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CIO가 빅 데이터에 대해 알아야 할 5가지 진실

2012.05.16 Joab Jackson  |  IDG News Service


또 다른 데이터 출처로는 이른바 '센서 데이터'를 들 수 있다. 지난 몇 년간, 애널리스트들은 '사물 인터넷(Internet of Things)'에 대해 이야기를 해왔다. 사물 인터넷에서는 인터넷에 연결된 저렴한 센서가 계속해서 사용 데이터를 제공한다. 자동차, 자동 판매기, 심지어는 교량 같은 산업 기반에서도 데이터가 생성된다. 마이크로소프트 윈도우 임베디드 총괄 매니저 케빈 달라스는 "이들 장비와 설비는 데이터를 포착하고 정보를 분석한다. 그리고 이는 비즈니스 효율성을 개선하는 역할을 한다"라고 설명했다.

3. 새로운 빅 데이터 전문가가 필요하다.
빅 데이터 분석 시스템을 구축할 때 맞닥뜨리게 되는 가장 큰 장벽 하나가 있다. 포레스터 리서치 애널리스트 제임스 코빌러스는 다름 아닌 툴을 가지고 데이터를 분석하는 방법을 알고 있는 인재를 찾는 일이라고 설명했다.

빅 데이터에서는 탄탄한 데이터 모델링이 아주 중요하다. 따라서 기업들은 데이터 과학에 초점을 맞춰야만 한다. 이를 위해서는 통계 모델 전문가, 텍스트 마이닝 전문가, 기타 감성 분석 전문가를 채용해야 한다. 현재 BI에 조예가 깊은 애널리스트들이 가진 전문성과는 다소 다를 수도 있는 전문성을 보유한 인재들이다.

따라서 이런 인재들에 대한 공급 부족에 시달리게 될 전망이다. 맥킨지앤컴퍼니에 따르면, 미국에서만 2018년까지 14만~19만 명의 빅 데이터 분석 전문가 부족 현상을 겪게 될 것으로 추정된다. 또 빅 데이터 분석을 통해 효과적인 의사결정을 내릴 수 있는 노하우를 갖춘 150만 명의 매니저와 애널리스트가 필요할 전망이다.

또 데이터를 저장하고 분석하게 되는 아주 많은 하드웨어를 관리할 전문가도 필요하다. 마이트랜드에 따르면, 10개 정도의 서버가 아닌 100개가 넘는 서버를 관리하는 문제는 기본적으로 차원이 다른 문제이다. 어쩌면 지역 대학이나 연구소에서 수퍼컴퓨터 관리자 몇 명을 채용해야 할 수도 있다.

4. 빅 데이터는 사전에 걱정할 필요가 없는 데이터이다.
CIO들은 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)에 들어가는 모든 데이터를 철저하게 기획해 처리하는데 익숙하다. 그러나 빅 데이터의 경우 이런 부분에서는 한숨을 돌릴 수 있다. 빅 데이터에 적용되는 규칙은 다르기 때문이다. 먼저 데이터를 수집한 이후, 이를 어떻게 활용할지는 나중에 걱정하는 것이 빅 데이터의 규칙이다.

그러나 데이터 웨어하우스(DW)의 경우, 데이터를 자체를 집어 넣기 전에 데이터 구조를 결정해 배치해야 한다. 맵알(MapR)의 마케팅 담당 부사장 잭 노리스는 "DW에서는 사전에 어떤 용도로 데이터를 활용할지 결정해야 한다. 결과적으로 이 용도에 맞춰 데이터를 평준화하다 보면, 용도와 다른 정보를 잃게 되곤 한다. 나중에 마음이 바뀌거나 역사적 분석을 하고 싶다 하더라도 제약이 있을 수밖에 없다"라고 설명했다.

노리스는 "빅 데이터는 다르다. 일종의 쓰레기 하치장으로 활용할 수 있다. 데이터를 몰아 넣은 후 분석을 하고, 나중에 데이터 관계를 규정할 수 있다. 많은 기업들이 데이터를 수집해 분석할 때까지 용도를 모를 수 있다. 역설적으로 이런 자유가 큰 장점이 되는 것이다"라고 강조했다.

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