빅데이터, '빅'으로만 승부하는 시대는 끝났다

 

 

'빅' 뿐 아니라 '스마트', '스피드'까지 고려해야 진짜 빅데이터!

 

 

 

 

 

IT 업계의 화두가 여전히 '빅데이터'일 정도로

오늘날 많은 기업들은 매일 매일 방대한 양의 데이터를 축적하고 있습니다.

그리고 그 목적은 "데이터를 전략적인 정보 및 발견으로 변환"하기 위해서라고 합니다 ^^

 

이들 데이터의 대부분은 사물인터넷(Internet of Things, IoT)을

구성하는 신호등, 운동화, 의료기기 등에 탑재된

수십억 개의 센서를 통해 생성되고 있는데요.

 

시스코가 그리는 사물인터넷 세상이 도래하면

'사람,' '프로세스' 및 '사물'까지 데이터를 만들어내 빅데이터는 더욱 '빅'해지겠죠 @.@

 

그러나 기존의 빅데이터 접근 방식으로는 데이터가 내포하는 

가치를 충분히 뽑아낼 수 없다고 합니다.  왜 그럴까요?

오늘날 흔히 사용되는 전형적인 빅데이터 및 애널리틱스 접근법을 

되짚어 보며 그 이유를 설명 드리겠습니다.

 

어떤 대형마트에서 빅데이터를 실행한다고 가정해봅시다.

 

오프라인 매장과 온라인 매장, 물류창고, 기업 페이스북 등 

마트와 관련해 발생하는 모든 데이터는 IT 담당자가 운영하는

중앙집중형 데이터센터에 저장됩니다.

 

그리고 마케팅 담당자나 영업 담당자가 IT 담당자에게

"20~30대 여성 고객의 오프라인 매장 화장품 코너

구매 패턴을 알고 싶어요" 등 특정 데이터를 분석해 달라고 요청해오겠죠.

그럼 IT 담당자는 저장된 데이터 가운데 필요한 데이터를

추출하고, 오버레이하고, 분석해 결과를 도출해냅니다.

 

이 데이터가 어디에 쓰일 수 있을까요?

새로운 마케팅 플랜 작성 시 참고 자료 정도로는 쓸 수 있겠지요.

하지만 빅데이터의 가치가 그 수준에 머무는 것은 안타까운 일입니다.

 

시스코는 20~30대 여성 고객이 화장품 코너에서 발길을 돌리기 전에

고객의 구매 패턴 정보가 매장 직원에게 전달돼야 한다고 생각합니다.

데이터가 '상품 구매'라는 행동을 이끌어내는 자산 역할을 할 수 있도록 말이지요.

그 정도는 돼야 "빅데이터 덕을 봤다~"고 말할 수 있죠.

 

하지만 중앙 저장소를 거쳐 분석시스템을 가동하고, 이를 다시 전송해야 하는

기존의 빅데이터 접근법은 이런 니즈를 충족시키기엔 너무 '느립니다!'.

 

그렇다면 해결 방법은 무엇일까요? 데이터가 생성되는 바로 그 시점, 바로 그 장소에서

분석 역시 실시간으로 이뤄져야 합니다. 즉, 네트워크 엣지에서 바로 분석해 바로 그 결과를

적재적소에 쏘아주어, 신속한 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다.

 

다시 말해 '빅'하게 축적된 정보에서 가치를 발굴할 뿐 아니라

이를 '스마트'하게 분석하고 '스피드' 있게 쏴주어 데이터의 가능성을

200% 뽑아내는 '데이터 인 모션(Data in Motion)'이 적용되어야만 한다는 것이죠.

그리고 이 데이터 인 모션이 제대로 적용될 수 있어야

IoT 세상에서 사람, 프로세스, 데이터 및 사물의 연결이

더욱 가치있게 활용될 수 있다는 점도 꼭 기억해주시기 바랍니다~ ^^

 

 

 

IoT 세상에서 '빅'으로만 승부하는 빅데이터 시대는 끝났습니다.

'데이터 인 모션'으로 빅데이터의 가치를 200% 누려보시기 바랍니다.

 

 

 

 

 

이 글은 시스코 컨설팅 서비스 그룹 글로벌 애널리틱스 총괄 수석부사장 니콜라 빌라(Nicola Villa)가 포스팅 한 Big Data: Not Just Big, but Fast and Smart, Too를 바탕으로 구성되었습니다.