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인더스트리4.0 시대에 우리가 알아야 할 것들


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자료제공/인피니언 테크놀로지스


빅데이터

오늘날 사람과 기계는 엄청난 양의 데이터를 생산하고 있다. 현재는 연간 16.3제타바이트이며 이 숫자는 2025년 까지 10배 성장할 것이다. “빅데이터”는 소통 방식을 변화시키는 매우 귀중한 자원이다. 우리는 점점 많은 개인 정보를 노출하고 있다. 이러한 점에서 빅데이터는 유용하기도 하지만 문제점도 있다.
점심 시간에 스마트폰 앱을 확인한 후, 온라인 쇼핑몰에서 바로 물건을 주문한다. 봐두었던 스키 헬멧의 가격이 크게 인하되었다는 푸쉬 메시지를 받았기 때문이다. 우연의 일치로 볼 수도 있겠지만 사실은 첨단 수학, 분석 기법, 타겟 마케팅을 적용한 결과이다. 이것이 바로 빅데이터를 활용한 것이다.
전세계적으로 수많은 사람과 기계가 시시각각 엄청난 양의 데이터를 생산한다. 인터넷 브라우저와 소셜 네트워크에서, 운전을 하면서, 신용카드 결제를 하면서, 온라인 쇼핑을 하면서, 스마트폰으로 통화를 하면서도 말이다.
카메라는 도시를 모니터링하고, 스마트 미터링 시스템은 전력 사용량을 측정하고, 컴퓨터는 주식 거래를 처리하고, 의료 기기는 건강 데이터를 기록하고, 커넥티드 카는 인터넷으로 연결되어 있다.

(1) 빅데이터란 무엇인가?
‘빅데이터’는 대량의 데이터를 뜻한다. 크고, 복잡하고, 일시적이고, 무질서해서 보통의 컴퓨터로는 처리할 수 없는 대량의 데이터를 말한다.
데이터를 수집한 후에 분석을 해야만 방대한 데이터로부터 유의미한 통찰을 얻을 수 있다. 정보에서 어떤 가치를 찾아내는 것이 실제 목적이다. 특히 마케팅에서는 ‘빅데이터’와 ‘빅데이터 분석’을 같은 뜻으로 쓰기도 한다.

(2) 실생활에서의 빅데이터
빅데이터는 용량, 다양성, 속도의 3가지 특성으로 정의된다. 디지털화가 가속화되면서 데이터 양은 점점 더 빠른 속도로 늘어나고 있다. 오늘날 우리는 연간 16.3제타바이트의 데이터를 생산한다. 제타바이트는 10억 테라바이트이다. IDC와 Seagate의 조사에 따르면, 이 양이 2025년에는 163제타바이트로 늘어날 것이라고 한다. 숫자로 풀어서 쓰면 163,000,000,000,000,000,000,000 바이트에 달한다.
이러한 광대한 양의 데이터를 안정적으로 저장하려면 전체 서버팜이 필요하다. 인피니언의 에너지 효율적인 반도체는 서버팜에서 소모되는 전력 비용을 크게 절감시킬 수 있다.
앞으로는 데이터 양을 0이 24개인 단위, 요타바이트(yottabyte)로 표기할 것이다. 데이터가 빠르게 증가하면 데이터의 다양성 또한 증가한다. 초기에 디지털 데이터는 주로 숫자와 문서의 형태였다. 인터넷과 디지털 카메라의 등장으로 사진, 오디오, 웹 데이터가 추가되었고, 휴대전화, 스마트폰, 유투브, 넷플릭스 등을 사용하게 되면서 소셜 미디어와 스트리밍 서비스들로부터 모바일 데이터 및 정보가 추가되었다. 이제는 피트니스 밴드, 스마트 써모스탯, 커넥티드 카 등 IoT 디바이스들이 정보의 바다로 추가적인 데이터를 발생시키고 있다.
초기 디지털 시대와 달라진 또다른 점은 데이터 액세스 속도이다. 초기에는 데이터를 한 곳에 모은 후 주기적으로 압축파일을 만들었으나, 이제는 실시간으로 사용하고 있다.
하지만 이러한 데이터는 단순히 정보를 수집한 것에 불과하며, 빠르게 처리되고 정확하게 분석되어야만 쓸모가 있다. 바로 이러한 점에서 빅데이터는 유용하기도 하고 문제점도 있다. 그렇다면 정확히 누구에게 그렇다는 것일까?

(3) 빅데이터의 장점과 의의
빅데이터는 우리 생활 곳곳에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 과학자들은 기후 변화, 지진, 전염병 유행 등을 예측하기 위해 데이터를 사용한다. 정부 기관과 정보 기관에서는 거대한 양의 데이터를 샅샅이 뒤져 테러리스트를 밝힐 수 있는 단서를 찾아낸다. 오늘날 우리는 콘텐츠 데이터, 메타데이터, 거래 데이터, 행동 데이터, 건강 데이터, 재무 데이터, 측정 결과, 모니터링 데이터를 등을 수집한다. 이러한 데이터는 주식 시장, 핵 물리학, 지역간 교통, 통신, 시장 조사, 에너지 공급, 보험 회사, 소매 체인, 자동차 분야, 범죄학, 테러리즘 방어, 마케팅 등등에 활용될 수 있다.
현재의 데이터를 활용해 미래를 예측할 수 있다. 이것이 데이터 마이닝 (data mining)이라고도 불리는 빅데이터 분석이 중요한 이유이다...(중략)

leekh@semiconnet.co.kr
(끝)
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