빅데이터의 이해와 활용

문서 내 토픽

1. 데이터과학자

데이터과학자(Data Scientist)란 빅데이터(Big data) 기술이 발전하면서 그 중요성이 대두되기 시작한 직업으로 볼 수 있다. 이때 빅데이터란 오늘날 고도로 발전하고 있는 정보통신기술의 하나로 4차 산업혁명을 주도하는 기술이기도 한데, 즉 과거의 데이터 기술로는 다룰 수 없을 정도로 큰 양(Volume)과 다양성(Variety)을 가지고 있는 데이터를 수집하고 분석하며 인사이트를 도출할 수 있는 기술을 지칭한다. 데이터 과학자의 업무는 여러 가지로 나누어질 수 있을 것이나, 또한 데이터과학자가 최근에는 IT산업군에서뿐만 아니라 거의 모든 산업군에서 '디지털 트랜스포메이션(DT, Digital transformation)', 즉 디지털적 전환을 위해 일하게 되고 있기도 하다.
2. 빅데이터 확산 배경

빅데이터 기술이 이처럼 주목받고 있는 상황에는 기업들이 데이터에 기반하여 기업이 상대로 하고 있는 고객의 경험을 보다 나은 것으로 제고할 수 있다는 가능성을 파악하였기 때문이 존재한다. 또한 빅데이터 기술과 함께 4차 산업혁명의 주도 기술로 꼽히면서 많은 산업 프로세스의 자동화(Automation)를 구현하고 있는 인공지능(A.I., artificial intelligence) 기술이 발전하고 있기 때문이기도 하다. 빅데이터 기술을 필요로 하는 데이터의 생성은 모바일 디바이스의 보편화 및 다양한 모바일 디바이스들 간의 IOT 생태계 구현, 이를 뒷받침할 수 있는 고속의 인터넷망 구축으로 이루어진다.
3. 비거니즘과 채식주의 검색어 분석

코로나19 이전과 이후를 비교하기 위한 검색 주제어로 '비거니즘'과 '채식주의'를 선정하였다. 비거니즘의 상세 검색어로는 채식주의, 비거니즘, 비건식당, 비건 등을 선정하였으며 채식주의의 상세 검색어로는 채식, 건강, 지구, 환경보호 등을 설정하였다. 2019년과 2021년의 관련 데이터 분석 그래프를 비교한 결과, 코로나19 유행 이후 비거니즘과 채식주의에 대한 관심이 급격하게 증가한 것으로 나타났다. 특히 '채식주의' 및 채식, 건강, 지구, 환경보호 등과 같은 관련 키워드에서 남녀 모두 검색량이 증가한 것으로 보인다.
4. Ngram Viewer를 통한 키워드 분석

Ngram Viewer를 이용하여 1900년대 이후 최근까지 'radio', 'television', 'film'에 대한 관심 변화를 분석한 결과, radio에 대한 관심은 1900년대부터 1940년대까지 가장 높았으나 television에 대한 관심은 상대적으로 낮았다가 1980년대 이후 역전되었다. 한편 film에 대한 관심은 1900년대 이후부터 지속적으로 증가해 왔지만 2000년대 이후 다소 하락한 것으로 나타났다. 이는 대중매체의 변화와 OTT 등 새로운 장르의 등장으로 인한 것으로 보인다.
5. 구글 트렌드를 통한 키워드 분석

구글 트렌드를 이용하여 2004년 이후 'radio', 'television', 'film'에 대한 관심 변화를 분석한 결과, radio는 오히려 어느 정도 높은 수준을 유지하다가 조금씩 하락한 것으로 나타났다. 이는 여러 전통 라디오 채널들이 팟캐스트 서비스 등을 활발하게 실시하면서 오히려 television에 대한 관심보다 radio에 대한 관심이 높아졌기 때문인 것으로 보인다. 반면 film의 경우에는 어느 정도의 관심을 계속 유지하고 있지만 2019년 이후 관심이 하락한 것으로 나타났다.
6. 대중매체 관심 변화 비교

2004년부터 2019년까지의 Ngram Viewer와 구글 트렌드 분석 결과를 비교해 보면, 불특정 다수를 대상으로 하는 대중 매체로서의 radio와 television에 대한 관심은 지속적으로 감소해 왔지만, 인터넷의 보편화로 인해 인터넷 세계에서 즐길 수 있는 형태의 radio(팟캐스트, 인터넷 라디오 등)에 대해서는 관심이 되려 증가한 것으로 보인다. 반면 영화에 대한 관심은 대중 엔터테인먼트를 대표하는 산업인 만큼 계속 증가해 왔지만 최근 OTT 산업의 발전으로 인해 관심이 하락하는 추세를 보이고 있다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 데이터과학자

데이터과학자는 데이터를 수집, 분석, 해석하여 의미 있는 정보를 도출하고 이를 바탕으로 의사결정을 지원하는 전문가입니다. 데이터과학자는 통계, 수학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 지식을 활용하여 복잡한 문제를 해결하고 새로운 통찰을 제공합니다. 데이터 분석 기술의 발전과 더불어 데이터과학자의 역할은 점점 중요해지고 있으며, 다양한 산업 분야에서 그 수요가 증가하고 있습니다. 데이터과학자는 데이터를 활용하여 조직의 의사결정을 개선하고 새로운 기회를 창출하는 데 기여할 수 있습니다.
2. 빅데이터 확산 배경

빅데이터의 확산 배경에는 다음과 같은 요인들이 있습니다. 첫째, 디지털 기술의 발전으로 데이터 생성량이 급격히 증가했습니다. 스마트폰, 소셜미디어, 센서 등 다양한 디지털 기기와 플랫폼에서 방대한 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 둘째, 데이터 저장 및 처리 기술의 발전으로 대량의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅, 분산 처리 기술 등이 발전하면서 빅데이터 분석이 가능해졌습니다. 셋째, 데이터 분석 기술의 발전으로 데이터로부터 의미 있는 통찰을 얻을 수 있게 되었습니다. 머신러닝, 딥러닝 등 데이터 분석 기술이 발전하면서 빅데이터를 활용한 의사결정 지원이 가능해졌습니다. 이러한 요인들이 빅데이터 확산의 배경이 되고 있습니다.
3. 비거니즘과 채식주의 검색어 분석

비거니즘과 채식주의에 대한 검색어 분석을 통해 다음과 같은 통찰을 얻을 수 있습니다. 첫째, 최근 들어 비거니즘과 채식주의에 대한 관심이 크게 증가하고 있습니다. 이는 환경 보호, 동물 복지, 건강 등에 대한 관심이 높아지면서 나타나는 현상으로 볼 수 있습니다. 둘째, 비거니즘과 채식주의에 대한 검색어는 다양한 하위 주제로 세분화되고 있습니다. 예를 들어 '비건 레시피', '비건 화장품', '채식 레스토랑' 등 구체적인 검색어가 늘어나고 있습니다. 셋째, 비거니즘과 채식주의에 대한 관심은 지역과 연령대에 따라 차이가 있습니다. 이를 통해 타깃 고객 및 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이와 같은 검색어 분석 결과는 관련 산업 및 정책 수립에 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
4. Ngram Viewer를 통한 키워드 분석

Ngram Viewer는 구글이 제공하는 도구로, 특정 키워드의 시간에 따른 사용 빈도 변화를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 통찰을 얻을 수 있습니다. 첫째, 특정 키워드의 사용 추이를 시각적으로 확인할 수 있어 관심사의 변화를 파악할 수 있습니다. 둘째, 키워드 간 상관관계를 분석하여 연관성 있는 주제를 발견할 수 있습니다. 셋째, 특정 이벤트나 사회적 변화에 따른 키워드 사용 변화를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 시장 동향, 소비자 행동, 사회적 이슈 등을 파악할 수 있습니다. 넷째, 국가 간 키워드 사용 차이를 비교할 수 있어 문화적 차이를 이해할 수 있습니다. Ngram Viewer는 다양한 분야에서 유용한 데이터 분석 도구로 활용될 수 있습니다.
5. 구글 트렌드를 통한 키워드 분석

구글 트렌드는 특정 키워드의 검색 추이를 분석할 수 있는 도구로, 다음과 같은 통찰을 제공합니다. 첫째, 키워드의 시간에 따른 검색 관심도 변화를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 트렌드 변화와 계절성, 이벤트 등 다양한 요인이 검색 행동에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 둘째, 지역별 검색 관심도 차이를 확인할 수 있어 지역 특성에 맞는 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 셋째, 키워드 간 연관성을 분석하여 관련 주제를 발견할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 비즈니스 기회를 찾거나 콘텐츠 기획에 활용할 수 있습니다. 넷째, 경쟁사 및 유사 제품의 검색 추이를 비교 분석할 수 있어 시장 동향을 파악할 수 있습니다. 구글 트렌드는 다양한 분야에서 유용한 데이터 분석 도구로 활용될 수 있습니다.
6. 대중매체 관심 변화 비교

대중매체의 관심 변화를 비교 분석하면 다음과 같은 통찰을 얻을 수 있습니다. 첫째, 시간에 따른 주요 이슈와 관심사의 변화를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 사회적 트렌드와 여론의 변화를 이해할 수 있습니다. 둘째, 매체 간 관심사의 차이를 분석하여 타깃 고객과 보도 성향의 차이를 파악할 수 있습니다. 셋째, 특정 이슈나 사건에 대한 매체의 보도 태도와 프레이밍을 비교 분석하여 객관성과 편향성을 확인할 수 있습니다. 넷째, 매체의 관심사 변화와 소비자 행동, 정책 변화 등의 상관관계를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 대중매체가 사회에 미치는 영향력을 이해할 수 있습니다. 대중매체 관심 변화 분석은 미디어 리터러시 향상, 여론 형성 과정 이해, 정책 수립 등에 활용될 수 있습니다.

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