빅데이터와 데이터과학 응용편1

▶빅데이터란 무엇인가?

빅데이터(Big Data)는 단순한 대용량 데이터를 의미하는 것이 아닙니다. 일반적으로 빅데이터는 크기(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)의 세 가지 주요 특성으로 정의됩니다. 이 세 가지를 통칭하여 3V라고 부르는데, 이는 다음과 같습니다:

1. 크기(Volume): 빅데이터는 그 규모가 방대한 데이터를 다룹니다. 예를 들어 하루에도 수많은 SNS, 검색엔진, 각종 센서가 생성하는 데이터는  수십 페타바이트(PB)에 이릅니다.
2. 다양성(Variety): 빅데이터는 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터(이미지, 동영상, 소셜 미디어 포스트 등)를 포함합니다. 데이터의 종류가 다양하다는 점이 매우 중요한 특성입니다.
3. 속도(Velocity): 실시간 데이터 스트림이나 웹 상에서의 행동 데이터를 포함하여 매우 빠른 속도로 생성되고 처리되어야 하는 데이터를 의미합니다.

이 외에도 데이터의 신뢰성(Veracity)과 가치(Value)를 포함한 여러 가지 특성이 빅데이터의 정의에 추가되기도 합니다. 이처럼 다양한 특성의 데이터를 처리하고 분석하는 능력은 현대 사회에서 중요한 자산이 되고 있으며, 이를 통해 새로운 지식과 통찰력을 도출할 수 있습니다.

빅데이타 형상화 from.pixabay

▶컴퓨팅적 사고:

컴퓨터의 등장으로 시작된 정보화 사회에 적응화기 위해서는 컴퓨팅적 사고가 필요하며, 초등고등학생들 뿐만 아니라 일반 인들에게도 컴퓨팅적인 사고 교육을 시켜야 한다는 이야기가 나오고 있습니다. 그러면 컴퓨팅적인 사고란 무엇인가요?

컴퓨팅적인 사고란 컴퓨터가 문제를 해결하는 방식처럼 복잡반 문제를 단순화하고 문제상황의 핵심원리를 찾아내 이를 논리적으로 재구성하고 순서도를 만들어 해결하는 능력을 말합니다. 

표 1. 컴퓨팅적 사고의 5가지 요소:

항목 및 순서	체크 항목들
ⓛ 데이터수집 및 분석	√ 주어진 문제와 관련된 정보수집. √ 그안의 패턴파악. √ 핵심적 내용이해.
② 문제의 분해	√ 다양한 관점에서 분해하여 생각함.
③ 추상화	√ 아이디어를 단순하게 표현하는 방식찾기. √ 이때 통계적 패턴찾기.
④ 알고리즘	√ 어떤 일을 수행하기 위한 규칙,방법,절차 등 설계.
⑤ 자동화	√ 반복적인 일처리를 컴퓨터를 활용해 빠르게 해결.

 

 

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▶빅데이터의 과학 응용 분야:

빅데이터는 여러 과학 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 그 대표적인 분야는 다음과 같습니다.

▶생물학 및 유전체학:

빅데이터는 생물학과 유전체학 연구에서 중요한 역할을 합니다. 인간 게놈 프로젝트(Human Genome Project)와 같은 대규모 프로젝트에서는 수십억 개의 DNA 서열 데이터를 분석하고 해석해야 합니다. 이러한 데이터는 질병 유전자 발견, 개인 맞춤형 의학 및 유전적 질병 예측과 같은 혁신적인 연구에 활용됩니다.

▶천문학:

천문학에서 빅데이터는 우주의 방대한 데이터를 처리하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 천체망원경에서 하루에 수십 테라바이트(TB)에 달하는 관측 데이터를 수집하고, 이 데이터를 분석하여 새로운 행성이나 우주의 기원을 연구하는 데 활용됩니다. 최근 몇 년간 인공지능(AI)과 결합한 빅데이터 분석은 블랙홀과 같은 천체 연구에도 큰 진전을 가져왔습니다.

▶ 기후 및 환경 과학:

기후 변화 예측, 환경 모니터링, 자연재해 분석 등에서 빅데이터는 중요한 도구로 활용됩니다. 전 세계적인 센서 네트워크를 통해 수집된 기후 데이터는 지구 온난화, 해수면 상승, 대기 오염 등과 같은 중요한 문제를 분석하고, 예측하는 데 기여합니다. 빅데이터는 더 정확한 기후 모델링을 가능하게 하고, 이에 따른 정책 결정을 돕는 핵심 도구가 되고 있습니다.

▶의학 및 헬스케어:

헬스케어 분야에서는 전자 건강 기록(EHR), 의료 센서 데이터, 유전자 데이터 등을 포함한 대규모 데이터를 분석하여 질병 예측, 치료 개선 및 헬스케어 시스템 효율성을 높이는 데 활용됩니다. 특히 빅데이터를 활용한 정밀 의학(Personalized Medicine)은 환자 개개인의 유전자 정보와 생활 습관 등을 바탕으로 맞춤형 치료를 제공하는 데 기여하고 있습니다.

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▶빅데이터의 시장 규모:

빅데이터 산업은 전 세계적으로 급속히 성장하고 있습니다. 2023년 기준으로 전 세계 빅데이터 시장 규모는 약 3,000억 달러에 달하는 것으로 추산됩니다. 이 수치는 2028년까지 매년 12% 이상의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상되며, 그 규모는 5,000억 달러에 도달할 것으로 보입니다.

이러한 성장은 다양한 산업에서 빅데이터를 활용하려는 수요가 증가함에 따라 촉진되고 있습니다. 예를 들어, 금융, 헬스케어, 소매업, 제조업 등에서 빅데이터 분석을 통해 경쟁력을 확보하려는 움직임이 활발합니다. 이와 함께, AI 및 머신러닝 기술이 빅데이터 분석에 접목되면서 더 나은 예측 분석과 의사결정을 가능하게 하고 있습니다. https://www.mk.co.kr/news/it/11099116

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▶유튜브, 구글 등에 사로 잡힌 아이들 from. 매일경제

▶빅데이터의 주요 산업별 활용 및 전망:

▶금융:

금융 부문에서는 고객 행동 분석, 위험 관리 및 사기 탐지에 빅데이터가 활용됩니다

 

▶소매: 고객의 구매 패턴을 분석해 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 재고 관리와 공급망 효율성을 높이기 위해 사용됩니다.

▶제조: 제조업에서는 스마트 팩토리에서 생산 공정 데이터를 분석하여 효율성을 높이고, 유지보수 작업을 예측하는 데 빅데이터를 사용합니다.

▶공공 부문: 정부 기관은 빅데이터를 이용해 시민들의 요구를 더 잘 이해하고, 정책 결정과 도시 계획, 공공 안전 등을 개선하는 데 활용하고 있습니다.

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▶결론:

빅데이터는 단순한 대량 데이터가 아닌, 과학, 산업, 공공 부문 등 다양한 영역에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 이 기술을 적절히 활용하면 새로운 지식과 통찰을 얻을 수 있으며, 경제적으로도 막대한 가치를 창출할 수 있습니다. 앞으로도 빅데이터는 과학 기술과 사회 전반에 걸쳐 중요한 발전을 이끌어낼 핵심 자산으로 자리 잡을 것입니다.

빅데이터의 중요성은 더욱더 중요해지는 상황에서 이번 포스팅에서는 빅데이터의 정의 및 전반적인 소개입니다.

 빅데이터 응용분야에서  중요한 것은 데이터시각화 와 데이터 보완, 실시간 데이터 처리, 멀티 클라우드 전략 등이 있습니다. 다음에 이러한 주제들을 심도 있게 연제해 나아가겠습니다.

참조:빅데이터와 데이터과학.

저자:이영조.

출판사:자유아카데미.