Big Data Analytics

Big Data Analytics

데이터와의 대화: How
빅 데이터 기능은 어떻게 차세대
분석을 지원하는가

Michael Connaughton,
오라클의 EMEA 지역 빅 데이터 책임자 @mikeconna1


빅 데이터는 이미 예측 분석(predictive analytics)을 지원하며 미래의 '규범 분석(prescriptive analytics)'으로 향하는 길을 가리키고 있습니다.

Intel

5년 전까지만 해도 주요 비즈니스 질문을 처리하기 위해 모든 관련 데이터세트를 모두 통합하고 효과적으로 분류한다는 것은 경제적으로 타당성이 없었습니다. 하지만 빅 데이터 기술의 개발로 기업들은 이제 저렴한 가격대와 과거 그 어느 때보다 사용자 친화적인 방식으로 계속해서 증가하는 범위의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

특히 원시 데이터가 비즈니스 통찰력으로 해석되는 정보 발견 프로세스는 비즈니스 프로세스와 혁신에 일대 혁명을 가져올 가능성을 지니고 있습니다.

많은 미래 지향적인 기업들은 변동 예측(판매 등)과 같은 비교적 단순한 작업들은 물론, 기계 설비의 고장 발생 시점 예측이나 업무 방식의 변경에 따른 영향 파악 등과 같은 보다 고급 용도로도 이미 정보 발견 및 예측 분석 툴을 사용하고 있습니다. 모든 사례에서 확보된 통찰력은 효율성, 가치 실현 시간 및 생선성을 향상시키는 데 사용됩니다.

Michael Connaughton

Michael Connaughton, Big Data Leader EMEA

벨기에의 미디어 그룹인 De Persgroep는 고객 데이터에 예측 분석을 적용함으로써 자사 신문 독자층에 대한 가시성을 한층 향상시켰습니다. 고객 행태 분석을 위해 오라클의 Big Data Appliance 를 사용함으로써 De Persgroep은 이제 고객이 인쇄본의 구독을 취소하려는 시점을 92%의 정확도로 예측할 수 있습니다.

이와 같은 수준의 정보 발견은 빅 데이터 기술을 통해 수행되며 협소한 범위 또는 시간대의 단일 질문을 처리하는 것이 아니라, 분석 툴은 분석 담당자들이 데이터와 '대화'를 나누며 보다 깊이 있고 정확한 통찰력을 산출할 수 있는 역량을 효과적으로 제공할 수 있습니다.

 원시 데이터가 비즈니스 통찰력으로 해석되는 정보 발견의 프로세스는 비즈니스 프로세스와 혁신에 일대 혁명을 가져올 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 

정보 발견(Information discovery)은 이와 같은 '데이터 대화(data conversation)'로 이어지는 핵심 개념입니다. 대용량의 데이터를 가져와서 상관 관계를 발견하고 "독자가 곧 신문 구독을 취소하려고 하는가?"와 같은 질문에 대답하는 프로세스에서 빅 데이터 기술은 즉시 실행하고 보다 심층적이고 세부적인 질문에 대답할 수 있습니다. 기본적으로 이는 기민한 방식으로 데이터를 활용하는 방법입니다.

CERN(European Organization for Nuclear Research), 은 입자 가속기인 LHC(Large Hadron Collider)의 성능을 분석하기 위해 오라클의 Big Data Discovery 를 활용하고 있습니다. LHC는 최대 규모일 뿐만 아니라, 지금까지 개발된 과학 장비 중 가장 많은 비용이 소요되며 당 1TB의 데이터를 생성한다는 점을 고려할 때 성능 및 가용성을 높이는 방법에 대한 모든 정보는 더할 나위 없이 중요합니다.

 분석 툴은 분석 담당자들이 데이터와 '대화'를 나누며 보다 심층적이고 상세한 통찰력을 산출하도록 효과적으로 지원할 수 있습니다. 

외견상 랜덤 데이터로 보이는 데이터에서 패턴을 감지하는 예측 분석의 위력을 확인할 수 있는 또 다른 사례는 금융 자본 시장에서 찾아 볼 수 있으며, 여기에서는 부정 거래 행위 문제를 해결하는 데 사용되고 있습니다. 부정 거래 행위에 대한 징후는 매우 많고 서로 완전히 다르기 때문에 의심스러운 활동을 신속하게 찾아내는 것이 어렵습니다. 한 오라클 고객은 예를 들어 트레이더가 무엇인가 바람직하지 못한 일을 한 경우에 거래 장부를 방치할 가능성이 낮다거나, 휴가 시 장부를 넘기지 않는 등 35가지의 징후를 파악했습니다. 휴가철 패턴의 변경과 증가하는 스트레스 신호도 확인했습니다.

이 경우, 빅 데이터 분석은 데이터 사일로 전반을 아우르며 여러 다른 소스의 정보를 함께 취합하여 부정 거래가 발생하게 될 시기를 예측하고 조직들이 이를 방지할 수 있는 조치를 취할 수 있도록 했습니다.

규범 분석의 혁명

규범 분석은 반드시 많은 기업들이 구현할 필요는 없지만, 이 기술은 이미 분석의 차세대 혁명, 즉 규범 분석을 위한 토대를 형성하는 데 이용되고 있습니다.

기본적으로 규범 분석은 조직 내에서 변화와 실행을 추진할 수 있도록 예측 기능에 자동화를 결합합니다. 이는 조직들이 사람의 개입 없이 프로세스를 간소화하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있도록 합니다.

예측 분석의 통찰력이 규칙 엔진을 통해 활용되면, 프로세스에 대한 변경은 자동화될 수 있습니다. 따라서 이벤트(긍정적이건, 부정적이건)가 예측되면, 이를 피하거나 견인할 있는 조치가 실행될 수 있습니다.

 이 기술은 이미 분석의 차세대 혁명, 즉 규범 분석을 위한 토대를 형성하는 데 이용되고 있습니다. 

이와 같은 접근 방식은 금융 서비스 부문에서 시장 시세의 변화에 대응해 특정 거래를 수행하거나 피하도록 하는 알고리즘 거래 형태로 나타나고 있습니다.

하지만 규범 분석의 활용 범위는 매우 넓고 광범위하게 영향을 미칩니다. 업무 수행을 통해 생성된 데이터는 직원들이 보다 효과적으로 실행하는 방법에 대한 지침을 제공하도록 분석될 수 있습니다. 한편, 석유 시추 업체들은 굴착 플랫폼의 센서들에서 생성된 정보를 이용해 건강 및 안전 관련 업무를 향상시키고 감산된 유정에서 최대한 추출하며 유지 보수의 효과를 개선하는 데 활용될 수 있습니다.

아직 초기 단계에 있지만, 예측 및 규범 분석의 조합은 향후 몇 년 간 기업들에게 훨씬 익숙해질 것입니다. 여기에서 중요한 것은 새로운 기능들이 발표되면, 빅 데이터 기술, 특히 분석 툴을 쉽게 업그레이드할 수 있도록 해야 한다는 것입니다.

점차 많은 기업들이 예측 분석의 가치를 인식하기 시작했으며 규범 분석에 착수하는 것을 고려하기 시작했습니다. 데이터 분석의 차세대 혁명에 나서야 할 때입니다. 이제 올바른 기술과 인프라들을 경제적인 비용으로 즉시 이용할 수 있게 됐으며 진정한 데이터 스마트 기업의 실현 가능성은 그 어느 때보다 높아졌습니다.


본 빅 데이터 기사는 오라클과 Intel® 의 후원으로 제공됩니다.

Intel® 및 Intel 로고는 미국 및 기타 국가에서 Intel Corporation의 상표입니다.


Learn More