# 빅데이터 정의
빅데이터란
디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성
주기도 짧고, 형태도
수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터
환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해
생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다.
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1. 빅데이터의 등장
•오늘날
정보통신 분야에서의 화두는 단연 빅데이터
•빅데이터는 기존 데이터보다 너무 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집/저장/분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터들을 의미
•1분
동안 구글에서는 200만 건의 검색, 유튜브에서는 72시간의 비디오, twitter에서는 27만 건의 트윗이 생성
•세계적인
컨설팅 기관인 매켄지(Mckinsey)는 빅데이터를 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 규모로서 그 정의는 주관적이며 앞으로도
계속 변화될 것이라고 언급함
•어떤
그룹에서는 빅데이터를 테라바이트 이상의 데이터라고 정의하기도 하며 대용량 데이터를 처리하는
아키텍처라고정의함
2. 빅데이터의 특징
•빅데이터의 특징으로는 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)이 있음
•크기는 일반적으로 수십 테라 바이트 혹은 수십 페타바이트 이상 규모의 데이터 속성을 의미 속도는 대용량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 속성
•융복합 환경에서 디지털 데이터는 매우 빠른 속도로 생산되므로 이를 실시간으로 저장, 유통, 수집, 분석처리가 가능한 성능을 의미
다양성(Variety)은 다양한 종류의 데이터를 의미하며 정형화의 종류에 따라 정형, 반정형, 비정형데이터로 분류할 수 있음
3. 빅데이터 플랫폼
• 빅데이터 플랫폼은 빅데이터 기술의 집합체이자 기술을 잘 사용할 수 있도록 준비된 환경
• 기업들은 빅데이터 플랫폼을 사용하여 빅데이터를 수집, 저장, 처리 및 관리 할 수 있음
• 빅데이터 플랫폼은 빅데이터를 분석하거나 활용하는 데 필요한 필수 인프라(Infrastructure)인 셈
• 빅데이터 플랫폼은 빅데이터라는 원석을 발굴하고, 보관, 가공하는 일련의 과정을 이음새 없이(Seamless) 통합적으로 제공해야 함
• 이러한 안정적 기반 위에서 전처리된 데이터를 분석하고 이를 다시 각종 업무에 맞게 가공하여 활용한다면 사용자가 원하는 가치를 정확하게 얻을 수 있음
4. 빅데이터 핵심 기술
• 빅데이터를 다루는 처리 프로세스로서 병렬 처리의 핵심은 분할 점령(Divide and Conquer)
• 즉 데이터를 독립된 형태로 나누고 이를 병렬적으로 처리하는 것을 의미
• 빅데이터의 데이터 처리란 이렇게 문제를 여러 개의 작은 연산으로 나누고 이를 취합하여 하나의 결과로 만드는 것을 뜻함
• 대용량의 데이터를 처리하는 기술 중 가장 널리 알려진 것은 아파치 하둡(Apache Hadoop)과 같은 Map-Reduce 방식의 분산 데이터 처리 프레임워크
5. 빅데이터 활용 사례
• 2014년 월드컵과 2016년 올림픽을 준비하는 리우데자네이루는 지능형운영센터(IOC)를 통해 도시 관리와 긴급 대응 시스템을 갖춤
• IBM의 분석 솔루션이 적용된 지능형운영센터에는 교통, 전력, 홍수, 산사태 등의 자연재해와 수자원 등을 통합 관리할 수 있는 체계가 갖추어져 있음
• IBM이 제공한 고해상도 날씨 예측 시스템은 날씨와 관련한 방대한 데이터를 분석해 폭우를 48시간 이전에 예측
• 싱가포르는 차량의 기하급수적인 증가로 인한 교통체증을 줄이기 위해 교통량 예측 시스템을 도입
• 싱가포르는 이 시스템을 통해 85% 이상의 정확성으로 교통량을 측정
# 세계 빅데이터 시장
빅데이터
분석의 필요성
• 빅데이터
분석을 이용한 기업의 50% 이상이
비즈니스 관행의 긍정적인 변화를 경험
• 맥킨지의
데이터 분석 설문조사에서는 응답 기업의 약 50% 이상이
빅데이터
분석을 통하여 영업 및 마케팅 업무의 관행을 근본적으로 변화시켰다고 응답
• 마케팅
및
세일즈
분야 뿐만이 아니라 다양한 분야에서도 30% 이상이
비즈니스 관행의 긍정적인 변화를 경험했다고 응답
• 빅데이터를
통하여
많은 분야에서 긍정적인 변화를 경험했다고 응답함
빅데이터 시장의
매출 증가
• 소프트웨어 및 서비스에 대한 빅데이터 시장의 매출은 2018년에는 420억 달러
• 2027년에는 1,030억 달러까지 증가할 것으로 예상
• 연간 약 10.5%의 성장률을 보일 것으로 예측
빅데이터 분석을
통한 비용절감 효과
• 빅데이터는 비용을 크게 절감하고(49.2%)
혁신과 운영 중단을 위한 새로운 방안을 제시하여 기업에 가장 큰
가치를 제공
• 기업의 성과 측정 연구를 보면 고급 데이터 분석과 빅데이터 결합을 통하여 비용절감을 하는 사례가 흔하게 나타나고 있음
• 또한 새로운 상품 및 서비스를 출시할 수 있거나 매출을 확보할
수 있었다는 기업도 각각36.1%와 32.8%로 나타났으며, 조사에 참여한 기업의 70% 중 30%가 긍정적인 성과를 냈다고 함
하둡과 빅데이터 시장의 전망
• 하둡(Hadoop) 및 빅데이터 시장은 2022년 993억 달러까지 성장할 것으로 예상되며, 이는 연 평균 28.5%의 성장률
• 가장 큰 성장시기는 2021~2022년으로, 1년 만에 약 300억 달러의 성장이 예상됨
• 2017년에는 171달러였으나, 2018년에는 243달러, 2019년은 346억 달러로 크게 성장하고 있으며, 이러한 성장 추세는 더욱 오를 것으로 예측 됨
# 국내 빅데이터 시장
<그래프는2017년부터 2022년까지 6년간 빅데이터 및 분석
분야 서비스, 소프트웨어, 하드웨어
시장을 합한 연도별 규모를 시각화>
• 한국IDC는 향후 5년간 연평균 10.9% 성장해 2022년 2조2천억원 규모에 이를 것이라 전망
2017년 1조3천억원 이상
2018년 1조4천억원 이상
2019년 1조5천억원 이상 2020년 1조7천억원 이상
2021년 약 2조 2022년 2조2천억원
• 시장 성장은 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 대처하며 데이터흐름을
실시간 수집하고 분석하는 것이 과거대비 중요한 화두가 되고 있기 때문
• 인공지능(AI) 시스템 구축 수요를 충족하기 위한 데이터 필요성 증가도 시장
성장에 기여
• 보고서에 제시된 국내 빅데이터 및 분석 시장 성장동인 중 하나는 디지털트랜스포메이션
• 비즈니스형태를 변화시켜 모든 산업분야 기업과 소비자에 영향을 미치는 개념
• 지능형데이터를 기존 비즈니스에 통합하는 것이 그 핵심과제 중 하나
• 데이터기반 비즈니스를 효율적으로 운영하기 위해 데이터 수집, 모니터링, 학습이 중요
• IDC는 디지털화 콘텐츠를 생성, 캡처, 복사하는 과정에 발생하는 모든 데이터를 '글로벌 데이터스피어'라 함
• IDC는 글로벌 데이터스피어가 2018년 33제타바이트로,
2025년 175제타바이트로 증가할 것이라 예상
• 빅데이터 및 분석 시장 가운데 서비스시장이 5년간 연평균 16.6% 성장세를 보여 가장 큰 성장률을 보일 전망
• 국내 데이터분석 인력 부족에 따라 데이터사이언티스트 및 데이터베이스 엔지니어 등 '빅데이터분석서비스' 수요비중이 높고 대형 SI업체 중심으로 빅데이터분석 솔루션에 머신러닝기능을 포함시켜 완성도높은 솔루션을 제공하고 있기 때문
• 해외보다 기업환경에 맞춰 개발 가능한 빅데이터분석 서비스업체에 대한 선호도가 높은 점에서 기인
• 국내 빅데이터 및 분석 시장은 데이터 기반 개인화 마케팅, 스마트 팩토리에서 발생하는 데이터 분석, 인공지능 학습을 위한 데이터 저장 등의 주요 수요를 통해 성장해옴
• 데이터, 인공지능 경제 활성화를 위한 정부의 정책과 투자 계획은 향후
국내 빅데이터 분석 시장 성장의 또 다른 주요 성장 요인이 될 것이라 예측
# 세계 스포츠 빅데이터 시장
• 현재
스포츠 시장에서 빅 데이터가 가장 활발히 사용되고 있는 곳은 대표적으로 미국의 NBA, MLB
• NBA에선
코트에 카메라를 다양한 각도에 설치해 이를 통해 운동 거리, 선수의
가속도 및 최고 스피드,
측면 동작
등을 수집하며 이 자료로 선수를 평가하고 팀 전력을 분석
• MLB에선
빅 데이터 자료를 활용해 경기의 승패를 예상하고 경기 분석을 하는
것은 물론 빅 데이터를 이용한 선수
분석도 실시
• 미국의
팀들은 빅데이터 분석 전문 업체들과 손을 맞잡으며 빅데이터를 이용한 마케팅으로 큰 부가 가치를 창출할 것이라고 보고 있고
그 결과 또한 성공적
• 축구에서는
유럽 빅리그의 팀은 빅데이터를 통한 전력분석 팀을 20여명 가량 대규모로 운영하고 있고 마케팅 또
한 빅데이터를 이용 중
SAP
• 전용
플랫폼을 통해 다양한 경기 데이터를 제공하여 경기 분석에 활용
• SAP 소프트웨어인
매치 인사이트를 통해 선수들의 정강이 보호대 밑, 선수복, 축구공에 삽입된 마이크로센서로부터 공간좌표 데이터를 수신하고 실시간으로 빠르게 분석하여 선수들의 순간 가속도, 이동 속도, 볼 접촉 기록 등을 수집
• 독일팀은 이 분석 데이터를 바탕으로 선수 개개인의 약점을 보완하는 훈련,
팀의 훈련 효율을 높이는 전략을 찾아낼 수 있었고, 결과적으로 브라질 월드컵에서 우승을 이뤄냄
NIKE
• 인구통계 데이터와 연결해서 지역별로 판매 선호도와 구매 패턴이 있는지에 대해서 기초 분석
• 본사의 영업본부와 지역 마케팅팀 사이의 정보공유, 데이터의 시각화,
• 판매이력과 추이검색, 상관변수를 분석
• 지역 영업 마케팅 책임자와 구매자의 커뮤니케이션이 활발해지면서 시장에 대한 이해도도 높아지고 대응전략도 좋아짐
SECOND SPECTRUM
• 영상 기반의 트래킹 데이터 제공
• 2017년부터 STATS를 밀어내고 NBA 공식 트래킹 업체로 선정
• AI/머신러닝 기술을 활용하여 프로그램을 훈련시켜, 디테일이 강화되고 오류 발생률은 적어짐
• 카메라가 선수 개개인을 인식하여 위치뿐만 아니라 세밀한 동작(점프, 팔 각도 등) 데이터까지 제공
• 농구 트래킹 제품 중 가장 발전된 기술 보유
# 한국(국내) 스포츠 빅데이터 시장
세계적인 흐름에 맞춰 국내 스포츠 산업에서도 빅데이터의 중요성이 대두
데이터가 중요한 야구뿐만 아니라 축구, 농구 등 타 종목에서도 데이터 활용이 증가하는 추세
경기 및 선수 분석뿐만 아니라 관중이나 소비자들에 대한 데이터를 활용하여 마케팅에 이용
국내 스포츠 빅데이터 산업에서 눈에 띄는 기업은 국내 스포츠 분석 전문 기업 비프로일레븐, 비주얼스포츠, 팀트웰브, 핏투게더 등이 있음
JPD 빅데이터 연구소
• JPD 빅데이터 연구소는 특정 기업이나 기관에 연계되지 않은 국내 최초의 개인
명의 빅데이터 연구소
• 다양한
분야의 빅데이터를 연구
• AI 분석
시스템 ‘빅디비(Big DB)’ 서비스 운영
- 빅디비란 생중계되는 유럽프리미어리그(EPL)
축구 경기DML 실시간 분석 결과를 도출해주는 애플리케이션
• 빅디비를 통해 축구 경기를 보면 실시간으로 선수의 패스율, 유효슈팅률, 점유율 등의 분석 결과를 함께 볼 수 있음
Bepro11
• 카메라
촬영 기반의 축구 데이터 분석 서비스(3D
스티칭, 오브젝트 트래킹 기술)
• 영상
기반 딜레이 트래킹을 주로 사용하며 라이브 트래킹도 가능
• 플랫폼을
통해 선수 스탯 및 경기 영상 제공(영상과 데이터 동기화)
• 뉴캐슬, 볼로냐, 레버쿠젠, 쾰른, 레알 소시에다드 등 세계 4대 프로 리그에 모두 진출
• 본사를
독일에 두고 세계 시장으로 진출 중
스마트 스타디움
• 5G 기술의
도입으로 다양한 데이터를 실시간으로 제공 가능해짐
• 경기관련
데이터, 다양한 영상, 관객 데이터 등 경기장 내에서 일어나는 모든 것들을 데이터화
하여 이용
• 데이터를
활용하여 관객들의 경기장 경험을 풍부하게 만들어줌
참조
https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1691554&cid=42171&categoryId=42183
https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3386304&cid=58370&categoryId=58370
https://acornzone.blog.me/221561965234
https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=17891713&memberNo=32543211&vType=VERTICAL
https://cafe.naver.com/chungchunsports/2263
http://www.news2day.co.kr/129939
