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[기고] 알터릭스(Alteryx)를 이용한 ‘스마트 데이터’ 생성이영선 넥스엔정보기술 대표
 
▲ 이영선 넥스엔정보기술 대표

[컴퓨터월드] 기술의 발전과 데이터 생성량의 증가로 빅데이터(Big Data)의 활용 영역은 더욱 확대되고 있다. 통신, 소매, 헬스케어, 금융, 에너지 등 모든 산업 분야에서 빅 데이터는 구조화된 데이터나 비정형 데이터를 분석해 서비스를 개선하고 수익을 높일 수 있다.

고객의 요구를 충족시키기 위해 기업은 전략과 프로세스를 최적화하고 보유한 데이터를 충분히 활용해야 한다. 이를 달성하기 위해 기업들은 데이터의 품질이 수량만큼 중요한 데이터 기반 전략을 선택한다. 이제 빅 데이터가 ‘스마트 데이터’ 가 돼야 한다.


데이터 사이언티스트 : 과연 21세기의 직업?

이를 위해 많은 기업들은 무한한 대량의 정보를 평가하고 분석할 전문가를 필사적으로 찾고 있다. 데이터 사이언티스트 또는 데이터 분석가의 몸값은 최근 몇 년동안 상상을 초월할 정도로 높아졌다.

2019년 가장 각광받는 일자리는 무엇일까. 미국 최대의 직장 평가 및 구인·구직 서비스 업체인 글래스도어가 최근 발표한 ‘2019년 미국 최고의 직업 50’에 따르면 최고 직업 50개 중 19개가 IT(정보기술) 관련 직종이었다. 글래스도어는 매년 직업별 연봉의 중간값(median), 직업 만족도, 구인 중인 일자리 수 등을 토대로 최고 직업 50을 뽑는다.

아무리 많은 데이터를 가지고 있어도 이를 처리하거나 평가할 수 없으면 이 데이터는 쓸모가 없다. 데이터를 처리하고 평가하는 단계가 완료되면 의사 결정을 좀 더 용이하게 하기 위해 얻은 결과를 해석해야 한다. 마지막으로 도출해낸 결과는 다른 팀과 공유되어야 하며, 팀원이 최대한 활용할 수 있도록 제공돼야 한다. 이것이 바로 데이터 사이언티스트의 역할이며, 데이터 사이언티스트의 역할은 갈수록 그 중요성이 강조되고 있다.

이 데이터 사이언티스트의 일상 업무는 매우 매력적이다. 그들은 다음과 같은 목적을 갖고 회의에 임한다. 데이터 사이언티스트는 어떤 데이터가 비즈니스와 관련이 있는지 확인하고 이를 표시하고 사용할 도구를 선택하며 데이터를 저장할 위치와 방법을 결정한 후 마지막으로 설계 알고리즘을 결정한다.


빅 데이터에서 스마트 데이터로

스마트 데이터는 빅데이터에서 한발 더 나아간 것으로 수집된 데이터 집합에서 회사에 가장 관련 있고 필요한 정보를 추출해 예측할 수 있도록 해준다.

요약하면 스마트 데이터는 큰데이터+ 의미+ 데이터 품질 + 보안+ 데이터 보호=  품질 데이터 및 보안에 해당한다. 이 공식은 스마트 데이터가 추출되는 원료로서 빅데이터(Big Data)의 중요성을 강조하고 있다고 할 수 있다.

   
▲ 스마트 데이터

스마트 데이터를 얻기 위해서는 단순 수집된 빅데이터에서 정확하고 의미있는 정보를 추출하고, 조직에서 바로 분석하고 활용할 수 있게 신속하게 제공하는 기술이 요구된다. 스마트 데이터는 ‘정확(accurate)’, ‘실행 가능(actionable)’, ‘신속(agile)’의 특성을 갖는다.

스마트 데이터를 만드는 것은 기업의 경쟁력 향상과 직결된다. 비즈니스에 미치는 영향을 파악하고 대량의 데이터를 낭비하거나 시간을 허비하지 않도록 예측 분석을 적용 할 수 있는지 생각해 보아야 한다.

성공적인 데이터 중심 비즈니스를 위해서는 데이터 구성 및 준비 시간을 줄이면서 데이터 품질을 향상시켜야 한다. 빠르게 분석이 가능한 데이터를 만드는 것이 무엇보다 중요하며, 이를 위해서는 데이터를 현명하게 만들어야 한다.

실제 데이터를 수집하고 준비하는 데 소요되는 시간 때문에 데이터를 분석하는 시간이 절대적으로 부족한 경우가 많다. IDG 리서치(Research)의 2016년 ‘Data and Analytics Survey’에 따르면 응답자의 90%는 데이터 액세스, 데이터 변환, 데이터 생성 및 수집, 데이터 마이그레이션 및 데이터 저장과 같은 영역에서 어려움을 경험한 것으로 나타났다.

조직의 데이터 가치를 측정하기 위해서는 중요한 요소가 무엇인지 파악하고, 데이터 품질을 확인하고, 수집 시점에서 데이터를 실행 가능한 정보로 바꾸는 컨텍스트를 추가 해야 한다. 이것이 바로 스마트 데이터다.

스마트 데이터와 기존 데이터 수집 및 분석 방법론은 고객 경험 및 운영 효율성 향상에서부터 보안 위협 감소에 이르기까지 모든 측면에서 큰 차이가 있다.


스마트 데이터는 의미있는 정보

스마트 데이터는 실제로 의미가 있는 정보를 의미한다.

기존의 분석 기술을 사용하면 데이터를 축적하고 정리 한 다음 일별 또는 주간단위 등 고정된 일정에 따라 처리할 수 있다.

하지만 알터릭스(Alteryx)를 이용한 분석방법을 적용할 경우 워크 플로우를 통해 스마트 데이터로 수집 시점에서 분석을 위해 액세스 및 변환되므로 데이터 준비 시간 및 지연을 줄일 수 있다.

데이터 준비 시간을 줄일 수 있다는 것은 비즈니스에 큰 도움이 된다는 것을 뜻한다. 무엇보다 스마트 데이터는 기업들이 대량의 데이터에서 유용한 관련 데이터를 뽑아내는 데 도움이 된다.

데이터의 의미를 알아내는 것은 오늘날 디지털 비즈니스 세계에 큰 도움이 된다. 스마트 데이터는 대형 데이터 분석, 클라우드 마이그레이션, 네트워크 및 애플리케이션 성능 관리에 이르기까지 수많은 활동에서 중요한 역할을 수행한다.

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