빅 데이터의 8가지 주요 과제와 해결 방법

대부분의 전문가들은 빅 데이터가 다양한 현대 산업의 비즈니스에 게임 체인저가 되었다는 데 동의합니다. 최근 설문 조사에서 조직의 97%가 빅 데이터 기술에 투자하고 있다고 말합니다 ^[1] .

그러나 동일한 설문조사에서 4분의 1이 조금 넘는 기업만이 데이터 중심 조직으로 변모했다고 보고했으며 19%만이 데이터 문화를 구축했다고 밝혔습니다.

왜 이러한 불일치가 있습니까? 빅 데이터 솔루션을 구현하는 데는 몇 가지 어려움이 따르기 때문입니다. 이러한 과제가 무엇이며 어떻게 해결하는지 알아보기 전에 이러한 과제가 존재하는 이유를 살펴보겠습니다.

빅 데이터가 어려운 이유는 무엇입니까?

첫째, 빅 데이터가 무엇인지 정의하는 데 도움이 됩니다. 빅 데이터를 "일반 데이터"와 다르게 만드는 특정 수의 기가바이트, 테라바이트 또는 페타바이트는 없습니다. 전 세계적으로 매일 처리되는 데이터의 양은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 빅 데이터를 상대적인 용어로 만듭니다.

빅 데이터가 어려운 이유의 핵심은 세 가지 V입니다.

이제 구체적인 빅 데이터 문제와 솔루션을 살펴보겠습니다.

8가지 빅 데이터 과제 및 솔루션

빅 데이터 솔루션을 구현할 때 솔루션과 함께 비즈니스가 직면할 수 있는 몇 가지 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

1. 방대한 양의 데이터 관리

이름에서 알 수 있듯이 빅 데이터는 거대합니다. 대부분의 기업은 매일 수집하는 데이터의 양을 늘리고 있습니다. 결국 기존 데이터 센터가 제공할 수 있는 스토리지 용량이 충분하지 않아 많은 비즈니스 리더를 걱정하고 있습니다. 기술 부문의 IT 의사 결정권자의 43%는 인프라를 압도하는 이러한 데이터 유입에 대해 우려하고 있습니다 ^[2] .

이 문제를 해결하기 위해 기업은 IT 인프라를 클라우드로 마이그레이션하고 있습니다. 클라우드 스토리지 솔루션은 더 많은 스토리지가 필요할 때 동적으로 확장할 수 있습니다. 빅 데이터 소프트웨어는 빠르게 액세스하고 쿼리할 수 있는 대용량 데이터를 저장하도록 설계되었습니다.

2. 여러 소스의 데이터 통합

데이터 자체는 기업에 또 다른 과제를 제시합니다. 많은 것이 있지만 다양한 출처에서 나올 수 있기 때문에 다양합니다. 기업은 여러 웹사이트의 분석 데이터, 소셜 미디어의 데이터 공유, CRM 소프트웨어의 사용자 정보, 이메일 데이터 등을 가질 수 있습니다. 이 데이터 중 어느 것도 동일한 구조로 되어 있지 않지만 필요한 통찰력을 수집하고 보고서를 작성하려면 통합 및 조정해야 할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 기업은 데이터 통합 ​​소프트웨어, ETL 소프트웨어 및 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 사용하여 서로 다른 데이터 소스를 공통 구조로 매핑하고 결합하여 정확한 보고서를 생성할 수 있습니다.

3. 데이터 품질 보장

빅 데이터에 의존하는 분석 및 머신 러닝 프로세스는 유효한 통찰력과 예측을 생성하기 위해 깨끗하고 정확한 데이터에 의존합니다. 데이터가 손상되었거나 불완전한 경우 결과가 예상과 다를 수 있습니다. 그러나 데이터의 소스, 유형 및 양이 증가함에 따라 데이터가 정확한 통찰력에 필요한 품질을 가지고 있는지 판단하기 어려울 수 있습니다.

다행히도 이에 대한 솔루션이 있습니다. 데이터 거버넌스 애플리케이션은 빅 데이터 프로젝트에서 사용하는 데이터를 구성, 관리 및 보호하는 동시에 예상한 것과 비교하여 데이터 원본의 유효성을 검사하고 손상되고 불완전한 데이터 세트를 정리하는 데 도움이 됩니다. 데이터 품질 소프트웨어는 데이터가 처리되기 전에 데이터를 검증하고 정리하는 작업에 특별히 사용할 수도 있습니다.

4. 데이터 보안 유지

많은 회사에서 다음과 같이 민감한 데이터를 처리합니다.

• 경쟁업체가 업계에서 더 큰 시장 점유율을 확보하는 데 사용할 수 있는 회사 데이터
• 해커가 계정에 액세스할 수 있는 금융 데이터
• 신원 도용에 사용될 수 있는 고객의 개인 사용자 정보

기업이 민감한 데이터를 취급하면 해커의 표적이 됩니다. 이 데이터를 공격으로부터 보호하기 위해 기업에서는 보안 모범 사례와 시스템 보안 기술을 최신 상태로 유지하는 사이버 보안 전문가를 고용하는 경우가 많습니다.

컨설턴트를 고용하든 사내에 보관하든 데이터가 암호화되어 암호화 키가 없으면 데이터가 쓸모가 없도록 해야 합니다. 의도된 사용자만 액세스할 수 있도록 모든 리소스에 ID 및 액세스 권한 제어를 추가합니다. 맬웨어가 시스템을 감염시키지 못하도록 엔드포인트 보호 소프트웨어를 구현하고 위협이 감지되는 경우 위협을 즉시 중지하도록 실시간 모니터링을 구현합니다.

5. 올바른 빅 데이터 도구 선택

다행스럽게도 기업에서 데이터 작업을 시작하기로 결정한 경우 이를 수행하는 데 도움이 되는 도구가 부족하지 않습니다. 동시에 풍부한 옵션도 문제입니다. 빅 데이터 소프트웨어는 다양한 종류가 있으며 기능이 중복되는 경우가 많습니다. 올바른 빅 데이터 도구를 선택하고 있는지 어떻게 확인합니까?

종종 가장 좋은 방법은 빅 데이터로 수행하려는 비즈니스에 가장 적합한 도구를 결정할 수 있는 컨설턴트를 고용하는 것입니다. 빅 데이터 전문가는 현재 및 미래의 요구 사항을 살펴보고 모든 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 집계하는 엔터프라이즈 데이터 스트리밍 또는 ETL 솔루션을 선택할 수 있습니다. 클라우드 서비스를 구성하고 워크로드에 따라 동적으로 확장할 수 있습니다. 시스템이 요구 사항에 맞는 빅 데이터 도구로 설정되면 시스템은 유지 관리가 거의 필요 없이 원활하게 실행됩니다.

6. 시스템 및 비용 효율적 확장

잘 계획된 계획 없이 빅 데이터 솔루션을 구축하기 시작하면 쓸모없거나 비즈니스에 꼭 필요한 것이 아닌 데이터를 저장하고 처리하는 데 많은 비용을 지출할 수 있습니다. 빅 데이터는 규모가 크지만 모든 데이터를 처리해야 하는 것은 아닙니다.

비즈니스에서 데이터 프로젝트를 시작할 때 목표를 달성하기 위해 사용할 수 있는 데이터를 어떻게 사용할 것인지에 대한 전략과 목표를 염두에 두고 시작하십시오. 솔루션 구현에 관련된 팀은 프로젝트가 잘못된 방향으로 진행되지 않도록 시스템 구축을 시작하기 전에 필요한 데이터 유형과 사용할 스키마를 계획해야 합니다. 또한 더 이상 유용하지 않으면 시스템에서 오래된 데이터를 제거하기 위한 정책을 만들어야 합니다.

7. 숙련된 데이터 전문가 부족

많은 기업이 겪는 빅 데이터 문제 중 하나는 현재 직원이 이전에 빅 데이터로 작업한 적이 없다는 것입니다. 이것은 하룻밤 사이에 구축하는 유형의 기술이 아닙니다. 교육을 받지 않은 직원과 함께 작업하면 막다른 골목, 워크플로 중단 및 처리 오류가 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하는 몇 가지 방법이 있습니다. 하나는 빅 데이터 전문가를 고용하여 해당 전문가가 데이터 팀이 속도를 낼 때까지 관리하고 교육하도록 하는 것입니다. 전문가는 정규 직원으로 고용되거나 예산에 따라 팀을 교육하고 계속 이동하는 컨설턴트로 고용될 수 있습니다.

또 다른 옵션은 미리 준비할 시간이 있는 경우 현재 팀 구성원에게 교육을 제공하여 빅 데이터 프로젝트가 시작되면 기술을 습득할 수 있도록 하는 것입니다.

세 번째 옵션은 데이터 과학에 대한 배경 지식이 없는 전문가가 사용하도록 설계된 셀프 서비스 분석 또는 비즈니스 인텔리전스 솔루션 중 하나를 선택하는 것입니다.

8. 조직의 저항

사람들이 데이터 프로젝트에 도전할 수 있는 또 다른 방법은 변화에 저항하는 경우입니다. 조직이 클수록 변화에 대한 저항이 커집니다. 리더는 빅 데이터, 분석 또는 기계 학습의 가치를 보지 못할 수 있습니다. 아니면 단순히 새로운 프로젝트에 시간과 돈을 쓰고 싶지 않을 수도 있습니다.

이것은 해결하기 어려운 도전일 수 있지만 할 수 있습니다. 소규모 프로젝트와 소규모 팀으로 시작하여 해당 프로젝트의 결과를 통해 다른 리더에게 빅데이터의 가치를 증명하고 점차 데이터 중심 비즈니스가 될 수 있습니다. 또 다른 옵션은 빅 데이터 전문가를 리더십 역할에 배치하여 비즈니스를 혁신으로 안내할 수 있도록 하는 것입니다.

빅 데이터에 대해 자세히 알아보기

빅 데이터 기술을 구현하면 비즈니스의 판도를 바꿀 수 있으며 업계의 다른 회사에서는 액세스할 수 없는 통찰력을 제공하여 비즈니스의 경쟁력을 높일 수 있습니다. 그렇다고 해서 이 프로세스에 몇 가지 문제가 발생하지 않는다는 의미는 아니지만 문제가 무엇인지 알고 이에 대비하면 비즈니스의 디지털 혁신이 느려지는 것을 방지할 수 있습니다.

출처

1. NewVantage Partners, 2022년 데이터 및 AI 경영진 설문조사 발표 - BusinessWire
2. Zettabyte World: 데이터가 풍부한 미래를 보호하는 Dell