티스토리 툴바


오늘 한나라당 의원들의 트위터 역량이 공개되었습니다. 트위터와 페이스북으로 대표되는 SNS의 확산이 이슈가 된 것도 얼마 지나지 않은 것 같습니다만, 지구 반대편에선 자스민 혁명이 일어나는 등 이미 SNS가 사회 운동을 일으키는 촉발제 역할을 하는 걸 보면 어느새 그 영향력은 걷잡을 수 없이 커진 것 같습니다.  

 

소셜 네트워크 서비스가 사회적 함의를 지닌 하나의 기류를 형성하게 된 만큼, 이를 분석하는 일도 IT 업계의 이슈로 자리잡았습니다이러한 SNS와 관련하여 한국방송통신전파진흥원에서 발표한 ‘SNS의 확산과 동향레포트가 있어 소개하고자 합니다.


이 레포트는 소셜미디어를 쌍방향 커뮤니케이션을 통해 텍스트이미지오디오비디오 등 다양한 멀티미디어 구성요소를 사회적 상호작용으로 이끄는 온라인 툴과 플랫폼으로 정의하면서 SNS가 사회와 문화에 있어 새로운 패러다임을 이끄는 기류로 자리잡고 있다고 말합니다.

 

트위터와 페이스북으로 유명해진 SNS이지만 사실 소셜 네트워크 서비스의 시작은 90년대부터 시작되었다고 합니다. 1995년에 시작된 클래스메이트, 마르코니의 6명을 건너뛰면 모두가 아는 사이라는 이론을 입증하겠다는 재미난 개념에서 시작된 식스디그리, 아시안에비뉴, 블랙플레닛 등 많은 서비스들이 존재하였습니다. 이 외에도 싸이월드와 비슷한 형태로 알려진 마이스페이스, 구글의 오르컷이 있었으며 이러한 흐름은 현재 전 세계 가입자가 가장 많은 페이스북으로 이어졌습니다.

 

국내에서는 많은 분들이 알고 계시는 것처럼 싸이월드가 2001년 미니홈피 서비스를 시작하며 급성장해 대표적인 SNS로 자리 잡았고 이에 앞서는 아이러브스쿨도 인기가 있었습니다.
 

 

이 자료에서 말하는 SNS의 최근 동향은 음악, UCC 등 다양한 형태의 콘텐츠와 결합하여 웹 2.0 서비스들의 성장에서 중요한 역할을 담당하게 되었다는 것입니다. 네트워크를 통한 지인관계를 기반으로 공유와 배포를 원활하게 하는 플랫폼으로 활용되고 있다는 것이지요. 야후, 구글 등 유명 포털과 마이크로소프트 역시 이러한 SNS의 확장 흐름에 동참해 서비스를 오픈하고 있으며 유튜브와 같은 콘텐츠 기반의 서비스들의 SNS도 제공되기 시작했습니다.

 

그렇다면 SNS의 특성은 무엇이 있을까요? 다음과 같은 3가지 기능을 특성으로 꼽고 있습니다.

정보의 수평적 
전달과 확산이 가능하며 개인적 관심사에서 사회적 이슈까지 저널리즘적인 기능도 하는 SNS는 신속하게 정보를 전파시키는 신속성. 사회적, 저널리즘적 목적이 강하지만 전통 미디어와 가장 큰 차이점은 바로 개인적 경험을 타인과 공유하는 것에 초점을 맞추고 있는 개인성. 마지막으로 소셜 미디어는 개방형 커뮤니케이션 공간으로 대안 미디어로도 작용하는데요. 콘텐츠 게시에 대한 제한이 없고 다양한 정보 속에서 자신에 맞는 정보를 검색하고 다른 이용자들의 게시물을 보관하며 공유하는, 공개적 정보 교환을 이루게 하는 정보의 개방성과 구축의 용이성을 들고 있습니다. 
 

SNS는 아래와 같이 기능별로 여러가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

  


마지막으로 이 보고서는 SNS가 시간과 장소에 구애 받지 않고 다른 사람들과 소통하여 이용자들의 시공간에 대한 인식을 변화시켰으며 스마트 기기의 등장으로 더욱 활성화 되고 있다고 말합니다. 온라인 상에서 다양한 관계 형성을 가능케 하였고 오픈 API를 통해 다양한 활용 툴을 사용한 정보 공유 및 확산도 가능하게 하였습니다. 쉽고 새로운 커뮤니케이션 방식으로써 다양한 분야에서 큰 영향력을 발휘하고 있는 것이지요
 

더욱 자세한 내용은 아래 링크를 통해 확인해보실 수 있습니다.

<SNS의 확산과 동향> 보러가기


SNS가 확산되면서 SNS에서 쏟아져 나오는 데이터들에서 유의미한 정보를 뽑아내기 위한 분석 기술에 대해서도 많은 관심이 고조되고 있습니다. 때문에 코난테크놀로지에서도 펄스-K라는 소셜분석서비스가 탄생하게 되었고요. 앞으로 더욱 진화 할 SNS의 모습과 그에 따라 우리의 생활은 어떻게 변화하게 될런지 기대해 봅니다.


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  1. 2012/02/22 11:05  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    비밀댓글입니다

  2. (주)코난테크놀로지 2012/02/24 14:46  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    좋은 정보 제공해주셔서 감사합니다^^

지난 포스팅에서 빅데이터로 인한 비즈니스 패러다임의 변화에 대해서 이야기한 자료를 소개해드렸습니다. 그렇다면 빅데이터 시대에는 어떤 기술이 필요하게 될까요빅데이터 시대의 의미를 짚어보고 대용량 데이터 관리와 처리, 분석을 위해 각광받고 있는 기술에 대해 KT 디지에코에서 기술보고서로 발간된 <Big Data 시대의 기술>이라는 자료가 있어 소개하고자 합니다.

앞선 포스트에서도 언급하였듯이, 빅데이터는 시대의 화두로 떠올랐습니다. 보고서는 20년 전의 PC 메모리, 하드디스크 용량과 최신 PC와 노트북 사양을 비교해보면 처리해야 할 데이터 양의 차이를 가늠할 수 있다고 합니다. 스마트 단말과 소셜 미디어 등으로 대표되는 정보 채널의 등장으로 정보 생산, 유통, 보유량의 증가는 계속적으로 진행 될 것이라 예측하고 있습니다. 따라서 대용량 데이터 처리 능력과 소수의 의미 있는 데이터 발굴 기술이 중요한 것입니다.

 

맥킨지 보고서에 따르면 빅데이터란, 기존의 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 데이터셋 규모로 그 정의는 주관적이며 앞으로도 계속 변화할 것이라고 소개하고 있습니다. 여기서 데이터량의 기준은 산업분야에 따라 상대적이며 몇 십 테라바이트에서 수 페타바이트까지를 그 범위로 보고 있으며 데이터 증가 속도에 대해서는 정형 데이터가 연간 40~60% 증가세를 보이며 비정형 데이터는 예측 불가능 상태라고 말합니다.

 

빅데이터와 기존 데이터 처리의 다른점에 대해서는 가트너 보고서를 인용하여 다음과 같이 말하고 있습니다.
- 빠른 의사 결정이 상대적으로 덜 요구된다.
- 처리 복잡도가 높다.
- 처리 할 데이터양이 방대하다.
- 비정형 데이터의 비중이 높다.
- 처리/분석 유연성이 높다.
- 동시처리량이 낮다.


상기 여섯가지의 빅데이터의 특징을 만족시키기 위해서는 다양한 기술과 분석기법들이 필요합니다. 보고서는 분석기법과 분석 인프라 측면 두가지로 나누어 다음과 같이 기술에 대해 이야기 합니다.

첫번째로 소개하는 분석 기법 텍스트 마이닝 기법은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어 처리 기술에 기반한 유용한 정보 추출/가공을 목적으로 하는 기술입니다. 컴퓨터가 인간이 사용하는 언어를 분석하고 그 안의 정보를 발굴해내기 위해 언어자원, 통계적/규칙적 알고리즘이 사용되는 기법으로 주로 문서 분류, 문서 군집, 정보 추출, 문서 요약 등이 있다고 합니다.

두번째로 텍스트 마이닝의 관련 분야로 평판 분석이라고도 불리는 기법으로 오피니언 마이닝을 소개합니다. 소셜 미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별하는 기술로 특정 서비스 및 상품에 대한 시장 규모 예측, 소비자 반응, 입소문 분석에서 사용되며 정확도를 높이기 위해서는 전문가에 의한 자원 축적이 필요하다고 합니다.


세번째로 소개하는 기법은 소셜네트워크 애널리틱스입니다. 이는 수학의 그래프 이론에 뿌리를 두고 소셜 네트워크 연결 구조 및 강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정, 소셜 네트워크 상에서 입소문의 중심이나 허브 역할을 하는 사용자를 찾는 데 주로 사용된다고 합니다. 또한 이렇게 소셜 네트워크 상에서 영향력 있는 사용자를 인플루언서라고 부르며 인플루언서의 모니터링 및 관리는 마케팅 관점에서 중요하다고 주장하고 있습니다.

네번째는 클러스터 애널리틱스를 들고 있습니다. 군집분석으로 불리는 이 기술은 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성군을 발굴하는데 사용합니다. 비슷한 주제를 이야기하는 사용자군은 이 군집분석을 통해 분류됩니다.

위의 분석 기술은 테라바이트 혹은 페타바이트 규모에 적용되는 것으로 설명하며 빅데이터 분석 인프라 기술에 대해서는 다음으로 빅데이터 분석 인프라 기술은 다음과 같이 설명하고 있습니다.

하둡은 오픈 소스 분산처리기술 프로젝트로 현재 정형/비정형 빅데이터 분석에 가장 선호되는 솔루션이라고 합니다. 보고서에 따르면 이 기법은 야후와 페이스북에 사용되고 있으며 주요 구성요소로는 하둡 분산 파일시스템인 HDFS, Hbase, MapReduce가 포함됩니다 기본적으로 가상화된 대형 스토리지(HDFS)를 구성하고, HDFS에 저장된 거대한 데이터셋을 간편하게 분산처리 할 수 있는 자바 기반의 MapReduce 프레임워크를 제공하는데 이외의 Hadoop을 기반으로 한 다양한 오픈소스 분산처리 프로젝트가 존재합니다.

다음으로 소개하는 오픈소스 프로젝트 R은 언어 및 개발환경을 제공하며 이를 통해 기본적인 통계기법부터 모델링, 최신 데이터 마이닝 기법까지 구현/개선이 가능하다고 합니다. 통계분석 분야에서 인지도가 높으며 하둡 환경 상에서 분산처리를 지원하는 라이브러리 덕분에 구글, 페이스북 등 빅 데이터 분석이 필요한 기업에서 널리 사용됩니다.

세번째로 소개하는 NoSQL은 비관계형 데이터 베이스로써 분산가능성에 중점을 두고 일관성과 유효성을 보장하지는 않아 대규모의 유연한 데이터 처리를 위해서는 적합한 기법이라 합니다. 다만 안정성이 중요한 시스템에서는 오랫동안 검증된 관계형 데이터베이스를 채택해야 한다는 점을 유념해야 합니다.

이 보고서는 마지막으로 위 설명한 기술들을 실제 빅 데이터 분석에 활용하기 위해서는 데이터 성격과 기술의 장단점을 잘 파악하고 적용해야 하며 빅데이터 자체를 기술과 인프라 관점에서만 볼 것이 아니라 빅데이터에 기반한 서비스에 대해서도 고민이 필요할 것이라 주장하며 결론을 짓고 있습니다.

자세한 보고서 내용은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.
→ <빅데이터 시대의 기술> 보고서 자세히 보러 가기
- 자료출처: KT 경제경영연구소, 디지에코

최근 OBT를 시작한 코난테크놀로지의 소셜 분석 서비스, 펄스-K의 경우 소셜 네트워크 서비스에서 발생하는 빅데이터를 분석합니다. 보고서에 나온 소셜네트워크 애널리틱스와 오피니언 마이닝 기법을 통해 소셜네트워크 상의 영향력 있는 사용자, 인플루언서를 찾고 데이터들의 긍정과 부정, 중립 선호도를 판별해 비즈니스에서 마케팅 관점으로 비즈니스의 인사이트를 도출하는 것입니다. 이 외에 발전하는 기술에 따라 또 어떤 서비스를 만나볼 수 있게 될지 기대해봅니다.

 

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최근, IDC는 2012년을 빅데이터의 해라고 전망했고 HP 2012년 한국 공략키워드로써 빅데이터를 꼽았습니다. HP는 버티카와 오토노미의 인수로 강화된 제품군을 바탕으로 국내 빅데이터 시장을 공략하겠다는 포부를 밝힌 것입니다. 이를 위해 인포메이션 매니지먼트(IM)’ 조직을 신설하여 정보 관리 역량을 집중시킬 계획이라고 합니다.


- 관련기사보기
'2012년은 빅 데이터의 해' IDC 전망 (CIO Biz, 2011.11.23)

HP의 내년 한국 공략 키워드는 '빅데이터' (아이뉴스24, 2011.11.30)

위의 2가지 기사를 보면 이미 기업들에서는 빅데이터에 대한 실질적인 준비를 하며 빅데이터 시대의 중심에 들어선 듯 보입니다. IT 관련 기사들을 주의 깊게 본 분들이라면 모든 매체들이 빅데이터를 핫키워드로 자주 쓰고 있다는 것을 잘 아실 것입니다. 이에 따라 빅데이터 관련 전문 자료들도 쏟아져 나오고 있는데요. 최근 KT 경제경영 연구소 디지에코는 빅데이터 시대에서 일어나는 패러다임의 변화와 기술에 대한 연구보고서를 발행하였습니다.

 

<빅데이터 시대가 가져올 비즈니스 패러다임의 변화>라는 Issue & Trend 보고에서는 빅데이터와 90년대 등장했던 정보의 홍수라는 개념의 차이를 짚어봄으로써 빅데이터 시대의 특징을 말하고 있습니다. 
 

이 보고서에서는 빅데이터 시대의 도래는 인터넷을 통해 다양한 콘텐츠에 언제든지 접근할 수 있는 환경, 스마트폰 등 개인용 디지털 기기의 보급, 블로그/트위터 등 인터넷 정보 유통 매체의 발달 등이 개개인의 정보 생산에서 기인했다고 말합니다. 인터넷 이용 환경이 발전은 데이터의 폭발적인 증가로 이어지며 이렇게 폭증하는 빅데이터(Big Data)라고 정의합니다. 전세계적으로 공통된 이 현상으로 이 빅데이터가 글로벌 경제의 키워드가 될 것임은 자명한 일이겠지요.

재미있게도 1990년대에도 이 빅데이터와 비슷한 개념이 있었다고 하는데요. 70년대 앨빈 토플러가 처음으로 말했던 정보의 홍수라는 개념은 개인이 다룰 수 없는 수준의 다량의 정보가 일상을 에워싸고 있는 상태를 의미한다고 합니다그렇다면 90년대의 정보의 홍수와 최근의 빅데이터의 다른 점은 무엇일까요?

다음과 같이 그 이유를 들고 있습니다. 지금의 빅데이터 시대는 이전에 비해 정보의 성격이 다양화 되었다는 점, 또한 과거에는 객관화된 정보 영역에 국한되고 소수의 생산자로부터 만들어지는 정보가 대부분이었던 반면 현재는 개인화된 정보가 각종 스마트 센서를 탑재한 디지털 기기들에 의해 실시간 정보셋을 생성해냈다는 점이라고 합니다
그리고 또 하나의 특징으로 대용량의 데이터 분석이 가능한 기술적 진보를 이룩한 시기라는 점을 꼽으며 데이터 저장 및 분석에 분산컴퓨팅 방식을 지향하는 클라우드 컴퓨팅과 클라우드 스토리지 기술에 힘입어 빅데이터 시대의 정보처리가 비로소 현실화 되었다고 말하고 있습니다.

 

또한 빅데이터 시대의 정의에서 끝내지 않고 이러한 시대 변화에서 기인하는 패러다임의 변화를 말하며 결론을 내고 있습니다. 소셜 미디어에 가득 한 개인화된 정보의 분석을 통해 새로운 비즈니스 기회를 발견할 수 있다고 말이죠. 90년대에 비해 진보된 컴퓨팅 기술과 스토리지 기술을 통해 각종 비정형 자료에 대한 분석을 손쉽게 처리할 수 있게 되었고 이런 과정은 비즈니스 전략수립에 더 많이 사용될 것으로 예측하고 있습니다.



 <그림출처: 파이낸셜뉴스>


이와 더불어 빅데이터 분석과 활용이 확산되며 개인의 삶이 기록에 남는 Life Log도 주목받게 되었다고 말합니다. 소셜 미디어의 콘텐츠, 스마트기기의 GPS 등 다양한 센서들이 로그 정보를 자동으로 생성하고 수집하여 결국 개개인에 맞춤형 서비스 구현이 가능하게 될 것이며 이러한 현상은 IT 산업 분야뿐만 아니라 거의 모든 산업 및 정책 분야에서도 사용 될 거라고 전망하고 있습니다.

 

마지막으로는 빅데이터 시대에는 비즈니스 환경이 변화하고 그에 따른 경영 패러다임도 변화할 것이라 예측하고 있습니다. 소셜 미디어 데이터의 전략적 분석 및 활용 / 방대한 개인화 정보를 활용한 다양한 맞춤형 서비스 출시 / 빅데이터의 수집과 관리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술의 의존도 증가 / 전 산업, 정책 영역에서 빅데이터 활용이 확산 될 것이라는 점입니다.


                                     <그림출처 : 블로그 '뚱딴지 과학으로 우주의 신비가 풀린다'>



이 보고서 내용에 따르면 빅데이터 시대에는 폭발적으로 증가해버린, 정형/비정형 데이터 속에서 얼마나 의미 있는 데이터를 찾아낼 수 있는가의 중요성이 커질 것입니다.  대용량 데이터베이스에서 빠르게 필요한 정보를 찾아내는 일이 기업 혹은 개인에 경쟁력으로 작용하겠지요. 또한 정보유통채널인 소셜미디어가 쏟아내는 방대한 비정형 데이터 속에서 필요한 데이터를 검색하는데 그치지 않고 비즈니스 전략에 필요한 흐름을 읽어내는 것도 놓칠 수 없는 부분일 것입니다. 비정형 데이터 속에서 검색을 통하여 의미 있는 데이터를 찾아내는 것의 중요성이 더욱 중요해질 것 같습니다. 검색과 분석 기술, 이 두가지가 빅데이터 시대의 패러다임에 어울리는 준비가 아닐까 생각됩니다. 

자세한 보고서 내용은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.
<
빅데이터 시대가 가져올 비즈니스 패러다임의 변화> 보고서 자세히 보러 가기

- 자료 출처: KT 경제경영연구소, 디지에코

 

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