2020년 빅데이터 7가지 중요 트랜드

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2020년 빅데이터 7가지 중요 트랜드

지난 12개월 동안 빅데이터 분석은 전 세계 비즈니스 수행 방식에 큰 변화를 일으켰습니다. 이 기술이 올해 기업들에 어떠한 영향을 미칠지 생각해보면 흥미롭습니다. 아래의 본문에서는 2020년에 주목해야 할 데이터 분석 및 예측의 7가지 주요 트랜드를 살펴볼 것입니다.

원문출처: https://www.pardot.com/blog/four-keys-to-the-future-of-data-driven-marketing/

1. 데이터 분석을 통한 IoT 병합(IoT Merging with Data Analytics)

2020년에는 분석을 위해 데이터를 수집하는 200억대의 IoT 장치가 존재할 것으로 예상됩니다. IoT 장치가 이미 운영에 구현된 대기업에서는 비즈니스 리더가 보조 기술의 시너지 효과를 발휘하여 보다 지능적인 데이터 분석을 실행하고 있습니다. 이는 IoT 장치에 대하여 더욱 분석적인 솔루션으로 인정하여 투명성과 관련성이 높은 데이터를 제공할 수 있습니다.
데이터 사이언스 전문가를 통한 전문지식 부족으로 인해 IoT의 성숙된 이점을 시험해볼 때 75%의 기업이 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한, 데이터 사이언스 전문가가 없기 때문에 기업의 약 75%가 IoT의 성숙된 이점을 달성하면서 어려움을 겪을 수 있습니다.

2. 데이터 분석 자동화(Automation of Data Analysis)

최근 많은 산업에서 데이터 자동화를 사용하여 잠재력을 높이고, 마케팅 노력을 늘리며 ROI를 향상하고 있습니다. 최근 Gartner 보고서에 따르면 2020년까지 데이터 과학 작업의 40%가 완전히 자동화될 것으로 예상되는데 이는 놀라운 일이 아닙니다. 이러한 자동화를 통해 비즈니스 리더는 효율적으로 미리 계획을 수립하고 적절한 분석을 통해 비즈니스에 유리한 결정을 내릴 수 있습니다.

3. 인메모리 컴퓨팅(in-Memory Computing)

2020년에 인메모리 컴퓨팅은 메모리 기술 비용의 감소로 인해 점점 더 대중화될 것입니다. IMC는 NLP 및 인지컴퓨팅, 지리공간처리, 실시간 기계학습, 센서 데이터 스트리밍, 실시간 감성분석 등을 통해 비즈니스를 지원합니다.
IMC 솔루션의 구현이 글로벌화됨에 따라, 많은 산업에서 현재 애플리케이션 프로그램의 성능을 향상하면서 향후 확장성을 위한 기회를 창출할 수 있습니다.

In-Memory Computing

  • 애플리케이션을 구동하는 컴퓨터의 메인 메모리에 DB 데이터와 같은 주요 데이터를 저장하고 처리하는 컴퓨팅 기술

  • https://blog.lgcns.com/176

IMC(Integrated Marketing Communication, 통합마케팅커뮤니케이션)

  • 소비자와의 상호교류와 의사소통을 통해, 소비자가 소비를 확장할 수 있도록 하는 총괄적인 마케팅 활동

NLP(Natural Language Processing, 자연어처리)

  • 텍스트에서 유의미한 정보를 분석, 추출하고 이해하는 일련의 기술 집합

4. 서비스형 데이터(Data-as-a-Service(DaaS))

2020년에는 세계 대기업의 최대 90%가 DaaS에서 수익을 창출할 것으로 예상됩니다. 이 기술을 사용하면 모든 가입자가 온라인으로 디지털 파일에 액세스하여 사용할 수 있습니다.
대부분의 현대 기업들은 의사결정을 위해 이미 데이터를 수용하였으나, 데이터 수집 능력을 활용하기 위해 리소스에 투자한 기업은 극히 소수에 불가합니다.
과거에는 대량의 데이터를 다루는 것이 매우 어려웠으며, 스토리지 및 처리에 필요한 방대한 양의 컴퓨팅 리소스가 있었습니다. 현재는 DaaS 기술 덕분에 이러한 스토리지 리소스는 클라우드 기반이며, 리소스 집약도가 낮고 더 많은 비즈니스에 적합합니다. 궁극적으로, DaaS는 많은 기업이 생산성을 높이는 데 도움이 될 것입니다.

DaaS

  • 클라우드 서비스 공급자가 사용자에게 가상화된 데스크탑을 아웃소싱 형태로 전달하는 서비스

  • 즉, 원격 사용자의 저장장치에 있는 운영체제와 애플리케이션들로 데스크탑을 실행시키지 않고, 클라우드 내에 존재하는 중앙 서버에서 가상 데스크탑을 사용자별로 생성시키고 관리하는 서비스

  • DaaS의 서비스 객체를 가상화된 데스크탑 혹은 가상 데스크탑이라고 하기도 함

5. 증강 분석(Augmented Analytics)

2020년에 예측되는 큰 트렌드는 증강 분석의 사용 증가입니다. 이 프로세스는 AI와 ML 프로토콜을 결합하여 분석 데이터의 공유, 생성 및 처리 방식을 변경합니다.
증강 분석은 정교한 알고리즘을 사용하여 통찰력 생성을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터 사이언스 및 분석가에 대한 의존도를 줄이고 독립성을 높일 수 있습니다. 국방, 항공우주 및 운송 산업은 시간과 비용에 대한 상당한 투자 없이는 달성할 수 없는 고객 데이터에 대한 중요한 통찰력을 제공하기 때문에 증강 분석을 잘 활용할 것입니다.

6. 데이터 거버넌스(Data Governance)

최근 몇 개월 동안 GDPR 규정 준수는 전 세계 데이터가 처리되는 방식에 질서를 부여하여 조직과 기업이 데이터 거버넌스를 우선순위로 삼도록 강요했습니다. 2018년 5월에 해당 규정이 너무 빨리 통과되면서 아직 제대로 지켜지지 않고 있는 기업들이 많습니다.
2020년 1월 1일에는 캘리포니아 소비자 개인정보보호법이 중요한 인터넷 관련 법률로 시행되었습니다. GDPR과 함께 이 정책은 기업이 데이터 보안, 데이터 처리 및 소비자 프로파일링을 준수하도록 강조합니다. 이 법은 전체적으로 사업 운영 및 규정 준수에만 초점을 두지 않을 것입니다,

데이터 거버넌스

  • 전사적으로 보유하고 있는 데이터의 관리 정책, 지침, 표준, 전략 및 방향을 수립하고, 데이터를 관리할 수 있는 조직 및 서비스를 구축하는 데이터 관점에서의 IT 관리 체계

7. 대화형 분석 및 NLP(Conversational Analytics and NLP)

2020년 트렌드는 음성 기술 또는 NLP 기술을 사용하여 최대 50%의 분석 쿼리가 자동으로 생성될 것으로 예측합니다. 이러한 개발을 통해 회사의 모든 직원은 사용자 친화적이고 널리 채택된 분석 플랫폼을 사용하여 복잡한 데이터 조합을 분석할 수 있습니다.
2020년은 데이터 및 분석 플랫폼의 발전에 있어 큰 해가 될 것입니다. 이러한 최첨단 솔루션의 기술 제공업체는 현재 경제 예측에 따라 변화를 활용할 것으로 예상합니다.

By |2020-05-07T17:31:46+00:004월 23rd, 2020|Categories: 빅데이터, 소셜분석|0 Comments

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