무시할 수 없는 2022년의 10대 빅 데이터 트렌드

빅 데이터는 인도에서 점점 더 범위가 확대되어 산업이 작동하는 방식에 영향을 미치고 그 결과 경제를 활성화합니다. 조직의 규모에 관계없이 빅 데이터는 더 나은 조직 결정을 내리는 데 도움이 되므로 절차에 질서를 부여하여 세상을 더 살기 좋은 곳으로 만듭니다. 특히 금융 및 보험 산업에서 일어난 변화는 엄청납니다.

과거의 어느 시점에서는 이것이 현실이 아니었습니다. 데이터가 항상 이렇게 "큰" 것은 아닙니다. 당시 대기업만이 데이터에 접근할 수 있었는데, 그 이유는 이 데이터를 처리할 수 있는 기술을 감당할 수 있는 기업만이 있었기 때문입니다. 어쨌든 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 분석 시스템이 필요했기 때문에 선택의 여지가 거의 없었습니다.

그 이후로 데이터는 엄청나게 빠른 속도로 발전하여 소규모 조직에서도 인터넷과 클라우드 기술 덕분에 수집한 데이터를 사용할 수 있게 되었습니다. 빅 데이터 클라우드 솔루션을 사용하면 인터넷만 사용하여 데이터에 원격으로 액세스할 수 있으므로 더 이상 정교한 설정이나 데이터 전문가(획득하기 쉽지 않은)가 필요하지 않으므로 이러한 소규모 조직의 내부 지출을 크게 절약할 수 있습니다.

빅 데이터와 함께 제공되는 미묘한 차이는 이제 빅 데이터가 가져올 수 있는 가치를 활용하려는 조직에서 쉽게 처리할 수 있습니다. 단순한 IT 트렌드를 넘어 – 이러한 일들이 왔다가 사라지지만 대부분은 지속 가능한 개발 없이 진행됨에 따라 빅 데이터는 기술 세계의 정맥으로 자리 잡았으며 가장 소중한 자산 중 하나가 되었습니다.

그리고 이 글을 쓰고 있는 지금도 우리는 빅 데이터가 단일한 것이 아니라는 것을 알고 있습니다. 그것은 자신이 속한 다양한 산업의 요구를 충족시키기 위해 성장하고 변화하며 문제를 해결하기 위해 노력합니다.

빅 데이터의 흥미로운 새로운 트렌드 목록

1. 빠르게 성장하는 IoT 네트워크

사물 인터넷(IoT)으로 인해 우리는 손끝에서 극도의 편리함을 누릴 수 있는 교차로에 있습니다. 우리는 이 기술로 가정 내부를 말 그대로 제어할 수 있으며 Microsoft의 Cortana 및 Siri와 같은 가상 비서는 이러한 기술의 진정한 잠재력을 탐색하는 데 도움이 됩니다.

이러한 종류의 기술의 기둥 중 하나는 데이터입니다. 항상 켜져 있기 때문에 데이터를 수집할 가능성이 훨씬 더 많습니다. 따라서 가상 비서에 대한 수요가 증가함에 따라 엄청난 양의 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 장치에 대한 필요성이 더 커질 것입니다.

2. 더 접근하기 쉬운 인공 지능

광범위한 산업 수요로 인해 인공 지능은 크고 작은 조직이 보다 효율적인 비즈니스 프로세스를 갖도록 돕는 데 더 일반적으로 사용될 것입니다. AI는 이제 일부(또는 아마도 대부분의) 인간보다 더 높은 수준으로 작업을 실행할 수 있습니다.

이렇게 하면 전체 오류율이 줄어들 뿐만 아니라 작업이 완료되는 흐름도 개선됩니다. 이것은 또한 인간이 인간의 지능을 고유하게 활용하는 작업을 수행할 수 있는 공간을 만들어 크기에 관계없이 모든 조직의 전반적인 승자가 됨을 증명합니다. 이 시점에서 가장 많은 이익을 얻을 수 있는 조직은 이러한 새로운 AI 기술을 비즈니스 프로세스에 통합하는 가장 효율적인 방법을 찾는 조직입니다.

3. 예측 분석의 부상

존재의 대부분을 위해 빅 데이터는 과거의 사건, 즉 특정 일이 발생한 이유와 특정 데이터 세트의 맥락 내에서 이를 이해할 수 있는 방법을 밝히는 데 전적으로 초점을 맞췄습니다. 그러나 그 중 일부는 미래와 일어날 것으로 예상되는 일과도 관련이 있으며 이를 예측 분석이라고 합니다.

소비자 행동을 예측함으로써 기업은 데이터의 출처와 원하는 데이터 주체인 고객에게 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다. 이러한 이유로 이러한 추세는 2020년에 급격히 증가할 것이며 아마도 빅 데이터가 모든 사람의 일상 생활에 영향을 미치는 가장 큰 방식 중 하나가 될 가능성이 높습니다!

4. 다크 데이터의 클라우드 마이그레이션

아직 디지털화되지 않은 세상의 모든 정보를 다크 데이터라고 하며, 이 데이터의 방대한 매장량은 앞으로 몇 년 안에 디지털화될 가능성이 매우 높습니다. 따라서 기업의 성장 여정을 지원하기 위해 예측 분석에 사용할 수 있는 막대한 미개척 잠재력이 있기 때문에 의심의 여지 없이 증가할 추세입니다.

5. 최고 데이터 책임자의 부상

데이터가 천천히 그리고 꾸준히 조직의 기능에서 점점 더 중심적인 역할을 차지하기 시작함에 따라 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer)가 확실히 증가하고 있습니다. CDO는 조직이 데이터 기능을 충족하고 뒤처지지 않도록 하는 데 적극적인 역할을 합니다. 따라서 데이터에 대한 예리한 통찰력과 업계 경험이 결합되면 모든 조직에 큰 영향을 미칠 가능성이 높기 때문에 데이터에 대한 배경 지식이 있는 사람들이 앞으로 몇 년 동안 성공할 것입니다.

6. 양자 컴퓨팅

비록 우리의 기술 발전이 엄청났지만, 아직도 가야 할 많은 진전이 있습니다. 그 중 하나는 적어도 이론적으로 거의 중요하지 않은 시간에 방대한 데이터를 계산할 수 있는 능력을 가진 양자 컴퓨팅입니다.

범위를 이해하기 위해 컴퓨터가 몇 분마다 10억 개의 데이터 입력을 사용하는 하나의 데이터 계산을 수행하더라도 조직이 더 나은 성장을 위해 결정을 내려야 할 방향에 대한 구체적인 감각을 제공하기에 충분할 것입니다. 이를 용이하게 할 수 있는 것은 양자 컴퓨팅뿐이며 IBM, Microsoft, Google과 같은 대형 기술 회사는 모두 자신의 시야에 양자 컴퓨터를 보유하고 있습니다.

7. 더 스마트하고 강화된 사이버 보안

최근 여러 조직이 해킹 및 시스템 침해에 취약했습니다. 또한 사물 인터넷 커뮤니티의 지속적인 특성을 감안할 때 사이버 보안도 그 자체의 문제입니다. 이러한 이유로 여러 조직에서 빅 데이터를 전체 사이버 보안 전략에 통합하여 이 문제를 해결하기 위해 모였습니다. 이러한 추세는 기업들이 순수하게 데이터 정보와 보안 로그 데이터를 통해 미래의 공격과 해킹을 예방하고 완화하는 등 앞으로도 계속될 것입니다.

8. 오픈 소스 데이터

점점 더 많은 공개 소스 데이터 및 데이터 처리가 대중에게 제공되고 있습니다. 이러한 오픈 소스 솔루션은 데이터 수집 및 데이터 처리 분야에서 상당한 기여를 했으며 그 결과 2020년에는 수요가 높을 것입니다!

그들은 모든 우수한 소프트웨어의 사용 용이성과 가용성을 신규 및 기존 소프트웨어의 안정성과 혼합합니다. 따라서 대부분의 회사, 특히 리소스 부족 상태에 있는 회사에서 데이터 사용을 위해 이 방법을 시도하는 것은 불가피합니다.

9. 엣지 컴퓨팅

기술의 또 다른 프런티어로 환영받는 4차 산업 혁명에도 새로운 프론티어가 있습니다. 에지 컴퓨팅은 모두 산업 표준을 만들 준비가 되었습니다. IoT 및 상호 연결된 장치의 전반적인 성장으로 인해 가능한 한 많은 소스에서 데이터를 수집하려는 요구가 증가하고 있습니다.

이로 인해 특정 소스에서 데이터를 수집한 다음 이를 클라우드에 업로드하는 사이의 시간 지연을 줄이는 기술에 대한 수요가 발생했습니다. 또한 이 데이터의 분석과 수집된 데이터의 결과로 취해야 하는 조치라는 두 가지 추가 단계도 영향을 받습니다.

데이터 수집 및 업로드 프로세스를 간소화한다는 점을 감안할 때 에지 컴퓨팅은 전반적으로 훨씬 더 효율적인 경험을 제공합니다. 또한 이를 사용하는 기업은 인프라 비용을 절감하여 스토리지의 이점을 활용할 수도 있습니다. 이를 위해서는 불필요한 데이터를 삭제해야 합니다.

10. 챗봇

자동화된 챗봇이 완전히 새로운 유행이라는 점을 감안할 때 특정 고객 쿼리를 처리하고 고객과의 보다 개인화된 상호 작용 계층을 제공하는 데 이미 사용되고 있습니다. 이 모든 것이 특정 부문 내에서 인적 자원의 필요성을 제거하면서! 미래에는 챗봇이 더욱 중요해져서 챗봇에 대한 기술 분야의 의존도가 더욱 높아질 것으로 예측됩니다.

결론

빅 데이터 덕분에 전 세계, 그리고 산업 전반에 걸쳐 고객이 더 즐거운 경험을 하고 있습니다. 이를 통해 기업은 방대한 양의 데이터를 수집하고 처리할 수 있으므로 고객의 필요와 요구 사항에 따라 보다 정확한 통찰력을 고객에게 제공할 수 있습니다. 결국 전환율을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

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