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고급 분석 분야에 부는 바람··· 11가지 핫 트렌드

2014.07.10 Thor Olavsrud  |  CIO




6. '핫'한 실시간 데이터 스트림과 사물 인터넷
인터넷에 연결되는 장치가 증가하면서 실시간 데이터 스트림에 대한 수요 또한 급증하고 있는 추세다.

스트리밍 데이터에 고급 분석을 적용할 경우 더 민첩하게 대응할 수 있다. 예를 들어, 온라인 쇼핑 시 개인화된 상품 추천을 제공할 수 있으며, 비행기 엔진의 중요 매트릭스를 모니터링 해 사전에 고장이나 문제를 감지, 이를 정비사에게 알릴 수 있다.

카우프만과 키르쉬는 "과거 항공사들은 수동으로 설정한 기준치와 눈을 이용해 검사해야 했다. 이 기준치는 엔진이 과열되는 등의 문제가 발생했을 때 경고를 해준다. 그러나 통상은 문제가 없지만 복합적으로 작용할 경우 문제의 소지가 있을 수 있는 문제들을 파악할 수는 없었다”라고 설명했다.

이들이어 “벤더들은 실시간으로 데이터를 분석해야만 하는 필요성에 대응을 하고 있다. SAS의 이벤트 스트림 프로세싱 엔진(Event Stream Processing Engine)과 IBM의 인포스피어 스트림(InfoSphere Streams)은 데이터가 가변적일 경우에도 분석을 실시할 수 있다"라고 말했다.



7. 필수 요건으로 자리잡고 있는 데이터 시각화
스트리밍 데이터, 소셜 미디어 데이터, 머신 데이터, 기타 대용량의 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터가 폭증하면서 데이터 시각화가 유례 없이 중요한 역할을 하고 있다. 시각화는 분석가들이 데이터 테이블, 스프레드시트, 차트를 이용할 경우 놓칠 수 있는 정보를 발견하도록 도움을 준다.

카우프만과 키리쉬는 "시각화는 비즈니스 사용자에게는 1차 인터페이스, 데이터 과학자에게는 1단계 인터페이스 역할을 한다"고 강조했다.

이들은 또 "벤더들은 비즈니스 사용자와 데이터 과학자 사이의 격차를 줄이기 위해 더 많은 시각화 기능을 제공하고 있는 중이다. 각 사용자 그룹이 쉽게 이해할 수 있도록 이들 시각화 기능을 맞춤화 할 수도 있다. 일부 벤더들은 종합적인 시각화 제품을 공급하고 있다”라고 말했다.

설명에 따르면 예를 들어, SAS는 인메모리 기반의 인터랙티브 시각화 툴인 SAS 비주얼 애널리틱스(SAS Visual Analytics)를 공급한다. IBM은 SPSS 애널리틱 카탈리스트(Analytic Catalyst)에 RAVE(Rapidly Adaptive Visualization Engine)을 탑재하고, 데이터 세트를 바탕으로 시각화 방법을 사용자에게 제시하고 있다. 이 밖에도 메가푸터(Megaputer), 래피드마이너(RapidMiner), 스탯소프트(StatSoft) 같은 벤더들도 핵심 제품에 시각화 기능을 탑재하고 있다.

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