용 사례 5가지
1) 금융
맞춤형 금융 상품 추천: 고객의 소비 습관, 금융 거래 데이터 등을 분석하여 고객에게 적합한 금융 상품을 추천합니다. 대표적으로 카드사는 고객이 구입한 데이터를 분석하여 고객의 소비 성향을 파악하고, 이에 적합한 카드 상품을 추천할 수 있습니다. 그리고, 은행은 고객의 거래 데이터를 분석하여 금융 사기의 위험 예측, 사기 예방을 할 수 있습니다.
금융 사기 예방: 고객의 거래 데이터를 분석해 금융 사기의 위험을 예측하고, 사기를 예방합니다. 예를 들어, 은행은 고객의 거래 데이터를 분석하여 이상 거래를 감지하고, 사기를 예방할 수 있습니다.
신용 평가: 고객의 신용 점수를 분석하여 대출 승인 여부와 금리를 결정합니다. 신용평가사는 고객의 개인 정보, 금융 거래 데이터 등을 분석하여 고객의 신용 점수를 산출합니다. 이 것을 바탕으로 은행은 고객의 대출 승인 여부와 금리를 결정할 수 있습니다.
투자 상품 추천: 고객의 투자 성향 등을 분석해 상품을 추천해 줍니다. 증권사는 고객의 투자 성향, 투자 목표 등을 분석하여 고객에게 적합한 투자 상품을 추천할 수 있습니다.
2) 제조
설비 고장 예측: 설비의 실시간 데이터를 분석하여 고장 위험을 예측하고, 생산 효율을 높입니다. 제조업체는 설비의 진동 데이터를 분석하여 고장 위험을 예측하고, 이를 통해 설비의 고장을 사전에 예방을 할 수 있습니다.
품질 관리: 제품의 품질 데이터를 분석하여 품질을 개선합니다. 제조업체는 제품의 생산 공정 데이터를 분석하여 품질을 개선할 수 있는 요인을 파악할 수 있습니다.
신제품 개발: 고객이 구입한 데이터를 분석하여 새로운 제품을 개발합니다. 제조업체는 고객의 구입한 데이터를 분석하여 고객의 니즈를 파악하여 이를 반영하여 새로운 제품을 개발할 수 있습니다.
3) 의료
질병 조기 발견: 의료 데이터를 분석하여 질병을 조기 발견하고, 치료 방법을 개선합니다. 의료기관은 아픈 사람들의 의료 데이터를 분석하여 질병의 발생 위험을 예측하여 질병을 조기 발견할 수 있습니다.
건강 관리: 아픈 사람들의 생활 습관 데이터를 분석하여 건강을 관리합니다. 의료기관은 아픈 사람들의 생활 습관 데이터를 분석하여 건강을 관리하기 위한 맞춤형 프로그램을 제공할 수 있습니다.
의료 비용 예측: 의료 비용을 예측하여 의료 정책을 수립할 수 있습니다. 정부는 의료 데이터를 분석하여 의료 비용을 예측하여 의료 정책을 수립할 수 있습니다.
4) 유통
상품 인기도 파악: 고객이 구입한 데이터를 분석하여 상품의 인기 지수를 파악하고, 재고 관리를 최적화합니다. 유통업체는 고객이 구입한 데이터를 분석하여 상품의 인기도를 파악하고, 이를 바탕으로 효율적인 재고 관리를 수행할 수 있습니다.
타겟팅 광고: 고객의 위치 데이터를 분석하여 타겟팅 광고를 진행합니다. 유통업체는 고객의 위치 데이터를 분석해 고객의 관심사에 맞춤 광고를 할 수 있습니다.
쇼핑 패턴 분석: 고객의 쇼핑 패턴을 분석하여 새로운 상품을 추천합니다. 유통업체는 고객의 쇼핑 패턴을 분석해 고객이 관심을 가질만한 새로운 상품을 추천할 수 있습니다.
5) 정부
사회 현상 파악: 국민 생활 데이터를 분석하여 사회 현상을 파악하고, 정책을 수립합니다. 정부는 국민의 이동 데이터를 분석하여 사회 현상을 파악하고 정책을 수립할 수 있습니다.
범죄 예방: 범죄: 데이터를 분석하여 범죄를 예방합니다. 경찰은 범죄 데이터를 분석하여 범죄의 발생 가능성을 예측하여 범죄를 예방할 수 있습니다.
마무리
빅데이터는 4차 산업혁명 기술로 주목을 받고 있으며, 빅데이터는 다양한 특징을 가진 데이터로, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 빅데이터의 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 예상되며, 빅데이터를 기반으로 한 새로운 비즈니스 모델이 등장할 것으로 기대됩니다.