2014 세계인의 축구축제가 막을 내린 지도 어느새 2주가 되어가고 있네요!
이 기간 동안 전 세계의 관심을 받은 것은 각국의 축구팀뿐만 아니었죠.
과거에는 족집게 문어 ‘파울’과, ‘펠레의 저주’가 예측하는 경기 결과에 관심이 쏠렸다면,
이번에는 그 자리를 “구글”이 대신했다고 해도 과언이 아닙니다.
구글이 I/O 2014 개발자 회의에서 발표한
16강전 8경기의 예측 결과가 전부 정확하게 맞아떨어졌기 때문인데요.
구글의 설명에 따르면 경기 직전 게임 활동을 바탕으로
선수들의 경기력을 객관적으로 분석하고,
여기에 브라질 현지의 응원 열기와 같은 주관적인 요소를 결합하여 결과를 예측했다고 합니다.
이와 같은 구글의 경기 결과 예측은 최근 IT 업계에서 가장 주목을 받고 있으며,
이는 우리 사회의 핵심 키워드로 등장한 “빅데이터” 시스템을 적용한 것이라고 할 수 있는데요.
스마트폰 시대에 도래하면서 SNS(소셜 네트워크 서비스) 상에
매일 다량의 데이터들이 업로드 되고 있는 요즘!
점점 쌓여가는 거대한 데이터들을 기반으로 이를 분석하여 다양한 법칙을 발견하고
개인의 성향 등을 파악하거나 사회현상의 변화를 예측하는 시도가 계속되고 있습니다.
오늘은 이와 같은 “빅데이터”의 정의에 대해 알아보고
빅데이터를 통해 활용할 수 있는 분야에는 어떤 것들이 있는지 소개해보도록 하겠습니다!
최근 우리 사회에는 수많은 형태의 정보들이 범람하고 있습니다.
하루에 카카오톡 메시지 30억 건, 페이스북 사진 3억 건,
트위터 4억 건, 유튜브 초당 1시간 분량의 동영상 데이터가 매일 인터넷상에 업로드 되고 있는데요.
‘빅데이터’란 쉽게 말해서 이와 같이
우리 주변에 쌓여가는 거대한 분량의 데이터들을 말하는 것입니다.
SNS를 통해 오가는 수많은 메시지, 이미지, 동영상들을 포함해
웹 검색 기록, UCC 조회 내역, 카드 사용 내역 등
수많은 데이터들의 총칭이 바로 ‘빅데이터’!!
그럼, 빅데이터의 특징을 알아볼까요?
빅데이터는 데이터의 활용성 때문에 많은 기업들 사이에서 주목받고 있다고 할 수 있는데요.
단순히 저장매체만 낭비하는 것이 아니라
그 속에서 어떠한 패턴을 파악하고 미래를 예측할 수 있기 때문입니다.
빅데이터를 분석하여 기대할 수 있는 결과로는
도입부에 언급한 구글의 경기결과 예측과 같은 예시뿐만이 아니라
기업 경쟁력을 강화할 수 있다는 것이 주요 포인트라고 할 수 있습니다.
기업이 고객의 수요와 행동을 파악하여 새로운 성장 동력과 시장을 확보할 수 있고,
그 과정에서 신규 비즈니스를 찾아낼 수 있기 때문인데요.
이러한 빅데이터의 특징들은 일명 ‘4V’로 표현되기도 합니다.
빅데이터의 특징을 핵심적으로 파악할 수 있는
4V (Volume, Variety, Velocity, Veracity)에 대해 살펴보고 넘어가 보도록 해요!
 ▶ 규모 (Volume)
온라인 상에 존재하는 거대한 양의 데이터 ▶ 다양성 (Variety)
정형 / 반정형 / 비정형을 이르는 다양한 형태의 데이터 ▶ 속도 (Velocity)
빠른 속도로 생산•분석되는 데이터 ▶ 정확성 (Veracity)
불확실성에 대한 인식과 대비가 필요한 데이터
|
네 가지 핵심 키워드로 살펴보니 쉽게 이해할 수 있겠죠?
빅데이터는 현재 교육, 운송, 의료, 에너지/유틸리티 등의 산업에 주로 관련되어
적극적인 투자가 이루어지고 있는데요.
향후 1~2년 내에 소매, 보험, 통신 및 미디어 서비스 등의 분야로
점차 확대될 전망이라고 합니다.
또한 빅데이터 시장의 규모는 매년 약 30~60% 정도 성장하고 있는 추세라고 하니
각 기업들에 대한 주목도가 어느 정도인지 알 수 있을 것 같네요.
하지만 이러한 빅데이터은 무궁무진한 가능성과 함께 위험성 역시 가지고 있는데요.
그 위험성에는 어떤 것들이 있는지 알아보도록 하겠습니다.
빅데이터와 관련된 대표적인 위험성은
개인정보 유출에 대한 부분입니다.
빅데이터는 온라인상의 모든 데이터들을 대상으로
하기 때문에 개인의 인터넷 검색 내역부터,
메신저 상으로 지인과 나눈 일상적인 대화까지
무차별적으로 수집되고 분석될 수 있는데요.
이 과정에서 개인정보가 유출될 수 있습니다.
뿐만 아니라 산업정보 유출이나 군사정보 유출과
같은 보다 더 거대한 사태가 발생할 수 있는
위험성을 동시에 떠안고 있는 만큼,
이러한 점을 분명하게 자각하고 대비해야 할 것으로 보입니다.
다음은 감시사회의 도래에 대한 문제가 있는데요.
이는 정보 유출 문제와도 연결되는 부분입니다.
앞서 언급한 것처럼, 정부나 기업에서 빅데이터를
분석할 때에는 그 과정에서 개인의 사소한 정보와
사생활까지 수집이 될 수밖에 없습니다.
이에 대한 결과로 생활의 모든 부분을 감시 당하는
사회가 도래할 수 있어 개인은 불안감을 느낄 수밖에 없고,
이러한 부분 역시 빅데이터의 위험성으로
언급되고 있는 상황입니다.
지금까지 빅데이터의 정의와 특징에 대해 알아봤다면
지금부터는 실제로 어떤 부분에서 이러한 빅데이터가 활용되고 있는지
국내외 사례에 대해 소개해드리겠습니다!
자료 출처 : 서울시 보도자료/서울톡톡(http://inews.seoul.go.kr/)
먼저 우리가 쉽게 알 수 있는 대표적인 사례로 서울시에서 운영하고 있는 심야버스가 있습니다.
심야버스 노선을 결정하는 과정에서 지역 별 유동인구와 교통 수요를 고려하기 위해
KT의 심야 시간대 통화량 및 통계 데이터와 서울시의 교통 데이터를 분석한 것인데요.
강남, 홍대, 동대문, 신림, 종로 등의 지역에 유동인구가 많다는 데이터 결과와,
시간대 별 이용승객의 특성이 함께 고려되어 9개의 노선이 만들어지게 되었습니다.
이 사례는 공공부문 빅데이터 사업 중 가장 성공적인 사례로도 손꼽히고 있습니다.
세계 최대 온라인 쇼핑몰로 손꼽히는
아마존의 사례도 큰 호응을 얻었습니다.
고객들이 주문한 책의 구매 실적을 분석하여
다음 번에 구매할 것으로 예상되는 도서를 추천
하는 시스템을 개발한 것인데요.
소비자 개개인의 취향에 맞는 책을 추천한 것은 물론,
구입이 예상되는 책을 미리 고객과 가까운 물류센터로 보내
배송 시간을 단축시키는 서비스로까지 확장시켜 소비자들에게 높은 만족을 주었습니다.
내 취향에 꼭 맞는 책을 추천 받고, 배송까지 빠르게 받아볼 수 있으니
빅데이터를 활용해 기업 특성에 꼭 맞는 성공 사례를 남겼다고 할 수 있겠네요.
추가적으로 빅데이터와의 상호 연계가 중시되고 있는 ‘사물인터넷’에 대해서도 설명해드릴게요.
먼저 사물인터넷의 정의에 대해 살펴봐야겠죠?
‘사물인터넷’ 이란?
사물에 센서나 데이터 취득이 가능한 구조의 인터넷을 연결시키는 기술로,
기존의 유선통신을 기반으로 한 인터넷이나 모바일 인터넷보다 한 층 진화된 단계이다.
쉽게 말해 우리가 주변에서 쉽게 볼 수 있는 사물이 인터넷으로 연결되어,
사람의 개입 없이 정보를 주고받는 시스템이라고 할 수 있습니다.
지금까지 설명해드린 빅데이터와
사물인터넷 시대가 결합될 경우,
또 한 번 새로운 가치가 창출될 것으로
예상되어 이 역시 주목 받고 있는데요.
예를 들어 소비자의 빅데이터 중
분석된 커피 구매 이력과 소비자의 현재 위치가 융합되어 커피숍 옆을 지나가는 사용자에게 할인 쿠폰을 보내 판매를 유도하는 등의 사례를 들 수 있습니다.
사물인터넷을 활용한 대표적인 제품입니다.
삼성전기의 ESL (전자가격표시기)은
ESL은 대형 마트나 편의점에서 진열되는 상품의 가격,원산지, 할인 기간, 재고 현황 등이 사람의 개입 없이실시간으로 표시되는 시스템인데요!
미래에는 구매자들의 소비 패턴을 파악하여
그들이 필요로 하는 물품을 추천하거나
과거에 구매한 이력을 ESL에 보여주는 등 빅데이터를
활용한 스마트한 시대가 올 것을 기대해 봅니다.
