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빅데이터의 장점- 현황

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예성 김

on 29 May 2016

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Transcript of 빅데이터의 장점- 현황

정보통신과 관련된 기술들이 지속적으로 발전되고, 다른 산업과의 융합화가 가속됨으로서 우리주변에는 수많은 데이터들이 만들어지고 있다. 또한 데이터의 크기와 형태가 다양하고 데이터의 증가 속도가 가파른 이른바 '빅데이터 시대'가 도래하고 있는 것이다. 현재 다양한 분야에서는 이러한 빅데이터를 활용하여 새로운 가치 창출을 이루고자 하고 있다.
(이성훈, 『빅데이터의 활용 현황』, 한국정보기술학회, 2012, 1쪽)

이러한 빅데이터의 실제 활용 사례 를 기업 활용 사례, 공공부문 활용 사례, 의학계 활용 사례로 나누어 살펴보고 빅데이터와 연관된 직업군은 무엇이 있는지 알아보자.
온라인 쇼핑몰 아마존(Amazon)도 빅데이터 활용의 역사가 깊다. 아마존은 고객의 도서 구매 데이터를 분석해 특정 책을 구매한 사람이 추가로 구매할 것으로 예상되는 도서 추천 시스템을 개발했다. 고객이 읽을 것으로 예상되는 책을 추천하면서 할인쿠폰을 지급한다. 전형적인 데이터 분석에 기반한 마케팅 방법이다.
쇼핑몰 마케팅
의학계에서의 활용
빅데이터의 기업 활용 사례
빅데이터의 장점- 현황

패스트 패션(fast fashion)의 선도자인 자라(Zara)는 현재 유행하는 패션 트렌드를 즉시에 반영해 단기간에 다품종 소량 생산하는 초스피드 전략을 채택하고 있다. 이러한 전략을 뒷받침하기 위해서 상품 수요를 예측하고 매장별 적정 재고를 산출하며 상품별 가격 결정과 운송 계획까지 실시간 데이터 분석에 의존하고 있다. 빅데이터 활용을 위해 자라는 MIT 연구팀과 최적 재고관리 시스템을 개발했다.
상품 생산 관리
공공부문 활용 사례
빅데이터 관련 직업군
미국 국립해양대기청(NOAA)과 미국 국립기상청(NWS)
NOAA은 50년전부터 빅 데이터를 다뤘다. 위성, 선박, 항공기, 부표 등에 장착된 센서에서 데이터를 수집한다. 그리고 그 데이터의 직접적 측정치를 모아 복잡하고 정확도가 높은 예측 모델링과 함께 NWS에 제공한다. NWS의 모델들은 매일 기상 경보, 미국 국방부와 나사(NASA) 등의 정부 기관을 포함한 여러 공공과 민간 부문 예측을 위해 제공되는 기상 경보와 안내 결과물 수 백만 가지들을 만들어낸다.
싱가포르 RAHS
재난방재와 테러감지, 전염병 확산과 같은 불확실한 미래를 대비하기 위해 2004년부터 국가위험관리시스템(RAHS, Risk Assessment & Horizon Scanning)을 추진했다. 다양한 국가적 위험 데이터를 수집·분석해 사전에 예측하고 대응방안을 모색하고 있다.
미국 국세청 (IRS)
탈세와 사기 범죄 예방을 위해 시스템을 구축하여 국정운영의 효율성을 향상시켰다. 납세와 관련된 정부 데이터, 소셜 네트워크에서 드러난 세금 관련 범죄 데이터를 종합적으로 분석해서 세금 범죄를 패턴화하고, 그런 범죄가 일어날 징후를 사전에 파악해서 실제 범죄의 발생 가능성을 낮추려고 노력하였다.
미국 국립보건원은 약물 부작용으로 인한 피해를 막기위해 75개 기업과 기관들과의 파트너십을 통해 200TB의 유전자 데이터를 확보하였다. 전 세계에서 2,662명의 유전자 정보를 저장하고, 질병 연구를 위해 1%이상의 빈도를 나타내는 유전적 다양성을 분석하기 시작하였다. 또한 이러한 정보들을 쉽게 볼 수 있고 공유, 분석할 수 있도록 공개하여 나의 질병과 관련한 예측을 할 수 있다. 결국 모든 사람이 자신의 개성과 장단점, 특성, 진료 기록을 유전자 정보와 함께 인터넷에올려 타인의 정보와 비교분석이 가능해짐에 따라 어떤유전자가 질병을 발생시키는지에 대한 데이터베이스가 만들어지고, 이러한 데이터를 기반으로 질병 치료에 활용될 수 있다.
영국의 국가건강서비스(National HealthService)에서는 전국의 약국과 병원의 처방 데이터를 수집하여 국민 건강에 대한 예측을 수행하고 있다. 특히 CPRD(Clinical Practice research Datalink)라는 사이트를 통해 다양한 데이터를 연구자들에게 제공하고 있다. 현재 이용 가능한 데이터는 1차 및 2차 의료 기관으로부터 수집된 질병 등록 자료를 모두 포괄하고있으며, 인구학적, 사회경제적 변수가 포함되어 있다.
기술설계사

기술설계사는 기업에서 초기 빅데이터 프로그램 계획을 맡는다. 그들은 데이터와 관련한 모든 일을 맡는다. 브리티시가스는
7만5천 파운드 (12만4천 달러)
의 월급을 데이터 설계자에게 주겠다는 구인광고를 냈다.
데이터 과학자

빅데이터로부터 기발한 생각을 얻어내고 사업을 성장시키는 것은 전적으로 데이터를 분석하고 해석하는 능력에 달려있다. 이는 지난 몇 년간 데이터 과학자로 활동하는 두뇌가 대폭 증가한 데서도 쉽게 확인할 수 있다. 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것으로 예측된다. 대기업의 검증된 데이터 과학자는
월 10만 달러
까지 벌 수 있다.
기계학습전문가

기계학습이란 인공지능과 통계학이 접목된 컴퓨터과학의 한 분야다. 전문가가 따로 업그레이드할 필요 없이, 기계학습 능력이 있는 컴퓨터는 스스로 효율성을 증대시키기 위해 자신의 프로세스를 수정한다. 이처럼 컴퓨터가 스스로 개선되어지기 위해서는 검색엔진부터 조종, 데이터 수집과 해석 능력까지 모두 갖춰야한다.
월 7만 달러에서 15만 달러
까지 받을 수 있다.

데이터 마케팅 경영자

소셜 미디어는 잠재고객의 필요와 욕구를 그 어느 때보다도 정확히 알아낸다. 뿐만 아니라 그들은 고객들과의 접촉을 통해 모든 교류내용을 데이터화함으로써 더 많은 정보를 수집하고 있다. 보통 데이터 처리 기술을 가지고 있는 직원들이 마케팅 분야에 투입되고, 새로운 고객층을 끌어들이기 위해 일하게 된다. 우수한 프로젝트 관리 능력과 프레젠테이션 스킬은 필수적이다.
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