빅데이터를 말하다

Special Report 빅데이터 시대의 한국
Insight 01 이미 우리 옆에 와 있는가
Insight 02 등장하게 된 이유와 배경
Insight 03 왜 빅데이터는 핫이슈가 되었을까
Insight 04 빅데이터란 무엇인가 - 빅데이터의 정의
Insight 05 어떤 특징과 속성을 갖고 있을까
Insight 06 얼마나 커야 「빅」데이터인가
Insight 07 빅데이터의 데이터 유형 분류
Insight 08 빅데이터 비즈니스의 특성
Insight 09 빅데이터 분석과 기존 BI 데이터 분석의 차이
Insight 10 Big 이후에는 무슨 데이터가 나올 것인가
Insight 11 빅데이터 「무엇이」 문제이고, 「왜」 문제인가
Insight 12 빅데이터 프로젝트는 왜 쉽게 실패하는 것인가
Insight 13 데이터 프로세싱과 분석 단계의 변화
Insight 14 빅데이터의 근원적 본질과 전략
Insight 15 빅데이터의 오해와 진실
Insight 16 빅데이터에 관한 일반적 인식
Insight 17 기업들은 어떻게 하고 있나
Insight 18 통계로 보는 빅데이터
Insight 19 빅데이터는 어떻게 분류하는가
Insight 20 기업의 빅데이터 활용 목적은 무엇인가
Insight 21 빅데이터를 처리하는 프로세싱 아키텍처
Insight 22 빅데이터는 어떤 라이프 사이클을 가지나
Insight 23 빅데이터는 데이터 관리의 새로운 패러다임인가
Insight 24 차세대 데이터 플랫폼의 요구사항
Insight 25 빅데이터 분석의 전략적 트렌드
Insight 26 구글의 맵리듀스와 딜레마, 그리고 페이스북
Insight 27 빅데이터 적용의 주요 패턴
Insight 28 클라우드와 빅데이터와의 관계
Insight 29 마이크로소프트의 빅데이터 솔루션
Insight 30 마이크로소프트 빅데이터 솔루션의 차별화
Insight 31 빅데이터 추진 전략과 접근 방안은 무엇일까
Insight 32 빅데이터의 다양한 비즈니스 활용 시나리오
Insight 33 빅데이터의 산업별 활용 분야
Insight 34 빅데이터를 활용한 신규 비즈니스 모델 개발
Insight 35 빅데이터를 활용한 사례들
Insight 36 빅데이터의 다음 여정 - 데이터 가시화
Insight 37 비즈니스 인텔리전스 시맨틱 모델
Insight 38 빅데이터 제공자들의 사업 사례
Insight 39 빅데이터 마켓플레이스의 개념
Insight 40 데이터 마켓플레이스에서 빅데이터 외부효과
Insight 41 IoT - Internet of Things 사물지능 인터넷
Insight 42 M2M과 IoT 그리고 빅데이터는 어떤 관계인가
Insight 43 IoT 플랫폼이란
Insight 44 지능화되어 가는 디지털 세상
Insight 45 빅데이터의 본질과 진실
Insight 46 암흑 데이터는 어떻게 빅데이터로 전환할까
Insight 47 빅데이터는 「데이터 민주화」인가
Insight 48 나의 데이터가 빅데이터에 활용된다면
Insight 49 데이터의 오너십 이동
Insight 50 빅데이터는 새로운 경제적 「통화」

이 책은 빅데이터가 추구하고 있는 통찰력을 독자들에게 드리고자, 50가지의 핵심 인사이트를 하나씩 설명하는 형태로 구성되어 있다. 최근 빅데이터에서 가장 이슈가 되는 사항과 논란이 되었던 주제를 자세히 풀었다.
최근 빅데이터에 대한 인식 변화로 인해 이제는 실행 단계에 접어들면서 『닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐?』라는 고민을 하고 있다. 첫 고민은 데이터 플랫폼이 먼저냐 데이터가 우선이냐이다. 그리고, 하둡과 같은 최신 빅데이터 솔루션 개발자를 뽑을 것인지 아니면 데이터 과학자와 같은 사람들을 채용할 것인지 역시 고민이다. 사람 채용에 있어서는 업의 본질과 앞으로의 사업 방향성과 관련하여 시행착오가 많을 것으로 보인다.
무엇보다 빅데이터는 이전에 사업부 및 IT 부서 단위로 각각 추진해오던 데이터웨어하우스와 분석 서비스를 전사 차원에서 통합하여 추진하고 있는 것이 특징이다. 그 이유는 데이터에 대한 오너십 문제와 통합과 연계를 원활히 하기 위함이다. 이렇게 어느 정도 정리를 하면서 본격적으로 프로젝트를 시작하게 되면, 데이터에서 개인정보 보호와 데이터 출처, 그리고 외부의 공공 데이터 활용에 있어서 데이터에 대한 신뢰와 정확성 등이 이슈로 나타나게 된다. 시스템적으로는 실시간 데이터 축적과 함께 동시 분석하고 바로 수정/보완하여 반영하는 복잡 다단한 프로세스 상에서 시스템 구조에 대한 고민을 하게 된다. 이 책은 바로 이러한 이슈를 해결하고, 고민을 하기 전에 기본적으로 알아야 할 빅데이터에 대한 지식과 정보를 최대한 진정성있게 전달하려고 했다.
빅데이터는 이제 트렌드가 아닌 진정한 새로운 패러다임으로 변화하고 있다. 글로벌 기업 경영의 혁신적인 리더이자 GE의 전 회장인 잭웰치는 기업의 경쟁 우위 확보를 위해 가져야 하는 두 가지 원칙을 말했다. 첫째로 경쟁자보다 더 빨리 고객에 대해 학습하는 능력이다. 바로 빅데이터를 통해 고객을 분석하고 고객의 반응에 대응하는 상품과 서비스를 제공하는 것이 가장 우선적 가치이다. 다음으로 학습한 것을 경쟁사보다 더 빨리 실행하여 적용하는 능력을 말했다. 이제 빅데이터는 단순 분석에 그치지 않는다. 의사결정의 패턴을 바꾸고, 실제 시스템에 분석 결과가 반영되어 즉각적으로 시스템이 대응할 수 있는 체계이다. 그래서 빅데이터 시스템의 핵심은 기계학습으로 구현되어 실행하는 시스템으로 진화한다. 앞으로 글로벌 기업 경쟁력은 데이터 분석 역량에 있다. 분석적 기업으로 가기 위해 빅데이터를 이제는 검토에서 실행으로 옮겨야 할 시점이다.
- 저자 서문 중에서