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1. 빅데이터의 이해
1.1. 빅데이터의 정의와 특성
빅데이터란 단순히 많은 양의 데이터를 의미하는 것이 아니다. 빅데이터는 데이터의 규모, 생성속도, 형태의 측면에서 기존의 데이터와 상당한 차이가 있다. 가트너(Gartner)의 레이니(Doung Laney)는 빅데이터의 특성을 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)로 구성된 3V로 정의하였다.
규모(Volume)는 빅데이터의 가장 두드러진 특성으로, 엄청난 양의 데이터가 실시간으로 생성되고 있다는 것을 의미한다. 스마트폰과 IoT 기기의 보급으로 인해 날이 갈수록 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 과거에는 주로 정형화된 데이터가 축적되었지만, 최근에는 텍스트, 이미지, 동영상, 센서 데이터 등 비정형 데이터의 비중이 크게 늘어났다.
다양성(Variety)은 기존 데이터베이스로는 처리하기 힘든 다양한 형태의 데이터가 생성되고 있음을 의미한다. 전통적인 데이터베이스는 구조화된 형태의 데이터만 다룰 수 있었지만, 빅데이터 환경에서는 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 등 비정형 데이터도 처리해야 한다. 따라서 새로운 분석 기법과 기술이 필요하게 되었다.
속도(Velocity)는 데이터가 실시간으로 생성되고 변화하는 속도가 매우 빠르다는 것을 의미한다. 예를 들어, 소셜 미디어에서는 엄청난 양의 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 금융 시장에서는 시세 변동이 실시간으로 나타난다. 이러한 실시간 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있는 능력이 중요해졌다.
이처럼 빅데이터는 기존 데이터와 질적, 양적으로 차이가 나는 새로운 형태의 데이터로, 기존의 데이터 처리 및 분석 방식으로는 한계가 있다. 따라서 이를 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 새로운 기술과 방법론이 필요하게 되었다.
1.2. 빅데이터의 발전 과정
빅데이터의 발전 과정은 다음과 같다.
인쇄술의 발전 이후 이전과는 달리 많은 양의 자료가 기록되기 시작했으며, 시대의 발전에 따라 데이터의 처리 방식 또한 단순 기록을 벗어나 정리를 통해 체계적으로 변하였다. 20세기 중반 이후 컴퓨터의 보급 및 발전은 자료의 양을 극대화시켰으며, 이러한 데이터는 데이터베이스라고 불리는 데이터의 집합에 저장되기 시작했다. 2010년대 중반 스마트폰의 보급으로 인해 데이터는 기하급수적으로 증가 및 수집되었으며, 이러한 상황에서 "빅데이터"라는 단어로 막대해진 데이터들을 정의하게 되었다. 빅데이터는 단순히 많은 양의 데이터를 뜻하는 것이 아닌 기존 데이터베이스 관리 도구로는 수집, 관리, 저장의 역량을 넘어서는 다양하고, 규모가 큰 정형, 비정형 데이터를 의미한다. 즉, 빅데이터는 데이터의 규모, 생성속도, 형태의 측면에서 기존의 데이터와 상당한 차이가 있다.
1.3. 빅데이터와 데이터 산업
빅데이터와 데이터 산업은 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 빅데이터는 단순히 많은 데이터의 양을 의미하는 것이 아니라, 기존 데이터베이스 관리 도구로는 수집, 관리, 저장의 한계를 넘어서는 다양하고 규모가 큰 정형 및 비정형 데이터를 의미한다. 이러한 빅데이터는 다양한 분야에서 활용되면서 데이터 산업을 형성하고 있다.
데이터 산업은 데이터 생산, 수집, 가공, 유통, 활용 등 데이터와 관련된 모든 산업 활동을 포괄한다. 다양한 정보통신기술의 발달로 데이터가 폭발적으로 증가하면서 데이터 산업이 급성장하고 있다. 특히 데이터 수집, 저장, 관리, 분석과 같은 핵심 기술이 발전하면서 데이터를 활용한 새로운 비즈니스 모델이 등장하고 있다.
대표적인 데이터 산업 분야로는 데이터 수집, 저장, 관리, 분석, 유통 등이 있다. 데이터 수집 분야에서는 센서, 모바일 기기, SNS 등 다양한 채널을 통해 데이터를 수집한다. 데이터 저장 및 관리 분야에서는 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 등을 활용한다. 데이터 분석 분야에서는 AI, 기계학습 등의 기술을 활용하여 데이터의 가치를 발굴한다. 데이터 유통 분야에서는 데이터 거래소, 데이터 마켓플레이스 등을 통해 데이터를 사고팔 수 있다.
이러한 데이터 산업은 다양한 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 제조업, 금융, 의료, 유통, 교육...
