1 부 빅 데이터 의 시대 가 온다 Intro 우리 주변 에 나날이 쌓여 가 는 데이터 들 은 더 이상 저장 매체 만 낭비 하 는 쓰레기 가 아니 다 . 오히려 기존 의 난제 들 을 새로운 접근 방법 을 열 어 주 는 원석 으로 각광 받 고 있 다 . 또 수많 은 지혜 와 투자 가 더해져 엄청난 가치 를 지닌 빛나 는 보석 으로 가공 되 는 지금 데이터 에 주목 하 자 1 장 왜 빅 데이터 에 주목 하 는가 ? ‘ 빅 데이터 ’ 가 무엇 이 기에 … 킬로 ( 03 ) 메가 ( 06 ) 기가 ( 09 ) 테라 ( 012 ) 페타 ( 015 ) 엑사 ( 018 ) 제타 ( 021 ) 요타 ( 024 ) 빅 데이터 는 단순히 ‘ 큰 ’ 데이터 가 아니 다 무너진 산 을 치우 려면 . . 트위터 140 자 . .. 빅 테이터 가 될려면 규모 , 다양 성 , 속도 , 규모 : 킬로 메가 기 가 데 라 페타 엑사 제타 요타 . ... 다양 성 : 정형 , 비 정형 속도 : 실시간 빅 데이터 의 좁 은 의미 와 넓 은 의미 좁 은 의미 : 정형 비정형 빅 데이터 란 수십 수천 테라 의 크기 를 갖 고 다양 한 비 정형 을 포함 생성 - 유통 - 소비 ( 이용 ) 가 몇 초 몇 시간 만 에 일어난 기존 방식 으로 는 관리 와 분석 이 매우 어려운 데이터 집합 이 다 . 넓 은 의미 : 정형 비정형 포함 데이터 관리 분석 . 인력 과 조직 . 관련 기술 . 빅 데이터 란 기조 의 방식 으로 는 관리 와 분석 이 매우 어려운 데이터 집합 . 그리고 이 를 관리 분석 하 기 위해 필요 한 인력 과 조직 및 관련 기술 까지 포함 하 는 용어 이 다 . 빅 데이터 두 가지 유형 : 빅 거래 데이터 . 빅 상호 데이터 빅 거래 데이터 : 온라인 거래 처리 ( OLTP ) 온라인 분석 처리 ( OLAP ) 빅 상호 데이터 : 소셜 미디어 , 클릭 스트림 , 이미지 / 텍스트 , 과학 데이터 / 유전체 / 의학 / 제약 / , 각종 센서 / 계축 기 / RFID / 빅 데이터 의 유용 성 규모 측면 : 표본 추출 -> 전수 분석 이뤄지고 정보 왜곡 줄 어 듬 막대 한 데이터 가 필요 한 새로운 제 이터 분석 기법 을 적용 할 수 있 음 다양 성 측면 : 다양 한 변수 사이 의 새로운 관계 발견 고객 의 형태 가 여과 없이 담겨 있 는 생생 한 비 정형 데이터 가 핵심 속도 측면 : 사검 발생 시점 과 감지 시점 사이 의 지연 아 거의 없이 실시간 ‘ 나우 케 스팅 ’ 기능 2 장 무엇 이 빅 데이터 를 촉진 하 는가 ? 2012 년 은 빅 데이터 시대 의 원년 데이터 얻 는 능력 즉 데이터 를 이해 하 는 능력 , 처리 능력 , 가치 를 뽑아내 는 능력 , 시각 화 하 는 능력 , 전달 하 는 능력 이야말로 앞 으로 10 년 간 엄청나 게 중요 한 능력 이 될 것 이 다 . - 구글 수석 학자 할 배 리언 - 빅 데이터 활용 배경 1 - 꿈 을 현실 로 만드 는 기술 환경 의 변화 - 꿈 을 현실 로 만드 는 기술 환경 변화 저장 매체 발달 과 저장 비용 하락 사람 과 사람 , 기계 와 기계 간 연경 증가 급격히 진보 하 고 있 는 데이터 관리 및 분석 기술 빅 데이터 활용 배경 2 - 기업 경쟁 환경 의 격화 - 기업 경쟁 환경 의 변화 핵심 데이터 외 / 매일 발생 하 는 데이터 구글 - 생활 / 광고 . 링크 . 음식 , 여행 . 지도 . 정보 등 / 6 억 2000 만 방문자 , 10 억 건 검색 , 72 억 페이지 뷰 아마존 - 상품 / 1 억 2 천만 고객 정보 , 상품 탐색 구매 , 230 만 서적 , / 440 만 방문자 , 900 만 상품 주문 페이스북 - 사람 / 20 억 회원 , 1000 억 친구 관계 , 회원 관심사 , 소속 , 결혼 , 심리 상태 / 2 억 5 천 사진 , 27 억 좋 와요 댓글 기업 경쟁력 의 무게 중심 이 옮겨 가 고 있 다 IT 하드웨어 중심 에서 소프트 로 데이터 는 소프트웨어 인프라 가 대부분 오픈 소스 화 또는 범 용품 화 된 시스템 에서 ( 가치 의 ) 유일 한 요소 이 다 . - IT 출판사 CEO 팀 오라일리 - Insight 빅 데이터 기술 의 이해 빅 데이터 는 획득 - 저장 / 관리 - 분석 - 활용 전반 에 걸친 광범위 한 기술 을 모두 포괄 하 는 개념 이 다 . 기존 데이터 SQL 과 유연 하 지만 복잡 한 데이터 NOSQL ( 구조 적 정량 적 ) ( 비 구조 적 비 정량 적 ) 대표 적 기술 - 데이터 서버 성능 업그레이드 - 종 적 대 횡적 - 데이터 파일 의 효율 적 분산 관리 - 구글 시스템 - 구글 데이터 처리 프로그래밍 모델 - 앱 리듀스 - 앱 리듀스 공급사슬 관리 오픈 소스 구현 - 빅 데이터 대명사 하둡 2 부 빅 데이터 는 어떻게 경영 을 바꾸 는가 ? Intro 기업 경쟁력 의 원천 으로 남 들 보다 저렴 한 비용 , 남 들 이 무 관심 한 틈새시장 , 남 들 이 쉽 게 모방 할 수 없 는 차별 성 , 인건비 가 동일 할 경우 경쟁력 을 결정 하 는 것 은 자동 화 와 정보 기술 이 다 . - 마이클포터 교수 - 빅 데이터 가 경영 혁신 에 가져오 는 변화 4 가지 - 새로운 차원 의 생산 성 향상 - 발견 에 의한 문제 해결 고객 감정 분석 , 예측 , 시각화 , 고객 이 인지 하 지 못하 는 니즈 파악 능동 적 서비스 제공 . - 의사 결정 의 과학 화 자동 화 - 새로운 고객 가치 와 비즈니스 창출 3 장 새로운 차원 의 생산 성 향상 데이터 에 생산 성 향상 기회 가 있 다 생산 성 향상 의 기회 1 - 실물 움직임 을 포착 하 는 센서 기술 사례 1 홍콩 대학 도서관 장서 관리 - RFID 부착 2 UPS 와 US 의 익스프레스 물류 업체 - 텔레매틱스 활용 3 문구 유통 업체 스테이 플리 재고 관리 - RFID 태그 재 사용 생산 성 향상 의 기회 2 - 가치 사슬 흐름 의 재 설계 사례 1 공급사슬 을 형성 해 생산 성 을 높인 리앤 펑 - 10 개 의 엑스트라 넷 설치 , 화상 회의 2 돈 의 흐름 을 재 설계 한 대한지적공사 - 본사 본부 지사 자금 연동 시스템 3 환자 의 불 필요 한 재 방문 을 줄인 병원 - 개인 임상 전자 의료 기록 데이터베이스화 빅 데이터 에 의한 생산 성 향상 의 조건 두 가지 전제 조건 = IT 인 츠 라 에 대한 투자 . 인 적 자본 의 육성 및 조직 의 변화 . 4 장 ‘ 발견 ’ 에 의한 문제 해결 빅 데이터 시대 에 는 우리 모두 콜럼버스 가 될 수 있 다 ※ 세렌 디피티 serendipity : 어떤 일 에 몰입 하 다가 우연히 이루어지 는 큰 발견 즉 컴퓨터 는 효과 적 이 고 효율 적 인 뱔견의 주체 가 되 며 사람 은 여기 서 발견 된 내용 을 검증 하 고 활용 하 는 데 매진 할 수 잇 다 . 쓰레기통 이야기 . - 발견 은 검객 과 다르 다 . 기존 의 검색 방법 과 달리 무엇 을 해야 할지 탐구 하 는 것 으로 검색 과 다르 다 . - 빅 제이 터로 무엇 을 발견 해야 하 는가 ? 혹은 할 수 있 는가 ? - 발견 을 일상 화 해 실험실 이 된 기업 새로운 발견 의 기회 , 빅 상호 작용 데이터 - 고객 의 감성 까지 도 읽 어 낸다 고객 감성 분석 의 흐름 1 . 데이터 추출 - 소프트 가 내 외부 사람 상품 위치 원시 콘텐츠 수집 추출 2 . 사전 준비 - 유사 정보 끼리 그룹 을 만든다 . 3 . 분석 기법 사용 - 관심 사항 추출 , 카 데 고 리화 , 관계 연결 , 감성 분석 , 4 . 정보 제공 - 대시보드 리포트 시각화 경고 , 5 . 기존 모델 개선 - 기존 모델 어 데이트 . 기존 분석 기술 과 연계 - 소셜 미디어 의 고객 감성 지표 들 - 고객 이 문제 를 제기 하 기 전 에 먼저 파악 한다 . 발견 의 새로운 이름 , ‘ 예측 ’ - 예측 은 미래 의 데이터 가 아닌 과거 의 데이터 이 다 . 과거 의 데이터 에서 미래 를 말 해 주 는 실마리 는 찾 는 것 이 다 . 사례 1 유명 스타 의 결혼 지속 기간 예측 하 다 . 2 취향 을 분석 해 행동 을 예측 하 다 . 3 검색어 로 독감 유행 을 예측 하 다 . ‘ 잘 보여 주 는 것 ’ 이 중요 해진 시대 한눈 에 일목요연 실질 적 인 맞춤 화 의 실현 데이터 통합 으로 더욱 효율 화 된 맞춤 화 - 모아서 그룹 접점 관리 소셜 미디어 분석 과 맞춤 화 - 정보 의 연관 성 컨텐츠 분류 사용 위치 정보 에 따라 관계 를 맞춤 화 하 는 SNS - 무한도전 미드나잇 서바이벌 지도 찾 기 의 예 행태 정보 와 위치 정보 를 결합 한 SNS 활용 - 록 . 힘 합 . 백화점 . 그룹 위치 등 분석 마케팅 활용 5 장 의사 결정 의 과학 화 와 자동화 영화 의 교훈 미국 오 클렌 드 주 야구 이야기 직관 을 넘어서 는 빅 데이터 식 의사 결정 - 의사 결정 의 독약 인 편견 확증편향 : 자신 의 주다 에 부합 되 는 정보 만 찾 음 , 자신 이 믿 고 싶 은 것 만 믿 음 . 매몰 비용 오류 : 이미 투자 하 여 횟구 불가 은 한 비용 에 집착 해 결정 몰입 상승효과 : 계속 주자 하 는 거시 실패 로 도일 경우 에 도 추가 로 투자 함 기점 화 와 조정 : 처음 의 생각 에서 크 게 벗어나 지 않 으려는 경향 빅 데이터 편견 을 극복 하 다 - 우주 왕 복선 첼린져 비극 오링 사건 ( 날씨 편견 예 ) 어떤 분야 의 의사 결정 에 빅 데이터 가 필요 한가 ? 의사 결정 도 자동 화 될 수 있 다 . - 수익 률 최적 화 새로이 의사 결정 에 기여 하 는 다양 한 라이브 데이터 - 국가 안보 , 통신사 프로모션 , 심층 질 의 응답 , 스마트 교통 등 의사 결정 에 빅 데이터 의 통찰력 을 활용 하 는 4 단계 의사 결정 에 활용 하 는 수준 4 단계 1 단계 : what happened ? 어떤 일 이 발생 했 는지 파악 - 데이터 이용 수준 2 단계 : where exactly is the problem ? 어떤 부분 이 문제 인지 - 현재 상황 설명 구체 적 파악 3 단계 : what is happening next ? 무엇 이 발생 했 는지 예측 - 수학 통계 물리 과학 등 을 이용 해 조치 의 미래 결과 예측 수준 ※ 돈 을 벌 기 위해서 는 ‘ 어 던 일 이 벌어질 것 인가 ’ 와 ‘ 사람 들 이 생각 하 는 일 이 일어날 것 인가 ’ 이 두 가지 를 예측 할 수 있 어야 한다 . 돈 을 버 는 경우 는 두 예상 치 의 차이 를 알 수 있 을 때 이 다 . - 구글 수석 경제학자 할 베 이언 - 4 단계 : what ' s the best that can happen ? 문제 에 대한 조기 의 최적 해법 을 찾 는다 - 일상 적 인 데이터 분석 이 실질 적 인 기업 의 성과 로 이어질 수 있 도록 의사 결정 의 신속 하 고 질 을 높이 는 수준 의사 결정 향상 을 위한 빅 데이터 활용 3 단계 발전 과정 1 단계 : 쉽 고 간단히 달성 할 수 있 는 비용 절감 등 단순 한 목적 을 위해 데이터 분석 활용 2 단계 : 의사 결정 의 확대 . 좀 더 복잡 한 문제 데이터 를 활용 시도 . 수집 저장 분석 발전 된 방법 모색 3 단계 : 고도 의 분석 소프트웨어 활용 . 다른 기업 과 차별 화 되 는 수준 으로 변모 , 의사 결정 을 위한 빅 데이터 처리 의 흐름 소스 데이터 에 접근 -> 데이터 통합 과 관리 -> 데이터 분석 과 결과 제시 -> 결과 의 발전 과 개선 의사 결정 을 위한 두 가지 빅 데이터 분석 방법 저장 한 후 분석 하 는 방법 , 분석 하 면서 저장 하 는 방법 개인 의 의사 결정 한계 를 극복 하 는 빅 데이터 의사 결정 의 중요 한 메시지 --> “ 우리 누구 도 우리 모두 보다 현명 하 지 않 다 . ” 6 장 새로운 고객 가치 와 비즈니스 의 창출 - 컴퓨터 가 뭔가 를 대신 해 주 는 세상 스마트 한 세상 이 열린다 종이 문서 -> 전산 화 -> 정보 화 -> 스마트 화 ( 예측 / 지능화 ) 아날로그 정보 디지털 정보 통합 / 결합 정보 실시간 기록 저장 가공 전달 결합 연계 분석 예측 종이 / 수기 분석 파일 / OLTP 데이터베이스 / OLAP 데어 터 하우스 / SNAP 빅 데이터 , 새로운 가치 를 만들 다 편의 성 , 풍요 , 효율 성 . 안정 감 , 보안 . 재미 , 즐거움 . 스마트 비즈니스 의 진전 사례 1 공급사슬 을 가시 화 한 트루 벨류 ( 세계 가장 큰 협동 소매 업체 ) - 공동 구매 2 이메일 반응 을 높이 기 위한 록 시 땅 ( 스킨 바디 헤어 케어 ) 의 시도 - 록 시 땅 의 맞춤 형 이메일 3 빅 데이터 분석 의 선두 에 선 징가 ( 페이스 부 깅용 소셜 게임 ) - 게임 습성 분석 맞춤 이이 템 제공 4 고객 피드백 분석 을 개선 한 허츠 ( 공항 렌 터 가 업체 ) - 고객 목소리 피드백 분석 5 스마트 인형 으로 불만 을 잠재운 디즈니 ( 놀이동산 업체 ) - 무선 데이터 제공 하 는 팔 디즈니 새로운 비즈니스 의 탄생 - 데이터 분석 에 바탕 을 둔 신규 사업 을 창출 새로운 인력 과 기업 의 등장 트 라우 데 라 : 하둡 오픈 소스 소프트웨어 패 티지 기반 데이터 풀 렛 폼 을 기업 에 제공 새로운 비즈니스 등장 의 배경 빅 데이터 에 의한 비즈니스 창출 은 다음 5 가지 의 기회 의 확대 와 역량 의 증가 에 기인 1 . 고객 의 소비 행동 은 물론 일상 적 인 행동 에 대해 정보 를 수집 . 고객 의 행태 를 반영 한 사업 기회 2 . 상황 혹은 맥락 인식 능력 이 향상 . 빅 데이터 실시간 데이터 와 상호 작용 데이터 의 증가 와 관계 3 . 센서 의 자동 화 된 판단 ( 의사 결정 ) 4 . 자원 이용 을 최적 화 하 는 데 스마트 를 관 범위 하 게 활용 5 . 복합 적 인 자동 시스템 을 실현 - 불 확실 성 을 주 릴 려고 통제 맥락 / 상황 인식 비즈니스 이전 에 유비쿼터스 란 단순히 마케팅 적 인 의미 로 언제 어디 에 있 든 통제 가능 이젠 스마트 화 된 유비쿼터스 는 실시간 으로 맥락 / 상황 을 인식 제공 - 고객 상황 을 실시간 인식 하 고 고객 관계 대응 . 고객 이 지금 무엇 하 길 원하 는가 - 고객 위치 상태 태도 니즈 에 기업 의 대응 맞춤 . 고객 에 현재 무엇 을 더 구매 하 도록 추천 할 수 있 는가 - 상화 에 따른 상향 판매 , 교차 판매 . . 고객 이 현재 어떻게 상품 / 서비스 를 사용 하 고 , 사용 할 수 잇 는가 - 고객 상황 에 맞 는 사용자 의 경험 및 상품 특징 제시 . 고객 서비스 - 상황 및 고개 에 대한 지식 에 따라 온라인 이나 콜 센터 활동 및 행동 최적화 맥락 인식 으로 고객 의도 까지 파악 새로운 파트너 가 필요 한 시대 - 협 력사 와 협력 스마트 모빌리티 비즈니스 스마트폰 을 중심 으로 맥락 / 상황 인식 , 컴퓨터 진전 되 고 있 는 현상 을 스마트 모빌리티 라 한다 . 활동 , 환경 , 아이덴티티 , 커뮤니티 , 지식 , 기기 , 위치 , 참석 , 등등 사례 1 우드 애플 의 스마트 모빌리티 - 특정 예산 시간 대 위치 맞춤 서비스 2 애플 앱 , 시리 스마트 모빌리티 - 음성 인식 서비스 자원 이용 최적화 비즈니스 - 소프트웨어 가 사람 이나 기기 의 사용 상태 나 행태 를 조종 해 자원 활용 극대 화 사례 1 고객 의 에너지 절약 을 유도 하 는 PG & E ( 전력 회사 ) - 실시간 접속 전력 사용량 통제 Insight 산업 별 빅 데이터 활용 동향 생산 성 향상 이 클 것 으로 예상 되 는 산업 = 정보 산업 , 컴퓨터 / 가전제품 , 제조업 , 금융업 , 공공 부문 , 새로운 가치 를 창출 할 가능 성 이 높 은 산업 = 정보 산업 , 금융업 , 공공 부문 , 등 3 부 빅 데이터 시대 를 위한 제언 Intro 세상 의 모든 상품 과 여기 에 스며들 어 있 는 기술 은 3 가지 목표 를 충족 시키 기 위해 발전 한다고 함 첫째 . 사용 의 편이 성 / 둘째 . 가격 의 현실 성 / 셋째 . 혜택 의 우월성 수집 과 분석 의 향상 되 고 비용 은 줄어들 고 . ... 7 장 빅 데이터 시대 , 한국 은 준비 되 어 있 는가 ? 데이터 생산 대국 의 그늘 데이터 생산 - 소비 를 부추기 는 환경 신상품 평가 즉시 공유 - 캐논 DSRL 의 빛 새 임 이야기 알 고는 있 지만 활용 은 어렵 다 금융 유통 공공 부문 활용 을 제대로 못 하 고 잇 다 왜 빅 데이터 활용 이 부진 한가 ? 빅 데이터 선진 기업 의 독특 한 문화 “ 우리 는 절대로 데이터 를 내 다 버리 지 않 는다 ” - 아마존 창업주 제프 베조스 - 빅 데이터 역량 강화 의 선 순환 구조 가 단절 된 한국 데이터 축적 -> 업무 활용 -> 관련 기술 숙성 -> 데이터 축적 연쇄 적 구조 필요 문제점 1 : 빅 데이터 가 수집 된지 않 는 경영 현장 - 과거 의 패턴 대로 한정 된 목적 에 만 소모 “ 구슬 이 서 말 이 라도 꽤 어야 보배 이 듯 , 사내 데이터 가 많 아도 공유 해야 빅 데이터 가 됨 ” - 부서 이기주의 - CEO 의 빅 데이터 사용 의 지 부족 문제점 2 : 역량 축적 으로 이어지 지 않 는 소모적 데이터 활용 - 잘못 된 데이터 활용 - 편견 과 본능 적 판단 습성 작동 - 사후 에 교훈 을 이끌 어 낼 기회 가 없 다 . 문제점 3 : 빅 데이터 관리 와 분석 에 필요 한 지식 기반 취약 - 열약 한 기반 빅 데이터 를 가공 하 고 분석 할 수 있 는 충분 한 기술력 과 인력 이 없 다 . - 연구 개발비 재투자 비율 낮 다 . - 잠재력 있 는 이공 계 인력 을 너무 협소 한 기술 영역 에 만 소모 한다는 점 . Insight 빅 데이터 시대 의 뜨거운 감자 - 개인 정보 의 보호 vs . 데이터 활용 의 자유 ․ 프라이버시 문제 : 개인 정보 문제 어떻게 나 에 관해 이런 사실 을 알 고 있 지 ! ․ 데이터 남용 문제 : 고객 의 실제 모습 을 조작 하 는 문제 ․ 데이터 수집 ․ 공유 문제 : SNS 나 인터넷 공개 글 , 사진 , 동영상 , 공공 기관 기업 싸이트 공개 정보 나 데이트 사용 따를 소유 권 문제 / 새로운 가치 를 가진 정보 로 바꾸 는 경우 는 합헌 으로 보 는 경향 이 있 다 ․ 데이터 사용 에 대한 상반 된 법 제도 적 환경 : 인권 보호 의식 이 매우 높 은 유럽 은 보수 적 태도 를 . . 미국 법 체계 는 표현 과 정보 유통 의 자유 를 개인 의 권리 보다 우선시 하 고 있 다 . ( 공익 적 목적 부합 시 ) 우리 나라 는 어정 한 입장 , 공공 의 이익 을 위해 공개 된 정보 를 사용 한다면 합법 으로 보 고 있 다 . ※ 트위터 정보 는 누구 의 것 인가 ? => 미국 법원 의 판단 은 개인 정보 가 아니 며 ‘ 창문 박 에 대 고 그 내용 을 소리치 는 것 과 같 다는 입장 이 다 . 8 장 빅 데이터 시대 , 어떻게 맞이 할 것 인가 ? 빅 데이터 시대 는 얼마나 지속 될 것 인가 ? 과장 광고 곡선 : 특정 한 기술 이 업계 와 사회 에 인지 되 기 시작 한 이후 , 세간 의 주목도 가 어떻게 변하 는지 5 단계 로 설명 한다 . 1 단계 : 기술 이 주목 받 는 계기 단계 / 기술 도 입 기 2 “ : 부풀려진 기대 의 절정 단계 / 기대 절정기 3 “ : 환멸 의 바닥 단계 / 실망 침체기 4 “ : 이해 의 상승 단계 / 재조명 , 부 상기 5 ＂ : 생산 성 의 안정 단계 / 생산 성 안정기 　 유행 때문 에 잊 어서 는 안 되 는 빅 데이터 의 본질 본질 은 “ 잠재 가치 ” 다 . .. 스마트 에 밀려 데이트 축척 을 등한시 한다면 아예 추격 도 해 보 지 못하 게 될 것 이 다 빅 데이터 대응 수준 현황 부터 살피 자 빅 데이터 에 관한 백서 에 빅 데이터 를 수용 하 기 위한 기업 의 대응 역량 4 가지 수준 을 구분 했 다 . 첫째 : 데이터 낭비자 유형 기업 ․ 수집 하 지 않 거나 ( 30 %) 수집 해도 거의 사용 하 지 않 는다 ( 70 %) ․ 내부 운영 효율 성 이나 특히 경영 보고 에 큰 관심 을 기울이 지 않 는다 . ․ 보안 이외 에 는 모든 데이터 관리 측면 에서 문제점 이 보인다 . ․ 데이터 관리 에 대한 투자 에서 다른 기업 들 에 비해 뒤처져 있 다 . ․ 적절 한 데이터 관리 기술 을 유지 하 는 데 에 도 어려움 을 격 고 있 다 . 둘째 : 데이터 수집가 유형 기업 ․ 대부분 고위 IT 임원 이 데이터 전략 을 담당 한다 . ․ 정보 기술 부서 사람 들 은 데이터 의 중요 성 을 이해 하 지 못하 고 사업 부서 사람 들 도 별반 차이 가 없 으며 정보 기술 과 비즈니스 전략 간 에 연계 성 이 매우 낮 다 . ․ 데이터 의 품질 , 정확 성 , 일관 성 , 등 문제 를 보인다 . ․ 데이터 관리 가 주로 규제 에서 요구 하 는 사항 에 맞춰 이루어진다 . ․ 데이 저 관리 의 모든 측면 , 특히 기술 에 는 투자 하 지 못하 고 잇 다 . ․ 데이터 거버넌스 ( 조직 내 데이터 관리 의 의사 결정 권한 과 책임 주체 명시 ) 에 대한 공식 적 프로세스 를 갖추 고 있 지 않 다 . 셋째 : 적극 적 데이터 관리자 유형 의 기업 ․ CEO 가 데이터 전략 을 담당 할 가능 성 은 매우 낮 다 . ․ 현재 내부 비즈니스 운영 현황 파악 위해 데이터 활용 을 하 고 있 으나 고객 과 관련 된 일 ( 마케팅 영업 ) 에 도 데이터 활용 하 길 바라 고 있 다 ․ 전략 적 데이터 관리자 와 달리 , 데이터 의 품질 이나 일관 성 을 완전히 통제 하 지 못한다 . ․ 자신 들 이 보유 한 데이터 의 반 정도 만 제대로 사용 하 고 있 다 ․ 데이터 가 너무 많 거나 필요 한 자원 이 충분 하 지 않 다고 불평 을 늘 어 놓 을 가능 성 이 높 다 . 넷째 : 전략 적 데이터 관리자 유형 의 기업 ․ 대충 만족 할 만 한 선택 이 아닌 가장 적절 한 선택 으로 의사 결정 을 하 며 수집 한 데이터 의 상당 부분 을 활용 한다 . ․ C 레벨 고위 임원 들 이 각자 자기 분야 의 제 이터 운영 을 책임진다 . ( C = CFO COO CMO ) ․ 데이터 관리 의 모든 측면 에 투자 하 며 특히 데이터 정확 성 완전 성 일 관선 에 중점 을 둔다 . ․ 잠재 가치 를 확보 하 기 위해 새로 등장 하 는 데이터 들 을 탐색 한다 . 빅 데이터 역량 구축 을 위한 핵심 계명 빅 데이터 의 도입 및 활용 을 위해 고려 해야 할 주요 요소 들 · 전략 : 전략 적 일관 성 . 핵심 성 과 지표 ( KPI ) 목표 . 가치 의 정의 · 데이터 관리 : 경영 관리 프레임워크 , 범위 와 영역 , 데이터 의 접근 가능 성 , 데이터 품질 · 거버넌스 : 소유 권 통제 , 감시 및 확인 . · 조직 및 노하우 : 사업 부서 와 IT 부서 간 의 조정 . 내부 보고 체계 . · 정보 전달 방법 : 수용 가능 한 표준 및 프로세스 . 성과 데이터 분석 . 전략 적 일관 성 리포 팅 . · 프 로세 스 리포 팅 . 피드백 에 따른 데이터 품질 향상 . · 기술 아키텍처 와 인프라 : 기법 / 기술 . 애플리케이션 시스템 . ( architecture ) 빅 데이터 의 도입 및 활용 을 위해 고려 해야 할 주요 요소 들 을 반영 하 여 빅 데이터 활용 원칙 4 가지 1 CEO 가 적극 적 인 후원자 가 되 어 빅 데이터 문화 를 구축 하 라 2 . 정보 관리 를 실현 하 고 적절 한 사람 을 확보 , 배치 하 라 3 . 적절 한 과제 를 선택 해 실행 경험 을 축적 하 라 4 . 기술 도 중요 하 지만 시작 이 더욱 중요 하 다 . - 끝 - 우주인 ! 왈 왈왈 왈 친구 야 ~ 요 몇 일 사이 에 읽 은 책 인데 재밌 더라구 대강 이야기 는 이러 하 지 우리 가 사 는 세상 매일 매일 쏱아내는 각종 데이터 를 잘 활용 하 면 보석 을 건질 수 있 다는 거 야 ! 매일 쏱아지는 데이터 양 이 얼마나 되 냐 하 면 7 . 5 엑사바이트 라는 군 얼마나 되 는 양 인지 짐작 이 어려울 거 야 이걸 보 면 대강 얼마나 되 는지 짐작 이 갈 거 야 킬로 ( 03 ) : 1000 개 의 모래알 메가 ( 06 ) : 한스 픈 정도 의 모래알 기가 ( 09 ) : 생 수통 절반 을 채운 모래 의 양 테라 ( 012 ) : 국민 주택 ( 85 m 2 ) 아파트 에 10 cm 깊이 로 쌓 은 모래 양 페타 ( 015 ) : 해운대 백 사 장 의 모래 의 양 엑사 ( 018 ) : 한반도 모든 백 사 장 의 모래 의 양 제타 ( 021 ) : 미국 전체 해안선 의 모래 의 양 요타 ( 024 ) : 미국 전체 를 90 m 깊이 로 덮 어 버릴 모래 의 양 이걸 보 면 한반도 모든 백 사 장 의 7 배 반 이나 되 는 모래 의 양 만큼 의 정보 가 매일 쏱아져 나온다는 걸 알 수 있 을 거 야 친구 야 . .! 그런데 난 얼마 의 정보 양 을 활용 하 며 살아갈까 . ..! 친구 인 너 는 어때 . ..? 공유 하 기 글 요소