빅데이터 개념과 기존 데이터베이스의 차이점에 대해서 설명해드리겠습니다. 빅데이터 개념은 디지털 전환의 시대에서 가장 중요한 개념 중 하나입니다. 빅데이터 개념은 디지털 분야에서 빼놓을 수 없는 영역으로 빅데이터의 뜻에 대해서 이해하고 기존 데이터베이스와의 차이점을 알고 있는 것은 매우 의미 있는 일입니다. 그럼 이어서 빅데이터 개념과 기존 데이터베이스와의 차이점에 대해서 좀 더 알아보도록 하겠습니다.
빅데이터 개념과 일반적인 정의
빅데이터는 기존의 데이터베이스로 데이터를 수집하거나 저장하거나 분석을 하기 어려울 정도로 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 규모가 방대하고 데이터의 생성 주기가 짧으면서 수치 데이터 뿐만 아니라 문자와 영상과 같은 다양한 종류의 데이터를 포함하는 개념입니다. 빅데이터는 이러한 다양한 종류의 데이터로 구성되기 때문에 기존의 데이터베이스로는 수집, 저장, 분석이 어려운 데이터 형태입니다. 디지털 기술이 발달하면서 과거에 비해서 데이터의 양이 크게 증가하였습니다. 이에 따라 어마어마한 양의 빅데이터를 어떻게 분석하고 활용할 것인지가 중요한 과제가 되었습니다.
빅데이터는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터 세트로 구성되어 있습니다. 빅데이터는 이러한 다양한 유형의 데이터로부터 경제적인 가치를 추출하고 분석할 수 있는 기술과도 관련되어 있습니다. 빅데이터는 기존의 데이터보다 방대하고 기존의 방법으로는 도저히 수집, 저장, 분석이 어려운 정형 데이터와 비정형 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 세 가지 중요한 특징이 있습니다.
빅데이터의 세 가지 중요한 특징은 크기, 다양성, 속도입니다. 크기는 일반적으로 수십 테라바이트에서 수십 페타바이트 이상의 규모를 말합니다. 다양성은 다양한 원천과 형식의 데이터를 포함하는 것입니다. 다양성의 대표적인 예로는 웹 로그 데이터, 소셜 미디어 서비스 플랫폼 상에서의 상호 작용 데이터, 금융 트랜잭션 데이터가 있습니다. 속도의 경우 대용량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 특징입니다. 빅데이터에서는 데이터를 하루 단위에서 실시간에 이르기까지 상대적으로 짧은 시간 안에서 수집, 저장, 처리, 분석을 진행할 수 있습니다.
과거에는 데이터의 형태가 특정 양식에 맞춰서 분류하였다면 오늘날에는 데이터의 형태에 있어 형식이 없고 다양합니다. 데이터 속도는 과거에 배치 방식으로 진행되었지만 현재는 준실시간이나 실시간 형태의 데이터 처리 속도를 지닙니다. 데이터 처리 목적의 경우 과거에는 분석에만 초점이 맞춰져 있었지만 오늘날에는 최적화와 예측을 통해 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. 데이터 처리 비용 관점에서 보면 과거에는 국가 기관에서 부담해야 하는 매우 큰 비용이 발생하였습니다. 하지만 오늘날에는 개별 기업 수준에서도 충분히 부담할 수 있는 수준이 되었습니다.
빅데이터 개념과 기존 데이터베이스 차이
빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터입니다. 빅데이터는 수치 데이터 뿐만 아니라 문자와 영상 데이터를 포함한 다양하고 방대하고 거대한 데이터의 집합입니다. 빅데이터는 지금까지 관리하던 기존의 소프트웨어나 하드웨어 체계로는 저장, 관리, 분석할 수 없는 수준과 범위, 그리고 규모의 데이터로 방대한 양의 큰 규모의 데이터입니다. 빅데이터는 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 보다 저렴한 비용으로 인사이트와 큰 가치를 추출할 수 있어야 하며 데이터를 빠른 속도로 수집하고 불굴하고 분석할 수 있도록 차세대 기술과 인프라가 구성되어야 합니다.
빅데이터의 중요한 특징으로는 규모, 속도, 다양성이 있습니다. 빅데이터는 보다 더 나은 의사 결정을 할 수 있도록 하기 위해서 비용 효율적인 구조이어야 하며 혁신적으로 거대한 용량의 데이터와 비정형 데이터와 같은 다양한 형태의 데이터에 대해서 매우 빠른 속도로 수용하면서 처리할 수 있어야 합니다. 빅데이터는 일종의 정보 자산입니다. 최근에는 데이터 경제 시대로 데이터의 중요성이 매우 높아졌습니다. 이러한 시대적인 흐름에 맞춰서 빅데이터의 특성은 확대되고 있고 기존의 빅데이터의 특성에 정확성과 가치 측면에서도 관심이 높아지고 있습니다. 빅데이터는 기존 데이터베이스와 차이가 있습니다.
빅데이터를 이해하기 위해서는 기존 데이터베이스 체계와의 차이점을 이해해야 합니다. 데이터베이스는 여러 사람들에 의해서 공유되어 사용될 목적으로 통합 관리되는 데이터 집합을 의미합니다. 데이터베이스는 기업과 같은 곳에서 임직원 등 여러 사람들에 의해서 공유되어 체계적이고 정형화된 형태로 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터 집합이며 자료를 효율적으로 처리하기 위해서 자료의 중복을 없애고 자료를 체계적으로 구조화하여 시스템에 저장하는 것입니다. 데이터베이스는 중복을 배제하거나 경우에 따라서 어쩔 수 없는 상황에서만 중복을 허용하는 통합적인 데이터 형태를 띄게 됩니다.
데이터베이스는 저장 데이터로 구성되는데 저장 데이터는 저장하여 관리하는 데이터입니다. 데이터베이스는 운영 데이터로 구성되어 있습니다. 운영 데이터는 단순한 데이터의 집합이 아니라 기업과 같은 조직에서 기능을 수행하는데 없으면 안되는 매우 필수적인 데이터입니다. 데이터베이스는 공용 데이터도 존재합니다. 공용 데이터의 경우 여러 사용자들과 여러 응용 소프트웨어와 시스템들이 서로 다른 목적으로 공동으로 사용할 수 있는 데이터입니다. 우리나라에서 데이터는 데이터 기본법의 적용을 받습니다. 데이터 기본법은 데이터 산업 발전 기반 조성과 데이터 경제 활성화를 위해서 만들어진 중요한 법입니다.
데이터 기본법은 국가 전체의 데이터 콘트롤 타워를 확립하고 데이터 거래와 데이터 분석과 관련된 서비스를 제공하는 사업자를 육성하고 데이터 전문 기업들을 체계적으로 성장할 수 있는 발판을 마련하는 목적이 있습니다. 데이터 거래사 양성의 내용도 포함되고 있고 데이터 생산, 거래, 활용 촉진 기반 조성을 위해서 노력해야 하는 책무도 명시되어 있습니다. 우리나라에서는 국가적인 차원에서 데이터 산업을 발전시키기 위해서 기본 계획을 수립하고 있고 데이터 생산과 보호, 데이터 활용 활성화, 데이터 거래 촉진, 데이터 관련 전문 인력 양성, 데이터 산업 기반 조성의 내용들을 다룹니다.
데이터를 다루기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터 공유 프레임워크와 인프라가 필요하며 안전하고 혁신적인 데이터 사용 방법 탐색과 관련된 디지털과 데이터 과학 기술이 함께 발전해야 합니다. 데이터와 관련된 다양한 규제 사항들에 대해서는 데이터 규제 샌드박스를 운영하여 규제 사항 때문에 데이터 산업이 발전되는 것을 방지해야 할 것입니다. 빅데이터와 관련되어서는 플랫폼이 중요합니다. 빅데이터와 관련된 플랫폼으로는 금융데이터거래소 플랫폼을 예로 들 수 있습니다. 금융데이터거래소 플랫폼은 금융 분야와 다양한 산업 분야의 데이터 판매자와 수요자를 매칭하여 필요한 거래 기능과 분석 서비스를 제공하는 데이터 유통과 활용에 관계된 종합 플랫폼입니다.
빅데이터 개념 관련 쟁점 사항 알기
디지털 전환은 디지털 기술을 기반으로 기업의 조직 문화와 비즈니스 모델, 그리고 산업 생태계를 혁신하고 고객과 시장의 변화에 대응하여 새로운 가치를 만들어 낼 수 있는 기업으로 탈바꿈하는 과정을 의미합니다. 기업들은 변화하는 기업 환경 속에서 살아남기 위해서 디지털 전환은 선택이 아니라 필수가 되었습니다. 디지털 전환에 성공하지 못하는 기업들은 이제 더 이상 살아 남을 수 없는 기업 환경이 되었습니다. 디지털 기술에 기반을 둔 기업 통상의 경우도 마찬가지입니다. 디지털 전환은 사물 인터넷, 클라우드, 빅데이터, 인공지능과 관련된 기술을 적용된 플랫폼을 구축하고 활용하면서 기존 전통적인 운영 방식과 다른 비즈니스와 서비스를 혁신 하는 것입니다.
새로운 비즈니스 모델과 서비스를 지속적으로 제공하는 것이 이제는 매우 중요해진 것입니다. 빅데이터 경제는 빅데이터를 공유하고 이용하며 활용을 촉진하기 위해서 빅데이터 플랫폼을 구축하고 데이터 유통 시장에서 데이터와 관련된 가치를 창출하면서 빅데이터와 관련된 보안 기술을 적용하고 데이터와 관련된 인재를 육성하는 생태계를 함께 조성해야 하는 다양한 과제들을 가지고 있습니다. 빅데이터 서비스를 제공하기 위해서 기업들은 많은 준비와 투자가 필요합니다. 우리나라에서는 한국신용정보원이라고 하는 데이터를 다루는 중요한 기관이 있습니다.
한국 신용정보원의 경우 우리나라에 있는 모든 금융 기관들로부터 수집한 금융 빅데이터를 금융업권 기업들, 핀테크 기업, 스타트업 기업, 연구 기관들에서도 직접 분석하고 활용할 수 있는 금융빅데이터 개방 시스템을 함께 운영하고 있습니다. 물론 한국신용정보원에서 가지고 있는 금융 빅데이터를 식별 데이터에서 비식별 데이터 형태로 변환 시켜서 활용할 수 있도록 만들어져 있습니다. 데이터 거래소는 데이터 수요자와 데이터 공급자를 매칭해서 금융, 통신, 기업 정보와 관련된 데이터를 거래할 수 있는 중개 플랫폼입니다. 데이터 거래소는 핀테크 분야와 통신 분야, 유통업체 분야에서 다양한 기업들이 참여하여 다양한 분야의 데이터가 함께 거래될 수 있도록 구성됩니다. 데이터를 검색하고 데이터와 관련된 계약이 진행되고 전자 결제와 분석과 같은 데이터 유통의 전 과정을 한번에 진행할 수 있는 편리성도 제공합니다.
우리나라에서는 금융보안원에서 안전하고 신뢰할 수 있는 금융 분야 초기 데이터 유통 시장을 만들기 위해서 금융 데이터 거래소를 출범 시켰습니다. 데이터 이동과 데이터 공유와 관련되어서는 데이터 주도 혁신을 가능하게 만들어 주는 요소이기 때문에 신뢰 가능한 공유 프레임워크와 인프라 생태계를 만드는 것이 중요합니다. 우리나라에서도 마이데이터 생태계가 구축되었고 마이데이터를 통해서 데이터 주체가 자신이 원하면 마이데이터 사업자들이 만들어 놓은 플랫폼 상에서 동의 하에 모든 금융 기관들이 보유하고 있는 자신의 데이터를 불러와서 한번에 조회하고 서비스를 이용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 빅데이터 분야는 앞으로 더 많은 발전이 있을 것으로 기대되는 영역입니다.