클라우드/빅데이터란 무엇인가?

클라우드 개요

클라우드 컴퓨팅

• 인터넷 기반 컴퓨팅 기술
• 개인 단말기는 주로 입출력만 이루어지고,
  정보 분석 및 처리, 저장, 관리 유통 등은 클라우드 공간에서 이루어지는 컴퓨팅 시스템

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클라우드의 장점

• 초기 구입 비용과 비용 지출이 적으며 휴대성이 높음
• 컴퓨터 가용율이 높음
• 다양한 기기를 단말기로 사용하는 것이 가능
• 서비스를 통한 일관성 있는 사용자 환경을 구현 가능
• 사용자의 데이터를 신뢰성 높은 서버에 보관함으로써 안전하게 보관 가능
• 전문적인 하드웨어에 대한 지식 없이 쉽게 사용 가능

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클라우드의 단점

• 서버가 공격 당하면 개인정보가 유출될 수 있음
• 재해로 인해 서버의 데이터가 손상되면 백업하지 않은 정보 복구 불가
• 애플리케이션 설치 제약 , 새로운 애플리케이션 미지원
• 열악한 통신환경에서의 서비스 이용 어려움
• 개별 정보의 물리적 위치 파악 불가

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빅데이터 개요

빅데이터의 정의

• 그 전에는 불석이 불가능했지만, IT가 발전하면서 다룰 수 있게된 방대한 양의 데이터
• ex ) 휴대폰 통화내역, 기상 정보, 실시간 교통량, 인터넷 검색 내역, 소셜네트워크 메세지 등

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글로벌 데이터 규모 변화

• 2012년 2.7 제타바이트
• 2015년 7.9 제타바이트
• 1 zettabyte = 1000 exabyte
• 1 exabyte = 미 의회도서관 인쇄물의 10만배 

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빅데이터의 특징

• 데이터의 양 (volume)
• 데이터 생성 속도 (velocity)
• 형태의 다양성 (variety)
• 빅데이터 속에서는 이름이나 주민등록번호와 같은 개인식별정보,
  성별, 나이, 직업과 같은 정형적인 특성보다는
  당신이 어디에서 무엇을 하며 어떤 행동방식을 선호하는지가 의미있는 자료가 됨.

구분	기존	빅데이터 환경
데이터	정형화된 수치자료 중심	비정형의 다양한 데이터 문자 데이터 (sms, 검색어) 영상 데이터 (cctv, 동영상) 위치 데이터
하드웨어	고가의 저장장치 데이터베이스 데이터 웨어하우스 (Data warehouse)	클라우드 컴퓨팅 (비용효율적인 장비) 활용 가능
소프트웨어/ 분석방법	관계형 데이터베이스(RDBMS) 통계패키지 (SAS, SPSS) 데이터 마이닝 (data mining) machine learning, knowledge discovery	오픈소스 형태의 무료 소프트웨어 Hadoop, NoSql 오픈소스 통계 솔루션 (R) 텍스트 마이닝 (text mining) 온라인 버즈 분석 (opinion mining) 감성 분석 (sentiment analysis)

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빅데이터 활용 사례

ZARA의 SCA(Supply Chain Analytics)

• 무재고 시스템 : 소량 주문, 적시 운송, 유연한 도급계약
• 수직적 통합 : 2주에 한 번 신제품 출시, 11000종 저가 상품 출시
• 연 평균 고객 방문 횟수 : 17회
• 전세계 매장의 판매 데이터에 대한 실시간 분석 알고리즘 : MIT 제레미 갤리언 교수와 공동 개발
• Fast Fashion 
  유행품만 빠르게 만들어 저렴하게 공급하는 패션 전략
  판매 데이터 실시간 분석으로 정확한 수요와 재고 관리를 통한 다품종 소량생산

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미국 국세청

• 정부기관 사기 방지 솔루션
  방대한 자료로부터 이상 징후를 찾아내고 예층 모델링을 통해 과정의 행동정보를 분석하여 사기패턴과 유사한 행동 검출
• 소셜 네트워크 분석을 통한 범죄 네트워크 발굴
  계좌 주소 전화번호 납세자간의 연관 관계 분석 ,범죄자와 관련된 소셜 네트워크를 분석하여 범죄자 집단에 대한 감시 시스템 마련
• 다양한 데이터 분석을 통한 지능형 감시 시스템 구축, 탈세 및 사기범죄 예방 시스템 구축
• 통합형 탈세 및 정부 사기 방지 시스템을 통하여 연간 3,450억 달러에 달하는 세금 누락 및 불필요한 세금 환급 절감, 탈세자 수의 감축