빅데이터 의미,생산량,특징-지구원자수보다 비트수가 더 많아진다

빅데이터는 소셜 미디어, 디지털 기기 등 여러 분야에서 생성되는 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 의미합니다. 이 데이터를 인공지능 기술로 분석하여 조직이 필요한 정보로 가공하여 운영에 개선을 꾀하고 있습니다. 이에 빅데이터의 의미와 정보 생산량, 특징을 살펴보겠습니다.

 

 

1. 빅데이터(Big Data)란?

 

빅데이터는 우리가 정보를 수집하고 처리하고 분석하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이는 우리가 데이터를 이해하고 데이터와 상호 작용하는 방식의 근본적인 변화를 나타내며 놀라운 통찰력과 발견을 이끌어낼 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

빅데이터는 1950년대에 컴퓨터가 처음 개발되었던 컴퓨팅 초기로 거슬러 올라갑니다. 이 거대한 기계는 많은 양의 데이터를 처리할 수는 있었지만 많은 비용과 복잡성으로 인해 사용에 제한이 있었습니다.

1980년대와 1990년대에는 개인용 컴퓨터와 인터넷의 등장으로 데이터 수집 및 분석의 새로운 시대가 열렸습니다. 이 기간에는 조직이 대량의 데이터를 저장하고 분석할 수 있게 해주는 데이터 웨어하우스와 비즈니스 인텔리전스 도구가 등장했습니다.

그러나 2000년대 초반이 되어서야 빅데이터로서의 형태를 갖추기 시작했습니다. 소셜 미디어, 모바일 장치 등에서 디지털 데이터가 폭발적으로 증가로 인해 기존의 데이터 관리 및 분석 방법으로는 처리할 수 없는 전례 없는 양과 다양성, 속도 등으로 빅데이터가 생성되었습니다.

오늘날 빅데이터는 의료, 금융, 소매 등 많은 산업에서 필수적인 요소가 되었으며, 의학, 과학 및 공학과 같은 분야에서도 놀라운 발견을 기대할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 뉴 밴티지 파트너스가 발표한 설문조사 자료를 보면 50% 정도는 업무에 이득을 봤으며, 80%가 넘는 응답자는 빅데이터를 통해 성공적인 업무사례가 있었다고 합니다.

 

2. 빅데이터 생산량

 

디지털 비트수가 지구상의 원자수보다 많아 지구 전체보다 더 공간을 차지하는 시기는 앞으로 200여 년 전후라고 합니다. 일일 생산되는 데이터의 양은 25억 기가바이트라고 합니다. 빅 데이터의 양은 실로 놀랍게 늘어나고 상상을 초월하고 있습니다. 매일 매 순간 생성되는 엄청난 양의 정보를 이해하기란 어렵습니다. 코로나19 질병으로 사회적 격리기간까지 포함한다면 데이터가 폭발적으로 증가되었다고 보입니다. 

 

IBM 마케팅 클라우드에서는 세상의 모든 데이터의 90%가량이 2015년 이후에 생산되었다고 합니다. IT분야의 IDC 컨설팅 업체에 의하면 2016년도에 생산되는 데이터의 양은 약 440억 기가바이트였다고 합니다. 2025년에는 1016년도의 10배 되는  4630억 기가바이트로 예측하고 있습니다. 

매분마다 Facebook 사용자가 450만 개 이상의 콘텐츠를 공유하고, Twitter 사용자가 5억 개 이상의 트윗을 보내고, YouTube 사용자가 300시간 이상의 분량의 동영상을 업로드한다는 사실을 생각해 보세요. 또한 사물 인터넷(IoT)의 부상으로 인해 연결되고 있는 생활품 등 장치의 수가 폭발적으로 증가했으며 2025년까지 IoT 장치가 750억 개가 넘을 것으로 추정하고 있습니다.

이 모든 데이터는 엄청난 양의 자료를 생성하여 통찰력 있는 정보를 제공함에 따라 빅 데이터의 이점은 상당히 크며, 빅 데이터를 활용할 수 있는 조직은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터 레이크, 기계 학습 알고리즘 및 예측 분석과 같은 올바른 도구와 기술에 투자해야 합니다. 또한 빅 데이터의 복잡성과 규모를 다룰 수 있는 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어 등 적합한 인재를 영입한다면 혁신과 변화 가능성이 상당히 클 것입니다.

빅데이터 분야가 각광받으면서 자격증도 여러 종류가 새롭게 나왔습니다. 사용자는 기존 정보를 활용할 수 있는 능력을 갖추어야 하겠으며 좀 더 전문적인 접근을 위해서는 자격증을 취득으로 공부도 하고 취업도 생각해 볼 수 있습니다. 요즈음 일반적인 자격증 유형은 빅데이터 분석기사를 포함한 데이터 분석 전문가 등 국가공인 자격증을 현재 한국데이터산업진흥원에서 주관하여 시행하고 있습니다.  

 

지구의 원자수보다 디지털 비트수가 더 많다

 

3. 빅데이터 특징

 

기존 데이터와 차별화되는 빅 데이터의 몇 가지 고유한 특징입니다.

① 볼륨(양) : 빅데이터의 양은 전례 없는 속도로 엄청난 양으로 생성됩니다. 엄청난 규모의 데이터가 너무 방대해서 이를 처리하려면 특수한 스토리지 및 처리 시스템이 필요합니다.

② 속도 : 빅 데이터는 놀라운 속도로 생성됩니다. 소셜 미디어, IoT 디바이스, 센서 등 다양한 소스에서 지속적으로 생성되고 수집됩니다. 데이터가 생성되고 처리되는 속도는 특히 실시간 애플리케이션에서 필수적입니다.

③ 다양성 : 데이터베이스의 정형 데이터에 국한되지 않고 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오와 같은 비정형 데이터를 포함할 수 있습니다. 이것은 전문적인 도구와 기술이 필요하기 때문에 처리하고 분석하기가 어렵습니다.

④ 진실성 : 빅데이터의 진실성은 정확성, 완전성, 신뢰성을 의미합니다. 데이터가 깨끗하고 일관되며 오류, 편향 또는 노이즈가 없는지 확인하는 것이 중요합니다. 부정확하거나 부정확한 데이터로 인해 의미 있는 통찰력을 얻거나 정보에 입각한 결정을 내리는 것이 어려울 수 있습니다.

⑤ 가치 : 빅 데이터의 궁극적인 목표는 빅 데이터에서 가치를 추출하는 것입니다. 빅 데이터 분석에서 얻은 통찰력은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 패턴과 추세를 식별하고, 결과를 예측하고, 비즈니스 운영을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 빅데이터의 가치는 조직이 고객을 이해하고 프로세스를 최적화하며 제품과 서비스를 혁신하도록 돕는 능력에 있습니다.

 

4. 빅데이터 활용 예시

 

빅 데이터가 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 예로 의료 분야를 보겠습니다. 의료 산업은 환자 기록, 의료 기기 및 임상 시험에서 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 분석하여 질병 패턴, 환자 결과 및 치료 효능에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예를 들어 빅 데이터를 사용하여 환자 데이터를 분석하여 의사가 보다 정확한 진단과 치료 결정을 내리는데 도움이 되는 패턴과 경향을 식별할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대량의 환자 데이터를 분석함으로써 의사는 어떤 환자가 특정 질병에 걸릴 위험이 더 높은지 예측하고 개인화된 치료 계획을 세울 수 있습니다.

또한 빅 데이터를 사용하여 질병의 확산을 추적하는 것입니다. 소셜 미디어, 검색 엔진 및 뉴스 매체와 같은 소스의 데이터를 분석하여 보건 공무원은 실시간으로 질병 발생을 모니터링하고 확산을 예측하며 예방 조치를 취할 수 있습니다. 빅 데이터는 약물 개발 및 임상 시험에도 사용될 수 있습니다. 임상 시험의 대규모 데이터를 분석함으로써 연구자들은 약물 효능, 부작용 및 보다 효과적인 치료법을 개발하는데 도움이 되는 용량의 패턴을 식별할 수 있습니다.

그리고, 빅 데이터는 AI 언어 모델로서 일상 업무의 필수적인 부분입니다. 이를 통해 인간의 언어를 이해하고, 응답을 생성하고, 시간이 지남에 따라 지속적으로 성능을 향상할 수 있습니다. 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 빅데이터 분석이 고급 AI 시스템 개발에 점점 더 중요해지고 사용자에게 보다 효율적이고 정확하며 개인화된 경험을 제공할 것입니다.

 

이상으로 빅데이터(Big Data) 의미와 데이터 생산량, 특징, 활용사례 등을 알아보았습니다.

 

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