새로운 비즈니스 창출할 기회지만 해결과제도 많다
그러나 빅 데이터와 관련해 아직까진 국내에서는 이렇다 할 뚜렷한 성공사례는 없다. 더욱이 빅 데이터에 대한 개념조차 정립되어 있지 않아 혼란스럽기만 하다. 분명한 사실은 빅 데이터 시대가 곧 전개된다는 것이다. 빅 데이터를 어떻게 비즈니스에 활용, 대외 경쟁력을 갖춰나가느냐가 새로운 관건으로 떠오르고 있다. 특히 빅 데이터 시대에는 무엇보다도 스토리지의 중요성이나 가치가 새롭게 부상하고 있다. 어떻게 대응해 나가야 할지 집중 살펴본다.
<1부> '빅 데이터'분석으로 기업 경쟁력 극대화
데이터에 근거한 분석·예측·최적화, 모든 산업군에 적용 가능
고수연 기자
<2부> 올해 스토리지 시장도 최대 이슈는'빅 데이터'
효율적인 활용으로 새로운 비즈니스 창출, 그린 스토리지의 필요성 대두
이재갑 기자
<1부>'빅 데이터'분석으로 기업 경쟁력 극대화
데이터에 근거한 분석·예측·최적화, 모든 산업군에 적용 가능
IT 시장의 핵으로 떠오른 '빅 데이터'
올 IT 시장의 최대 화두는 '빅 데이터'다. 글로벌 벤더들이 앞 다퉈 빅 데이터 전략을 발표하는 것도 떠오르는 시장을 선점하겠다는 의도다.
빅 데이터는 일반적으로 '현재 시스템으로 처리 가능한 범위를 넘어서는 데이터'로 정의된다. IBM이 '인포메이션 온디멘드'를 언급하면서 크기(Volume), 생성 속도(Velocity), 다양한 형태(Variety)의 속성을 지닌 데이터의 폭증을 예견했는데, 여기서 언급된 3가지 속성, 즉 3V를 빅 데이터가 가진 속성으로 보는 관점이 많다. 참고로 가트너는 3V에 복잡성(Complexity)를 추가해 3V+C로, 혹은 3V에 가치(Value)를 더하기도 한다. 이렇듯 빅 데이터에 대한 정의는 보는 관점에 따라 다양하다.
그러나 공통적으로 ▲ 페타, 엑타, 제타바이트 등 기존의 데이터 단위를 넘어서는 엄청난 양(Volume), ▲ 데이터의 생성과 흐름이 매우 빠르게 진행되는 속도(Velocity), ▲ 사진, 동영상 등 기존의 구조화된 데이터가 아닌 다양한(Variety) 형태의 정보 등 3가지 속성을 가진 데이터를 '빅 데이터'라는 게 대다수 전문가들의 공통된 의견이다.
관련 업계에서는 생성 속도와 다양한 형태의 데이터에 초점을 맞추고 있지만 일부에서는 단순히 데이터의 양만을 거론해 시스템을 업그레이드하거나 스토리지 용량을 늘리는 식으로 빅 데이터를 이해하기도 한다.
사실 빅 데이터란 개념은 과거에도 존재했다. 앞서 말한 처리 범위를 넘어선 데이터 크기를 대용량 데이터, 즉 빅 데이터라고 한다면, 과거에는 킬로바이트나 기가바이트의 데이터를 빅 데이터로 볼 수 있었을 것이다.
물론 최근에는 테라바이트를 넘어서 페타, 엑사, 제타, 요타바이트까지 빠르게 데이터 크기가 늘어나고 있다. 실례로 구글에서 하루에 처리하는 데이터 양을 20페타바이트로 보고 있다.
그렇다면 이미 과거부터 존재해왔던 빅 데이터가 최근 IT시장에서 갑자기 떠오르는 이유는 무엇일까? 이전에는 빅 데이터를 처리할 수 없는 기술과 방법이 없었기 때문이다. 과거에는 시스템을 운영하면서 부수적으로 생기는 로그파일 등은 폐기처분할 데이터라고 판단했다. 기업 입장에서 BI나 DW처럼 기업 내부에 구조화된 데이터만을 기업의 자산으로 여겼던 것이다.
그러나 최근에는 서비스, 영업, 마케팅의 중요성이 강조되면서 상황이 변하기 시작했다. 모바일 기기 등의 확산과 맞물려 페이스북, 트위터 등으로 일컫는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서 하루에 엄청난 양으로 올라오는 소비자의 글을 마케팅으로 이용할 수 있는 자료로 인식하기 시작한 것이다. 또한 기업들은 그동안 폐기처분했던 데이터를 여러 방면에서 활용할 수 있는 방안을 모색하고 있다.
<이하 상세 내용은 컴퓨터월드 2월 호 참조>