빅데이터의 개요에 대해 알아보자

빅데이터는 많은 양의 데이터를 말합니다. 이 데이터는 기존의 데이터베이스 관리 도구로는 처리하기 어려운 규모와 다양성을 가지고 있습니다. 빅데이터는 주로 3가지 특징을 가지고 있습니다.

첫째, 빅데이터는 대용량입니다. 수십 테라바이트에서 수페타바이트에 이르는 막대한 양의 데이터를 다룹니다. 이 데이터는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태로 존재할 수 있습니다.

둘째, 빅데이터는 다양한 소스에서 생성됩니다. 인터넷, 센서, 모바일 기기, 소셜 미디어 등 다양한 소스로부터 지속적으로 생성되는 데이터를 포함합니다. 이러한 다양한 데이터 소스는 빅데이터의 다양성을 증가시키고, 데이터 분석의 가능성을 넓혀줍니다.

셋째, 빅데이터는 실시간으로 생성되고 처리될 수 있습니다. 기존의 데이터 처리 방식으로는 빅데이터의 속도와 실시간성을 처리하기 어렵습니다. 따라서 빅데이터는 실시간으로 생성되고 분석되어야 하는 경우가 많습니다.

빅데이터는 이러한 특징을 가지고 있기 때문에 기존의 방법으로는 처리할 수 없는 데이터를 분석하고 가치를 창출하는 데에 활용됩니다. 빅데이터 분석은 예측 분석, 패턴 인식, 인사이트 도출 등 다양한 분야에서 활용되며, 기업과 조직의 의사 결정에 중요한 역할을 합니다.

데이터를 정형화의 정도에 따라 정형(Structured), 반정형(Semi-Structured), 비정형(Unstructured)으로 분류할 수 있다.

정형 데이터
정형 데이터는 일정한 규칙에 따라 체계적으로 정리한 데이터입니다. 고정된 필드에 저장된 데이터이며 관계형 데이터베이스, 스프레드시트에 활용됩니다. 정형화된 데이터는 그 자체만으로도 의미 해석이 가능하며, 바로 활용할 수 있습니다.
반정형 데이터
반정형 데이터는 한글이나 MS 워드 등으로 작성한 데이터입니다. 고정된 필드에 저장되어 있지는 않지만 메타데이터나 스키마 등을 포함하는 데이터입니다. 페이스북, 트위터, 카카오톡 등의 소셜 네트워크 서비스 사용자가 생성하는 데이터들이 여기에 해당합니다.
비정형 데이터
고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터를 말합니다. 비정형 데이터에는 텍스트 문서, 이미지, 동영상, 음성 데이터가 포함됩니다. 비정형 데이터의 증가 속도는 누구도 예측할 수 없을 정도입니다. 비교적 선형적으로 증가하던 정형 데이터조차 연간 40~60%에 이르는 증가세를 보이기 때문입니다. 스마트기기로 생성하는 소셜 데이터 외에도 이메일이나 동영상 등의 비정형 데이터가 향후 전체 데이터의 90%에 달할 것으로 전망됩니다.

빅데이터를 어떻게 수집되어질까요?

빅데이터를 수집하는 방법은 데이터의 종류와 원천에 따라 다양합니다. 일반적으로 사용되는 몇 가지 수집 방법을 알려드리겠습니다.

웹 크롤링: 웹 크롤러를 사용하여 웹사이트의 데이터를 수집하는 방법입니다. 크롤러는 웹페이지를 순회하며 특정 데이터를 추출하고 저장합니다. 이를 통해 인터넷에서 다양한 정보를 수집할 수 있습니다.
센서 데이터 수집: 센서를 사용하여 환경, 기계 또는 기타 장치로부터 데이터를 수집하는 방법입니다. 센서는 온도, 습도, 압력, 위치 등의 정보를 측정하고 이를 데이터로 기록합니다. 이러한 센서 데이터는 사물 인터넷 (IoT) 기기에서 많이 사용됩니다.
소셜 미디어 데이터 수집: 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자가 생성하는 데이터를 수집하는 방법입니다. 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 미디어에서 사용자의 게시글, 댓글, 좋아요 등의 활동을 수집하여 분석할 수 있습니다.
로그 데이터 수집: 시스템 로그, 네트워크 로그, 웹 서버 로그 등과 같은 로그 데이터를 수집하는 방법입니다. 이러한 로그 데이터는 시스템 동작, 사용자 행동, 네트워크 상태 등을 기록하고 분석하는 데 사용됩니다.
공공 데이터 수집: 정부 기관이나 공공기관에서 제공하는 공공 데이터를 수집하는 방법입니다. 이러한 공공 데이터는 인구 통계, 교통 정보, 경제 지표 등 다양한 분야의 데이터를 포함하고 있습니다.

이 외에도 데이터 수집을 위해 구매, 협력, 설문조사 등의 방법을 사용할 수 있습니다. 데이터 수집은 데이터의 용도와 법적 규정을 준수하는 방식으로 진행되어야 하며, 데이터 보안과 개인정보 보호에 주의해야 합니다.

빅데이터 수집에 대한 개인정보 보호는 어떻게 이루어지나요?

빅데이터 수집 시 개인정보 보호는 매우 중요한 문제입니다. 개인정보 보호를 위해 다음과 같은 방법들이 일반적으로 사용됩니다.

익명화: 개인정보를 식별할 수 없는 형태로 변환하는 것을 말합니다. 개인을 식별할 수 있는 식별자(예: 이름, 주민등록번호)를 제거하거나 대체하여 익명화된 데이터로 사용합니다.
익명화된 데이터의 제한된 접근: 빅데이터를 처리하고 액세스하는 사람들에게 접근을 제한하여 개인정보를 보호합니다. 데이터에 접근할 수 있는 권한을 엄격히 관리하고, 접근 로그를 모니터링하여 불법적인 접근을 방지합니다.
데이터 암호화: 개인정보가 포함된 데이터를 암호화하여 외부에서 액세스할 때 개인정보가 노출되지 않도록 합니다. 암호화된 데이터는 복호화 키 없이는 해독할 수 없습니다.
인명 정보 제거: 빅데이터에서 개인을 식별할 수 있는 인명 정보를 제거하거나 축소하여 개인정보 보호를 강화합니다. 예를 들어, 이름이나 주소 등의 개인 식별자를 일부러 삭제하거나 일반화된 형태로 변환합니다.
법적 규정 준수: 개인정보 보호에 관련된 법적 규정을 준수하는 것이 중요합니다. 각 국가의 개인정보 보호법과 규정을 엄격히 준수하여 개인정보가 안전하게 처리되도록 합니다.
데이터 마스킹: 개인정보를 일부러 가려서 노출을 방지하는 것을 말합니다. 예를 들어, 신용카드 번호의 일부를 마스킹하여 일부 정보만 표시되도록 합니다.

데이터 수집 시 개인정보 보호를 위해서는 데이터 수집 목적에 맞는 적절한 보호 방법을 선택하고, 데이터 보안 정책을 수립하여 이를 준수해야 합니다. 또한, 개인정보 보호에 대한 교육과 감시를 통해 조직 내에서 개인정보 보호 의식을 고취시키는 것도 중요한 요소입니다.

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