빅데이터 분석- 인공지능(AI)과 통계 알고리즘을 통합한 예측 모델링

[dhleepaul]

빅데이터 분석이란 무엇인가요?

Analytics

2024년 4월 5일

• 개요
• 빅데이터와 기존 데이터의 차이점
• 빅데이터 분석의 5V 요소
• 빅데이터 분석 운영
• 빅데이터 유형
• 빅데이터 분석 사용의 이점
• 빅데이터 분석 관련 커리어

작성자

Tim Mucci

IBM Writer

Gather

Cole Stryker

Editorial Lead, AI Models

빅데이터 분석이란 무엇인가요?

빅데이터 분석이란 빅데이터라고 하는 대량의 데이터와 복잡한 데이터 세트를 체계적으로 처리하고 분석하여 귀중한 인사이트를 추출하는 것을 말합니다.

빅데이터 분석을 통해 방대한 원시 데이터에서 추세, 패턴, 상관관계를 밝혀내 분석가가 데이터에 기반한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 프로세스를 이용하면 조직은 사물인터넷(IoT) 센서, 소셜 미디어, 금융 거래 및 스마트 디바이스를 비롯한 다양한 소스에서 생성되어 기하급수적으로 증가하는 데이터에 고급 분석 기술을 활용해 실행 가능한 인텔리전스를 도출할 수 있습니다.

2000년대 초반에 소프트웨어 및 하드웨어 기능이 발전하면서 조직에서 대량의 비정형 데이터를 수집하고 처리할 수 있게 되었습니다. 이처럼 유용한 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 오픈 소스 커뮤니티는 이 데이터를 저장하고 처리하기 위한 빅데이터 프레임워크를 개발했습니다. 이러한 프레임워크는 컴퓨터 네트워크를 통해 대규모 데이터 세트를 분산 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. 빅데이터 프레임워크는 추가 도구 및 라이브러리와 함께 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 인공 지능(AI)과 통계 알고리즘을 통합한 예측 모델링
• 심층적인 데이터 탐색 및 숨겨진 패턴 발견을 위한 통계 분석
• 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 잠재적 결과를 탐색하기 위한 가정(What-if) 분석
• 여러 소스의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 포함한 다양한 데이터 세트 처리

서술적, 진단적, 예측적, 처방적 등 4가지 주요 데이터 분석 방법이 조직의 데이터 내에서 인사이트와 패턴을 발견하는 데 사용됩니다. 이러한 방법을 사용하면 시장 동향, 고객 선호도 및 기타 중요한 비즈니스 메트릭을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

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빅데이터와 기존 데이터의 차이점

빅데이터 분석과 기존 데이터 분석의 주요 차이점은 처리되는 데이터 유형과 분석에 사용되는 툴에 있습니다. 기존 분석은 일반적으로 관계형 데이터베이스에 저장된 정형 데이터를 처리합니다. 이러한 유형의 데이터베이스는 데이터가 체계적으로 구성되고 컴퓨터가 쉽게 이해할 수 있습니다. 기존 데이터 분석은 데이터베이스를 쿼리하기 위해 구조화된 쿼리 언어(SQL)와 같은 통계적 방법과 툴을 사용합니다.

빅데이터 분석에는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 포함한 다양한 형식의 방대한 양의 데이터가 포함됩니다. 이러한 데이터는 복잡하기 때문에 보다 정교한 분석 기법이 필요합니다. 빅데이터 분석은 머신 러닝 및 데이터 마이닝과 같은 고급 기술을 사용하여 복잡한 데이터 세트에서 정보를 추출합니다. 엄청난 양의 데이터를 관리하기 위해서는 Hadoop과 같은 분산 처리 시스템이 필요한 경우가 많습니다.

네 가지 주요 데이터 분석 방법

다음은 빅데이터 내에서 작동하는 네 가지 데이터 분석 방법입니다.

서술적 분석

데이터 분석에서 '발생한 사건'을 파악하는 단계입니다. 기본 특성을 이해하기 위해 과거 데이터를 요약하고 설명하는 데 중점을 둡니다.

진단적 분석

'발생한 이유'를 파악하는 단계입니다. 진단적 분석은 데이터를 심층적으로 분석함으로써 서술적 분석에서 관찰된 근본 패턴과 추세를 식별합니다.

예측 분석

'발생할 사건'을 알아보는 단계입니다. 과거 데이터, 통계 모델링 및 머신 러닝을 사용하여 추세를 예측합니다.

규범적 분석

'수행할 작업'을 제시하는 단계로서, 예측을 넘어 이전의 모든 인사이트에서 파생된 인사이트를 기반으로 향후 작업을 최적화하기 위한 권장 사항을 제공합니다.

빅데이터 분석의 5V 요소

다음은 빅데이터 분석에 내재된 핵심 과제와 기회를 나타내는 요소입니다.

볼륨

오늘날 소셜 미디어 피드, IoT 디바이스, 트랜잭션 기록 등에서 생성되는 엄청난 양의 데이터는 상당한 도전 과제입니다. 기존의 데이터 스토리지 및 처리 솔루션은 이러한 규모를 효율적으로 처리하기에 적합하지 않은 경우가 많습니다. 조직은 빅데이터 기술과 클라우드 기반 스토리지 솔루션을 통해 이러한 방대한 데이터 세트를 비용 효율적으로 저장 및 관리하여 스토리지 제한으로 인해 귀중한 데이터가 폐기되는 것을 방지할 수 있습니다.

속도

실시간 소셜 미디어 업데이트부터 빈번하게 이루어지는 주식 거래 기록에 이르기까지 데이터는 전례 없는 속도로 생산되고 있습니다. 데이터가 조직으로 유입되는 속도에 따라 거의 실시간으로 정확한 분석을 캡처, 처리 및 제공할 수 있는 강력한 처리 기능이 필요합니다. 스트림 처리 프레임워크와 인메모리 데이터 처리는 이러한 빠른 데이터 스트림을 처리하고 수요와 공급의 균형을 맞추도록 설계되었습니다.

다양성

오늘날의 데이터는 기존 데이터베이스의 정형 데이터 및 수치 데이터부터 소셜 미디어, 비디오 감시와 같은 여러 소스의 비정형 텍스트, 비디오, 이미지에 이르기까지 다양한 형식으로 존재합니다. 이러한 다양성을 고려해 포괄적으로 분석하려면 서로 다른 데이터 유형을 처리하고 통합할 수 있는 유연한 데이터 관리 시스템이 필요합니다. NoSQL 데이터베이스, 데이터 레이크 및 읽기 스키마(schema-on-read) 기술은 빅데이터의 다양한 특성을 수용하는 데 필요한 유연성을 제공합니다.

진실성

부정확하거나 불완전한 데이터를 기반으로 한 의사 결정은 부정적인 결과로 이어질 수 있으므로 데이터 신뢰성과 정확성이 매우 중요합니다. 진실성은 데이터의 신뢰성을 의미하며, 데이터 품질, 노이즈 및 이상 탐지 문제를 포함합니다. 데이터 정제, 검증 및 확인을 위한 기술과 도구는 빅데이터의 무결성을 보장하는 데 필수적이며, 이를 통해 조직은 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

값

빅데이터 분석은 실질적인 가치를 제공하는 실행 가능한 인사이트를 추출하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 방대한 데이터 세트를 전략적 의사 결정을 뒷받침하고 새로운 기회를 발견하며 혁신을 주도할 수 있는 의미 있는 정보로 전환하는 것이 포함됩니다. 고급 분석, 머신 러닝 및 AI는 빅데이터에 포함된 가치를 실현하고 원시 데이터를 전략적 자산으로 전환하는 데 핵심입니다.

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빅데이터 분석 운영

데이터 전문가, 분석가, 과학자 및 통계학자는 데이터 레이크하우스에서 데이터를 준비하고 처리합니다. 데이터 레이크하우스는 데이터 웨어하우스의 성능과 데이터 레이크의 유연성을 결합하여 데이터를 정제하고 품질을 보장합니다. 원시 데이터를 가치 있는 인사이트로 전환하는 프로세스에는 다음과 같은 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다.

• 데이터 수집: 첫 번째 단계는 클라우드, 모바일 애플리케이션 및 IoT 센서와 같은 수많은 소스에서 정형 및 비정형 형태가 혼합된 데이터를 수집하는 것입니다. 이 단계에서 조직은 데이터 수집 전략을 조정하고 다양한 소스의 데이터를 데이터 레이크와 같은 중앙 리포지토리에 통합하여 관리 효율성과 접근성을 높이기 위해 메타데이터를 자동으로 할당할 수 있습니다.

• 데이터 처리: 데이터를 수집한 후에는 정확한 분석 결과를 보장하기 위해 데이터를 체계적으로 구성, 추출, 변환한 다음 스토리지 시스템에 로드해야 합니다. 처리에는 원시 데이터를 분석에 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 작업이 포함되며, 여기에는 다양한 소스의 데이터를 취합하거나 데이터 유형을 변환하거나 데이터를 구조 형식으로 구성하는 작업이 수반될 수 있습니다. 사용 가능한 데이터가 기하급수적으로 증가하는 것을 고려할 때 이 단계는 매우 까다로울 수 있습니다. 처리 전략은 장기간에 걸쳐 대량의 데이터를 처리하는 일괄 처리와 더 작은 실시간 데이터 배치를 처리하는 스트림 처리에 따라 달라집니다.

• 데이터 정제: 크기에 관계없이 품질과 관련성을 보장하기 위해 데이터를 정제해야 합니다. 데이터 정제에는 올바른 형식 지정, 중복 제거, 관련 없는 항목 제거가 포함됩니다. 정제된 데이터는 출력의 손상을 방지하고 신뢰성과 정확성을 보호합니다.

• 데이터 분석: 데이터 마이닝, 예측 분석, 머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 고급 분석이 처리 및 정제된 데이터를 선별하는 데 사용됩니다. 이러한 방법을 통해 사용자는 데이터 내에서 패턴, 관계 및 추세를 발견하여 정보에 입각한 의사 결정을 위한 견고한 기반을 얻을 수 있습니다.

분석이라는 범주에는 대규모 데이터 세트 내의 패턴과 관계를 식별하는 데 사용되는 데이터 마이닝, 미래 추세와 기회를 예측하는 예측 분석, 인간의 학습 패턴을 모방하여 보다 추상적인 아이디어를 찾아내는 딥 러닝 등 다양한 기술이 활용될 수 있습니다.

딥 러닝은 여러 계층이 있는 인공 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 모델링합니다. 기존의 머신 러닝 알고리즘과 달리 딥 러닝은 수동 도움 없이 이미지, 사운드 및 텍스트에서 학습합니다. 이 강력한 기능 덕분에 빅데이터 분석에서도 데이터의 양과 복잡성은 문제가 되지 않습니다.

자연어 처리(NLP) 모델을 사용하면 기계가 인간의 언어를 이해, 해석 및 생성할 수 있습니다. 빅데이터 분석 내에서 NLP는 조직 전체는 물론 그 경계를 벗어나 생성된 방대한 비정형 텍스트 데이터에서 인사이트를 추출합니다.

빅데이터 유형

정형 데이터

정형 데이터는 쉽게 검색할 수 있고 일반적으로 관계형 데이터베이스나 스프레드시트에 저장되는 고도로 체계화된 정보를 말합니다. 엄격한 체계를 따르므로 각 데이터 요소가 레코드 또는 파일 내의 고정된 필드에서 명확하게 정의되고 액세스할 수 있습니다. 정형 데이터의 예는 다음과 같습니다.

• 고객 관계 관리(CRM) 시스템의 고객 이름 및 주소
• 판매 수치 및 계정 잔액과 같은 재무 기록의 거래 데이터
• 직책 및 급여를 포함한 인적 자원 데이터베이스의 직원 데이터

정형 데이터의 주요 장점은 입력, 검색 및 분석이 간단하다는 것이며, 종종 SQL과 같은 간단한 데이터베이스 쿼리를 사용합니다. 그러나 빅데이터의 세계가 빠르게 확장됨에 따라 조직에서 사용할 수 있는 전체 데이터에서 정형 데이터가 차지하는 비중은 비교적 작아졌습니다.

비정형 데이터

비정형 데이터에는 사전 정의된 데이터 모델이 없기 때문에 수집, 처리 및 분석이 더 어렵습니다. 오늘날 생성되는 대부분의 데이터가 비정형 데이터에 해당하며 다음과 같은 형식을 포함합니다.

• 문서, 이메일 및 소셜 미디어 게시물의 텍스트 콘텐츠
• 이미지, 오디오 파일 및 비디오를 포함한 멀티미디어 콘텐츠
• 센서 데이터, 로그 파일 및 시계열 데이터가 혼합된 IoT 디바이스의 데이터

비정형 데이터의 주요 과제는 복잡하고 균일성이 부족하여 인덱싱, 검색 및 분석을 위해 보다 정교한 방법이 필요하다는 것입니다. NLP, 머신 러닝 및 고급 분석 플랫폼은 비정형 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 데 자주 사용됩니다.

반정형 데이터

반정형 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터의 중간 지점을 차지합니다. 관계형 데이터베이스에 상주하지는 않지만 의미적 요소를 구분하고 데이터 내 레코드 및 필드의 계층 구조를 적용하는 태그 또는 기타 마커가 포함되어 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 웹 데이터 교환에 일반적으로 사용되는 JSON(JavaScript Object Notation) 및 XML(eXtensible Markup Language) 파일
• 데이터가 표준화된 형식(예: 헤더, 제목, 본문)을 갖지만 각 섹션 내의 콘텐츠가 구조화되지 않은 이메일
• 기존의 관계형 데이터베이스보다 반정형 데이터를 더 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스

반정형 데이터는 정형 데이터보다 유연하고 비정형 데이터보다 분석하기 쉽다는 균형 잡힌 특징이 있어서 웹 애플리케이션과 데이터 통합 작업에 특히 유용합니다.

빅데이터 분석 사용의 이점

광범위한 데이터 볼륨을 활용하려는 조직은 데이터 품질 및 무결성을 보장하고 서로 다른 데이터 소스를 통합하고 데이터 개인정보 및 보안을 보호하고 데이터 분석 및 해석을 위한 적절한 인재를 찾는 어려운 과제를 해결해야 합니다. 조직이 빅데이터 분석을 성공적으로 수행하면 다음과 같은 이점을 실현할 수 있습니다.

실시간 인텔리전스

빅데이터 분석의 두드러진 이점 중 하나는 실시간 인텔리전스를 제공할 수 있다는 것입니다. 조직은 다양한 소스에서 다양한 형식으로 생성된 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 실시간 인사이트를 통해 기업은 신속한 의사 결정을 내리고, 시장 변화에 즉각적으로 대응하며, 기회가 발생했을 때 이를 파악하고 조치를 취할 수 있습니다.

더 나은 정보에 기반한 의사 결정

빅데이터 분석을 통해 조직은 이전에 숨겨져 있던 추세, 패턴 및 상관 관계를 발견할 수 있습니다. 심층적인 이해를 통해 리더와 의사 결정권자는 효과적으로 전략을 수립하는 데 필요한 정보를 얻고, 공급망 관리, 전자 상거래, 운영 및 전반적인 전략 방향에 대한 비즈니스 의사 결정을 향상할 수 있습니다.  

비용 절감

빅데이터 분석은 비즈니스 프로세스 효율성과 최적화를 파악하여 비용을 절감하도록 지원합니다. 조직은 대규모 데이터 세트를 분석하고 운영을 간소화하며 생산성을 개선하여 낭비적인 지출을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 또한 예측 분석으로 미래 추세를 예측할 수 있으므로 리소스를 보다 효율적으로 할당하고 실책으로 인한 비용 낭비를 방지할 수 있습니다.

고객 참여 향상

성공적인 고객 참여를 위해서는 고객의 요구 사항, 행동, 정서를 이해하는 것이 중요하며, 빅데이터 분석은 이러한 이해를 위한 도구를 제공합니다. 기업은 고객 데이터를 분석하여 소비자 선호도에 대한 인사이트를 얻고 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있습니다.

최적화된 위험 관리 전략

빅데이터 분석은 실시간으로 위협을 식별, 평가 및 해결할 수 있는 도구로 조직의 위험 관리 능력을 높여줍니다. 예측 분석은 잠재적 위험이 현실화되기 전에 이를 예측하여 기업이 선제적인 전략을 수립할 수 있게 해줍니다.

빅데이터 분석 관련 커리어

산업 전반에서 데이터를 활용하여 의사 결정을 내리고 운영 효율성을 개선하고 고객 경험을 개선하려는 조직들이 증가함에 함에 따라 빅데이터 분석 분야의 숙련된 전문가에 대한 수요가 급증했습니다. 다음은 빅데이터 분석을 활용하는 몇 가지 주요 커리어 경로입니다.

데이터 과학자

데이터 과학자는 복잡한 디지털 데이터를 분석하여 기업의 의사 결정을 지원합니다. 데이터 과학 교육과 머신 러닝 및 예측 모델링을 포함한 고급 분석 기술을 사용하여 데이터에서 숨겨진 인사이트를 발견합니다.

데이터 분석가

데이터 분석가는 데이터를 정보로, 정보를 인사이트로 전환합니다. 이들은 통계 기법을 사용하여 데이터 세트에서 의미 있는 추세를 분석하고 추출하며, 종종 비즈니스 전략과 의사 결정을 지원하는 정보를 제공합니다.

데이터 엔지니어

데이터 엔지니어는 빅데이터 인프라 및 도구를 준비, 처리 및 관리합니다. 또한 조직 내에서 데이터 솔루션을 개발, 유지 관리, 테스트 및 평가하며, 종종 분석 프로젝트를 지원하기 위해 대규모 데이터 세트로 작업합니다.

머신 러닝 엔지니어

머신 러닝 엔지니어는 머신 러닝 애플리케이션을 설계하고 구현하는 데 중점을 둡니다. 데이터를 통해 학습하고 데이터를 토대로 예측하는 정교한 알고리즘을 개발합니다.

비즈니스 인텔리전스 분석가

비즈니스 인텔리전스(BI) 분석가는 데이터를 분석하여 실행 가능한 인사이트를 생성함으로써 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 종종 비즈니스 이해관계자를 위해 BI 툴을 사용하여 데이터를 이해하기 쉬운 보고서 및 시각화 자료로 변환합니다.

데이터 시각화 전문가

데이터의 시각적 표현에 중점을 두는 전문가입니다. 데이터를 시각적 컨텍스트에 배치하여 최종 사용자가 데이터의 중요성을 이해하는 데 도움이 되도록 데이터 시각화를 생성합니다.

데이터 아키텍트

데이터 아키텍트는 조직의 데이터 아키텍처를 설계, 생성, 배포 및 관리합니다. 서로 다른 데이터 엔티티 및 IT 시스템에서 데이터를 저장, 소비, 통합 및 관리하는 방법을 정의합니다.

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