2014.11.18

2015년 전망 "대용량 데이터보단 스마트 데이터에 주목"

Rebecca Merrett | CIO Australia
업계 전문가들에 따르면, 2015년 빅데이터와 분석은 스마트 데이터로 발전하며 점점 더 많은 기업들이 기계에서 생성되는 머신 데이터의 가치를 이해하기 시작할 것으로 기대됐다.



2015년 빅데이터와 분석은 닥치는 대로 데이터를 수집하기보다는 실제적인 정보를 확보하기 위해 가장 관련성이 높은 데이터를 수집하는데 초점이 맞춰질 전망이다.

고객이나 직원으로부터 데이터를 수집하는 것에 그치지 않고, 머신에서 생성된 데이터로 비즈니스 가치를 창조하는 방법을 찾는 기업들이 증가할 것으로 분석된다.

‘많은 데이터’보단 ‘스마트 데이터’로
가트너의 애널리스트인 이안 베르탐은 불과 몇 년 전만 하더라도 분석을 위해 고객이나 직원의 데이터를 가능한 많이 수집하는 기업들이 많았다고 설명했다.

그러나 지금은 물론 앞으로는 기업이 추구하는 비즈니스 성과와 관련이 있는 부분에 초점이 맞춰질 전망이다.


예를 들어, 여성 란제리 브랜드인 빅토리아 시크릿(Victoria's Secret)은 남편과 남자친구, 애인이 사랑하는 사람이 원하는 제품을 구매할 수 있도록 아내나 여자친구가 특정 제품을 검색하거나 관심을 보일 때 이를 알려주기 위해 '스마트' 데이터를 이용하고 있다.

소비자로부터 많은 데이터를 수집할 필요는 없다. 그 보다는 휴대폰 번호를 통해 연관성을 찾고, 첨단 상황 인식 기술을 이용하는 편이 더 낫다.

베르탐은 "빅토리아 시크릿은 사람들이 파트너의 행위와 연결해 제품을 구매하는 기회를 높이려는 시도를 하고 있다. 관련성 있는 정보를 수집하는 것만으로도 이런 행위 연결에 도움이 된다. 비즈니스 성과에 더 초점을 맞추고, 관련성이 높은 데이터를 수집하며, 과거에는 확보하지 못했던 통찰력을 주는 데이터를 추구하고 있다는 의미다"고 설명했다.

IoT와 웨어러블 기기가 만들어내는 머신 데이터
사물인터넷과 웨어러블 기기가 부상하면 기업들이 이용할 수 있는 머신 데이터가 더 많아진다.
가능한 많은 정보와 통찰력을 획득하기 위해 머신 데이터를 인간이 생성하는 데이터와 통합해 이를 활용한 방법이 가져다 주는 가치와 기회를 평가하는 기업들이 늘어날 것이다.

하지만 IBRS의 어드바이저인 존 베틴은 “당장 내년에 기업들이 머신 생성 데이터를 추출해 이용하는 프로젝트가 많을 것 같지는 않다”고 밝혔다. 그러나 그는 향후 몇 년 이내에 이런 프로젝트들이 본격화 될 것으로 전망했다.

그는 "많은 머신 데이터를 입수하고, 교통망, 분산형 발전 및 공급, 의료, 비재생 자원의 재사용, 산업 자동화, 농업 등에 있어 복잡한 최적화 문제를 해결할 때 빅데이터의 잠재력이 실현될 것이다. 빅데이터는 머신 생성 데이터에 기반을 두고 있는 모든 경제 부문의 새로운 자동화, 파괴적인 혁신의 형태로 가시화 된 혜택을 가져올 전망이다"고 분석했다.

포레스터의 팀 쉬에디는 2015년에는 머신 생성 데이터의 증가와 더불어 해킹 공격이나 프라이버시 침해가 늘어날 가능성이 있다고 지적했다.

쉬에디는 "향후 12개월 동안 해킹이나 프라이버시 문제 등 보안 문제나 도전에 직면하는 기업들이 증가할 것으로 내다보고 있다. 통제하지 못하는 모바일 앱과 빅데이터를 어떻게 안전하게 유지할 것인가? 중요한 부분만 암호화 할 것인가? 아니면 모든 부분을 암호화 할 것인가? 누구도 믿어서는 안될까? 집단 등을 기준으로 신뢰를 가정하는 것이 아닌, 확인된 경우만 신뢰하는 것이 새로운 보안 모델일까? 이런 새로운 모델이 도입되기 시작할 수도 있다"고 말했다.




2014.11.18

2015년 전망 "대용량 데이터보단 스마트 데이터에 주목"

Rebecca Merrett | CIO Australia
업계 전문가들에 따르면, 2015년 빅데이터와 분석은 스마트 데이터로 발전하며 점점 더 많은 기업들이 기계에서 생성되는 머신 데이터의 가치를 이해하기 시작할 것으로 기대됐다.



2015년 빅데이터와 분석은 닥치는 대로 데이터를 수집하기보다는 실제적인 정보를 확보하기 위해 가장 관련성이 높은 데이터를 수집하는데 초점이 맞춰질 전망이다.

고객이나 직원으로부터 데이터를 수집하는 것에 그치지 않고, 머신에서 생성된 데이터로 비즈니스 가치를 창조하는 방법을 찾는 기업들이 증가할 것으로 분석된다.

‘많은 데이터’보단 ‘스마트 데이터’로
가트너의 애널리스트인 이안 베르탐은 불과 몇 년 전만 하더라도 분석을 위해 고객이나 직원의 데이터를 가능한 많이 수집하는 기업들이 많았다고 설명했다.

그러나 지금은 물론 앞으로는 기업이 추구하는 비즈니스 성과와 관련이 있는 부분에 초점이 맞춰질 전망이다.


예를 들어, 여성 란제리 브랜드인 빅토리아 시크릿(Victoria's Secret)은 남편과 남자친구, 애인이 사랑하는 사람이 원하는 제품을 구매할 수 있도록 아내나 여자친구가 특정 제품을 검색하거나 관심을 보일 때 이를 알려주기 위해 '스마트' 데이터를 이용하고 있다.

소비자로부터 많은 데이터를 수집할 필요는 없다. 그 보다는 휴대폰 번호를 통해 연관성을 찾고, 첨단 상황 인식 기술을 이용하는 편이 더 낫다.

베르탐은 "빅토리아 시크릿은 사람들이 파트너의 행위와 연결해 제품을 구매하는 기회를 높이려는 시도를 하고 있다. 관련성 있는 정보를 수집하는 것만으로도 이런 행위 연결에 도움이 된다. 비즈니스 성과에 더 초점을 맞추고, 관련성이 높은 데이터를 수집하며, 과거에는 확보하지 못했던 통찰력을 주는 데이터를 추구하고 있다는 의미다"고 설명했다.

IoT와 웨어러블 기기가 만들어내는 머신 데이터
사물인터넷과 웨어러블 기기가 부상하면 기업들이 이용할 수 있는 머신 데이터가 더 많아진다.
가능한 많은 정보와 통찰력을 획득하기 위해 머신 데이터를 인간이 생성하는 데이터와 통합해 이를 활용한 방법이 가져다 주는 가치와 기회를 평가하는 기업들이 늘어날 것이다.

하지만 IBRS의 어드바이저인 존 베틴은 “당장 내년에 기업들이 머신 생성 데이터를 추출해 이용하는 프로젝트가 많을 것 같지는 않다”고 밝혔다. 그러나 그는 향후 몇 년 이내에 이런 프로젝트들이 본격화 될 것으로 전망했다.

그는 "많은 머신 데이터를 입수하고, 교통망, 분산형 발전 및 공급, 의료, 비재생 자원의 재사용, 산업 자동화, 농업 등에 있어 복잡한 최적화 문제를 해결할 때 빅데이터의 잠재력이 실현될 것이다. 빅데이터는 머신 생성 데이터에 기반을 두고 있는 모든 경제 부문의 새로운 자동화, 파괴적인 혁신의 형태로 가시화 된 혜택을 가져올 전망이다"고 분석했다.

포레스터의 팀 쉬에디는 2015년에는 머신 생성 데이터의 증가와 더불어 해킹 공격이나 프라이버시 침해가 늘어날 가능성이 있다고 지적했다.

쉬에디는 "향후 12개월 동안 해킹이나 프라이버시 문제 등 보안 문제나 도전에 직면하는 기업들이 증가할 것으로 내다보고 있다. 통제하지 못하는 모바일 앱과 빅데이터를 어떻게 안전하게 유지할 것인가? 중요한 부분만 암호화 할 것인가? 아니면 모든 부분을 암호화 할 것인가? 누구도 믿어서는 안될까? 집단 등을 기준으로 신뢰를 가정하는 것이 아닌, 확인된 경우만 신뢰하는 것이 새로운 보안 모델일까? 이런 새로운 모델이 도입되기 시작할 수도 있다"고 말했다.


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