[빅데이터분석기사] 빅데이터 개요 및 활용, 데이터 산업

1. 데이터 산업의 진화

데이터 산업은 데이터 처리 - 통합 - 분석 - 연결 - 권리 시대로 진화하고 있다. 

• 데이터 통합 시대까지 데이터의 역할은 거래를 정확하게 기록하고 거래의 자동화를 지원하는 것이었다. 데이터 분석 수준이 향상되면서 데이터의 자원 활용이 가능해졌다.

<데이터 처리 시대>

• 컴퓨터 프로그래밍 언어를 이용하여 대규모 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있게 되었으며 결과는 파일 형태로 보관되었다.
• 기업들은 EDPS(Electronic Data Processing System)를 도입하여 급여 계산, 회계 전표 처리 등의 업무에 적용하였다.
• 데이터는 업무 처리의 대상으로 새로운 가치를 제공하지는 않는다.

<데이터 통합 시대>

• 데이터 처리가 여러 업무에 적용되기 시작하면서 데이터가 쌓이기 시작했고 전사적으로 데이터 일관성을 확보하기가 어려워졌다.
• 데이터 모델링과 데이터베이스 관리 시스템이 등장했다.
• 데이터 조회와 보고서 산출, 원인 분석 등을 위해 데이터 웨어하우스가 도입되었다.

<데이터 분석 시대>

• 대부분 업무에 정보기술이 적용되고, 모바일 기기 보급, 공정센서 확대, 소셜네트워크 이용 확산 등으로 인해 데이터가 폭발적으로 증가했다.
• 대규모 데이터를 보관하고 관리할 수 있는 하둡, 스파크 등의 빅데이터 기술이 등장했다.
• 데이터를 학습하여 전문가보다도 정확한 의사결정을 빠르게 내릴 수 있는 인공지능 기술도 상용화되었다.
• 데이터를 분석하여 사실들의 인과관계를 밝힐 수 있고, 이를 업무에 적용하면 의사결정의 연관성과 기민성을 높일 수 있다는 점이 다양한 사례로 증명되었다.
• 데이터 소비자의 역할과 활용 역량을 높이기 위한 데이터 리터러시 프로그램의 중요성도 커지고 있다.

<데이터 연결 시대>

• 기업 or 기관, 사람, 사물 등 모든 것이 항상 그리고 동시에 둘 이상의 방식으로 연결되어 데이터를 주고받는다.
• 디지털 경제의 주축 세력인 디지털 원주민은 융합된 서비스를 원한다.

- 융합된 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 기업들의 서비스 연결이 필요하고, 이는 기업 간 데이터로 연결되어야 한다.

• 데이터 경제의 데이터 연결을 강조하는 의미에서, 오픈 API 경제라는 용어가 사용되기도 한다. 또한, 오픈 API 제공 수 및 접속 수, 오픈 API로 연결된 외부 실체 수 등의 기업의 지속가능성과 성장성을 확일할 수 있는 지표가 되기도 한다.

<데이터 권리 시대>

• 개인이 자신의 데이터를 자신을 위해서 사용한다.

- 데이터의 원래 소유자인 개인이 자신의 데이터에 대한 권리를 보유하고 있으며 스스로 행사할 수 있어야 한다는 My Data가 등장하였다.

• 데이터 권리를 개인이 갖게 된다는 것은 산업이 데이터를 중심으로 재편될 수 있다는 뜻이다.

- 데이터는 기본적으로 거래 행위의 부산물이었다. 기업들은 개인과 거래를 하는 과정에서 개인의 데이터가 있어야 했고, 이를 확보하였지만 몇 가지 문제를 일으켰다.

- 개인의 데이터를 관리해 줄 수 있는 서비스와 필요한 수요자에게 데이터를 팔아 주는 서비스가 나타날 수 있다.

- 개인은 스스로 데이터를 만들고 자신이 만든 데이터를 기반으로 하는 비즈니스 모델을 구상할 수 있다.

- 기존 기업들은 개인 데이터 사용에 제약을 받게 됨으로써 고객 접점을 상실하게 될 수 있다.

• 데이터의 공정한 사용이 보장되어야 하며, 데이터 독점이 유발할 수 있는 경제 독점이 방지되어야 한다.

 

2. 데이터 산업의 구조

<인프라 영역>

• 데이터 수집, 저장, 분석, 관리 등의 기능을 담당한다.
• 컴퓨터나 네트워크 장비 및 스토리지 같은 하드웨어 영역이 있다.
• 데이터를 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어 영역이 있다.

<서비스 영역>

• 데이터를 활용하기 위한 교육이나 컨설팅 or 솔루션을 제공한다.
• 데이터 그 자체를 제공하거나 이를 가공한 정보를 제공한다.
• 데이터를 처리하는 역할을 담당하기도 한다.