Logger Script

퓨처랩

21.04.28 무한한 가치와 기회, 빅데이터

온라인 쇼핑을 할 때 물건 하나를 사면 관련 아이템들이 계속 추천되거나

자주 구매하는 리스트가 자동으로 홈 화면에 뜨는 경우가 있습니다.

이렇게 소비자들이 물건을 하나라도 더 사게 하는 시스템의 기반에는

‘빅데이터’가 있습니다.

e-커머스 기업들은 빅데이터를 저장하고 분류해

개인 별 쇼핑 성향, 패턴, 주기를 분석하고 맞춤 큐레이션 서비스를 제공합니다.

 

쇼핑만이 아니라 일상생활과 정치, 사회, 경제, 문화, 기술 등 모든 분야에서도

데이터가 매일매일 생겨나 쌓이고 있고 사용되고 있습니다.

오늘은 이처럼 모든 분야가 데이터로 연결되는 세상에서

무한한 가치를 가지고 새로운 기회가 되고 있는 '빅데이터'에 대해 알아보겠습니다.

 

 

 

 

빅데이터는 간단하게 여러 데이터가 모인 것을 의미합니다.

이름 앞에 이 붙은 이유는 기존 데이터보다 너무 방대하여

기존의 방법이나 도구로는 수집, 저장, 분석이 어렵기 때문입니다.

빅데이터는 지금도 계속 범위를 넓히고 있어 기존의 정의도 점점 바뀌고 있습니다.

지금은 빅데이터를 데이터의 집합을 넘어

데이터들을 수집, 처리, 분석하고 시각화하는 모든 과정을 포함해 정의하고 있습니다.

 

 

빅데이터는 그럼 어떠한 특성을 가지고 있을까요?

빅데이터의 가장 큰 특징 세 가지는

 ‘대용량(Volume), 빠른 생성 속도(Velocity), 다양한 형태(Variety)’인데요.

전부 영문자 ‘V’로 시작하는 단어들입니다.

좀 더 쉽게 알아보기 위해 유튜브를 한 번 살펴볼까요?

 

 

유튜브엔 수많은 사람들이 자신의 영상을 만들어 올리고, 글을 쓰거나 댓글을 달죠.

하루 평균 1억 개 영상이 올라온다고 하는데요.

이렇게 올린 엄청나게 많은 양(Volume)의 영상들이 빅데이터가 됩니다.

 

또 하나는 데이터들의 생성 속도(Velocity)가 매우 빠르다는 사실입니다.

전 세계인이 동시에 올리는 새로운 영상의 길이가

'1분 당 400시간'이라고 합니다.

우리가 눈 깜짝할 동안 수백 개의 영상이 빠른 속도로 업로드되고 있는 거죠.

 

             

 

마지막으로 빅데이터는 왼쪽 사진 나무에 달린 아이콘들처럼

다양한 공간에서 다양한 형태(Variety)로 존재합니다.

유튜브는 영상이지만 페이스북이나 인스타그램은 이미지, 글을 업로드합니다.

우리가 일상에서 흔히 보는 데이터들은 또 숫자, 텍스트, 그래프나 차트 등으로 표시됩니다.

이렇게 빅데이터는 대용량, 빠른 생성 속도, 다양한 형태라는 세 가지 큰 특징을 가지고 있습니다. 

 

 

 

<출처 : TCG Digital>

 

점점 광범위해지는 빅데이터의 특성을 다 표현할 수 없어

용량, 속도, 형태의 3V에 더해 새로운 V들이 생겼습니다.

방대해진 데이터 중 엉터리 데이터를 걸러

신뢰성 있고, 가치 있는 데이터를 찾는 ‘정확성(Veracity)’,

소셜 미디어 사용 증가로 서로서로의 데이터가 연결되는 네트워크 효과를 말하는

‘바이럴리티(Varality)’가 새로운 V가 되었습니다. 

 

그리고 최근 들어 점점 더 중요해진 마지막 특성은 바로 '시각화(Visualization)'입니다.

시각화는 빅데이터가 보이는 과정으로

데이터를 수집하여 복잡한 분석을 실행한 후 용도에 맞게 정보를 가공하는 것을 말합니다.

이때 필수 요소는 정보의 사용 대상자가 쉽게 이해할 수 있어야 한다는 점입니다.

그렇지 않으면 아무리 가치 있는 데이터라 하더라도 사용자에게 쓸모가 없게 되고

정보의 가공을 위해 소모된 시간, 경제적 비용까지 무용지물이 될 수 있습니다. 

 

 

그럼 이런 빅데이터는 학생들과 교육 분야에는 직접적으로 어떻게 영향을 줄까요?

교육 분야에서는 학습자의 다양한 데이터를 분석해 효과적인 학습 모델을 구축하는

‘학습 분석(Learning Analytics) 기술’이 주목받고 있습니다.

이 기술을 통해 학생의 성적과 인성, 적성, 행동, 성격, 관계 등

다양한 데이터를 수집해 개인 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공합니다.  

 

 

학습 분석을 통해 학생들은

자기 주도적 학습이 가능하다는 장점이 있습니다.

어떤 부분이 부족한지 알고

지능화, 개인화된 맞춤형 커리큘럼을 따라가면서

효과적으로 교육 목표에 도달할 수 있기 때문이죠.

다른 학생의 학습 데이터를 참고한다면

현재 스스로의 상황을 객관적으로 점검할 수 있고,

동기 부여가 되어 더 큰 학습 효과를 기대할 수도 있습니다.

 

학생만이 아니라 선생님도 양질의 수업을 할 수 있습니다.

수업의 장점과 개선점을 파악하고,

가르치는 학생이 어떤 학습 모델인지에 따라

그에 맞춰 수업을 제공할 수 있기 때문입니다.

학생의 반응을 실시간 통계로 확인해 적절하게 피드백을 주면서

활발하게 상호작용할 수도 있습니다. 

 

이렇게 미래의 학교, 교실에서는

선생님과 학생 모두의 데이터 시너지를 통해

최고의 효과를 내는 학습 모델을 구축할 수 있습니다.    

 

 

교육 분야 외에도 빅데이터의 활용 범위가 넓어지고 중요성이 증가함에 따라

관련 직업도 함께 관심을 받고 있습니다.

바로 미래 가장 인기 있는 직업이 될 거라 예상되는 ‘빅데이터 분석가’입니다.

 

빅데이터 분석가는 정부, 기업, 개인 등 특성에 맞게

유용한 정보를 찾고 분석기술을 활용하여

대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 사람입니다.

 

 

미국에서는 5년 연속 가장 유망한 미래 직업으로 뽑혔고,

국내의 기업들도 빅데이터 센터를 설립하고 관련 인력을 채용하고 있습니다.

 

정부에서도 전문 인력을 키우려고 노력하고 있는데요.

한국 데이터산업진흥원에서 주관하는

‘빅데이터분석기사’ 시험이 올 4월 처음으로 시행되었습니다.

빅데이터 트렌드에 맞춰 많은 사람들이 관심을 가졌고,

국가 기술 자격증으로 구분되어 점점 더 많은 사람들이 도전할 거라 예상합니다.

하지만 아쉽게도 이 자격증은 실무자를 뽑는 거라

아직 초중고 학생들은 시험에 응시할 수 없습니다.

 

 

하지만 정부는 데이터 분석가를 꿈꾸는 학생들을 위한 대회를 개최하고 있는데요.  

교육부 주관 ‘교육 공공데이터 활용대회’가 올 7월 2일까지 진행됩니다.

학생들은(초4 ~ 고등학생) 데이터 리터러시 분야에 참가가 가능한데요.

 

'교육 공공데이터 활용을 주제'

1~3명의 팀원(지도교사 1명 반드시 포함)으로

팀을 구성해 1작품을 출품해야 합니다.

빅데이터에 관심이 있고 공부를 하고 있는 학생들이라면

누구나 대회에 참가해 창의적인 아이디어를 뽐낼 수 있습니다.

 

 

지금까지 빅데이터의 특성과 빅데이터로 바뀔

앞으로의 교육, 직업에 대해 알아보았는데요.

앞으로는 경험으로, 감으로 하는 의사결정이 아닌

모든 결정을 철저하게 데이터 분석을 통해 하게 되는

진정한 의미의 '빅데이터의 시대'가 펼쳐집니다.

가장 효율적인 결과를 데이터를 통해 선택할 수 있게 되는 거죠.

그만큼 데이터의 가치도 높아지고

데이터를 분석하는 사람도 중요해지고 각광받게 됩니다.

데이터에 관심을 가지고 계속해서 데이터를 공부해서

넘치는 데이터들 중에서 가장 가치 있는 보물을 찾아내는

'빅데이터의 시대의 주인공'이 되어보세요