Offcanvas

BI / 리더십|조직관리 / 머신러닝|딥러닝 / 빅데이터 | 애널리틱스 / 오픈소스 / 클라우드

올해 빅데이터·BI 주도할 3가지 '머신러닝, 데이터 레이크, 스파크'

2017.01.03 Scott Carey   |  Computerworld UK


여전히 데이터 과학자를 필요로 하는 기업들
능력을 갖춘 대학졸업생들이 고용 시장으로 더 많이 유입되면서, 데이터 과학자 수요가 줄어들 전망이다. 하지만 2017년에는 해당 사항이 없다.

하이어드의 2016년 마인드 더 갭(Mind The Gap) 보고서에 따르면, 데이터 과학자에게 제안하는 연봉이 지난 18개월간 29% 상승했다. 또 이 기간에 데이터 엔지니어에 대한 면접 요청 건수는 234%나 증가했다.
 

고용주의 관심이 높은 IT직종


출처 : 하이어드의 2016년 마인드 더 갭 보고서

셀프서비스 BI 증가
인메모리 분석 전문 기업인 EXASOL의 CEO 애론 올드는 현업 사용자가 분석과 인사이트를 직접 이용할 수 있는 셀프서비스 BI를 2017년에도 계속 중요한 트렌드로 전망했다.

올드는 "대기업과 신생창업 회사 모두 셀프서비스 툴을 점점 더 많이 도입하는 추세다. 데이터 분석이 비즈니스의 핵심 요소로 통합되면서, 기업들은 데이터 분석과 데이터베이스, 태블로 같은 시각화 도구, 알테릭스 같은 데이터 준비 툴을 통합해 이용하게 될 것이다"고 설명했다.
 
클라우드 기반 분석
데이터 시각화 전문 기업인 태블로에 따르면, 2017년에는 중요한 데이터 저장 및 분석 워크플로가 더 많이 클라우드로 이동할 전망이다. 올드는 "데이터를 클라우드로 이전하면서, 클라우드에 기반을 둔 분석이 '주류'가 되어야 한다는 점을 깨닫게 될 것이다. 2017년에는 분석을 위해 상관관계를 규명해야 할 필요가 있는 데이터를 가장 큰 데이터 세트가 위치한 장소로 옮기는 '데이터 중력' 현상이 기업에게 데이터가 위치한 장소에서 분석하도록 만들 것이다. 아마존 레드시프트(Amazon Redshift) 같은 클라우드 데이터 웨어하우스가 계속 인기를 끌 것이고, 그 결과 클라우드 기반 분석이 확대될 전망이다"고 설명했다.

스트리밍 분석
스트리밍 분석이란 기업 내부로 유입되는 데이터에 대한 모니터링이다. 기존의 배치 분석과는 다른 방식이다. 핵심 인프라나 기계의 상태를 모니터링할 때 특히 유용하다. 2017년에 스트리밍 분석이 계속 확대되는 이유가 여기에 있다. 또 더 많은 기업이 사물 인터넷을 추구할 것이기 때문이다.

오범의 바에어에 따르면, 스트리밍 분석은 몇십 년 전에 등장했다. 그러나 오픈소스 기술이 진입 장벽을 낮췄다. 제조업과 의료 산업을 중심으로 연결된 장치와 IoT가 증가하면서, 2017년은 스트리밍 분석이 빛을 발하는 한 해가 될 전망이다.

바에어는 "새로운 IoT 활용 사례가 수요를 창출한다. 실시간 감지, 분석, 대응이 기술 업체들로 하여금 틈새 CEP(Complex Event Processing)를 찾는 데 도움을 줄 것이다"고 말했다.

결론: 2017년 데이터 트렌드
빅데이터는 여전히 어려운 점이 많은 분야가 될 것이다. 그러나 클라우드가 더 저렴하면서도 쉽게, 그리고 수많은 데이터 과학자의 도움 없이 데이터로 더 많은 것을 달성하도록 도울 것이다.

AWS와 마이크로소프트는 머신러닝용 API를, 구글은 텐서플로(TensorFLow) 오픈소스 도구를 출시하고 있다. 2017년은 '첨단' 데이터 처리 기법이 '주류' 데이터 처리 기법이 되는 한 해가 될 전망이다. ciokr@idg.co.kr
 
CIO Korea 뉴스레터 및 IT 트랜드 보고서 무료 구독하기
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.