2017.04.14

토픽 브리핑 | 모든 것은 데이터에서 시작됐다

이대영 기자 | ITWorld
처음은 빅데이터였다. 빅데이터는 머신러닝을 낳았고 머신러닝을 인공지능을 부활시켰다. 인공지능은 4차 산업혁명의 원동력 가운데 하나로 부상했다. 2010년대에 들어서면서 빅데이터는 이름이야 어떻든 4차 산업혁명과는 이렇게 이어져있다. 빅데이터는 현재 밀려오는 변혁의 근간이자, 원동력이었다.

"예측도, 거역도 할 수 없는 변화" 4차 산업혁명의 정체 - IDG Tech Report

그러나 이미 빅데이터는 너무 흔해져서 이젠 '빅'이라는 단어도 어울리지 않고 그저 '데이터'에 지나지 않는다고 평가하는 이들도 있다. 그렇다. '빅(Big)'이라는 단어에는 비용이나 기술적인 문제로 '도저히 다룰 수 없는', '제어하기 힘든' 아주 큰' 이라는 의미가 담겨 있었다. 데이터 기술의 발전으로 빅데이터 전체를 제어할 수 있다면 '빅'이라는 단어를 버릴 때가 올지도 모른다.

2017년, 변화를 맞이한 빅데이터와 분석 분야 10대 전망
전문가들이 말하는 2017년 빅데이터·분석 전망 15선
"너무 거대해진 단어" 빅데이터의 종말

하지만 지금은 아니다. 전 산업에 걸쳐 산재한 빅데이터를 일반 데이터처럼 분석할 수 있는 것은 일부에 불과하며, 현재도 빅데이터는 대부분 빅데이터로 존재하고 있다. 사실 빅데이터가 데이터보다 딱히 더 중요했던 것은 아니다. 다만 기존에 분석하지 못했던 데이터에서 가치를 뽑아낼 수 있다는 의미였을뿐, 일반 데이터의 가치가 낮다는 의미는 아니었다. 오히려 빅데이터 기술은 빅데이터를 일반 데이터처럼 분석, 활용할 수 있게 하는 역할을 하는 것이었다.

글로벌 칼럼 | 2017년과 그 이후의 데이터 현실

그러나 이미 빅데이터라는 용어는 사라지고 있다. 가트너는 지난해부터 기업들이 빅데이터가 단순하게 특정 기술이 아니라는 점을 이해하기 시작했으며, 데이터를 통해 해결할 수 있는 구체적인 비즈니스 문제를 다루기 시작했다고 전했다. 또한 빅데이터라는 용어가 사라지고 있지만, 데이터 규모는 증가했을 뿐만 아니라, 다양한 형태의 데이터를 다루게 되는 경우가 늘어날 것이라고 예상했다.

"빅데이터 투자 규모 증가했지만 향후 투자 계획은 감소"…가트너
2017년 빅데이터와 BI 트렌드, "머신러닝, 데이터 레이크, 그리고 하둡과 스파크"

지난해 말부터 빅데이터라는 용어는 좀처럼 듣기 힘들어졌고 대신 그 자리를 차지한 것은 바로 머신러닝(Machine learning)이었다. 수십 년 전 기술이었던 머신러닝, 혹은 기계학습은 최근 컴퓨팅 환경의 발전과 빅데이터 기술을 통해 자체적인 한계를 극복하고 엄청난 인기를 누리고 있다.

“기계에 지능을 더하는” 머신러닝의 이해 - IDG Tech Report
머신러닝 입문 가이드- IDG Deep Dive
ITWorld 용어풀이 | 머신 러닝(Machine Learning)
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머신러닝의 인기는 과거 빅데이터의 인기와 맞먹는다. 모든 것을 다 예측할 수 있는 것처럼 설파하던 빅데이터와 마찬가지로 머신러닝 또한 기대 효과는 엄청났기 때문에 이에 대한 거품 얘기가 등장한 것은 당연했다.

"자율주행, 머신러닝, 인공지능…" 이름에 낚이지 말아야 할 최신 기술
글로벌 칼럼 | 머신러닝과 달콤한 가짜 약

분명 머신러닝를 위시한 인공지능은 아직도 미진한 점이 많다. 그리고 자극적인 언론 기사나 컨퍼런스에서 제시하는 장및빗 미래는 한참 멀었고, 아예 이뤄지지 않을 수도 있다. 머신러닝은 장기적으로 기업과 사회에 엄청난 영향을 줄 것이지만 아직은 매우 협소한 시장에 머물러 있다는 것은 사실이다.

주목받는 머신러닝, 현실은 여전히 틈새 기술
글로벌 칼럼 | 인공지능, 머신러닝, 그리고 봇의 숨겨진 진실

하지만 미래는 분명히 다가온다. 느리게, 균일하지 않게 오게 마련이다. 경쟁업체가 도입한 빅데이터, 머신러닝, 인공지능이 자사에게는 기회조차 오지 않을 수 있다. 반대로 누군가에겐 허풍일 수 있는 머신러닝이 자사에는 실제 도입하고 있는 무기가 될 수도 있다.

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데이터 과학자·머신 러닝을 활용한 비즈니스 성공 전략
머신러닝, 조직에서 ‘스마트’하게 활용하는 법

빅데이터라는 용어가 사라지더라도 데이터는 중요하며 그 데이터가 4차 산업혁명의 원동력이라는 사실은 사라지지 않는다. editor@itworld.co.kr   


2017.04.14

토픽 브리핑 | 모든 것은 데이터에서 시작됐다

이대영 기자 | ITWorld
처음은 빅데이터였다. 빅데이터는 머신러닝을 낳았고 머신러닝을 인공지능을 부활시켰다. 인공지능은 4차 산업혁명의 원동력 가운데 하나로 부상했다. 2010년대에 들어서면서 빅데이터는 이름이야 어떻든 4차 산업혁명과는 이렇게 이어져있다. 빅데이터는 현재 밀려오는 변혁의 근간이자, 원동력이었다.

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그러나 이미 빅데이터는 너무 흔해져서 이젠 '빅'이라는 단어도 어울리지 않고 그저 '데이터'에 지나지 않는다고 평가하는 이들도 있다. 그렇다. '빅(Big)'이라는 단어에는 비용이나 기술적인 문제로 '도저히 다룰 수 없는', '제어하기 힘든' 아주 큰' 이라는 의미가 담겨 있었다. 데이터 기술의 발전으로 빅데이터 전체를 제어할 수 있다면 '빅'이라는 단어를 버릴 때가 올지도 모른다.

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하지만 지금은 아니다. 전 산업에 걸쳐 산재한 빅데이터를 일반 데이터처럼 분석할 수 있는 것은 일부에 불과하며, 현재도 빅데이터는 대부분 빅데이터로 존재하고 있다. 사실 빅데이터가 데이터보다 딱히 더 중요했던 것은 아니다. 다만 기존에 분석하지 못했던 데이터에서 가치를 뽑아낼 수 있다는 의미였을뿐, 일반 데이터의 가치가 낮다는 의미는 아니었다. 오히려 빅데이터 기술은 빅데이터를 일반 데이터처럼 분석, 활용할 수 있게 하는 역할을 하는 것이었다.

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그러나 이미 빅데이터라는 용어는 사라지고 있다. 가트너는 지난해부터 기업들이 빅데이터가 단순하게 특정 기술이 아니라는 점을 이해하기 시작했으며, 데이터를 통해 해결할 수 있는 구체적인 비즈니스 문제를 다루기 시작했다고 전했다. 또한 빅데이터라는 용어가 사라지고 있지만, 데이터 규모는 증가했을 뿐만 아니라, 다양한 형태의 데이터를 다루게 되는 경우가 늘어날 것이라고 예상했다.

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지난해 말부터 빅데이터라는 용어는 좀처럼 듣기 힘들어졌고 대신 그 자리를 차지한 것은 바로 머신러닝(Machine learning)이었다. 수십 년 전 기술이었던 머신러닝, 혹은 기계학습은 최근 컴퓨팅 환경의 발전과 빅데이터 기술을 통해 자체적인 한계를 극복하고 엄청난 인기를 누리고 있다.

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분명 머신러닝를 위시한 인공지능은 아직도 미진한 점이 많다. 그리고 자극적인 언론 기사나 컨퍼런스에서 제시하는 장및빗 미래는 한참 멀었고, 아예 이뤄지지 않을 수도 있다. 머신러닝은 장기적으로 기업과 사회에 엄청난 영향을 줄 것이지만 아직은 매우 협소한 시장에 머물러 있다는 것은 사실이다.

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하지만 미래는 분명히 다가온다. 느리게, 균일하지 않게 오게 마련이다. 경쟁업체가 도입한 빅데이터, 머신러닝, 인공지능이 자사에게는 기회조차 오지 않을 수 있다. 반대로 누군가에겐 허풍일 수 있는 머신러닝이 자사에는 실제 도입하고 있는 무기가 될 수도 있다.

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빅데이터라는 용어가 사라지더라도 데이터는 중요하며 그 데이터가 4차 산업혁명의 원동력이라는 사실은 사라지지 않는다. editor@itworld.co.kr   


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