빅 데이터의 다음 단계는 예측분석이다.

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빅데이터와 예측 분석, 제목에서 보이는 두 개의 키워드이다. 빅데이터란 과거 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비하면 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 요즈음에는 네트워크의 발달로 데이터가 빅데이터화 되었다. 예측 분석은 데이터 마이닝 기법으로 보면, 기존 데이터나 미래 상황에 대한 가정을 활용하여 고객이 제안에 반응을 보이거나 특정 제품을 구매할 확률 등 비즈니스 활동 결과를 예측 하는 것을 말한다.
현재 빅데이터 분석은 전통적인 기업 비즈니스에서의 고객관계 데이터 분석 외에도 트위터와 같은 소셜 네트워크 서비스에서 발생하는 방대한 소셜 빅데이터 분석 영역에서도 활발히 이루어지고 있다. 소셜 빅데이터 분석은 소셜 미디어인 인터넷 게시판, 블로그, 소셜 네트워크 서비스에서 끊임없이 쏟아져 나오는 정치, 경제, 사회적 이슈에 대한 사용자들의 다양한 대화와 의견들을 분석하여 여론의 흐름을 파악하는 것을 말한다. 2011년 서울시장 보궐선거에서 선거 판도를 엿볼 수 있는 트위터의 대화 분석이 대표적인 사례이다. 빅데이터 분석을 통해 미래를 예측할 수도 있다. 구글은 구글 검색 서비스를 이용하는 사용자의 대규모 검색 로그를 분석하여 다양한 이슈에 대한 예측 분석을 수행한 결과를 발표하였다. 구글의 대표적인 예측 분석 서비스로 검색 질의어를 분석하여 독감예보 서비스를 제공하는 ‘구글 독감 트렌드(Google Flu Trends)’가 있다. ‘감기’와 관련된 검색어 분석을 통하여 독감 환자의 분포 및 확산 정보를 제공할 수 있다. <그림 14>는 구글 독감 트렌드가 실제 데이터와 얼마나 가깝게 예측하는지를 보여준다. 1)
빅데이터의 활용 단계는 현상분석, 최적화, 예측으로 나뉜다고 한다. 첫 단계는 빅데이터를 분석하여 현 시점에서의 인사이트를 찾아내는 것이고, 그 다음은 이를 활용하여 현상을 최적화하는 단계이고, 마지막은 미래에 일어날 일을 사전에 예측하는 단계라는 취지이다.

참고 자료

[네이버 지식백과] 빅데이터를 분석하면 미래가 보인다 (빅데이터 플랫폼 전략, 2013. 2. 11., 한국전자통신연구원(ETRI), 전자신문사)
http://kayros.blog.me/220216559867
http://news.inews24.com/php/news_view.php?g_serial=866696&g_menu=023120&rrf=nv
http://viewrater.com/