빅데이터 분석

Data Visualization

데이터 시각화를 주도하는
빅데이터 기술

Michael Connaughton,
오라클 EMEA 빅데이터 팀장 @mikeconna1


데이터 사이언티스트의 몸값이 치솟는 요즘, 비즈니스 데이터의 민주화는 실질적인 비즈니스 가치로 이어질 수 있습니다.

Intel

이제 데이터도 일종의 자본이며, 기업들은 데이터라는 자본에서 최대한 많은 가치를 도출해야 한다는 점에는 의문의 여지가 없습니다.

According to 오라클이 WSJ Custom Studios와 공동으로 실시한 글로벌 조사, 조사에 따르면, 다양한 산업 분야의 대기업 경영진 중에서 자사는 정보를 효과적으로 관리, 활용하지 못해 수익 기회를 놓치고 있다고 응답한 경영자가 무려 98퍼센트에 이릅니다. 또, 조사 대상 경영자 742명 중 절반 이상이 미숙한 데이터 관리로 인해 회사가 놓쳐버린 수익 기회가 연간 수익의 16퍼센트에 달한다고 응답했습니다.

Michael Connaughton

Michael Connaughton, Big Data Leader EMEA

빅데이터 분야에서 데이터 시각화의 중요성은 점점 더 커지고 있습니다. 빅데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다는 사실은 잘 알려져 있지만, 그 가운데 쓸모 있는 데이터의 비율은 점점 더 감소하고 있는 것으로 보입니다. 따라서, 방대한 빅데이터에서 가치 있는 정보를 발견하고 시각화하는 일이 매우 중요합니다.

하지만 빅데이터의 활용 가치를 극대화하기 위해서는 데이터 사이언스 전문가가 아닌 비즈니스 사용자도 누구나 이해할 수 있는 방식으로 데이터를 제시해야 합니다. 데이터 시각화가 필요한 이유가 바로 여기에 있습니다.

직원들이 의미 있는 방식으로 정보를 탐색, 변환, 공유할 수 있게 해주는 툴을 제공하여, 빅데이터의 혼란에서 벗어나야 합니다.

 직원들이 의미 있는 방식으로 정보를 탐색, 변환, 공유할 수 있게 해주는 툴을 제공하여, 빅데이터의 혼란에서 벗어나야 합니다. 

데이터 시각화를 통한 비즈니스 정보의 ‘민주화(democratization)’란, 다양한 비즈니스 부서의 사용자들이 IT 전문가의 도움 없이도 자신의 업무와 관련 있는 데이터에 접근하고 각자의 전문성을 적용하여 통찰을 도출할 수 있게 되는 것을 말합니다.

관건은 기술적인 데이터 관리, 종합, 분석 작업은 배후로 숨기고, 직원들에게는 그들이 잘 알고 있는 인터페이스를 통해 데이터를 제공하는 것입니다.

빅데이터 정보 탐색 기능은 구체적인 용도에 적합하게 설계된 어플리케이션을 통해 데이터의 시각화를 주도할 수 있습니다.

복잡한 데이터 사이언스 원리에 정통하지 않은 일반 사용자들을 위해 데이터를 시각화할 수 있는 가장 좋은 방법은 역시 어플리케이션을 이용하는 것입니다. 어플리케이션은 특정한 용도에 맞게 설계되기 때문에, 가장 적합한 방식으로 유의미한 데이터와 통찰을 제공합니다.

 복잡한 데이터 사이언스 원리에 정통하지 않은 일반 사용자들을 위해 데이터를 시각화할 수 있는 가장 좋은 방법은 역시 어플리케이션을 이용하는 것입니다. 

데이터는 이해하기 쉽고 활용하기 간편한 여러 방식으로 제시될 수 있지만, 어플리케이션은 사용자 중심이어야 하며 맞춤형 사용자 정의가 가능해야 합니다.

스페인의 주요 은행 중 하나인 카이사은행(CaixaBank), 은 오라클의 빅데이터 분석. 솔루션을 통해 금융 상품 담당자들이 데이터를 직접 처리할 수 있는 시스템을 구축하여 상당한 효과를 거뒀습니다. 최고의 고객 서비스를 제공하기 위한 방편의 하나로 비즈니스 담당자들에게 혁신적인 기술을 지원하고자 하는 이 은행은 전사의 모든 직원들이 데이터를 직접 활용하고 데이터를 기초로 금융 상품을 추천할 수 있도록 만들고 있습니다.

 효과적인 데이터 시각화야말로 전사적인 빅데이터 민주화의 열쇠입니다. 

데이터 시각화와 관련된 또 다른 중요한 문제는 개인 정보 보호 및 보안에 관한 것입니다. 직원들은 자신의 직무와 관련된 비즈니스 데이터에만 접근할 수 있어야 합니다. 과도한 접근 권한은 관리의 복잡성을 심화할 뿐 아니라 정보 유출 위험이나 개인 정보 침해 위험을 높일 수 있습니다. 이는 특히 카이사은행처럼 수많은 고객들의 개인 정보와 금융 정보를 보유하고 있는 기업들에게는 더욱 중요한 문제입니다. 이 같은 문제는 각 직원들의 직무와 관련된 데이터에 대해서만, 개인 정보 보호 정책 및 관련 법규에 부합하는 수준까지만, 정보 접근을 제공하는 역할 기반의 액세스 관리를 통해 처리할 수 있습니다.

카이사은행의 경우와 같은 데이터 시각화 이니셔티브는 데이터 사이언티스트의 도움 없이도 빅데이터를 이해하기 쉽고 쓸모 있는 정보로 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 데이터 사이언티스트들은 일상적인 데이터 분석 업무에서 벗어나, 보다 복잡한 분석 방식으로 비즈니스 데이터에서 추가적인 가치를 도출하는 일에 전념할 수 있습니다. 효과적인 데이터 시각화야말로 전사적인 빅데이터 민주화의 열쇠입니다.


빅데이터에 관한 이 글은 오라클과 인텔® 이 공동으로 제공합니다.

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