빅 데이터 개론이란?

최근 몇 년간, 인터넷과 모바일 무선 기술 등과 같이 기술 발전이 급속도로 이뤄지면서, 데이터 생산량은 지구상에서도 이전보다 훨씬 많아졌다. 이런 데이터는 그 자체로는 큰 가치가 없음에도 불구하고, 이를 분석하고 가공하면 새로운 정보와 가치를 얻을 수 있다는 것이다. 이렇게 처음부터 처리하기 어려운 막대한 양의 데이터를 분석하는 기술 또는 방식을 ‘빅 데이터’라고 한다.

빅 데이터는 크게 ‘3V’로 구분된다. 첫째, ‘Volume'(양)은 수집된 데이터의 양이 많다는 것을 의미한다. 둘째, ‘Velocity'(속도)는 빅 데이터가 생성되고 저장되는 속도가 빠르다는 것이다. 마지막으로 ‘Variety'(다양성)는 빅 데이터가 매우 다양한 형태로 존재한다는 것이다.

빅 데이터의 중요성

빅 데이터가 중요한 이유는 간단하다. 빅 데이터를 분석해서 얻어지는 정보를 바탕으로 기업은 더 나은 전략을 수립할 수 있고, 국가나 지역사회는 더욱 효율적인 공공정책을 수립할 수 있다. 또한, 개인이 사용하는 서비스가 더욱 맞춤화되어 개인에게 보다 나은 경험을 제공할 수 있다.

하지만 빅 데이터를 처리하려면 일반적인 데이터베이스와 같은 시스템으로는 처리하기 어려운 양과 종류의 데이터를 다루어야 하기 때문에, 새로운 기술이 필요하다. 이를 ‘빅 데이터 기술’이라 부르며, 대표적으로 하둡(Hadoop)이 있다. 하둡은 대규모 데이터 저장 및 분석을 위한 자바 기반의 오픈소스 소프트웨어로, 대용량 병렬 처리를 지원하여 빅 데이터 처리를 가능하게 한다.

빅 데이터의 활용 사례

빅 데이터는 이미 높은 가치를 지니고 있으며, 많은 기업과 정부는 빅 데이터를 활용하기 위해 투자를 진행하고 있다. 그 중에서도 높은 성과를 내고 있는 빅 데이터의 활용 사례를 살펴보자.

1. 구글의 검색 엔진: 구글은 사용자들의 검색어를 수집해 빅 데이터를 만들고, 이를 분석하여 사용자들에게 맞춤형 검색 결과를 제공한다. 또한, 광고 타겟팅에도 활용되어 많은 광고 업체들이 구글을 이용하고 있다.

2. 아마존의 추천 알고리즘: 아마존은 고객들의 구매 이력과 검색어, 읽은 도서 등을 수집해 빅 데이터를 만들고, 추천 알고리즘을 통해 동일한 관심사를 가진 고객들에게 맞춤형 추천을 제공한다.

3. 기상 데이터 활용: 일본 기상청은 빅 데이터 분석을 통해 태풍의 이동 경로를 예측하고, 그에 따른 대응책을 마련한다. 이를 통해 일본은 전국민에게 벼농사를 시작할 시기에 대한 정보를 공유함으로써 미세먼지로 인한 피해를 최소화하고, 작물 수확량을 증대시켰다.

결론

현재 데이터는 끊임없이 증가하고 있고, 이를 우리가 바라보며 기다리기만 한다면 기회는 찾아오지 않는다. 이를 분석하여 새로운 가치를 창출하는 일반인과 기업 등이 빅 데이터 활용을 하지 않는다면, 데이터만 불필요한 포화 상태가 될 뿐이다. 따라서 빅 데이터에 대한 이해와 활용이 절실히 필요하다. 빅 데이터와 빅 데이터 기술을 이해하고 활용하여, 새로운 가치를 창출하고 사회 전반적으로 발전하는 데 기여하길 바란다.