2018.03.16

토픽브리핑 | 빅데이터란 이름의 종말, "사라짐이 아닌 진화"

이대영 기자 | ITWorld
2010년 대에 접어들면서 IT 뿐만 아니라 전산업군에서 변화를 주도한 단어는 바로 빅데이터(Bigdata)다.

빅데이터는 초기에는 데이터 볼륨이 너무 크고, 양이 너무 많아 제대로 저장, 활용하지 못하는 데이터를 의미했다. 그래서 빅데이터는 VVV라는 약어를 통해 특성을 설명하곤 했다. 네 가지 측면 중 세 가지를 나타내는 VVV는 V는 Volume(방대한 양), Variety(다양한 종류의 데이터), 그리고 Velocity(속도)이다.

"빅데이터란 무엇인가?" 구성요소와 기반 기술의 이해

시간이 지남에 따라 빅데이터는 기존 데이터웨어하우스와의 구분을 위해 새로운 특성을 받아들이게 되는데, 바로 비파괴적 사용이다. 이 비파괴적 사용은 기업에서 동일한 데이터를 다양한 용도로 분석하고, 서로 다른 목적으로 수집된 데이터 소스를 분석할 수 있음을 의미한다. 빅데이터의 의미가 활용할 수 없는 큰 데이터가 아니라 수많은 데이터를 가져다 이를 분석하고 유용한 무언가로 만든다는 것으로 변한 것이다.

빅데이터의 종말, "개념에서 실행으로"
빅데이터에 필요한 네 가지 특성(볼륨, 다양성, 비파괴적 사용, 속도)을 달성하기 위해서는 여러 가지 기술 혁신이 필요했으며, 이는 지난 10년동안 주목받은 거의 모든 정보 기술에 영향을 미쳐왔다. 

빅데이터를 저장하기 위한 분산 파일 시스템(하둡), 다양한 형태의 데이터를 실시간으로 처리, 분석하기 위한 방법(맵리듀스, 아파치 스파크 등), 그리고 필요에 따른 데이터 접근과 이동을 위한 클라우드/인터넷 인프라 개발, 마지막으로 빅데이터를 활용하는 인공지능과 머신러닝 기술을 포함한다. 빅데이터를 저장, 처리 기술 측면만으로 본다면, 2003년 구글의 하둡에서부터 시작한 오래 된 기술이지만, 활용 측면에서 본다면 아직 떠오르는, 혹은 정점에 다다른 기술이다.

가트너가 발표한 신기술 관련 보고서 2017년 '신기술 하이프 사이클 보고서(Hype Cycle for Emerging Technologies)'에 따르면, 딥 러닝, 머신러닝 기술은 최정점에 올라선 기술이며, 증강 데이터 발견(Augmented Data Discovery) 기술 등은 아직 떠오르고 있다.

가트너, '향후 5년 후 세계 디지털 경제 주도할 기술 트렌드' 선정

그런데 가트너는 2015년부터 가트너 신기술 하이프사이클에서 빅데이터를 삭제했다. 하지만 이는 빅데이터의 종말을 의미하는 것이 아니라 의미나 규모가 너무 커져 그저 데이터가 되어버린 것이다.

2015년 가트너 수석 부사장 겸 리서치 부문 글로벌 총괄인 피터 존더가드는 "데이터는 그 자체만으로는 전혀 의미가 없고, 데이터를 사용하는 방법과 이를 토대로 실행하는 방법을 알지 못한다면 실제로 아무 것도 할 수 없다"고 말했다. 당시 기업들은 자사가 수집한 데이터를 실제로 어떻게 활용할 지에 대해서는 제대로 파악하지 못하고 있었다. PwC와 아이언 마운틴이 조사한 보고서에 따르면, 효과적으로 데이터를 관리하는 기업은 극히 일부에 불과했다.

토픽브리핑 | 2015년 빅데이터 현황과 2016년 전망
"너무 거대해진 단어" 빅데이터의 종말

아티비오(Attivio) CEO 스티븐 베이커는 "빅데이터가 없어지는 게 아니다. 반등하면서 점점 더 증가하고 있다. 사람들은 다양한 사용사례 유형을 이해하고 개념 단계에서 실행 단계로 옮겨가기 시작했다"고 말했다.

아티비오가 임직원 5,000명 이상인 기업의 빅데이터 관련 책임자 150명을 조사한 바에 따르면, 2016년을 거치면서 기업들은 데이터 전략을 제대로 실행하고 있었다. 데이터와 분석 결과로 비즈니스 의사결정을 내리도록 임직원을 독려한다고 답한 기업은 98%나 됐다. 또한 응답자의 81%는 향후 5년동안 빅데이터를 활용하는 데 도움이 될 인재, 기술 투자를 늘릴 예정이라고 밝혔다.

하지만 의사결정에 성공적으로 빅데이터를 활용한다는 답변은 23%에 그쳤다. 그리고 39%만이 대체로 성공적이라고 말했다.

글로벌 대기업 94%, "빅데이터 전략, 제대로 가고 있다"

또한 가트너가 2016년에 실시한 설문조사 결과에 따르면, 빅데이터 투자 규모는 계속 증가하고 있지만 투자 계획이 있다는 기업이 줄어들어 성장세 둔화 조짐이 나타났다. 이에 대해 가트너 책임 연구원 닉 휴데커는 "기업들이 빅데이터가 단순하게 특정 기술이 아니라는 점을 이해하기 시작했지만, 빅데이터가 별도의 노력을 들여야 하는 것이라는 생각으로부터 벗어나야 한다"고 말했다.

빅데이터 프로젝트라는 이름이 사라지는 이유는 빅데이터가 다른 대규모 프로젝트의 한 부분으로 포함되기도 하지만, 대다수의 빅데이터 프로젝트가 가시적인 ROI를 산출하지 못했기 때문일수도 있다.

가트너는 빅데이터라는 용어가 점차 사라지고 다뤄야 할 데이터 규모가 증가할 뿐 아니라, 다양한 형태의 데이터를 다루게 되는 경우가 늘어나면서 더욱 흔하게 나타날 추세가 될 것이라고 밝혔다.

가트너의 책임 연구원인 짐 헤어는 "빅데이터와 관련해서, 상당히 많은 수의 기업이 아직도 초기 단계에 머물러 있는 것이 현실"이라며, "성능과 안정성이 보장되는 '산업화'가 되기에는 아직 빅데이터에 관한 사고가 널리 확산되어 있지 않다"고 말했다.

"빅데이터 투자 규모 증가했지만 향후 투자 계획은 감소"…가트너

하지만 2~3년 전부터 빅데이터는 저장, 처리 기술보다는 분석, 활용 기술에 좀 더 초점이 맞춰지기 시작했으며, 이는 머신러닝, 딥러닝, 인공지능, 셀프서비스 BI, 스트리밍 분석, 챗봇, 데이터 거버넌스 등의 이름으로 급부상했다. 나아가 4차 산업혁명, 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 디지털 변혁)은 빅데이터와 클라우드를 제대로 활용하기 위한 거대 담론으로 자리잡았다.

2017년 빅데이터와 BI 트렌드, "머신러닝, 데이터 레이크, 그리고 하둡과 스파크"
2018년 데이터 및 AI 트렌드 : 딥러닝, 데이터 거버넌스, 챗봇을 통해 과장 광고가 현실이 되다

2018년, 빅데이터 분수령
지난해 인공지능은 어디서나 화제가 되는 단어였지만, 그 화제성에 비해 실제 활용도는 그리 높지 않았다. 기업들은 이미 인공지능에 많은 투자를 하고 있지만, 대부분은 아직 성과를 보지 못했다. 포레스터(Forrester)에 따르면, 55%의 기업이 아직 인공지능으로부터 가시적인 사업 성과를 거두지 못했으며, 43%는 투자의 성공 여부를 판단하기에는 시기 상조라고 보고 있다.

하지만 2018년에는 달라질 것으로 보인다. 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data Factory) CEO 제인 자발리쉬나는 고급 데이터 과학에 대한 이해가 늘어남에 따라 디지털 속성의 기업뿐만 아니라 전통적인 기업에도 성과가 날 것이라고 보고 있다. 단순히 로봇 비서나 바둑 대결에서 인간을 이긴 AI 개념이 아닌 '보이지 않는 AI' 시대가 올 것이라는 전망이다.

이와 함께 기업들은 좀 더 데이터에 집중해 품질 높은 데이터를 위한 '데이터 거버넌스'에 중점을 두게 될 것이라는 예측이다.

2018년 데이터 및 AI 트렌드 : 딥러닝, 데이터 거버넌스, 챗봇을 통해 과장 광고가 현실이 되다
글로벌 칼럼 | 빅데이터를 제대로 활용할 수 있도록 돕는 "데이터 거버넌스"  
editor@itworld.co.kr
 


2018.03.16

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이대영 기자 | ITWorld
2010년 대에 접어들면서 IT 뿐만 아니라 전산업군에서 변화를 주도한 단어는 바로 빅데이터(Bigdata)다.

빅데이터는 초기에는 데이터 볼륨이 너무 크고, 양이 너무 많아 제대로 저장, 활용하지 못하는 데이터를 의미했다. 그래서 빅데이터는 VVV라는 약어를 통해 특성을 설명하곤 했다. 네 가지 측면 중 세 가지를 나타내는 VVV는 V는 Volume(방대한 양), Variety(다양한 종류의 데이터), 그리고 Velocity(속도)이다.

"빅데이터란 무엇인가?" 구성요소와 기반 기술의 이해

시간이 지남에 따라 빅데이터는 기존 데이터웨어하우스와의 구분을 위해 새로운 특성을 받아들이게 되는데, 바로 비파괴적 사용이다. 이 비파괴적 사용은 기업에서 동일한 데이터를 다양한 용도로 분석하고, 서로 다른 목적으로 수집된 데이터 소스를 분석할 수 있음을 의미한다. 빅데이터의 의미가 활용할 수 없는 큰 데이터가 아니라 수많은 데이터를 가져다 이를 분석하고 유용한 무언가로 만든다는 것으로 변한 것이다.

빅데이터의 종말, "개념에서 실행으로"
빅데이터에 필요한 네 가지 특성(볼륨, 다양성, 비파괴적 사용, 속도)을 달성하기 위해서는 여러 가지 기술 혁신이 필요했으며, 이는 지난 10년동안 주목받은 거의 모든 정보 기술에 영향을 미쳐왔다. 

빅데이터를 저장하기 위한 분산 파일 시스템(하둡), 다양한 형태의 데이터를 실시간으로 처리, 분석하기 위한 방법(맵리듀스, 아파치 스파크 등), 그리고 필요에 따른 데이터 접근과 이동을 위한 클라우드/인터넷 인프라 개발, 마지막으로 빅데이터를 활용하는 인공지능과 머신러닝 기술을 포함한다. 빅데이터를 저장, 처리 기술 측면만으로 본다면, 2003년 구글의 하둡에서부터 시작한 오래 된 기술이지만, 활용 측면에서 본다면 아직 떠오르는, 혹은 정점에 다다른 기술이다.

가트너가 발표한 신기술 관련 보고서 2017년 '신기술 하이프 사이클 보고서(Hype Cycle for Emerging Technologies)'에 따르면, 딥 러닝, 머신러닝 기술은 최정점에 올라선 기술이며, 증강 데이터 발견(Augmented Data Discovery) 기술 등은 아직 떠오르고 있다.

가트너, '향후 5년 후 세계 디지털 경제 주도할 기술 트렌드' 선정

그런데 가트너는 2015년부터 가트너 신기술 하이프사이클에서 빅데이터를 삭제했다. 하지만 이는 빅데이터의 종말을 의미하는 것이 아니라 의미나 규모가 너무 커져 그저 데이터가 되어버린 것이다.

2015년 가트너 수석 부사장 겸 리서치 부문 글로벌 총괄인 피터 존더가드는 "데이터는 그 자체만으로는 전혀 의미가 없고, 데이터를 사용하는 방법과 이를 토대로 실행하는 방법을 알지 못한다면 실제로 아무 것도 할 수 없다"고 말했다. 당시 기업들은 자사가 수집한 데이터를 실제로 어떻게 활용할 지에 대해서는 제대로 파악하지 못하고 있었다. PwC와 아이언 마운틴이 조사한 보고서에 따르면, 효과적으로 데이터를 관리하는 기업은 극히 일부에 불과했다.

토픽브리핑 | 2015년 빅데이터 현황과 2016년 전망
"너무 거대해진 단어" 빅데이터의 종말

아티비오(Attivio) CEO 스티븐 베이커는 "빅데이터가 없어지는 게 아니다. 반등하면서 점점 더 증가하고 있다. 사람들은 다양한 사용사례 유형을 이해하고 개념 단계에서 실행 단계로 옮겨가기 시작했다"고 말했다.

아티비오가 임직원 5,000명 이상인 기업의 빅데이터 관련 책임자 150명을 조사한 바에 따르면, 2016년을 거치면서 기업들은 데이터 전략을 제대로 실행하고 있었다. 데이터와 분석 결과로 비즈니스 의사결정을 내리도록 임직원을 독려한다고 답한 기업은 98%나 됐다. 또한 응답자의 81%는 향후 5년동안 빅데이터를 활용하는 데 도움이 될 인재, 기술 투자를 늘릴 예정이라고 밝혔다.

하지만 의사결정에 성공적으로 빅데이터를 활용한다는 답변은 23%에 그쳤다. 그리고 39%만이 대체로 성공적이라고 말했다.

글로벌 대기업 94%, "빅데이터 전략, 제대로 가고 있다"

또한 가트너가 2016년에 실시한 설문조사 결과에 따르면, 빅데이터 투자 규모는 계속 증가하고 있지만 투자 계획이 있다는 기업이 줄어들어 성장세 둔화 조짐이 나타났다. 이에 대해 가트너 책임 연구원 닉 휴데커는 "기업들이 빅데이터가 단순하게 특정 기술이 아니라는 점을 이해하기 시작했지만, 빅데이터가 별도의 노력을 들여야 하는 것이라는 생각으로부터 벗어나야 한다"고 말했다.

빅데이터 프로젝트라는 이름이 사라지는 이유는 빅데이터가 다른 대규모 프로젝트의 한 부분으로 포함되기도 하지만, 대다수의 빅데이터 프로젝트가 가시적인 ROI를 산출하지 못했기 때문일수도 있다.

가트너는 빅데이터라는 용어가 점차 사라지고 다뤄야 할 데이터 규모가 증가할 뿐 아니라, 다양한 형태의 데이터를 다루게 되는 경우가 늘어나면서 더욱 흔하게 나타날 추세가 될 것이라고 밝혔다.

가트너의 책임 연구원인 짐 헤어는 "빅데이터와 관련해서, 상당히 많은 수의 기업이 아직도 초기 단계에 머물러 있는 것이 현실"이라며, "성능과 안정성이 보장되는 '산업화'가 되기에는 아직 빅데이터에 관한 사고가 널리 확산되어 있지 않다"고 말했다.

"빅데이터 투자 규모 증가했지만 향후 투자 계획은 감소"…가트너

하지만 2~3년 전부터 빅데이터는 저장, 처리 기술보다는 분석, 활용 기술에 좀 더 초점이 맞춰지기 시작했으며, 이는 머신러닝, 딥러닝, 인공지능, 셀프서비스 BI, 스트리밍 분석, 챗봇, 데이터 거버넌스 등의 이름으로 급부상했다. 나아가 4차 산업혁명, 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 디지털 변혁)은 빅데이터와 클라우드를 제대로 활용하기 위한 거대 담론으로 자리잡았다.

2017년 빅데이터와 BI 트렌드, "머신러닝, 데이터 레이크, 그리고 하둡과 스파크"
2018년 데이터 및 AI 트렌드 : 딥러닝, 데이터 거버넌스, 챗봇을 통해 과장 광고가 현실이 되다

2018년, 빅데이터 분수령
지난해 인공지능은 어디서나 화제가 되는 단어였지만, 그 화제성에 비해 실제 활용도는 그리 높지 않았다. 기업들은 이미 인공지능에 많은 투자를 하고 있지만, 대부분은 아직 성과를 보지 못했다. 포레스터(Forrester)에 따르면, 55%의 기업이 아직 인공지능으로부터 가시적인 사업 성과를 거두지 못했으며, 43%는 투자의 성공 여부를 판단하기에는 시기 상조라고 보고 있다.

하지만 2018년에는 달라질 것으로 보인다. 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data Factory) CEO 제인 자발리쉬나는 고급 데이터 과학에 대한 이해가 늘어남에 따라 디지털 속성의 기업뿐만 아니라 전통적인 기업에도 성과가 날 것이라고 보고 있다. 단순히 로봇 비서나 바둑 대결에서 인간을 이긴 AI 개념이 아닌 '보이지 않는 AI' 시대가 올 것이라는 전망이다.

이와 함께 기업들은 좀 더 데이터에 집중해 품질 높은 데이터를 위한 '데이터 거버넌스'에 중점을 두게 될 것이라는 예측이다.

2018년 데이터 및 AI 트렌드 : 딥러닝, 데이터 거버넌스, 챗봇을 통해 과장 광고가 현실이 되다
글로벌 칼럼 | 빅데이터를 제대로 활용할 수 있도록 돕는 "데이터 거버넌스"  
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