"너무 거대해진 단어" 빅데이터의 종말

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빅데이터는 규모가 너무 커져서 이젠 '빅'이라는 단어도 어울리지 않고 그저 '데이터'에 지나지 않습니다. Hewlett Packard Labs의 소프트웨어 및 분석 랩 이사인 야프 스몬트는 다음과 같이 말 했습니다. “빅데이터는 구세대가 되었습니다.”

정보 범람의 원인으로는 모바일과 전자상거래를 빼놓을 수 없습니다. 고객은 밀리초 단위로 거래가 완료되기를 바라고 이들에게 제품과 서비스를 판매하는 기업은 소비자 데이터의 신속한 분석이 가능해지기를 바랍니다. 하지만 빅데이터의 성장이 끝난 것은 아닙니다. IoT가 확산되면서 전 세계 데이터 규모의 폭발적인 성장을 나타낼 새로운 표현이 필요해질 것입니다. 거대 데이터, 몽고 데이터, 다량 데이터와 같이 말입니다. 과연 어디까지 이어질까요? 무한 데이터까지일까요?

범람하는 정보의 마이닝 작업
이처럼 데이터가 쇄도하는 와중에, 기업은 그 데이터를 모두 분석해야만 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 실제로 오하이오 주에 위치한 어느 글로벌 건설회사의 경우 분석을 통해 각국 현지 시장의 가격을 조정합니다. 또한 뉴욕 주 버펄로 시의 공무원들은 분석을 이용하여 주민들의 전화로 발생하는 비정형 데이터를 분석하는데, 마이닝을 통해 얻은 통찰 정보의 도움으로 다양한 주민층의 즉각적인 서비스 요구를 파악하므로 대응력이 강화됩니다. 분석 덕분에 은행은 사기 범죄를 신속하게 감지할 수 있고, 공공 서비스 업체는 전력망을 모니터링할 수 있으며, 항공사는 항공 노선을 효율적으로 설정할 수 있습니다.

기업에서는 서술적 분석에 투자하여 이미 발생한 상황에 대한 해석을 얻을 수 있고, 혹은 한 단계 더 나아가 예측 분석을 실시하여 현 상황을 유지할 경우의 결과를 파악할 수도 있습니다. 또한 경영진은 지시적 분석을 통해 기업이 나아가야 할 방향이나 주요 성과 지표(KPI)의 향상을 위해 시행할 수 있는 조치가 무엇인지 알 수 있습니다. 시스템이 스마트해질수록 진정한 차세대 분석에 더욱 근접하게 됩니다.

미래에는 고객 행동 분석의 대상이 매우 뚜렷하게 지정되어 고객이 별 노력 없이도 적절한 제품과 서비스를 바로 손에 넣을 수 있게 되므로 구매 행위가 원활하게 진행될 것이라 예상됩니다. 약품도 맞춤형으로, 일반 대중이 아니라 그날 그날 개인에게 맞춤화된 약만 복용할 수 있게 될 것입니다. 또한 약품 조제법도 개인별로 다양해져 각 환자의 생화학적 특징을 기초로 효능 극대화를 꾀할 수 있을지도 모릅니다.