2023년 데이터 및 분석 동향

디지털 마케팅 트렌드에서 빅 데이터와 분석은 오늘날 마케팅 세계에서 가장 혁신적인 두 분야입니다. DataToBiz의 보고서에 따르면 전 세계 빅데이터 시장 수익은 2027년까지 1,000억 달러를 초과할 것입니다.

빅 데이터 분석은 가장 강력한 기술 트렌드 중 하나이며 의료에서 ​​4차 산업 혁명에 이르기까지 전 세계적으로 여러 부문을 혁신하고 있습니다. 클라우드 애플리케이션 덕분에 기업은 이제 데이터를 실시간으로 모니터링 및 분석하고 그 어느 때보다 빠르게 개선할 수 있습니다.

이 기술은 의심할 여지 없이 향후 몇 개월 동안 인터넷에서 화제가 될 것이므로 2023년 데이터 및 분석의 주요 트렌드를 살펴보겠습니다.

2023년 데이터 및 분석 트렌드

1) 디지털 트랜스포메이션

사물 인터넷, 머신 러닝 및 빅 데이터를 더 깊이 파고들면서 디지털 변혁은 모든 방향으로 기술을 주도하고 있습니다.

2020년에는 인터넷에 연결된 장치가 97억 개였습니다. 2030년까지 그 숫자는 294억에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 장치에서 생성되는 엄청난 양의 데이터는 우리 세상에서 빅 데이터의 역할이 점점 커지고 있음을 의미합니다.

동시에 인공지능 은 우리가 축적하고 있는 엄청난 양의 데이터에서 의미를 추출하는 데 필수적이기 때문에 데이터 처리에서 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다 . 앞으로 몇 달, 몇 년 동안 우리는 디지털 혁신을 위한 새로운 애플리케이션을 계속해서 찾을 것입니다.

2) 비즈니스 인텔리전스

비즈니스 인텔리전스(BI)는 소프트웨어와 서비스를 사용하여 사용자에게 비즈니스 상태에 대한 자세한 결론을 제공하는 실행 가능한 정보를 제공합니다. 앞으로 몇 달, 몇 년 동안 이 규율은 계속해서 발전하고 모든 부문에 적용될 것입니다. 전략적 및 전술적 비즈니스 결정 모두에 미치는 영향을 보게 될 것입니다.

예측에 따르면 BI 및 분석 시장의 글로벌 가치는 2025년까지 180억 달러에 이를 것으로 예상되므로 모든 수준에서 성장할 것으로 예상됩니다. 협업 BI는 전문 플랫폼을 사용하는 방법을 알 필요 없이 귀중한 정보를 사용할 수 있도록 하여 비기술 사용자가 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다.

3) 클라우드 기술

기업의 70% 이상이 워크로드의 적어도 일부를 퍼블릭 클라우드로 마이그레이션했으며 클라우드 채택은 향후 몇 년 동안 훨씬 더 높아질 것으로 예상됩니다. McKinsey 연구에 따르면 엔터프라이즈 클라우드 지출이 예산을 23% 초과했으며 그 지출의 약 30%가 제대로 활용되지 않았습니다.

클라우드 네이티브 기술은 지속적으로 진화하는 비즈니스 및 IT 구조를 위한 유일한 지속 가능한 솔루션입니다. 그러나 복잡성으로 인해 비기술 사용자가 데이터를 수집, 분석 및 해석할 수 있는 표준화된 셀프 서비스 도구가 필요합니다.

4) 서비스형 데이터(DaaS)

추정치에 따르면 DaaS(Data as a Service) 시장은 2023년까지 매출이 110억 달러에 이를 것으로 예상됩니다 . 이 부문은 더 작은 플레이어라도 쉽게 부문에 진입하여 수익을 창출할 수 있는 지점에 도달했습니다. 가장 극단적인 틈새 시장도 데이터에서 가치를 끌어낼 수 있습니다.

회사에서 생성된 데이터가 다른 사람에게 가치를 제공할 수 있다면 Data as a Service는 수익을 창출하는 흥미로운 방법이 될 수 있습니다. 따라서 데이터 제공을 재고하고 기여할 수 있는 새로운 방법을 발견하기에 좋은 시기입니다.

5) 기술과 웰빙

건강 및 웰빙 분야는 우리 삶에서 주도적인 역할을 하고 있으며 데이터는 매우 중요한 부분입니다. 예를 들어, 의료 서비스는 환자와 소통하는 새로운 방법을 찾고 있으며 회사는 직원의 건강을 개선하는 전략을 발견하고 구현하기 위해 노력하고 있습니다.

기업은 이제 전 세계에서 의료 데이터를 수집하고 이를 새로운 방식으로 사용하여 이전보다 더 빠르고 빠르게 치료법을 식별할 수 있습니다. 앞으로 우리는 이러한 추세가 사람들을 위한 보다 효율적인 의료 시스템을 만드는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.

6) 무인 자동차

우리는 수년 동안 자율 주행 에 대해 들어왔지만 이제는 현실화에 훨씬 더 가까워졌습니다. 알파벳의 자율주행차 회사 웨이모(Waymo)는 이미 피닉스와 샌프란시스코에 있는 자사 위치에서 자율주행차를 사용하고 있다. 월마트도 2020년부터 아칸소에서 자율주행차 프로그램을 사용하고 있다.

푸엔테: Arstechnica

기업들이 이러한 초기 자율주행 프로그램 실험에서 파생된 데이터를 계속 사용함에 따라 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 방법은 계속 전진하는 것입니다. 앞으로 몇 년 동안 빅 데이터는 모든 사람을 위해 안전하고 효율적으로 우리 삶에 무인 차량을 구현하는 방법을 추가로 정의하는 데 도움이 될 것 입니다.

7) 기후변화 연구를 돕는 빅데이터

기후 변화와의 싸움에서 진전을 이루기 위해서는 데이터 중심의 토론과 조치가 절대적으로 필요합니다.

견고한 데이터로 기후 변화에 맞서 싸우는 조직의 예측을 뒷받침하면 논쟁을 넘어서 이 위협에 대처하는 데 필요한 조치를 구현하기 위해 전 세계적으로 협력을 시작하는 데 도움이 될 것 입니다.

빅 데이터는 지구상에서 실제로 일어나고 있는 일에 대한 편견 없는 정보 소스를 제공하며 AI 및 분석과 같은 기술과 결합하여 정부와 기업 간의 노력을 조정하는 가장 효과적인 조치를 결정하는 데 도움이 될 것입니다.

8) 팬데믹 이후 실시간 분석으로 견인력 확보

2020년 코로나 팬데믹 기간 동안 데이터는 치료법과 백신을 찾는 데 도움이 되었을 뿐만 아니라 군중을 관리하고 사회적 거리를 유지하는 데 에도 도움이 되었습니다.

예를 들어, 스마트 감시 카메라는 얼마나 많은 사람들이 장소에 들어오고 나가는지 계산하고 최대 수용 인원에 도달하면 경고할 수 있습니다. 또한 병목 현상이 발생하는 주요 지점에 배치하고 사람들의 흐름이 너무 밀집되어 사회적 거리를 유지하기 어려운 시간을 감지할 수 있습니다.

수년 동안 데이터의 또 다른 흥미로운 사용은 예를 들어 슈퍼 전파자의 존재와 같은 핫스팟과 전염 패턴을 식별하는 것이었습니다.

이제 우리는 사회적 거리 측정을 넘어섰으므로 앞으로 몇 달 안에 이러한 발전이 일반적으로 데이터 과학의 발전에 기여할 것으로 기대합니다 .

9) 더 많은 자연어 처리(NLP)

빅 데이터, AI, 사물 인터넷 및 기계 학습은 기술과 사람 사이의 상호 작용에 대한 장벽을 허물고 있습니다. 그리고 자연어 처리(NLP) 덕분에 이러한 모든 기술에 보다 인간적인 면모를 부여할 수 있습니다.

자연어 처리는 인간과 기계가 "동등하게" 의사소통할 수 있게 하여 불안감을 없애고 새로운 기술의 채택을 장려합니다.

PLN 덕분에 사용자는 학습 곡선을 극복하지 않고도 지능형 시스템과 쉽게 상호 작용할 수 있습니다 . 이를 통해 새로운 기술이 훨씬 더 편안하고 자연스럽게 일상 생활에 통합될 수 있습니다.

10) 빅데이터 분석 자동화

자동화는 오늘날의 데이터 환경에서 가장 큰 혁신 동인 중 하나입니다. 특히, 빅 데이터 분석 자동화는 가장 유망한 분야 중 하나이며 2023년 이후에 두각을 나타낼 것으로 믿습니다.

분석 프로세스 자동화(APA)는 특히 의사 결정 프로세스에서 컴퓨팅 성능의 역할과 관련된 풍부한 정보와 예측 기능을 조직에 제공합니다. 결과적으로 이를 사용하는 회사는 결과 생성과 비용 절감 모두에서 보다 효율적일 수 있습니다.

11) 증강 분석

증강 분석은 인공 지능과 기계 학습 프로토콜을 결합하여 데이터 수집, 처리 및 공유에서 혁신적인 역할을 합니다. 고도로 정교한 알고리즘은 상황 인식 제안을 생성하고 작업을 자동화하며 대화를 분석할 수 있습니다.

방위 또는 운송과 같은 일부 특정 부문에서 증강 분석은 증가하는 비즈니스 데이터의 합리화를 가능하게 하고 점점 더 많은 영역에 적용되어 그 효과를 더욱 높일 것입니다.

앞으로 몇 년 동안 증강 분석은 증강 소비자, 즉 분석 프로세스의 일부로 자동화된 상황별 모바일 및 자연어 기능을 사용할 비즈니스 사용자와 함께 그 중요성이 커질 것입니다.

12) 빅데이터를 활용한 보안 분석

디지털화의 급속한 발전으로 인해 기존의 데이터 보안 전략은 뒤쳐져 사이버 범죄 및 데이터 보안 위반이 증가하고 있습니다. 논리적으로 이것은 회사에 우려를 제기합니다.

이러한 맥락에서 빅 데이터 보안 분석 은 많은 양의 보안 데이터를 거의 실시간으로 수집, 저장 및 분석 할 수 있으므로 큰 도움이 될 수 있습니다. 결과적으로 위협을 효과적으로 탐지하고 대처하는 데 도움이 됩니다.

빅 데이터를 사용한 보안 분석을 통해 방대한 양의 데이터를 처리하고 관리하여 사이버 공격으로부터 보호할 수 있습니다.

13) 로봇 프로세스 자동화(RPA)

로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA) 는 로봇이 디지털 시스템 및 소프트웨어와 상호 작용하여 인간의 행동을 모방하도록 생성, 배치 및 관리할 수 있는 최첨단 기술입니다 .

RPA의 가장 큰 장점은 사람의 실수 없이 빠른 속도로 많은 양의 작업을 수행할 수 있다는 것입니다. 따라서 정확성과 효율성을 중시하는 산업 및 기업에서 점점 더 많이 채택될 것이라고 믿습니다. 따라서 우리는 이것이 2023년 이후의 주요 데이터 및 분석 트렌드 중 하나라고 믿습니다.

14) 서비스로서의 인공 지능(AI as a service 또는 AIaaS)

서비스형 AI는 가입비를 대가로 고급 AI 기능을 제공하는 외부 엔터티로 구성됩니다.

이러한 경향은 사내 역량 없이도 AI의 힘을 활용하는 데 도움이 되므로 중소기업에 특히 중요 할 것입니다.

서비스형 AI의 애플리케이션에는 고객 서비스, 데이터 분석 및 생산 자동화가 포함됩니다. 쉽게 액세스할 수 있고 비용 효율적이며 투명하고 확장 가능한 기술이므로 미래의 데이터 및 분석 플레이어 중 하나가 되기 위한 모든 것을 갖추고 있다고 믿습니다.

15) 예측 분석

IBM에서 정의한 대로 예측 분석은 과거 데이터와 통계 모델링, 데이터 마이닝 기술 및 머신 러닝의 조합을 사용하여 미래 결과를 예측하는 고급 분석의 한 분야입니다.

데이터가 증가함에 따라 예측 분석은 특히 날씨, 의료 또는 과학 연구와 같은 부문에서 위험과 기회를 식별하고 적절한 솔루션을 찾고자 하는 기업에 필수 불가결한 요소가 될 것입니다.

16) 클라우드로의 마이그레이션

클라우드 마이그레이션은 주문형 셀프 서비스 환경을 기반 으로 데이터, 워크로드, IT 리소스 또는 애플리케이션과 같은 디지털 자산을 클라우드 인프라로 이동하는 프로세스입니다 .

클라우드 마이그레이션은 최소한의 불확실성으로 실시간 성능과 효율성을 제공하므로 기업에 큰 이점이 있습니다. 이러한 이점으로 인해 점점 더 많은 기업이 비즈니스 운영에서 수익성, 민첩성 및 혁신성을 높이기 위해 디지털 자산을 클라우드로 마이그레이션할 것입니다.