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[주말판] 2021년에 :나타날 데이터 분석 시장 트렌드 10
등록일 :
2020.11.14
데이터 분석 기술, 이제 슬슬 실제 업무와 생산 프로세스에 적용될 때
데이터 분석 기술 자체에 대한 고민보다 가치 창출에 대한 고민이 시작돼

 
[보안뉴스 문가용 기자] 지난 수년 동안 여러 기업들이 고급 분석과 관련된 기술들을 적극적으로 도입해 왔다. 그러면서 ‘빅 데이터’나 ‘머신러닝’, ‘인공지능’과 같은 전문용어들에도 익숙해졌다. 이런 기술들이 약속했던 것이 희망차게 이뤄진 경우도 있었지만 실망이 임한 곳도 있었다. 실제 현장에서 신기술을 도입해 활용한다는 건, 기술 그 자체의 원리를 이해하는 것과는 전혀 다른 일이기 때문이다.
 

[이미지 = utoimage]


지난 해 가트너(Gartner)는 인공지능이 실제 생산 환경에 적용된 것이 19%라고 발표한 바 있다. 그러나 인공지능이 점점 더 주류 기술로 치고 올라오고 있고, 해당 분야 전문가들이 늘어나고 있으며, 기술적 발전이 이뤄지고 있어 지금의 상황은 그 때와 상당히 다를 것으로 예상된다. 가트너의 부회장인 리타 살람(Rita Sallam)은 데이터 분석 분야에서 생겨나고 있는 최신 트렌드를 다음 10가지로 압축하고 있다.
 
1. 더 똑똑하고 빨라진 인공지능
가트너는 2024년까지 75%의 기업들이 인공지능의 ‘파일럿 프로젝트’를 끝내고 실제 사업 운영에 활용하기 시작할 거라고 예상하고 있다. 그러면서 데이터 스트리밍과 분석 인프라의 속도가 5배 이상 빨라질 것으로 보인다. 그러나 이는 현존하는 접근 방식만으로는 이루기 어렵다. 즉, 축적된 다량의 데이터에 의존하는 모델만으로는 지금의 답보된 상태에서 치고나가기 힘들지도 모른다는 것이다.
 
때문에 인공지능 전문가들은 ‘강화형 기계 학습(reinforcement learning)’이나 ‘해석 가능한 머신러닝(interpretable learning)’ 등과 같은 새로운 학습 알고리즘을 개발해 실험 중에 있다. 이에 맞는 새로운 칩셋들도 부지런히 출시되고 있다. 이로써 인공지능은 지금보다 확연히 다른 똑똑함과 속도를 보일 것이다.
 
2. 대시보드의 몰락
2025년 전까지 데이터 분석 결과를 소비하는 가장 보편적인 방법은 대시보드에서 데이터 스토리(data story)로 변해갈 것이라고 가트너는 예상하고 있다. 또한 데이터 스토리의 75%는 증강 분석 기술을 통해 자동으로 생성될 것이다. 현재 인공지능과 머신러닝 기술들은 기업 인텔리전스 플랫폼으로 거세게 밀고 들어오는 중이다. 그런 상황에서 대시보드가 보편적으로 활용되고 있는데, 사용자들이 수동으로 처리해야만 분석 결과에 대한 깊은 통찰을 얻을 수 있다. 데이터 스토리는 이 부분을 자동적으로 해결해 줄 것으로 기대된다.
 
3. 결정 인텔리전스(Decision Intelligence)
2023년까지는 대기업들의 33% 이상이 분석 기술을 통한 결정 인텔리전스를 가동할 것으로 예상된다. 여기에는 결정과 관련된 모델링(decision modelling)도 포함된다. 여기서 ‘결정 인텔리전스’란, “결정을 내리는 데에 필요한 다양한 기술들을 내포하고 있는 실행적 영역”이라고 가트너는 정의하고 있다. 복잡한 적응형 시스템들과 같은 여러 적용 사례들이 이 ‘결정 인텔리전스’를 근간으로 나타난다. 실제 현장에서는 규칙 기반의 접근법과 인공지능과 같은 최신 접근법이 혼합적으로 활용되는 것이 보통이며, IT에 대한 전문적인 기술이 없는 일반인들이라고 하더라도 프로그래밍을 하지 않고 결정이 내려지는 논리를 변경할 수 있게 되는 것이 핵심이다.
 
4. X 분석
여기서 X는 분석이 적용될 수 있는 모든 분야들이다. 영상 분석. 음성 분석. 텍스트 분석. 감정 분석 등이 현재까지 알려진 사례가 될 수 있다. 하지만 가트너는 여기에 그치지 않고 보다 혁신적인 분석 기술 응용 사례가 나타날 것이며, 이로써 포춘 500대 기업의 75%가 2025년 전까지 새로운 혁신과 변혁을 거칠 것이라고 예상하고 있다. 다만 지금 시점에서 이 X에 들어갈 새로운 분야나 영역이 뭐가 될지는 아무도 알 수가 없다. 당분간은 영상과 음성(소리) 분석에 많은 조직들이 집중할 것으로 보인다. 아직 영상과 소리 분석을 통한 잠재력을 전부 이끌어내지 못한 상태이기 때문이다.
 
5. 향상된 데이터 관리 : 메타데이터가 중요하다
메타데이터, 머신러닝, 데이터 패브릭 기술을 적극적으로 활용해 데이터 관리 프로세스들을 연결하고 최적화하며 자동화시키는 데 투자하는 조직들은 2023년까지 데이터 배포까지 걸리는 시간이 30% 줄일 수 있을 것으로 가트너는 예상하고 있다.
 
현재 인공지능 기술들은 ‘차선책’ 제안이나 메타데이터의 자동 탐지, 거버넌스 제어 장치들의 자동 모니터링에 빠르게 적용되고 있다. 이는 가트너가 ‘데이터 패브릭(data fabric)’이라고 부르는 기술 덕분인데, 데이터 패브릭이란 “메타데이터 자산들을 지속적으로 분석함으로써 데이터 객체들의 설계, 구축, 활용, 재활용을 가능케 하는 기술”이라고 가트너는 정의하고 있다. 요는, 메타데이터가 앞으로 있을 데이터 관리 체계의 핵심이라는 것이다.
 
6. 클라우드는 이제 너무나 당연한 것
데이터 분야의 혁신을 말할 때 공공 클라우드 서비스들은 당연한 전제로 깔리게 될 것이다. 2022년 전까지 각종 데이터 및 분석 혁신에 있어 공공 클라우드를 빼놓는 경우는 10%도 되지 않을 것이라고 가트너는 예상하고 있다. 2019년과 2023년 사이에 클라우드 기반 인공지능은 5배 늘어날 것으로, 앞으로 클라우드 내 가장 많은 워크로드를 차지할 것 중 하나가 바로 이 인공지능이 될 것이다.
 
이러한 트렌드는 코로나 사태 이전부터 시작된 것이지만, 코로나로 인해 가속화 될 전망이다. 클라우드 서비스 제공업체들도 이를 알고 자신들의 클라우드 환경 내에서 데이터 분석이 이뤄질 수 있도록 다양한 서비스와 도구들을 개발해 제공하는 상태다. 이 경쟁을 통해 사용자 조직들은 더 쉽고 빠르게 데이터를 분석할 수 있을 것으로 보인다. 이제 클라우드는 선택 사항이 아니게 된다.
 
7. 데이터 세계와 분석 세계의 충돌
향후 몇 년 동안 분석 기능이 없거나 분석과 상관이 없는 애플리케이션들도 이제 분석을 진행할 수 있을 정도로 진화할 것으로 보인다. 그럼으로써 2023년까지 포춘 500대 기업의 95%가 분석 거버넌스 시스템을 데이터 거버넌스 시스템 안에 통합시킬 것으로 가트너는 예상하고 있다. 살람은 “그렇기 때문에 데이터 관리 기능이 필수적인 덕목이 될 것”이라고 말한다. 앞으로 계속해서 데이터 관리 기술과 분석 기술이 통합되는 것을 볼 수 있을 것이라는 게 그의 예상이다.
 
8. 데이터 시장과 교환소
가트너는 대기업들의 35%가 공식 온라인 데이터 시장을 통해 데이터를 판매하거나 구매할 것이라고 예상하고 있다. 이는 클라우드, 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능의 기술 발전이 혼합되어 나타날 자연스러운 사회 현상이라고 살람은 설명한다.
 
9. 실용적인 블록체인
가트너는 데이터 분석 분야가 활성화됨에 따라 블록체인에 대한 수요가 보다 구체적이 되며(즉, 전문화 혹은 세분화), 따라서 실용적인 블록체인 이용 사례가 계속해서 등장할 것이라고 예상하고 있다. 그렇다고 블록체인이 현존하는 데이터 관리 기술을 전부 뒤집어 엎을 것이라고 살람은 보고 있지 않다. 다만 블록체인이나 스마트 계약서 기술을 활용하는 조직들은 2023년까지 데이터의 질이 50% 이상 향상될 것으로 살람은 예상한다. 데이터 가용성은 30% 정도 떨어질 것으로 보인다.
 
10. 데이터 분석의 가치를 높이는 건 ‘관계성’
데이터는 분석하는 것만으로 끝이 아니다. 분석된 결과로부터 가치를 이끌어 내야 한다. 그렇기 때문에 중요해지는 것이 그래프 기술이다. 데이터 분석 기술과 그래프 기술을 같이 사용하는 조직들이 전 세계적으로 30% 이상 늘어날 것이라고(2023년까지) 가트너는 예상하고 있다. 살람은 “데이터 포인트들 사이의 관계를 수집하고 밝혀내는 것이 데이터 분석에 있어 가장 중요한 부분”이라고 설명한다.
 
“왜 이런 결과가 나오게 됐는지, 우산을 산 사람들이 또 어떤 물품을 주로 구매하는지, 동시간대 구매자들 사이에 나타나는 공통점이 무엇인지 등을 알아내려면 이 ‘관계’를 알아내야 합니다. 그런데 전통적인 데이터 스토리지 접근법을 고수하면 이런 관계들이 쉽게 사라집니다. 사용자 기업들도 이걸 알아차린 상황이고, 따라서 그래프 기술에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 앞으로 그래프 기술이 꽤나 뜨거운 주제가 될 것입니다.”
[국제부 문가용 기자(globoan@boannews.com)]

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