정보 (및 수학) 데이터에 대한 잘못된 믿음 다섯가지

2014.10.14 20:30

데이터에 대한 잘못된 믿음 다섯가지 http://mirian.kisti.re.kr/futuremonitor/view.jsp?cn=GTB2014090977&service_code=03
KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』 2014-10-02

빅데이터에 관한 다양한 유행이 나타나고 있는 가운데, IT 리더들이 빅데이터가 가지는 잠재력을 탐색하는 방법을 실제적으로 안다는 것은 쉬운 일이 아니다. 가트너 그룹은 IT 리더들이 자신들의 정보 인프라 전략을 추진할 때 명심하여야 할 데이터에 대한 잘못된 믿음 다섯 가지가 무엇인지에 대하여 다음과 같이 제시한다. 빅데이터가 많은 기회를 제공하지만 해결하여야 할 과제 또한 많은 것으로 여겨진다. 데이터의 양 자체만으로 모든 데이터에 태생적으로 내장된 문제를 해결하지는 못한다고 가트너 그룹의 관계자는 말한다. IT 리더들은 다소 과대하게 나타나고 있는 용어 자체의 혼란에 대한 분명한 입장을 견지할 필요가 있으며 알려진 사실과 비즈니스 지향 산출물에 기반을 둔 행위들을 정립하여야 한다고 제시한다. 이를 위하여 극복하여야 할 빅데이터에 대한 잘못된 믿음 다섯 가지는 다음과 같다.

첫째, 관심은 많지만 여전히 초보단계인 빅데이터

빅데이터 기술과 서비스에 대한 관심은 매우 높은 수준에서 나타나고 있다. 기업조직들 중 약 73퍼센트가 빅데이터에 대한 투자를 진행하거나 진행할 계획을 가지고 있는 것으로 전해진다. 그렇지만, 기업 대다수는 여전히 채택 자체에 있어서는 초보적인 단계이다. 가트너 그룹의 서베이 대상 기업들 중 단지 13퍼센트만이 실제적으로 빅데이터에 대한 솔루션을 가지고 있는 것으로 파악하고 있는 것이다.

기업들이 직면한 가장 큰 극복하여야 할 도전과제는 빅데이터로부터 어떠한 방법을 사용하여 가치를 획득하는지에 관한 부분들을 결정하고 어디서부터 이를 시작하여야 하는지에 대한 방법을 결정하는 것이다. 많은 기업들이 비즈니스 프로세스와 구체적인 사용자 케이스에 이와 같은 기술을 연결하지 못하고 있기 때문에 여전히 파일럿 단계에 머무르고 있는 것으로 전해진다.

둘째, 많은 데이터를 가지고 있기는 하지만, 데이터 결점에 대한 우려가 없다는 잘못된 믿음

IT 리더들은 기업들이 관리하여야할 대용량 데이터가 대용량이라는 숫자로 인하여 무의미한 결점들로 인하여 개별적인 데이터 품질을 관리하여야 하는 문제에 봉착하고 있음을 주목하여야 한다. 이와 같은 견해들은 개별 데이터 품질 결점이 전체적인 성과에 영향을 미치지 못하면서 조직내의 데이터의 작은 단위에서 각각의 결점들이 존재하기 때문에 데이터가 분석될 때 전체적인 고려가 필요하다.

실제적으로, 각각의 개별차원의 결점들은 데이터가 존재하지 않았을 때보다 전체 데이터셋에 대한 훨씬 적은 영향을 미치고 있으며 더 많은 데이터가 있기 때문에 더 많은 결점들이 나타날 수 있다고 가트너 그룹의 관계자는 말한다. 그러하기 때문에, 전체 데이터셋에 대한 빈약한 품질의 데이터로 인한 전체적인 차원의 영향들은 동일하게 나타나고 빅데이터 문맥 상에서 기업조직들이 사용하는 많은 데이터들이 외부에서 제공되고 있거나 구조나 기원이 알려져 있지 않기 때문에 다양한 현상과 일맥상통하게 된다. 이와 같은 부분들은 데이터 품질 이슈에 대한 있음직한 현상들이 이전보다 더 높은 차원에서 나타나게 된다는 것이고, 데이터 품질은 빅데이터 세계에서 실제보다 훨씬 중요하게 작용하게 된다.

셋째, 빅데이터 기술은 데이터 통합에 대한 필요성을 제거한다는 잘못된 믿음

빅데이터 기술에 대한 일반적인 견해는 스키마 접근방법을 통하여 정보를 처리하는 잠재성과 관련을 가지고 있으며, 기업조직들로 하여금 대용량 데이터 모델을 사용하여 동일 소스를 조회하도록 만들게 된다. 많은 사용자들이 이와 같은 유연성은 최종 사용자에게 특정 데이터 자산을 해석하는 방법을 결정하도록 만들고 있으며, 개별 사용자에게 맞춤화된 데이터 접근 방법들을 제공할 수 있게 된다.

현실적으로, 대다수의 정보 사용자들은 데이터들이 묘사되는 시나리오에 있어서 일련의 스키마에 크게 의존하게 되고, 콘텐츠가 묘사되는 가운데, 데이터의 무결성에 대한 일련의 동의와 더불어 이와 같은 시나리오에 대하여 어떻게 연계되는지 종합적인 방향도 나타나게 된다.

넷째, 고도화된 분석기법에 있어서 데이터 웨어하우스를 사용하는 문제

많은 정보 관리 리더들은 데이터 웨어하우스를 구축하는 것은 시간 소모적이며 크게 도움이 되지 않는 활동으로 간주한다. 고도화된 데이터에 대한 분석사용 기법은 데이터웨어하우스 이면에 존재한다고 간주하는 것이다. 현실적인 측면에서 여러 선진화된 분석 프로젝트는 분석 과정 중에 있어서 데이터 웨어하우스를 사용한다. 다른 측면에 있어서, 관계자들은 분석에 적절할 수 있는 빅데이터에 대한 부분들 차원에서 새로운 데이터 형태를 정렬하여야만 한다. 어떤 데이터가 관련성을 가지고 집약화되는 방법은 무엇이고 필요로 하는 데이터 품질 단계는 무엇이며, 이와 같은 데이터 정렬이 데이터 웨어하우스보다 다른 차원에 발생하고 있음을 주도면밀하게 파악하고 있는 것으로 전해진다.

다섯째, 데이터 레이크가 데이터웨어하우스를 대체할 수 있다는 잘못된 믿음

엔터프라이즈 데이터 관리 플랫폼으로서 벤더들은 데이터 레이크를 만들어 고유의 형태로 이질적인 데이터 소스들을 분석하는데 사용한다. 현실적으로, 벤더들이 데이터웨어하우스에 대한 대체용으로 데이터 레이크를 포지셔닝하는 것은 분명 잘못된 것이고 사용자의 분석 인프라에 있어서 잘못된 부분으로 호도될 수 있다. 데이터 레이크의 근본 기술은 기존에 존재하는 데이터웨어하우스 기술에서 발견되는 성숙도 차원에서 여러 부족함을 나타내고 있다. 데이터 웨어하우스는 이미 조직 전체 차원에서 다양한 사용자들을 지원할 수 있는 기능을 보유하고 있다. IT 리더들은 데이터 레이크에 대한 조급함을 보일 필요가 없다고 가트너 관계자는 제시한다.

[출처] http://www.gartner.com/newsroom/id/2854917

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