2018년 빅 데이터 산업에 필요한 것 – PromptCloud

IDC 에 따르면 빅 데이터 및 비즈니스 분석에 대한 전 세계 수익은 2020년까지 2,030억 달러 이상 증가할 것입니다. 빅 데이터에 도전하는 사람이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나는 원시 데이터를 통찰력 있는 정보로 변환하는 것입니다. 2025년까지 우리 는 연간 180제타바이트의 데이터를 생성할 것이며 이 데이터의 대부분은 IoT에서 올 것입니다. IoT의 발전은 빅데이터 성장의 주요 요인이 될 것입니다. 다양한 애플리케이션 및 비즈니스 사용 사례와 함께 데이터의 크기가 증가하고 있기 때문에 빅 데이터 공간에서 향후 몇 년은 확실히 다사다난할 것입니다. 다음은 2018년에 빅 데이터에서 볼 수 있는 몇 가지 트렌드입니다.

1. 처방적 분석

처방적 분석은 적절한 상황에서 적시에 적절한 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다. 빅 데이터는 2018년에 처방적 분석을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 분석과 수학의 결합된 기능을 통해 처방적 분석은 기업가가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되어 최적의 생산 수준과 향상된 고객 경험으로 이어집니다. 분석과 결합된 인지 컴퓨팅은 빅 데이터를 한 단계 더 발전시키고 비즈니스 세계에 파급 효과를 일으킬 수 있습니다.

2. 다크 데이터 폭로

과거 데이터는 여전히 디지털화해야 하는 경우가 많으며 이는 이 다크 데이터의 잠재력을 활용하려는 사람들에게 주요 장애물입니다. 컴퓨터 시대 이전에 물리적으로 기록된 데이터는 예측 분석 및 기타 많은 데이터 분석 방법론과 관련하여 여전히 가치가 있습니다. 2018년에는 빅데이터의 부상과 함께 어둠 속에 남아 있는 이력 데이터의 복구와 디지털화를 위한 많은 노력이 있을 것입니다. 과거 데이터의 공개는 하룻밤 사이에 일어나지는 않지만 미래에 대한 정확한 예측을 하는 데 도움이 될 수 있으므로 기다릴 가치가 있는 이점이 있습니다.

3. 데이터 품질에 대한 관심 증가

빅데이터는 이름에서 알 수 있듯 지금까지 질보다 양이 중요했습니다. 사용 가능한 데이터의 엄청난 양에 대해 이야기할 때 기회와 함께 도전 과제를 제시합니다. 여기서 문제는 집중할 데이터와 무시할 데이터를 결정하는 것입니다. 잘못된 데이터 세트에 초점을 맞추면 특정 비즈니스 요구 사항에 대한 예상 결과를 얻을 수 없으며 혼란과 잘못된 결정으로 이어질 수 있으므로 이는 중요합니다. 데이터 세트는 사용 사례와 관련이 없거나 부정확하거나 부적절한 데이터 수집 방법으로 인해 손상될 수 있습니다. 이 문제는 이미 업계 전문가들에 의해 논의되고 있으며 2018년은 양만이 아닌 데이터 품질에 중점을 둘 가능성이 높습니다.

4. 데이터 보안 문제 해결

빅 데이터 산업은 기술 혁신을 기반으로 번창하며 기업이 고객과 훌륭한 관계를 구축하는 데 도움이 됩니다. 데이터 처리 및 보안과 관련하여 현재 장면은 그다지 성숙하지 않습니다. 향후 몇 년 동안 데이터 보안은 고객의 주요 관심사가 될 것이며 기업은 책임감 있게 행동하고 보안 침해로부터 데이터를 보호하기 위해 필요한 조치를 취해야 할 것입니다. 고객이 데이터를 신뢰하지 않는다면 브랜드 참여도가 크게 나빠질 것입니다. 데이터 보안은 2018년에 모든 기업의 주요 관심사가 될 것이며 이미 이 문제를 해결하는 데 투자할 적기입니다.

5. 새로운 데이터 스트림 통합

IoT 장치는 수많은 새로운 데이터 스트림을 열었고 이는 이전에 존재하지 않았던 통찰력을 제공합니다. IoT는 2018년 빅 데이터 분석의 핵심이 될 것입니다. IoT 장치의 수가 증가함에 따라 기업은 이미 이러한 장치의 데이터 집계에 더 많은 투자를 시작했습니다. 이러한 분석의 이점은 기업에만 국한되지 않습니다. 소비자는 센서 데이터로 가능해진 리소스 최적화의 이점을 동등하게 누리고 있습니다. 산업 및 영역에 관계없이 거의 모든 기업이 2018년에 이러한 새로운 데이터 소스로부터 혜택을 받기 시작할 것입니다.

6. 직무의 전문화

디지털 혁명으로 모든 조직이 기술 조직으로 변모함에 따라 빅 데이터의 가치가 증가함에 따라 기업은 특정 방식으로 적응해야 할 것입니다. 기업은 빅 데이터 분석의 다양한 단계를 처리하는 데 필요한 도구를 구현해야 합니다. 또한, 데이터 사이언스 분야의 숙련된 전문가를 고용하여 추출, 변환, 로딩, 분석 등 데이터 파이프라인의 다양한 단계를 처리해야 합니다. 이러한 경험이 풍부한 데이터 전문가에 대한 수요로 IBM 은 고용 시장 을 예상합니다. 빅 데이터 전문가의 경우 2018년 동안 364,000개에서 2020년까지 2,720,000개로 증가할 것입니다.

7. 데이터 자산의 가치 상승

데이터 자산은 이미 대부분의 비즈니스 조직에서 높이 평가되고 있습니다. 다양한 비즈니스 프로세스의 운영 비용을 줄이는 것은 데이터의 주요 응용 프로그램 중 하나입니다. 이러한 방식으로 빅 데이터 분석의 수익을 추적하기가 쉬워지고 있습니다. 최신 빅 데이터 도구에는 고급 실시간 데이터 처리 기능이 포함되어 있어 데이터 수집 노력에 금전적 가치를 더 쉽게 할당할 수 있습니다. 이를 통해 데이터는 가까운 장래에 기업이 얻고자 하는 가장 인기 있는 자산 중 하나가 될 것입니다.

8. 서비스로서의 분석의 부상

Tableau 와 같은 BI 도구 는 숙련된 데이터 전문가가 원하는 비즈니스 결과물을 신속하게 달성하는 데 도움이 되는 데이터 인증과 같은 새로운 기능과 함께 한때 복잡했던 데이터 관리 프로세스 위에 추상화 계층을 제공하고 있습니다. 그 결과 쉽게 액세스할 수 있는 문서와 메타데이터가 생성되어 비기술적 비즈니스 이해 관계자에게 큰 도움이 될 것입니다. 간단히 말해서 2018년은 서비스로서의 분석이 부상하는 데 중추적인 해가 될 것입니다.

9. 데이터 휴머니즘

데이터 휴머니즘은 데이터 시각화를 사용하여 빅 데이터의 개인적이고 고유한 특성을 풍부하게 하는 프로세스입니다. 주요 목표는 빅 데이터를 작은 데이터로 변환하여 데이터를 단순화하고 보다 인간 친화적으로 만드는 것입니다. 이는 양보다 데이터 품질에 중점을 두려는 노력을 더욱 보완할 것입니다. 우리는 빅 데이터 폭발의 한가운데에 있으며 이전보다 훨씬 저렴한 비용으로 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 기술의 발전은 이 데이터 혁명을 앞당기는 동시에 결과를 모든 사람이 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 데 도움이 될 것입니다.

10. 새로운 분석 도구 통합

새롭고 향상된 비즈니스 인텔리전스 도구가 매일 시장에 출시되어 기업이 운영, 경쟁자 및 소비자를 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다. 증강 현실, AI 및 머신 러닝이 빅 데이터 분석에 통합되어 결과적으로 비즈니스 효율성이 향상되고 고객 경험이 개선될 것입니다.

11. 인지 기술

인지 기술은 인간과 유사한 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있도록 기계를 갖추는 데 도움이 될 것입니다. 데이터 양이 증가함에 따라 이 위업을 달성하는 것이 더 쉬워집니다. 우리는 곧 필기 인식, 얼굴 인식, 전략 수립, 추론 및 학습과 같이 인간의 인식이 필요한 작업을 처리하는 기계를 보게 될 것입니다. 빅 데이터는 이 면에서 혁신을 주도할 것이며 2018년에는 놀라운 진전을 목격할 것입니다.

12. 머신러닝

기계 학습은 빠른 속도로 성장하고 있으며 이는 곧 엄청난 양의 데이터를 훨씬 빠른 속도로 처리 및 분석하고 보다 정확한 결과를 제공할 수 있음을 의미합니다. 이 영역의 성장은 엄청난 양의 데이터, 정교한 알고리즘 및 우수한 하드웨어에 의해 주도됩니다. 2018년에는 프로세스가 더욱 간소화되고 머신 러닝 기술이 실시간 광고, 사기 탐지 및 데이터 분석과 같은 작업을 처리할 것입니다.

결론

빅 데이터는 2018년에도 계속 발생하는 공간으로 남을 것이며 새로운 트렌드가 이 주장을 뒷받침합니다. 다크 데이터를 검색하는 데 사용할 수 있는 인지 기술에서 빅 데이터는 보안 침해, 사기를 방지하고 기업이 더 높은 효율성과 성장을 달성하는 데 도움이 됩니다. 이러한 발전과 추세가 기술의 접근성과 보안을 높이는 데 도움이 되기를 바랍니다.