본문내용
1. 빅데이터의 개념
1.1. 빅데이터의 정의
빅데이터(Big Data)는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 분석, 관리, 공유하는 것과 관련된 기술 및 방법론을 의미한다. 이 데이터는 다양한 소스에서 생성되며, 그 규모와 복잡성으로 인해 전통적인 데이터 처리 소프트웨어로는 다루기 어렵다.
빅데이터는 일반적으로 다음과 같은 세 가지 주요 특성을 바탕으로 정의된다:
① Volume (양): 데이터의 양이 매우 방대하다. 테라바이트에서 페타바이트 이상의 데이터가 포함될 수 있다.
② Velocity (속도): 데이터가 생성되고 수집되는 속도가 매우 빠르다. 실시간 데이터 스트리밍과 같은 기술이 필요할 수 있다.
③ Variety (다양성): 데이터의 형태가 매우 다양하다. 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터(예: 텍스트, 비디오, 이미지), 반구조화된 데이터 등이 포함된다.
이 외에도 Veracity (정확성)와 Value (가치)와 같은 추가적인 특성이 언급되기도 한다. 정확성은 데이터의 신뢰성을 나타내며, 가치는 데이터를 통해 얻을 수 있는 통찰력의 질을 의미한다.
1.2. 빅데이터의 특성
빅데이터의 특성은 다음과 같다.
첫째, 고도의 데이터 처리 기능이 요구된다. 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 처리해야 하므로 고성능의 처리 기능이 필요하다. 분산 시스템과 같은 첨단 컴퓨팅 기술이 도입되어야 한다.
둘째, 실시간 분석이 가능해야 한다. 많은 빅데이터 애플리케이션에서는 데이터를 거의 실시간으로 분석하고 결과를 도출해야 한다. 빠른 속도로 데이터가 생성되고 수집되기 때문이다.
셋째, 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 유연성이 필요하다. 빅데이터는 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터, 반구조화된 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 포함하기 때문이다.
넷째, 가치 창출이 중요하다. 단순한 데이터 수집을 넘어, 분석을 통해 의미 있는 정보를 도출하고 비즈니스 인사이트를 제공할 수 있어야 한다. 이를 통해 가치를 창출할 수 있다.
이처럼 빅데이터는 데이터의 규모, 속도, 다양성 등 기존의 데이터와는 차별화된 특성을 가지고 있다. 이러한 특성으로 인해 빅데이터를 활용하면 데이터 처리 기능 향상, 실시간 분석, 다양한 데이터 처리 능력, 비즈니스 인사이트 제공 등의 효과를 거둘 수 있다.
1.3. 빅데이터 등장 배경
빅데이터 등장 배경은 다음과 같다.
이코노미스트에 따르면 2007년부터 전 세계적으로 생성된 디지털 정보량이 사용가능한 저장공간를 초과하기 시작했다. IDC의 "Digital Universe study"에 따르면 2011년에는 전 세계 데이터에 생성될 디지털 정보량이 1.8ZB에 달하는 제타바이트 시대에 돌입했고 2022년에는 35ZB로 약 19배 이상 증가할 것으로 예상된다. 소셜 미디어 확산에 따른 비정형 데이터의 폭증, 다양한 플랫폼의 보급, 네트워크 활용도의 증대, IT패러다임의 변화가 빅데이터의 등장을 가속화했다. 즉, 데이터의 양적 증가와 더불어 데이터 유형의 다양화, 데이터 생성 및 활용 속도의 증가, 새로운 IT 기술의 발달이 빅데이터 등장의 배경이 되었다고 볼 수 있다.
2. 빅데이터 분석기법
2.1. 텍스트 마이닝
텍스트 마이닝은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술을 기반으로 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내는 등, 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다. 즉, 텍스트 마이닝이란 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용하여 컴퓨터가 인간이 사용하는 언어(자연어)를 분석하고 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내는 것이다. 주요 응용분야로는 문서 분류, 문서 군집, 정보 추출, 문서 요약 등이 있다.기업들은 텍스트 마이닝 기술을 활용하여 다양한 분야에서 효과적인 의사결정을 내릴 수 있다. 예를 들어, 제품 리뷰 텍스트를 분석하여 고객 의견을 파악하고 이를 바탕으로 제품 개선에 활용할 수 있다. 또한 특허 문서나 기술 보고서 등의 비정형 데이터를 분석하여 기술 동향을 파악하고 신규 사업 기회를 발굴할 수 있다. 이처럼 텍스트 마이닝은 기업이 보유한 다양한 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하고 활용할 수 있게 해주는 강력한 분석 기법이라 할 수 있다.
2.2. 오피니언 마이닝
오피니언 마이닝은 텍스트 마이닝의 관련 기술로, 소셜 미디어 등의 정형/비정형 텍스트에 나타난 긍정(Positive), 부정(Negative), 중립(Neutral)의 선호도를 판별하는 기술이다. 오피니언 마이닝은 선호도를 판별하는 기술이기에 특정 서비스 및 상품에 대한 시장규모 예측, 소비자의 반응, 입소문 분석(Viral Analysis) 등에 활용되고 있다.
오피니언 마이닝은 소셜 미디어 등에 나타난 사용자의 감성과 의견을 분석하여 통계적으로 수치화함으로써 객관적인 정보로 재가공할 수 있다. 예를 들어 특정 제품이나 서비스에 대한 소비자의 긍정적 또는 부정적 반응을 파악하거나, 특정 사건이나 이슈에 대한 대중의 여론을 파악할 수 있다. 이를 통해 기업은 고객의 요구사항을 신속히 파악하고 대응할 수 있으며, 정부 및 공공기관도 국민 여론을 실시간으로 모니터링할 수 있다.
오피니언 마이닝 기술은 자연어처리(Natural Language Processing) 기술과 밀접하게 연관되어 있다. 텍스트에 포함된 단어, 구문, 문장 등의 언어적 특성을 분석하여 감성 및 의견을 판별하는 것이 핵심이다. 이를 위해 감성사전 구축, 극성 분류, 감성 강도 측정 등의 다양한 기법이 활용된다.
오피니언 마이닝은 마케팅, 고객관리, 위기관리, 정책 수립 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 예를 들어 기업은 오피니언 마이닝을 통해 신제품 출시 전 소비자의 반응을 사전에 파악하거나, 고객 불만사항을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 또한...
