2013.05.31

빅 데이터에 대한 5가지 오해

Debarati Roy | Computerworld
솔루션 업체, 애널리스트, IT리더들, 거의 모든 사람들이 빅 데이터에 대해 각자 나름의 정의를 내리고 있으며 그들이 빅 데이터에서 기대하는 바 역시 제각각이다. 하지만 껍데기를 버리고 알맹이만 취하는 것은 중요하다. 그래서 빅 데이터에 대해 무엇이 맞고 무엇이 틀린 지를 알아보자.

빅 데이터는 오해의 소지가 다분한 모든 요소를 가지고 있다. 빅 데이터는 비교적 새롭고, 각각의 분야에서 고유한 성숙곡선을 타면서 성장하는 작은 기술들로 구성된 복잡한 시장이며, 현재 다소 과장돼 있다. 빅 데이터에 대한 오해를 풀고 IT리더와 애널리스트들이 지적한 빅 데이터의 정의, 기대치, 가능성에 대해 소개하고자 한다.

오해 1 : 빅 데이터는 비정형 데이터에 관한 것이다

소셜 미디어 사이트에서 비정형 데이터를 분석하는 것만으로 빅 데이터를 설명할 수는 없다. 가트너 연구 담당 선임 애널리스트 시드 데시팬데는 "데이터 용량, 빠른 속도, 다양성으로 어려움을 겪고 있는 기업들은 빅 데이터 문제를 안고 있는 조직이다"라고 지적했다.

인도 회사인 MTS의 CIO 라지브 트라의 예를 들어 보겠다. 개인정보 보호법 때문에 고객의 페이스북 계정으로 접속할 수 없다. 그러나 그의 시스템은 더 나은 고객 서비스를 제공하기 위해 매일 110TB의 정형 데이터에서 정보를 처리하고 있다.

오해 2 : 빅 데이터의 가장 큰 장점은 더 나은 고객 서비스다

빅 데이터의 가장 우수한 사례는 고객 서비스를 개선에 이를 활용한 기업들에서 나왔다. 하지만 가트너는 그것이 빅 데이터에서 파생된 가장 큰 장점은 아니라는 사실을 알아냈다.

"기업들에게 빅 데이터를 통해 얻고자 하는 혜택 중 가장 큰 것이 무엇이냐고 물었을 때, 프로세스 효율이 가장 큰 비중을 차지했다. 그 다음으로 보안 위험 영역 파악하기, 고객 만족의 새로운 영역 찾기 등이 지목됐다"라고 데시팬데는 말했다.

오해 3 : 빅 데이터는 IT프로젝트다

물론, 빅 데이터는 결론 도출에 영향을 미치지 못한다. 그러나 빅 데이터는 기업이 성공적인 비즈니스 결과를 도출하기 위해 행동으로 옮겨야 하는 고급 정보를 제공하지 않는다. 때문에 빅 데이터는 IT프로젝트로 여겨질 수 없다. 맥킨지 글로벌 연구소장 마이클 추이는 "빅 데이터를 IT 프로젝트로 취급한다면, 실패할 수밖에 없다"라고 주장했다.

SKS마이크로파이낸스(SKS Microfinance)의 CIO 스리니 페다다도 추이의 의견에 동의했다. 페다다는 "빅 데이터는 베이스 노트다. 회사가 빅 데이터 프로젝트를 대해 당신 편이 아니라면, 그것은 IT 프로젝트가 된다. 그리고 회사 내 모든 빅 데이터는 쇠퇴할 것이다"라고 말했다.

오해 4. 빅 데이터는 크게 시작해야 한다

꼭 그럴 필요는 없다. 디지털 분석 업체 타깃인디아(Target India)의 이사 냇 맬루필레이와 포레스터 인도 지사장 매니시 바흘은 CIO들이 빅 데이터에 갇혀서는 안된다고 말했다. 빅 데이터를 어떻게 도입할 지 잘 모르거나 투자에 회의적인 CIO들은 작게 시작할 수 있다.

"작게 시작하려는 CIO들은 정형 데이터건 비정형 데이터건 10~20% 정도로 작은 세트를 고른 다음 이 데이터를 분석할 수 있는 전문 업체를 활용하는 게 좋다”라고 맬루필레이는 당부했다.

오해 5 : 빅 데이터 모든 분석에 대한 모든 것이다

분석은 빅 데이터의 한 부분으로, 궁극적으로는 최종 목표다. 먼저, 데이터를 저장하고 관리하며 압축하고 검색할 방법부터 파악해야 한다. 하지만 이 모든 과정이 분석의 멋진 태그에 종종 묻힌다. 소량의 데이터에서 가치를 발견하게 되면 그 때부터 데이터 양에 욕심을 부리게 되기 때문에 빅 데이터는 순식간에 겉잡을 수 없이 돼 버릴 수 있다.

빅 데이터는 너무 복잡하고 너무 빨라질 수 있다. 중요한 것은 빅 데이터를 작고 합리적인 수준으로 보관하고, 분석하기 전에 어떻게 빅 데이터를 관리할 지를 파악하는 것이다. ciokr@idg.co.kr



2013.05.31

빅 데이터에 대한 5가지 오해

Debarati Roy | Computerworld
솔루션 업체, 애널리스트, IT리더들, 거의 모든 사람들이 빅 데이터에 대해 각자 나름의 정의를 내리고 있으며 그들이 빅 데이터에서 기대하는 바 역시 제각각이다. 하지만 껍데기를 버리고 알맹이만 취하는 것은 중요하다. 그래서 빅 데이터에 대해 무엇이 맞고 무엇이 틀린 지를 알아보자.

빅 데이터는 오해의 소지가 다분한 모든 요소를 가지고 있다. 빅 데이터는 비교적 새롭고, 각각의 분야에서 고유한 성숙곡선을 타면서 성장하는 작은 기술들로 구성된 복잡한 시장이며, 현재 다소 과장돼 있다. 빅 데이터에 대한 오해를 풀고 IT리더와 애널리스트들이 지적한 빅 데이터의 정의, 기대치, 가능성에 대해 소개하고자 한다.

오해 1 : 빅 데이터는 비정형 데이터에 관한 것이다

소셜 미디어 사이트에서 비정형 데이터를 분석하는 것만으로 빅 데이터를 설명할 수는 없다. 가트너 연구 담당 선임 애널리스트 시드 데시팬데는 "데이터 용량, 빠른 속도, 다양성으로 어려움을 겪고 있는 기업들은 빅 데이터 문제를 안고 있는 조직이다"라고 지적했다.

인도 회사인 MTS의 CIO 라지브 트라의 예를 들어 보겠다. 개인정보 보호법 때문에 고객의 페이스북 계정으로 접속할 수 없다. 그러나 그의 시스템은 더 나은 고객 서비스를 제공하기 위해 매일 110TB의 정형 데이터에서 정보를 처리하고 있다.

오해 2 : 빅 데이터의 가장 큰 장점은 더 나은 고객 서비스다

빅 데이터의 가장 우수한 사례는 고객 서비스를 개선에 이를 활용한 기업들에서 나왔다. 하지만 가트너는 그것이 빅 데이터에서 파생된 가장 큰 장점은 아니라는 사실을 알아냈다.

"기업들에게 빅 데이터를 통해 얻고자 하는 혜택 중 가장 큰 것이 무엇이냐고 물었을 때, 프로세스 효율이 가장 큰 비중을 차지했다. 그 다음으로 보안 위험 영역 파악하기, 고객 만족의 새로운 영역 찾기 등이 지목됐다"라고 데시팬데는 말했다.

오해 3 : 빅 데이터는 IT프로젝트다

물론, 빅 데이터는 결론 도출에 영향을 미치지 못한다. 그러나 빅 데이터는 기업이 성공적인 비즈니스 결과를 도출하기 위해 행동으로 옮겨야 하는 고급 정보를 제공하지 않는다. 때문에 빅 데이터는 IT프로젝트로 여겨질 수 없다. 맥킨지 글로벌 연구소장 마이클 추이는 "빅 데이터를 IT 프로젝트로 취급한다면, 실패할 수밖에 없다"라고 주장했다.

SKS마이크로파이낸스(SKS Microfinance)의 CIO 스리니 페다다도 추이의 의견에 동의했다. 페다다는 "빅 데이터는 베이스 노트다. 회사가 빅 데이터 프로젝트를 대해 당신 편이 아니라면, 그것은 IT 프로젝트가 된다. 그리고 회사 내 모든 빅 데이터는 쇠퇴할 것이다"라고 말했다.

오해 4. 빅 데이터는 크게 시작해야 한다

꼭 그럴 필요는 없다. 디지털 분석 업체 타깃인디아(Target India)의 이사 냇 맬루필레이와 포레스터 인도 지사장 매니시 바흘은 CIO들이 빅 데이터에 갇혀서는 안된다고 말했다. 빅 데이터를 어떻게 도입할 지 잘 모르거나 투자에 회의적인 CIO들은 작게 시작할 수 있다.

"작게 시작하려는 CIO들은 정형 데이터건 비정형 데이터건 10~20% 정도로 작은 세트를 고른 다음 이 데이터를 분석할 수 있는 전문 업체를 활용하는 게 좋다”라고 맬루필레이는 당부했다.

오해 5 : 빅 데이터 모든 분석에 대한 모든 것이다

분석은 빅 데이터의 한 부분으로, 궁극적으로는 최종 목표다. 먼저, 데이터를 저장하고 관리하며 압축하고 검색할 방법부터 파악해야 한다. 하지만 이 모든 과정이 분석의 멋진 태그에 종종 묻힌다. 소량의 데이터에서 가치를 발견하게 되면 그 때부터 데이터 양에 욕심을 부리게 되기 때문에 빅 데이터는 순식간에 겉잡을 수 없이 돼 버릴 수 있다.

빅 데이터는 너무 복잡하고 너무 빨라질 수 있다. 중요한 것은 빅 데이터를 작고 합리적인 수준으로 보관하고, 분석하기 전에 어떻게 빅 데이터를 관리할 지를 파악하는 것이다. ciokr@idg.co.kr

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