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세상의 모든 IT 리서치 자료 - 넘버스 Numbers

검색 결과 약 8(0.06ms)
자료 출처 :
SAGE Journals
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발행 날짜 :
2022년 06월 08일
주요 내용 :
미국 마이애미 대학교와 라이트 스테이트 대학교의 공동 연구에 따르면, 2018년 페이스북이 알고리즘을 변경한 후, 미국 공화당이 페이스북 상에서 미국 민주당보다 더 높은 반응과 도달 범위를 얻은 것으로 나타났다. 이번 연구는 2016년 1월부터 2021년 8월까지 페이스북과 트위터 상에서 공화당과 민주당의 페이스북 그룹의 활동을 조사했다.   ⓒ Getty Images Bank 조사 결과, 2018년 말부터 페이스북 상에서 변화가 일어났는데, 같은 변화가 트위터에서는 확인되지 않았다. 연구팀은 공화당의 포스트와 관련한 활동이 가 민주당의 대응 포스트보다 확실하게 증가했다고 밝혔다 심지어 포스트를 더 자주 올린 쪽은 민주당이었다. 또한 페이스북이 알고리즘을 변경한 후, 공화당의 포스트는 민주당의 포스트보다 두 배 더 공유됐다. 이런 패턴을 기반으로 연구팀은 미국 내 정치 문화에 대한 우려를 제기했다. 2021년 미국인 10명 중 7명은 페이스북을 사용하고, 이 중 절반은 매일 사용한다고 밝혔다. 1/3이 넘는 사용자는 매일 페이스북으로부터 메시지를 받는다. 연구팀은 “만약 페이스북의 알고리즘 변경이 페이스북 상에서 양대 정당의 도달 범위에 영향을 미쳤다면, 페이스북이 실수로 또는 의도적으로 미국의 정치 현실에 영향을 미칠 가능성이 있다”고 지적했다. 페이스북은 2018년 알고리즘 변경 당시, “의미있는 소셜 인터랙션(Meaningful Social Interactions, MSI)이란 페이스북 사용자 간의 개인 연결을 강화하는 데 중점을 뒀다고 설명했다. 하지만 결과적으로 대중을 대상으로 한 메시지만 더 커졌고, 페이스북이 부정적인 언급과 혐오 발언에 보상을 제공해 페이스북에서 더 확산되도록 했다. 지난 해 내부 고발자 프란시스 호겐이 공개한 문서에 따르면, 페이스북은 자사 플랫폼의 부정적인 영향을 지나치게 낮게 평가하고 있다. 두 대학 공동 연구팀의 조사는 이런 사실을 확인하는 것으로 보인다. 연구팀이 이런 현상에 대한 다음과 같이 두 가지 가능한 설명을 제시했다. 분노는 소셜 미디어 사용자의 참여를 증가시킨다. 이런 부정적인 감성을 이용하는 정당은 이득을 얻을 수 있다. 공화당 진영이 이런 부정적인 패턴에 맞는 콘텐츠를 더 많이 공유했을지 모른다. 페이스북 내부 문서는 페이스북이 공화당에 의한 규제 간섭을 걱정해 의식적으로 또는 무의식적으로 보수적인 뉴스와 페이지를 더 널리 퍼뜨렸다. 미국 내 공화당 지지자들 사이에서는 ‘좌파 자유주의’ 온라인 플랫폼의 뉴스와 콘텐츠를 검열해야 한다는 선입견이 널리 퍼져 있다. 페이스북은 이런 선입견에 대응하고자 했을지도 모른다. 메타는 이런 혐의를 인정하기 어렵다는 입장이다. 메타 대변인 대니 레버는 NBC와의 인터뷰에서 “해당 연구는 MSI로 얻은 실제 성과와 맞지 않는데, 말 그대로 정당의 콘텐츠 같은 대중을 대상으로 한 콘텐츠의 양을 줄였다”라고 반박했다. 레버는 지난 수십 년간 미국 내 정치 집단 간의 반목이 더 심해졌다는 점도 지적하며, “페이스북의 랭킹 변경이 사람들이 정당에 참여하는 방식을 근본적으로 바꾸었다는 주장은 인정하기 어렵다”고 덧붙였다. 어느 쪽의 주장이 맞는지를 가려내기는 어렵지만, 정치적 견해의 개진에 소셜 미디어가 미치는 영향이 커졌다는 사실은 부인하기 어렵다. 연구팀은 정당의 소셜 미디어 활동은 더 면밀하게 점검해야 한다고 주장했다. 미국의 경우, 공화당과 민주당의 지역 단체는 후보를 홍보하고 기금을 모으는 때 엄청난 영향을 미친다. 보고서는 “이들 정당이 반목과 분노를 유발하는 정보를 소셜 미디어 상에 퍼뜨린다면, 정부와 정치 기구에 대한 신뢰는 물론, 민주주의 자체에 대한 믿음도 좀먹을 수 있다”고 강조했다. editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
한국IDC
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발행 날짜 :
2022년 05월 16일
주요 내용 :
한국IDC(www.idc.com/kr)는 최근 발간한 ‘전 세계 빅데이터 및 분석(BDA) 지출 가이드’에서 일본을 제외한 아시아 태평양 지역의 2022년 빅데이터 및 분석 솔루션 지출이 전년대비 19% 성장할 것이라고 전망했다. 관련 시장 지출은 2025년 1.6배 성장해 533억 달러 규모에 이를 것으로 예상된다. 팬데믹, 불안정한 공급망, 빠르게 진화하는 고객의 요구 등 외부 시장 혼란에 실시간 대응하고 운영 효율성 및 회복탄력성을 확보하기 위한 조직의 빅데이터 및 분석 솔루션 투자가 증가하고 있는 것으로 나타났다. IDC 제시 단칭 카이 부 리서치 디렉터는 “팬데믹에서 러시아-우크라이나 전쟁에 이르기까지 세계는 지난 2년간 전례없는 비즈니스 변화를 경험했다”며 “조직은 데이터 리소스에서 가치를 발굴하고, 증거 기반의 의사 결정, 데이터 사이언스 탐색 그리고 실행 가능한 인사이트의 제공을 위해 보다 명확한 전략을 세워야 할 것”이라고 강조했다.   산업별로 살펴보면, 금융 산업이 향후 5년간 빅데이터 분석 솔루션에 가장 많은 투자를 지속할 것으로 나타났으며, 2022년 전체 지출의 15.3%를 차지할 것으로 분석됐다. 사기 행위 탐지 및 고객 경험 개선에 초점을 맞추어 고객 충성도를 높이기 위한 의도로 해석된다. 통신 산업은 2022년 전체 지출의 12.6%를 기록하며 두 번째로 지출이 많은 산업으로 조사됐으며 2025년까지 2위의 자리를 유지할 전망이다. 네트워크 운영의 효율성과 효과 및 처리량을 개선하고, 다운타임을 감소시키기 위한 인사이트를 도출하기 위해 인프라 및 네트워크에 대한 투자를 적극적으로 하고 있는 것으로 나타났다. 두 산업 모두 전망 기간 동안 연평균 성장률 17%를 넘는 성장을 보일 것으로 기대된다. 현재의 연방 및 중앙 정부가 핵심 인프라 관리와 건강/웰니스 모니터링을 주시하는만큼 전망 기간 말까지 빅데이터 및 분석 솔루션에 대한 투자가 16% 증가할 것으로 예측된다. 금융·통신·연방/중앙정부 및 전문서비스 등 상위 4개 업종은 2022년 전체 지출 점유율(총 19개의 산업 기준)의 약 46%에 해당하는 150억 달러의 누적 지출을 기록할 것으로 나타났다. 기술별로 살펴보면, 서비스 기술 그룹이 2022년 전체 지출의 43.4%를 기록했으며, 소프트웨어, 하드웨가 그 뒤를 이었다. 소프트웨어 기술 그룹의 경우, 콘텐츠 분석 툴, 연속 분석 툴 및 비관계형 분석 툴이 지출 증가를 이끄는 주요 기술 범주인 것으로 나타났다. 구축 유형별로는 온프레미스 구축 유형이 2022년 60억 달러의 매출 점유율을 기록하며 가장 높은 비중을 차지했지만, 2025년에는 퍼블릭 클라우드 서비스 지출이 전체의 52.6%에 해당하는 91억7,000만 달러를 기록하며 지출 규모 측면에서 온프레미스를 앞지를 것으로 예측된다.  ‘전 세계 빅데이터 및 분석(BDA) 지출 가이드’는 빅데이터 및 비즈니스 분석 기회를 지역, 산업 및 기업 규모별로 평가하고 조직의 요구사항을 해결하기 위해 설계되었다. 이번 지출 가이드는 53개국 내 19개의 산업에 걸쳐 20개 기술 및 서비스에 대한 수익 예측을 제공한다.  IDC는 이번 리포트를 통해 타사와 비교해 보다 포괄적인 관점의 지출 가이드를 제공하며, IT 의사 결정자가 현재와 향후 5년 간 빅데이터 및 비즈니스 분석 기회의 산업별 범위와 방향을 명확하게 이해할 수 있도록 구성했다고 밝혔다.  editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
Grandview Research
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발행 날짜 :
2022년 04월 30일
주요 내용 :
위치 데이터 시장은 이미 거대하며, 계속 커지고 있다. 이런 데이터는 네트워크 업체, 스마트 기기에 깔린 앱, 사용자가 접속한 웹사이트 등에서 수집된다. 마케팅엔 성배이지만, 정보보안(InfoSec)에는 악몽이다.  위치 추적 알고리즘과 관련 기술을 개발하는 기업들이 ‘초개인화 마케팅’이라는 로켓을 타고 계속해서 놀라운 속도로 성장하고 있다. 작년 가을 그랜드뷰 리서치(Grandview Research)는 미국의 위치 데이터 시장만 미화 약 140억 달러 규모라고 추산했으며, 2022년에서 2030년까지 CAGR 15.6%로 성장하리라 전망했다.  이를 감안하면 위치 데이터 시장은 의심할 여지없이 뛰어들어야 할 달콤한 시장으로 보인다. 동시에 IT 및 보안 부서가 정기적으로 새로운 과제를 직면하는 곳이기도 하다.     ⓒ Getty Images Bank 위치 데이터 공유의 위험  직원들이 남긴 데이터 흔적을 통해 경쟁사는 기업의 R&D를 추론하고, 영업 비밀을 식별하며, 직원 및 기업 자산의 위치를 카탈로그화할 수 있다.  엔지니어 그리고 이러한 앱 및 알고리즘을 지원하는 사람이 직면하는 또 다른 문제는 ‘정보’가 어떻게 개인의 이익과는 반대로 사용될 수 있는지다. 예를 들면 美 연방대법원의 ‘로 대 웨이드(Roe v. Wade)’ 판결이나 미국 일부 주(州)에서 통과된 낙태 금지법 사례에서 이를 살펴볼 수 있다.   바이스(Vice) 매거진은 ‘데이터 브로커가 낙태 클리닉을 방문하는 사람들의 위치 데이터를 팔고 있다(Data Broker Is Selling Location Data of People Who Visit Abortion Clinics)’라는 제목의 기사에서 “가족계획연맹(Planned Parenthood)을 방문한 사람들이 어디서 왔고, 이후 어디로 갔는지 일주일 치 데이터를 얻는 데 160달러가 조금 넘는 비용이 든다”라고 밝혔다.  이어 기사는 “해당 데이터를 판매하는 곳인 세이프그래프(SafeGraph)는 사람들의 휴대폰에 설치된 앱에서 위치 데이터를 얻는다. 흔히 앱 개발자는 사용자의 위치 데이터를 기업에 보내는 코드, 즉 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 앱에 설치한다”라고 전했다(세이프가드는 이와 관련해 입장 표명을 하지 않았다).  이에 따라 STOP(Surveillance Technology Oversight Project)의 리서치 책임자 엘레니 마니스는 여성을 추적하는 기술에 관한 보고서에서 주, 병원, 기술 회사가 임산부의 프라이버시 보호를 개선하기 위해 취해야 할 조치, 그리고 디지털 보안 감시에서 자신을 보호하기 위해 임산부가 취할 수 있는 조치를 설명하기도 했다.  한편 지난 2019년 9월 美 탐사 보도 전문 미디어 마크업(The Markup)은 위치 데이터 부문의 회사 47곳을 찾아냈다. 해당 기사에 의하면 무슬림 기도 앱의 데이터는 민간 군사 업체에 판매됐고, 한 가톨릭 뉴스 매체는 데이터를 사용해 게이 바를 자주 드나드는 성소수자 신부를 추적했다. 또 다른 데이터 회사는 이민 모니터링을 지원하기 위해 미국 정부에 데이터를 팔았다.  이 밖에 소셜 미디어에서도 일부 주의 낙태 반대 단체와 법 집행 기관이 임신 가능성 있는 사람을 식별하기 위해 생리주기 추적 앱 데이터를 수집했다는 사실이 알려져 논란에 휩싸였다.  앱에 위치 추적을 추가하는 SDK 앞서 언급한 마크업 기사에서 확인할 수 있는 가장 흥미로운 데이터 포인트는 다양한 데이터 수집기가 기업 애플리케이션 통합을 위해 무료 라이선스 SDK를 생성하는 방법을 설명한 것이다. 애플리케이션 개발자는 SDK에서 제공하는 기능을 통합하고, SDK를 개발한 회사는 데이터를 수집하여 사용한다.  위치 데이터 사용을 규제하라는 압박 증가  임산부를 식별하기 위한 데이터 수집 및 사용은 의회의 이해관계와 관련해 결정타였다. 16명의 상원의원은 美 연방거래위원회(FTC)에 보낸 서한에서 가볍게 규제되고 있는 이 부문을 조사해달라고 요청했다.  개인이 온라인에서 자신의 정보를 검토하고 제거할 수 있는 권리를 보장하기 위해 그리고 개인 데이터가 판매되거나 침해 피해자가 될 경우 이를 지원할 수 있는 권리를 보장하기 위해 FTC는 어떤 조치를 취하고 있을까? 서한에서 던진 질문은 다음과 같다.    FTC는 위치 데이터 수집 및 판매를 위해 개발된 휴대폰 앱으로 인한 피해를 어떻게 완화할 계획인가? FTC는 위치 데이터를 수집하고 판매하는 앱 식별 방법을 어떻게 교육하는가?  FTC는 데이터 중개인 등이 여성의 개인정보와 의료 의사결정 데이터에 접근하는 것을 방지하기 위해 법무부, 주 및 지역, 의료업체, 민간 이해관계자와 협력하여 무엇을 하고 있는가? FTC는 데이터 브로커가 개인 위치 데이터를 구매 및 배포하지 못하도록 하는 데 추가 자원이 필요한가?  이 서한은 FTC에 답변을 요청한 상태다. 그 답변은 진화하는 개인화 관련 제품 및 기술을 만들거나 또 다른 개인의 위치 데이터를 수집하기 위한 SDK를 만드는 모든 회사에도 가이드라인을 줄 수 있는 역할을 해야 할 것이다.  *Christopher Burgess는 시스코의 前 수석 보안 고문이었으며, 데이터 및 보안 부문의 여러 스타트업에서 CEO 및 COO를 역임한 바 있다. 현재는 보안 문제와 관련된 글을 기고하고 있다. ciokr@idg.co.kr
자료 출처 :
IDC
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발행 날짜 :
2022년 03월 02일
주요 내용 :
한국IDC(www.idc.com/kr)는 최근 발간한 ‘국내 빅데이터 및 분석 시장 전망, 2021-2025’ 연구 보고서에서 2021년 국내 빅데이터 및 분석 시장은 2020년에 비해 5.5% 성장해 2조 296억 원의 매출 규모를 형성할 전망이라고 밝혔다.  빅데이터 시장은 향후 5년간 연평균 성장률 6.9%을 기록하며 2025년까지 2조 8,353억 원 규모에 이를 전망이다. 다양한 산업에서 이전보다 더 많은 데이터를 확보하고 이를 활용하기 위한 수요가 높아지며 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 적극 이뤄지는 추세다.   국내 빅데이터 및 분석 시장은 코로나 팬데믹으로 인한 시장 변동성에 대응하기 위해 다양한 산업에서 디지털 혁신을 가속화하며 전반적인 성장세를 보인 것으로 나타났다. 이는 국내 기업을 중심으로 높아진 데이터 가치에 따라 이를 효율적으로 활용하기 위한 비즈니스 워크플로우 재정립 및 다양한 업무 프로세스를 데이터화하는 움직임이 유효하게 작용한 것으로 분석됐다. 일반 기업의 데이터 기반 디지털 전환을 이루는 움직임과 더불어 공공기관의 빅데이터 플랫폼 구축 사업 지원과 금융산업의 마이데이터(본인신용정보관리업) 사업의 확산과 같이 다양한 산업에서 데이터를 중심으로 디지털 현대화가 가속화될 전망이다. 보고서에 따르면 로우코드·노코드 플랫폼의 등장 및 데이터 시각화 분석 도구와 같은 솔루션의 성장으로 이전에는 데이터 과학자 또는 일부 개발자들의 영역이었던 전문화된 데이터 분석을 마케팅 부서 또는 사업 담당자와 같은 현업에서도 사용되고 있는 것으로 나타났다. 또한 기업에서도 데이터 활용 기술의 저변화를 통해 기업의 데이터 문맹률 문제를 개선하고, 비즈니스 민첩성을 확보해 데이터 기반의 조직으로 거듭나기 위한 움직임을 보인다.  하지만 데이터를 다루는 인원이 확장됨에 따라 이에 상응하는 기술적 책임 또한 전보다 요구되고 있다. 한국IDC는 새로운 환경에서 요구되는 비즈니스 애플리케이션을 마련하고 꾸준한 교육 커리큘럼을 제공하는 등 데이터 문화를 구축하려는 노력과 IT 분야의 지속적인 투자가 선행되어야 한다고 제언했다. 한국IDC 김범석 책임연구원은 “데이터는 어느 자원보다도 가장 유용하다는 평가를 받으며 대부분의 조직에서 의사 결정에 데이터를 활용하고 있다”며, “경영진은 데이터 전문성을 확보하여 비즈니스 조직원들이 데이터를 활용할 수 있도록 조직 내 생태계를 구축하고 데이터 거버넌스를 새로 정립하여 효율적인 데이터 운영 프로세스를 구축해야 한다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
SAS
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발행 날짜 :
2022년 02월 01일
주요 내용 :
SAS와 국제공인부정조사관협회(ACFE)가 최근 발표한 ‘2022년 사기 방지 기술 벤치마크 보고서(2022 Anti-Fraud Technology Benchmarking Report)’에 따르면, 각종 사기 범죄가 지속적으로 증가하는 가운데 이를 방지하기 위해 데이터 분석 활용을 확대한 것으로 나타났다. 이번 보고서는 SAS와 ACFE가 지난 2019년부터 전 세계 900여 명의 ACFE 회원을 대상으로 2년마다 실시하는 설문조사를 기반으로 작성됐다. 설문 조사에 참여한 응답자들은 전 세계 각 국에서 근무하는 정부·공공행정(22%), 은행·금융 서비스(20%) 분야 등 총 23개의 산업군의 종사자이며, 임직원이 소속된 조직의 규모 또한 100명 미만부터 1만 명 이상이 근무하는 것으로 다양하다. 보고서에 따르면, 코로나19 확산 이후 응답자 가운데 14%가 데이터 분석 사용이 상당히 증가했다고 답했으며, 29%는 다소 증가했다고 답해 전체 응답자의 40% 이상이 팬데믹 이전보다 데이터 분석을 더 많이 활용하고 있는 것으로 나타났다. 또한 응답자의 60%는 향후 2년간 기업의 사기 방지 기술 관련 예산이 증가할 것으로 예상했다. 기업이 최우선으로 투자를 고려하는 기술로는 고급 분석이 선정됐고, 특히 응답자 가운데 26%가 인공지능(AI)과 머신러닝을 꼽았고 예측 분석 및 모델링이 22%로 그 뒤를 이었다.   SAS는 데이터 시각화 도구를 통해 산업별·지역별·회사 규모별로 설문 조사 결과를 검토할 수 있는 온라인 대시보드를 제공하고 있으며, 보고서는 기업의 사기 방지 관련 기술 활용 현황을 분석했다. 응답자의 대다수(99%)가 데이터 분석 활용이 거래 검토 및 의심스러운 사기 행위에 대한 식별 건수를 대폭 늘리는데 도움이 된다고 답했고, 이상 감지의 신속성 향상과 시간 소모적 작업의 자동화 효율 증진에 도움이 된다고 답한 응답자는 각각 98%로 나타났다. 97%의 응답자는 위양성 비율 감소 등 전반적인 정확도 향상에 도움이 된다고 밝혔다. 응답자의 80%는 여전히 내부의 정형 데이터 소스가 사기 방지 관련 데이터 분석에 가장 중요한 부분을 차지하고 있다고 답했으나, 최근 많은 기업들이 ▲공공 정보(41%) ▲사법기관·정부 감시목록(31%) ▲소셜미디어(29%) ▲제3자 데이터(25%) ▲연결 기기 데이터(25%) 등 외부의 다양한 데이터 소스를 활용하는 추세인 것으로 나타났다. 또한 응답자 34%가 데이터를 공유하는 컨소시엄에 참여하고 있으며, 현재 컨소시엄에 참여하지 않는 응답자 중 24%는 추후에 참여할 의향이 있다고 밝혔다. 이번 보고서는 물리적·행동적 생체정보 인식 기술, 컴퓨터 비전, 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 블록체인, 가상·증강 현실 등의 신기술 확산에 주목했다. 설문에 응한 기업 중 현재 해당 기술을 사용하고 있는 기업의 비율은 ▲물리적·행동적 생체정보 인식 기술(34%) ▲가상 및 증강 현실(7%) 등으로 나타났다. 반면, 신기술을 사용하지 않는 응답 기업 중 13%는 가상·증강 현실 기술을, 19%는 RPA를 향후 2년 내 도입할 계획인 것으로 답변했다. SAS코리아 사기 및 보안 인텔리전스 담당 조민기 상무는 “국내에서도 코로나19 대유행으로 인한 혼란을 틈타 각종 사기 범죄가 급증하고 있다”며, “SAS는 사기 방지 및 보안 인텔리전스 분야에서 폭넓고 깊이 있는 솔루션을 제공해 국내외 기업들이 비즈니스를 안정적으로 운영할 수 있도록 적극 지원하고 있다”라고 강조했다. editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
IDG
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발행 날짜 :
2021년 12월 15일
자료 출처 :
Research Reports World
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발행 날짜 :
2020년 11월 23일
주요 내용 :
자동차를 사려고 한다. 구매자는 제조사 웹사이트를 방문해 모델의 디자인을 살펴보고, 현지 딜러의 웹사이트에 올라온 매물을 살펴본 다음 대리점을 방문한다. 이때 영업 담당자는 구매자의 요구 사항을 파악하고 최선의 옵션을 제시하기 위해 어떤 정보를 검토해야 할까? 다음과 같은 사례도 생각해 보자. SOC(Security Operation Center)에서 한 직원의 네트워크 활동에 대한 경보를 수신했다. 해당 직원은 평소와 다른 시간에 원격 위치에서 다양한 비즈니스 영역을 알아보면서 일을 하는 것일까? 아니면 SOC의 개입이 필요한 악의적인 행동일까?   ⓒ mari lezhava / Unsplash 위 2가지 상황은 사용자 행동 분석으로 답을 얻을 수 있는 사례다. B2B 및 B2C 판매 증대, 고객 경험 개선, 이상 탐지, 위험 경보, IoT 기기에서 생성되는 데이터를 활용한 위험 식별 등은 행동 분석의 가장 일반적인 사용례다. 나임(KNIME) 수석 데이터 과학자이자 에반젤리즘 책임자인 로사리아 실리포는 행동 분석을 ‘특정 상황에서 사람들의 반응과 행동 패턴을 연구하는 것’이라고 간단히 정의했다.  행동 분석에 있는 비즈니스 기회 행동 분석은 많은 사람이 관여해 수많은 행동을 하는 제품이나 서비스에서 특히 중요하다. 행동 분석으로 결과물을 개선하고 위험을 줄일 수 있다. 가령 대형 전자상거래 웹사이트 고객의 구매 습관, 의료 애플리케이션, 게임 플랫폼, 은행의 자산 관리 업무 등에서 활용할 수 있다. 실리포는 “행동 분석의 목표는 최대한 많은 사람을 연구하는 것이며, 핵심은 많은 데이터를 확보하는 것”이라고 말했다.  아큐멘 애널리틱스(Acumen Analytics)의 CEO 케시 브루너는 한 시장조사 자료를 인용해 전 세계 행동 분석 시장의 규모가 2022년 4억 2,730만 달러에서 2026년 22억 달러에 이를 것으로 예상했다. 연평균 32%의 성장률이다.  브루너는 이런 결과를 비즈니스 기회 측면에서 해석했다. 브루너는 “지금은 행동 분석이 주로 소매에 초점을 두고 있지만, 진정한 혁신은 AI/ML, 기타 고급 모델링 기술, 의료 데이터의 실제 증거와 결합할 때 이루어진다. 환자를 임상 시험에 참여시키는 최선의 방법을 알아내고, 약물 발견을 개선하고, 정확하고 개인화된 진료를 통해 치료 결과를 개선하는 것이 어떠한 영향을 미칠지 상상해 보라”라고 말했다. 행동 분석의 구현 방식이 개인정보 표준 또는 규정을 위반한다면 문제가 될 수 있지만, 규정을 잘 준수한다면 소비자와 기업에 매우 긍정적인 결과로 이어질 수 있다. 행동 분석을 통한 위험 완화 행동 분석은 비즈니스 기회를 찾는 데 사용되는 경우가 많지만, 위험 파악과 경보에도 응용할 수 있다. 행동 분석은 은행 업무에서 사기 탐지에 사용되고, AI옵스 툴에 내장돼 사고 관리를 개선하는 데 사용되며, 게임 시스템에서는 사기꾼을 잡는 데 유용하다. 전 세계에 많은 직원과 하도급 업체 및 공급업체를 둔 대기업에서도 행동 분석을 활용해서 의심스러운 활동을 포착한다. 테라마인드(Teramind)의 연구개발 담당 부사장 이삭 코헨은 “사용자 및 개체 행동 분석은 광범위한 이상 행동을 식별해 알려준다. 직원이나 사용자, 외부 당사자의 악의적 또는 부주의한 활동은 잠재적인 위협이거나 침해에 의한 활동일 수 있다. 따라서 많은 업계에서 규정 준수 요건을 충족하기 위해 행동 분석으로 내부자 위협을 방지하고 사용자 행동을 분석한다”라고 말했다. 행동 분석에 사용되는 데이터 과학은 소비자와 일반 사용자에게 적용되는 경우가 많지만 대규모 시스템에서 작동하는 개체에도 적용할 수 있다.  데이터 애널리틱스 플랫폼 업체 옴니사이(OmniSci) CTO 토드 모스택은 “행동 분석은 정보에 근거한 의사 결정을 위해 행동 데이터를 추적, 예측, 활용하는 데이터 기반 접근 방식이다. 출하 지연과 공급망 부족이 발생하는 지금 행동 분석 기술은 수많은 선박의 활동을 모니터링하고 항구를 점검하고 전 세계 배송 패턴을 연구해 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다”라고 말했다. 행동 분석에 사용되는 데이터 과학 행동 분석은 데이터 과학, ML, AI 기술을 광범위하게 응용한다. 테라데이터(Teradata)의 데이터 과학 및 분석 제품 책임자인 스콧 토보그는 행동 분석의 기반이 되는 데이터 과학에 대해 “고객이 누구인지(인구통계), 무엇을 하는지(이벤트), 누구와 상호작용하는지(연결)에 관한 데이터를 활용해서 더 나은 인사이트와 예측, 조치 방안을 제공한다. 이 프로세스는 분할, 예측 모델링, 처방 조치로 구성된다”라고 설명했다. 행동 분석에는 데이터 과학과 대등한 기회가 있지만 ML 모델 개발 및 지원 측면의 문제점도 있다. 토보그는 “행동 분석이 적절히 구현되면 더 나은 고객 경험, 더 정확한 타겟을 대상으로 한 마케팅, 더 많은 접촉으로 이어진다. 그러나 개인정보보호, 모델 편향, 스테레오타이핑과 같은 과제를 해결해야 한다”라고 말했다. 유용한 방법과 기술들 행동 분석은 특정 비즈니스 기회를 목표로 하거나 정량화할 수 있는 위험을 낮추기 위한 운영과 데이터, 기술적 실행 방안의 집합이다. 기업에서 행동 분석을 구현하는 방법은 많다. 행동 분석 솔루션이 제공하는 대표적인 기능은 다음과 같다.    콘텐츠 관리, 전자상거래, 디지털 경험과 같은 플랫폼에는 행동 분석을 지원하는 기능이 포함된 경우가 많다. 고객 데이터 플랫폼은 고객과 고객 행동에 대한 데이터에 중점을 두면서 마케팅 자동화 플랫폼, 광고 시스템, 전자상거래 및 기타 플랫폼에서 작업을 수행하기 위한 통합을 제공한다. 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics), 앰플리튜드(Amplitude), 콘텐트스퀘어(Contentsquare), 풀스토리(FullStory), 글래스박스(Glassbox), 힙(Heap), 믹스패널(Mixpanel), 유저파일럿(Userpilot)과 같은 제품 분석 및 디지털 경험 분석 플랫폼은 사용 지표를 집계하고 분석 기능을 제공한다. 미디어, 전자상거래처럼 콘텐츠가 풍부한 웹사이트는 행동 분석, 추천 엔진, 개인화 기능이 포함된 지능형 검색 플랫폼을 고려해야 한다. A/B 테스트, 사용자 활동 기록, 활동 측정 툴, 고객 피드백 측정은 실험 및 사용자 반응으로 학습하는 일반적인 방법이다. 이런 작업은 고객 세그먼트 및 페르소나를 기반으로 활동을 최적화하는 데 목적을 둔다. 애플리케이션 개발자는 기능 플래그를 사용해 대규모 A/B 기능 테스트를 지원하면서 마이크로서비스 관측가능성을 구현해 악의적인 API 활동을 포착할 수 있다. 기업은 행동 데이터를 중앙화하고 행동 분석 역량을 구축하기 위해 데이터 분석, 분석 프로세스 자동화 또는 ML 플랫폼 도입을 고려할 수 있다. 데이터 플랫폼에는 알터릭스(Alteryx), 다타이쿠(Dataiku), 데이터브릭스(Databricks), 데이터로봇(DataRobot), 인포매티카(Informatica), 나임(KNIME), 래피드마이너(RapidMiner), SAS, 태블로(Tableau), 탈렌드(Talend) 등이 포함된다. IoT, 웨어러블, AR/VR, 음성 지원 기기, 컴퓨터 비전 기능이 장착된 카메라는 모두 행동 데이터를 캡처하기 위한 새로운 입력 및 데이터 소스다. 앞으로 많은 기업이 수익 및 사용자 경험 개선, 위험 완화에 행동 분석을 사용할 것임은 분명하다. editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
Gartner
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발행 날짜 :
2019년 10월 17일
주요 내용 :
‘그’가 누구이고, 어떤 학교에 다녔는지 궁금한가? ‘아파치 도리스(Apache Doris)’는 아파치 인큐베이터(Apache Incubator)에서 개발한 오픈소스 MPP 분석 데이터 웨어하우스다. 지난주 아파치 소프트웨어 재단(Apache Software Foundation; ASF)은 도리스가 최상위 수준 프로젝트(Top-Level Project; TLP)로 승격했다고 발표했다.  MySQL 애널리틱스를 활용하는 이 SQL 기반 데이터 웨어하우스는 최근 버전 1.0 그리고 도리스를 다양한 애널리틱스 및 처리 기술과 연결하는 6개의 커넥터 릴리즈를 함께 출시했다(버전 1.0은 여덟 번째 릴리즈다). 특히 이는 데이터 과학 시나리오에서 자주 사용되는 온라인 분석 처리(OLAP) 워크로드를 지원하기 위해 개발됐다.  도리스는 중국의 인터넷 검색 대기업 바이두(Baidu)에서 태어났으며, 당시에는 ‘팔로(Palo)’라고 불렸다. 2017년 오픈소스화되고, 이어 2018년 아파치 인큐베이터에 기증되기 전까지 바이두의 광고 비즈니스를 위한 데이터 웨어하우징 시스템으로 사용됐다.    ⓒGetty Images Bank 아파치 임팔라 및 구글 매사를 기반으로 하는 도리스 도리스는 구글 F1(Google F1)을 토대로 2012년 개발된 오픈소스 MPP SQL 쿼리 엔진 구글 매사(Google Mesa)와 아파치 임팔라(Apache Impala)의 기술 통합을 바탕으로 한다. 2014년경 확장성이 뛰어난 분석 데이터 웨어하우징 시스템으로 설계된 매사는 구글의 인터넷 광고 비즈니스와 관련된 중요한 측정 데이터를 저장하는 데 활용됐다.  바이두와 아파치 인큐베이터의 개발자에 따르면 이 데이터베이스는 고가용성, 안정성, 내결함성, 확장성은 물론 단순한 설계 아키텍처까지 제공한다. 아파치 소프트웨어 재단은 공식 성명에서 “단일 시스템(에서의 개발, 배포, 사용)과 많은 데이터 제공 요건을 충족하는 게 도리스의 주요 기능이다”라면서, “이 데이터 웨어하우수는 다차원 보고, 사용자 포트레이트, 임시 쿼리, 실시간 대시보드를 지원한다”라고 말했다.  도리스의 다른 기능으로는 ▲열 기반 스토리지 ▲병렬 실행 ▲벡터화 기술 ▲쿼리 최적화 ▲안시(ANSL) SQL 그리고 ▲아파치 플링크(Apache Flink), 아파치 하이브(Apache Hive), 아파치 후디(Apache Hudi), 아파치 아이스버그(Apache Iceberg), 아파치 스파크(Apache Spark), 엘라스틱서치(ElasticSearch) 커넥터 지원을 통한 빅데이터 생태계와의 통합이 있다.  증가하리라 예상되는 오픈소스 데이터베이스 활용 엔터프라이즈급 오픈소스 데이터베이스 활용이 증가할 전망이다. 가트너의 2019년 오픈소스 DBMS 시장 현황 보고서(State of the Open-Source DBMS Market)는 새로운 인하우스 애플리케이션의 70% 이상이 오픈소스 데이터베이스 관리 시스템(OSDBMS) 또는 OSDBMS 기반 데이터베이스 서비스형 플랫폼(dbPaaS)에서 개발될 것이라고 예측했다.  또 데이터가 급증하고 기업의 실시간 분석 요구가 증가하면서 단순한 오픈소스 대규모 병렬 처리 데이터베이스의 필요성이 커지고 있다.  벤타나 리서치(Ventana Research)의 리서치 디렉터 데이비드 메닝거는 “데이터 볼륨이 증가함에 따라 MPP 데이터베이스는 기업의 요구사항을 충족할 수 있을 만큼 충분히 빠르면서 저렴하게 데이터를 처리할 수 있는 유일한 현실적인 방법이 됐다”라고 전했다.  MPP 데이터베이스 사용을 촉진하는 클라우드 메닝거에 의하면 MPP 데이터베이스 사용을 촉진하는 또 다른 트렌드는 MPP 구성의 일부로 사용할 수 있는 상대적으로 저렴한 클라우드 기반 서버 인스턴스의 가용성이다. 따라서 이러한 시스템이 사용하는 물리적 하드웨어를 조달하고 설치할 필요가 없다고 그는 설명했다.  이어서 그는 도리스를 언급하면서 “물론 많은 MPP 데이터베이스 대안이 있다. 그중 일부는 오픈소스이긴 하지만 실제로 오픈소스 MySQL 옵션은 없다”라고 지적했다. “MySQL 자체와 마리아DB(MariaDB)는 더 큰 분석 워크로드를 지원하기 위해 확장됐지만 처음에는 트랜잭션 처리를 위해 설계됐다. 도리스의 라이벌로는 오픈소스 NoSQL 데이터베이스 그린플럼 그리고 구글 빅쿼리(Google BigQuery), 아마존 레드시프트(Amazon RedShift), 마이크로소프트 시냅스(Microsoft Synapse) 등의 하이퍼스케일러 서비스가 있다”라고 메닝거는 덧붙였다.  가트너의 빅데이터 및 애널리틱스 부문 前 리서치 부사장 산지브 모한은 클릭하우스(ClickHouse), 아파치 드루이드(Apache Druid), 아파치 피놋(Apache Pinot)도 라이벌로 간주될 수 있다고 말했다.  단순한 아키텍처와 빠른 쿼리 시간을 제공하는 도리스 아파치 재단은 도리스를 사용하면 구조적 단순성, 더 빠른 쿼리 시간 등의 여러 이점이 있다고 말했다. 도리스의 아키텍처가 단순한 이유는 클래스 관리, 동기화 및 통신 등의 작업을 위해 여러 구성요소를 활용하지 않기 때문이다. 아울러 쿼리 시간이 빠른 이유는 벡터화에 기인할 수 있다. 이는 프로그램이나 알고리즘이 단일 값이 아닌 여러 값 집합에서 한 번에 작동할 수 있도록 하는 프로세스다.  아파치 재단 개발자에 따르면 이 데이터 웨어하우스의 또 다른 이점은 데이터의 동시 실행, 업데이트 및 삭제를 처리하는 기능이다. 동시 실행은 동시에 데이터를 처리하고 데이터베이스에서 인사이트를 얻기 위한 여러 사용자의 이벤트 또는 요청이라고 할 수 있다. 주로 고위 경영진과 전문가만 애널리틱스에 액세스했던 과거와는 달리, 오늘날 대부분의 기업에서는 인사이트를 도출하기 위해 대부분의 직원이 데이터에 액세스할 수 있도록 하고 있기 때문에 동시성의 필요성이 높아졌다.  한편 아파치 도리스는 현재 전 세계적으로 500개 이상의 기업에서 사용하고 있다. ciokr@idg.co.kr

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