빅데이터의 의미와 방향

 

안녕하세요. 메가IT입니다:)

오늘도 메가스러운 정보를 전달드리고자 포스팅합니다. 오늘은 미래에도 계속 성장할 데이터 산업에 대해서 이야기를 해보려고 합니다. 

자본주의 사회에서 돈을 최고로 여겨 돈을 얻기 위해 수단과 방법을 가리지 않는 모습들도 있었는데요. 이제는 4차 산업시대로 접어들면서 데이터가 최고의 가치로 자리 잡혀 데이터를 얻기 위해 막대한 돈을 지불하기도 합니다. 

클라우드 사업으로 인해 국내 데이터센터 시장이 급격하게 성장하고 있습니다. 연평균 6.7%씩 성장하고 있고, 현재는 5조 원의 시장 규모에 2027년에는 8조 원의 시장 규모로 전망하고 있습니다. 데이터센터는 데이터를 관리할 때 꼭 필요한 센터로  기업들도 막대한 돈을 써가면서 데이터 센터를 짓고 있습니다. 

 

 

🌃데이터센터

해외 기업

• 에퀴닉스 - 상암동에 데이터센터를 2019년에 처음 설립 후 서울에 2개를 추가로 건립 예정
• 디지털리얼티 - 2023년 김포에 최대 64㎿(메가와트)의 용량을 수용할 데이터 센터를 착공, 이미 상암동에도 오픈
• 오라클 - 서울과 춘천에 데이터센터를 운용하고 있고, 광양에 4세대 클라우드센터 구축 예정
• 구글 - 2005년 처음 데이터센터를 건설했고, 현재 3개를 운영하면서 추가로 2곳을 더 건설할 계획

국내 기업

• 네이버 - 1조를 쓰고 데이터 센터를 건립, 춘천에 자체 데이터센터 보유

데이터 시장의 성장으로 각 나라도 미래 산업 핵심 요소가 광범위한 데이터 활용으로 보고 있습니다. 데이터를 어떻게 활용하는지가 중요한 만큼 빅데이터에 대한 관심도 커져가고 있습니다. 

💻빅데이터란?

통상적인 데이터 수준이 아닌 한계를 넘어서는 크기의 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 수많은 사람들의 정보의 집합체라고도 할 수 있습니다. 그만큼 개인들의 사적인 정보가 수집되고, 보관되며 분석되고 있는 것입니다.  

 

🧾빅데이터 활용 사례

마케팅 활용
고객 반응을 실시간으로 파악하며, 댓글, 검색어 등을 분석해서 고객 문제를 즉각적으로 해결할 수 있게 되었습니다. 

구글의 자동 번역
자동 번역이 가능하기 위해서는 방대한 양의 언어 데이터가 필요합니다. 오타, 은어 등을 이해하고 있어야지만 가능한 부분인데 빅데이터를 활용하여 현재의 자동화된 구글 번역이 가능하게 되었습니다. 

알고리즘
유튜브나 인스타 등을 보고 있다 보면 개인의 취향대로 글들이 공유됩니다. 이는 빅데이터를 분석하여 개인이 원하는 취향대로 제공해 주는 것입니다. 

생물 정보
생물학에 필요한 DNA, RNA 등의 유전자들의 데이터의 양을 정리하고 분석하는 곳에 활용합니다.

보건 의료
보험 가입자에 대한 생활습관, 건강검진 결과 등의 정보로 효과적인 지료 방법을 파악하고, 온라인 치료에 대한 부분도 제공 가능하게 되었죠

👩🏻‍💻빅데이터 직업

1) 빅데이터 분석가
통계학, 머신러닝 등으로 빅데이터를 분석하고, 관리하는 전문가. 시장 흐름과 행동 패턴을 분석하여 트렌드를 읽어내고 소비자의 니즈를 파악하고 제공하여 기업의 부가가치를 높여주는 업무를 담당

2) 데이터 사이언티스트
데이터의 수집, 탐색, 분석 등의 전반의 내용을 작업하고 고객의 요구에 맞게 솔루션 제공

3) 데이터 엔지니어
데이터 시스템을 관리해 주는 일

✅빅데이터전문가 필수 역량

기업과 취업 담당자들은 앞으로 빅데이터 관련 직업이 더욱 많아질 것으로 전망하고 있어서 빅데이터 직군으로 취업을 준비하신다면 필수 역량이 있습니다. 

컴퓨터 프로그램을 작동시키기 위해서는 프로그래밍 언어가 반드시 필요하며, 빅데이터를 관리하는 프로그래밍 언어를 알고 계셔야 합니다. 

1) 파이썬
오픈소스로 머신러닝, 딥러닝 등을 활용할 수 있는 것이 가장 큰 장점입니다. AI알고리즘에 적합한 언어입니다. 

2) R프로그래밍
파이썬과 마찬가지로 오픈소스로 머신러닝, 딥러닝 등을 제공받을 수 있습니다. 통계학자가 만든 언어여서 통계 분석에 다양한 기능을 제공해 주고 있어서 간단한 코드로 통계 알고리즘까지 구현이 가능합니다. 결과적으로도 파이썬보다는 자세하고 명확한 분석 결과를 제공해 주고 있지만 수행 속도는 떨어진다는 큰 단점이 있습니다. 

 

빅데이터의 다양한 활용
https://bit.ly/3YLteWa