< FC1DFBCD2C1DFB0DFB1E2BEF720B1E2BCFAB7CEB5E5B8CA5FC0FCB7ABBAB8B0EDBCAD5F30315FB5A5C0CCC5CDC0CEC5DAB8AEC0FCBDBA2E687770>

Transcription

1 중소 중견기업기술로드맵 Technology Roadmap for SME - 데이터인텔리전스 -

2

3 CONTENTS 전략분야 데이터인텔리전스 1. 개요 1 2. 국내외정책동향 4 3. 산업이슈및동향 시장동향및전망 기술동향및이슈 중소기업시장대응전략 중소기업전략제품 22 전략제품 빅데이터기반 SW 1. 개요 산업환경분석 시장환경분석 기술환경분석 중소기업환경 기술로드맵기획 78 클라우드기반 SW 1. 개요 산업환경분석 시장환경분석 기술환경분석 중소기업환경 기술로드맵기획 142

4 음성인식 SW 1. 개요 산업환경분석 시장환경분석 기술환경분석 중소기업환경 기술로드맵기획 189 데이터보안및비식별화 1. 개요 산업환경분석 시장환경분석 기술환경분석 중소기업환경 기술로드맵기획 251 영상처리시스템 1. 개요 산업환경분석 시장환경분석 기술환경분석 중소기업환경 기술로드맵기획 293 인공지능기반 SW 1. 개요 산업환경분석 시장환경분석 기술환경분석 중소기업환경 기술로드맵기획 361

5 데이터인텔리전스 전략분야현황분석

6

7 전략분야현황분석 데이터인텔리전스 1. 가. 개요 정의 산업 사회 문화등모든응용분야에서데이터를기반으로서비스목적에부합되도록구현된소 프트웨어를말하며, 이러한소프트웨어는네트워크또는모바일환경에서원하는어플리케이션 서비스등을제공하고, 직접사용하기위한데이터저장, 관리, 보안, 분산및처리, 분석등 사용자의요구에맞는서비스를제공하는소프트웨어를의미함 기존의데이터를단순수집, 저장관리, 분석하는기존역량을넘어서대량의데이터를관리, 분 석, 예측하는소프트웨어를포함 대량의정형또는, 비정형데이터의집합으로부터, 가치를추출하고결과를분석하는기술 IoT(connected home, sensor, and etc.) 와여러장비들이생성하는디지털데이터를처리수용 하기위한 Apache, Hadoop과같은 MapReduce 방식의분산데이터처리프레임워크기술 물리적인컴퓨터리소스의특징을다른시스템, 응용프로그램, 최종사용자들이리소스와상 호작용할수있도록제공관리하는클라우드기반소프트웨어를포함 클라우드를제공하는클라우드제공자와유틸리티컴퓨팅을통하여 SaaS 자가연결되며, 웹어플리케이션을통하여 SaaS 사용자와연결하는기술 제공자와클라우드사용 대용량의데이터를대상으로보다유용한정보도출과정보검색속도 정확성향상을위해학습 하고예측/ 제시하는방향으로발전중인인공지능기반소프트웨어 인간이발생시키는음성신호로부터언어적의미를식별해내는기술 여러비전및영상을데이터가인식하고분석하는기술 시맨틱웹검색, 데이터마이닝, 자연어처리등의기술서비스 또한, 수집또는사용, 저장, 공유되는데이터로부터개인을식별하지못하게조치하는일련의 처리소프트웨어를포함 이러한다양한종류의대규모데이터에대한생성, 수집, 분석, 표현을그특징으로하는데이 터인텔리전스소프트웨어는다변화된현대사회를더욱정확하게예측하여효율적으로작동케 하고개인화된현대사회구성원마다맞춤형정보를제공, 관리, 분석가능케하며과거에는 불가능했던기술을실현시킬수있음 1

8 데이터인텔리전스 [ 데이터시대로의진입] * 출처 : SW 융합기술로드맵, 정보통신산업진흥원 나. 범위및분류 (1) 범위 데이터인텔리전스는빅데이터기반 SW, 클라우드기반 SW, 음성인식 SW, 데이터보안및비 식별화, 영상처리시스템, 인공지능기반 SW 등을포함 데이터인텔리전스의포함되는주요기술은데이터, 수집, 저장관리, 분산처리, 분석및시각 화등의빅데이터서비스 또한, 가상화모듈, 프로비저닝모듈, 클라우드시스템관리모듈등의구현소프트웨어와 SaaS, PaaS, IaaS 등의클라우드응용서비스모듈을포함 이와함께데이터보안을위한비식별화소프트웨어, 언어및음성인식, 영상처리분석기술, 인공지능을통한여러다양한정보제공서비스등을포함 2

9 전략분야현황분석 [ 주요제품범위 ] 주요품목 개요 빅데이터기반 SW 클라우드기반 SW 음성인식 SW 데이터보안및비식별화 영상처리시스템 인공지능기반 SW - 빅데이터플랫폼에서데이터를수집, 저장, 분산처리, 검색, 공유, 분석, 시각화등을이용하여데이터를처리하는소프트웨어 - 클라우드기반 SW 는클라우드서비스( 가상의자원을제공하고사용한만큼비용을청구하는서비스) 를이용하여컴퓨터나휴대폰등에불러와서사용하는웹에기반한소프트웨어서비스 - 언어및음성인식기술은컴퓨터와같은자동적수단을이용해인간이발생시키는음성신호로부터언어적의미를식별해내는기술로음성신호를전기적신호로처리하고그패턴과파형을분석해미리수집된음성모델데이터베이스를참조하여문자로변환하거나정의된기능을실행하는 SW - 빅데이터내존재하는프라이버시문제해결을위한기술로개인정보를일부또는전부를삭제 대체하거나다른정보와쉽게결합하지못하도록하여특정개인을알아볼수없도록하는 SW - 영상분석기술은영상을분석하여내포된특성을인식하고패턴을추출하는기술로목적 과대상에따라객체인식( 얼굴, 색상, 글자, 숫자, 사물등), 상황감지, 모션인식및추적, 검색할수있는시스템 - 인공지능( 머신러닝) 기반소프트웨어는비정형, 정형데이터, 사진, 동영상등다양한멀티콘텐츠에대한상황정보 (Context) 를인지하고, 대용량데이터를학습하고분석하여사용자가원하는정보를신속하게검색, 추천, 예측하는기술을의미 (2) 분류 데이터인텔리전스분야의기술분류는산업기술분류표1) 상에서정보통신기술에포함되며, 서버기 술, 정보보안이포함 산업기술중분류를기준으로서버기술은 U- 컴퓨팅으로분류할수있으며, 정보보안기술은지식정 보보안으로분류 [ 데이터인텔리전스분야산업기술분류 ] 구분 산업기술_ 대분류 산업기술_ 중분류 산업기술_ 소분류 U- 컴퓨팅 서버기술 U- 컴퓨팅플랫홈및응용기술 소프트웨어 SW 솔루션 Internet SW 데이터인텔리전스 정보통신 RFID/USN ITS/ 텔레매틱스 USN 기술 활용서비스플랫홈및응용 SW 텔레매틱스응용서비스 디지털방송 디지털방송실감방송 디지털콘텐츠 디지털콘텐츠제작및유통 정보통신모듈및부품 멀터미디어모듈및부품 홈네트워크 지능형정보가전 지식정보보안 정보보안 1) 산업기술혁신사업공통운영요령( 시행 ) 제16 조( 산업기술분류체계) 1 장관은사업의기획 평가 관리에관한업무를효율적으로추진하기위해산업기술분류체계를수립하여활용할수있다. 2산업기술분류체계는규정에의하여산업통상자원부등에서기획, 평가, 관리에활용하는체계임 3

10 데이터인텔리전스 2. 국내외정책동향 가. 영국 영국은빅데이터활용의기반이되는공공부문데이터의공유및활용을활성화하는오픈데이터정책추진은내각부(Cabinet Office) 가담당 내각부는정부데이터공개를장려하고정부업무가더투명성있게진행되도록추진 내각부 : 수상과내각을보좌하는책임을맡는기구로, 내각의여러위원회들을지원하고여타부 처들에서발표되는정부목표를조정 [ 영국내각사무국의오픈데이터관련실천내용 ] 세계적으로가장큰오픈데이터자원중하나인 마련 모든정부부처의사업계획에오픈데이터책무를구체적으로포함 공표가능한모든정부데이터가접근할수있는포멧으로공표되도록하는공공데이터권리에관한법제도입 데이터에대한접근개선, 공적신뢰개선, 더효율적인데이터사용방법에관한후속조치를포함하는오픈 데이터백서발표 Contracts Finder에서 1만파운드가넘는공공계약에대한지출데이터공개 국가정보인프라(NII) 구축계획을수립하고주요데이터를식별하기위해협력절차마련 데이터공개펀드(Release of Data Fund) 를조성하여데이터공개개선을희망하는조직지원( 예산 700 만파운드) 신제품및서비스창출을위해공공부문의데이터를사용하려는기업을오픈데이터연구소 (ODI) 와협력하여지원 오픈데이터헌장(Open Data Charter), 열린정부파트너십(Open Government Partnership; OGP) 참여를통해국제적으로투명성을지원 데이터에대한수요와공급을전담할수있는체제구축 영국의공공데이터개방추진체계는데이터의공급자와고객의기능을공공데이터그룹 (Public Data Group) 과데이터전략위원회(Data Strategy Board) 가각각수행하는구조공공데이터그룹은공공데이터의수집/ 개선/ 관리/ 보급과관련된 4 개공공분야기구* 들로구성되며데이터전략위원회에오픈데이터를조달 4 개기구: 기업등록소(Companies House), 토지등기소(Land Registry), 기상청(Met Office), 국립지리원 (Ordnance Survey) 4

11 전략분야현황분석 데이터전략위원회는정부부처의오픈데이터전략에대한의견을제시하고수정 검토하는등의 역할을수행 데이터전문인력양성강조 정보경제전략(Information Economy Strategy) ( ) 에서고도로숙련된디지털인력이 디지털인프라와함께정보경제전략의장기적인성공을뒷받침하는요소로거론 데이터역량강화전략(A strategy for UK data capability) ( ) 에서도인프라, 데이터 와함께데이터전문인력(Human Capital) 확보를강조 특히데이터전문인력배출을위한교육체계개선내용을구체적으로제시 초중등교육에대한정부개혁을통해 2014년 9 월부터컴퓨팅국가교육과정(5-16 세학생들) 을 도입하여, 진학및데이터분석직업의필수기술인컴퓨팅및과학에서우수능력을지닌학생을 배출하는계획추진 이밖에전문인력양성을위한경력및진로제시와함께정부의분석능력에대해서도강조 클라우드이용활성화 클라우드이용활성화를위해공공조달거버넌스를구축( ), ( ) 하여공공부문의클라우드이용촉진 클라우드스토어를개설 약 2 천여기업( 이중 80% 는중소기업) 의 19,553개서비스가스토어에등록 EU( 유럽) 인공지능 Human Brain Project 인공지능지식처리를위한인간두뇌의형태기반지식처리프로젝트진행중 2013년부터 10 억유로투자, 신경과학측면지식식별시뮬레이션, 의학측면의질병초기진단법 개발, 컴퓨팅뇌시뮬레이션슈퍼컴퓨팅기술개발 나. 미국2) 미래빅데이터특성을반영한기술개발로차세대능력함양 데이터의크기, 전달/ 처리속도, 복잡성에보조를맞춘기술개발 데이터의크기, 전달/ 처리속도, 데이터간고도의형식적, 의미적, 상호이질적특성등을다루기 위해서는컴퓨터시스템의규모를확장하는기술개발이필요 2) 미국 NIRTD(2016) 미국의빅데이터 R&D 전략계획( 정보통신기술진흥센터 2016) 5

12 데이터인텔리전스 미래에요구되는새로운빅데이터기술의방법론개발 데이터의증가와함께다양한알고리즘의등장, 적절한시간프레임내의운영등새로운도전과제가발생하면서통계적추론과이론을빅데이터기술개발에포함시키는것이반드시필수적인상황 데이터의신뢰성및더나은빅데이터기반의사결정을위한 R&D 지원 데이터의신뢰성과타당성을제고시켜더나은결과를도출 데이터의신뢰성은빅데이터에서정확한추론을이끌어내기위해필수적이며, 이를위해서는보다다양한종류의데이터를활용할수있게하는강력한통계기술을발전시키는연구가필요 데이터기반의사결정을지원하는도구개발 신뢰성높은의사결정과행동을취할수있도록더적합한정보를제공하고분석속도역시높이기 위해의사결정과정에서인간의통찰력을통합시킬수있는기술연구가필요 빅데이터혁신을가능하게하는사이버인프라구축및강화 국가데이터인프라강화 빅데이터의완전한활용을위해서는국가차원의데이터인프라발전이반드시요구되며, 미국정부는과거부터지금까지국가차원의데이터인프라를강화하는것에더욱초점을맞추고있는상황 빅데이터에대한응용과학사이버인프라역량강화 최근고성능계산분야에서는응용시스템의모델링과시뮬레이션에중점을두었던투자가데이터 분석에대한처리능력에초점을맞춘형태로이동중 유연하고다양한인프라자원 사이버인프라구축을위한특정유형의데이터, 데이터세트를다루는특정하드웨어의고안등을위해서는빅데이터커뮤니티의관여가반드시필요 데이터공유및관리를촉진하는정책을통해데이터가치를향상 데이터투명성과효용성을증가시키는메타데이터의모범사례개발 백악관은투명하고열린정부그리고오픈데이터정책등의추진에발맞추어효과적인데이터정보관리를실현하기위해모든부처및기관들이데이터를공유하고함께관리하는것에대한정책을검토중 6

13 전략분야현황분석 데이터자산에효율적이고지속적이며안전한접근을제공 빅데이터연구를수행하는기관은다양한맥락에서데이터세트의가치평가를도울수있도록연구 를진행하여데이터파일보관/ 공유이슈를다루는것이필요 개인정보보호, 보안및빅데이터수집공유활용의윤리적측면의이해 올바른개인정보보호 다양한데이터세트의맥락과콘텐츠를시스템이모델링하는것과사용되는경로등을고려하여더 욱길게연구한다면빅데이터분석과관련한개인정보보호와신뢰성문제해결에접근가능 안전한빅데이터사이버공간구축 빅데이터의사이버공간에서는데이터들이다양한데이터시스템과하위시스템사이를이동하며, 시스템네트워크전체의보안은개인시스템의보안만큼중요 데이터거버넌스를위한정보윤리이해 빅데이터를위한윤리적, 법적, 사회적함의에대한연구주제의개발을빅데이터관련연구에포 함시켜데이터과학과과학밖의사회를연결하도록노력 국가의빅데이터교육및훈련환경개선, 폭넓은인력의확충 데이터과학자의양성 빅데이터연구에대한지속적인투자확대는데이터과학분야의발전을돕고다음세대의주요 데이터과학자를양성하는교육을지원하는데기여 데이터영역전문가커뮤니티확장 컴퓨터공학과통계학분야외의연구자들에게특정분야에특화된데이터과학훈련으로그들의 전문성을보강할수있도록재정적인지원추진 정부기관, 대학, 기업, 비영리단체와의협력에의한빅데이터혁신생태계지원 기관간빅데이터협력장려 미국정부는과거부터추진해왔던, 기관간빅데이터협력프로젝트가지속적으로이어지고확대될수있도록전략을설계하여국가차원의빅데이터혁신생태계를구축하고유지 빠른대응과영향력측정이가능한정책과정책추진프레임워크구축 긴급한사안들에대하여빠른대응이가능하도록정부와민간간의빠르고역동적인협력을가능하게하는빅데이터정책및정책추진프레임워크개발이필요 7

14 데이터인텔리전스 국가대형프로젝트인공지능기술개발 Brain Initiative 진행 2013년부터 10년동안총 30억달러규모의투자진행인간의뇌연구를중심으로인공지능 기술개발 다. 중국3) 빅데이터발전촉진을위한행동요강 발표( ) 빅데이터산업육성을위해 을위한행동요강 을발표 2018 년까지공공데이터공개를골자로하는 빅데이터발전촉진 2017 년까지각부처간데이터자원의장벽을제거하여데이터자원공유기본틀을마련하고 2018 년까지통합플랫폼을통해공공데이터를외부에공개한다는방침 데이터정보의개방과공유를통한자원배분및통합, 국가관리역량제고, 산업혁신촉진, 새 로운모델의기업창업독려등경제구조개편을지원한다는방침 빅데이터산업에서국제경쟁력을가진기업브랜드를육성하는것이주요목표10개의빅데 이터선두기업과 500 곳의빅데이터응용, 서비스, 제조기업을양성할계획 신용, 금융, 교통, 의료 보건, 취업, 사회보험, 지리, 문화등다양한분야의공공데이터및통 계자료를일반인들도확인할수있어다양한형태의데이터기반의창업이활성화될것으로 기대 라. 일본4) 해외 IT 인재유치를위한산학협동체제구축( ) 경제산업성과문무과학성은아시아권국가의우수학생들의일본기업취업유치를위한시스 템을구축 저출산 고령화에따른노동력감소문제해결과경제성장전략의일환으로고도기술력을보유 한외국인재의활용이주요목표 빅데이터등방대한데이터분석처리를비롯한 IoT분야전문 IT인력수요증가로인재유치활 동을구체화 2020년 IT업계외국인수를현재의두배인 6만명으로확대하는것을목표로상정 3) 소프트웨어정책연구소, SW 해외정책동향( ) 4) 소프트웨어정책연구소, SW 해외정책동향( ) 8

15 전략분야현황분석 인도 베트남 미얀마등아시아각국정부와연계하여현지대학 IT 전공학생의유학을지원, 1 차적으로도쿄대학과협의회를출범하여취업을전제로하는유학시스템의구체적방안을논의할예정 고도의외국인인재유치는국가경쟁력향상에기여하며생산성향상, 정적효과를줄전망 이노베이션촉진등긍 마. 국내 국내에서는 2009년부터클라우드컴퓨팅활성화종합계획을추진하였고 2015년 3월에클라우 드컴퓨팅발전및이용자보호에관한법률( 이하클라우드발전법) 이통과되어 2015년 9월에 시행 클라우드발전법은클라우드컴퓨팅관련산업의기술개발, 인재양성, 서비스활성화및이용 촉진을위한법적근거로마련, 이에따라약 1만 5,000여곳의공공기관에서클라우드도입 정부는 2013 년부터빅데이터산업발전을위한정책을본격추진하였으며, 빅데이터산업발 전전략( 월, 경제장관회의), 데이터산업발전전략( 월, ICT 전략위) 등빅데이터 정책을마련하여시행중 빅데이터분야의글로벌경쟁력확보와창조경제및정부3.0 위한 빅데이터산업발전전략 수립 ( 월) 등국정과제의효과적지원을 ICT 인프라강국 에걸맞는 데이터超강국 으로의도약을위해데이터산업생태계활성화를 위한 데이터산업발전전략 수립( 월) 이밖에도정부는미래성장동력실행계획( , 경제장관회의), 빅데이터기반미래전략지 원계획( 14.8, ICT 전략위) 을마련하여빅데이터산업발전과적극적인활용을추진 미래창조과학부의 15년인공지능관련예산은 380 억원으로언어인지, 시각인지분야에치우쳐 있음, 한국전자통신연구원(ETRI) 에서 13 년부터엑소브레인(Exobrain) 인공지능을연구중 9

16 데이터인텔리전스 3. 가. 산업이슈및동향 산업이슈 빅데이터분석및활용에서의핵심요건은 - IoT 많은기업들은빅데이터가최근의비즈니스에서매우중요한역할을하고있다고응답하였으며 그중 IoT와의원활한결합이향후매우중요한역할을할것으로평가 전체응답의 2배이상이 IoT의중요성을특히강조하고있으며빅데이터활용의성과는 IoT에 달려있다는평가가지배적인것으로나타남. 또한고급분석책임자는 IoT를잘아는전문가를 중심으로인사가이루어지고있으며첨단분석응용프로그램및기술을사용하여해석하는데 가장이상적인방법론으로는 IoT 데이터에기반한데이터라고평가 또한빅데이터분석이고급화되고, 보다질높은분석과시기적절한대응전략을위해서는 IoT 에서발생하는데이터를참조하고해석해나가는것이중요하다는반응이나타남 클라우드산업의중요성증대 세계적으로 ICT 활용패러다임이정보시스템을자체구축하는방식에서클라우드로전환중 클라우드는 IT 자원의비용효율극대화를추구하며, 인프라투자에대한부담을감소시켜환경 변화에민감하게대응할수있게함 또한, IT자원운용과관련된비핵심업무를아웃소싱함으로써조직핵심역량을강화할수있다 는장점이있음 [ 클라우드도입효과 ] 구분 주요내용 비용절감 ICT자원을빌려서사용함으로써 H/W, S/W 구매및유지 관리의필요성이없어비용절감가능 생산성향상인터넷만연결되면언제, 어디서나, 스마트폰등다양한단말기를통해업무가능 효율성증가 갑작스러운 ICT 자원의수요변화에신속하고탄력적인대응이필요한만큼 ICT 자원의활용이가능하여비즈니스효율성증가 창업활성화 ICT에대한초기투자비용이절감되어적은투자비용으로도창업이가능하여쉬운창업가능 * 출처: 한국인터넷진흥원 10

17 전략분야현황분석 보안및개인프라이버시침해위협에주목 IoT 시대에는개인정보유통으로인한프라이버시침해는물론자동차, 의료등많은분야에서 의취약한보안이생명을위협할가능성이제기되는등다양한데이터의이동에따른보안과 관련한문제가이슈화됨 과거부터사용되어온임베디드형스마트기기가확산되는경우, 보안취약점을통한심각한 사이버공격들이시장환경과주요인프라에서엄청난혼란을야기할가능성이제기되고, 해킹 대상은전생활과산업영역으로넓어져, 제조공장, 전력망, 자동차, 의료기기, 가전제품까지 광범위한영역이악의적인해커들의목표물이될가능성증대 HP 에따르면, IoT 연결기기의 70% 가수집된정보를클라우드나로컬네트워크에암호화되지 않은상태로전송하고, 10개기기중 6 개는보안에취약한웹인터페이스를활용하고있으며, 소프트웨어업데이트시에도 등에있어취약점을갖고있는것으로나타남 60% 가암호화를사용하지않는등암호화나사용자접근권한 산업연구원은국내융합보안위협이국내 GDP의 1% 에달한다고추정하며, 국내융합보안피 해액이 2015년 13.4 조원, 2020년 17.7 조원, 2030년 26.7조원에이를것으로예상 최근보안뉴스가실시한설문조사에따르면, IoT 시대에보안리스크가가장큰사물혹은기 기로스마트폰이압도적인응답률( 응답자의 41.3%) 로 1위를차지 * 출처: 사물인터넷환경에서의보안/ 프라이버시이슈, 김호원교수부산대학교정보컴퓨터공학부 [ 사물인터넷환경에서의보안/ 프라이버시이슈 ] 11

18 데이터인텔리전스 나. 핵심플레이어동향 해외업체현황 IBM - 폭넓은포트폴리오, 분석영역강화 IBM 은지속적인투자및전략적합병을통해빅데이터시장을공략하고있음. 2011년빅데이터 분석솔루션및서비스분야 R&D에 1 억달러의투자할것을밝혔고, 지난 5년동안 160억달러 이상을투자해빅데이터분석관련 30여개의업체를인수하였음 IBM은엔터프라이즈클래스의빅데이터플랫폼을제공하기위한전략을추구하며 대용량데이터처리솔루션 InfoSphere BigInsights, 스트리밍데이터분석플랫폼 Hadoop기반 InfoSphere Streams, 대용량 DW Appliance PureData System for Analytics, 실시간검색을위한 Watson Explorer 등의제품군을보유하고있음 Oracle - 정형데이터아키텍처에비정형통합 Oracle 은기존의전통적인엔터프라이즈데이터아키텍처에빅데이터툴을통합함으로비즈니스 가치를찾을수있도록제품포트폴리오를구성하는전략을추구하고있음 대표적인제품인 Oracle Big Data Appliance는이러한전략을기반으로 Oracle에서개발한 SW 제품군과최적화된 HW를결합한 Appliance 제품으로 Cloudera의 Hadoop Distribution과오픈 소스 R distribution을포함하고있음 EMC - 인력양성, 협업및 Hadoop 내재화 EMC는 Greenplum, Isilon 등빅데이터관련솔루션업체를인수를시작으로빅데이터시장에서의입지를강화하기위해지속적으로관련업체를인수할계획을가지고있음 SAS - 고급분석및시각화솔루션집중 SAS는 Volume, Variety, Velocity에추가하여 Variability( 데이터흐름의가변성), Compl exity ( 데이터간의관계의복잡성) 을빅데이터의특성으로보고, 빅데이터를위한세가지핵심기술로 Information Management, High-performance Analytics, Flexible Deployment Option 으로 정의함 Information Management 에서는데이터통합, 품질, 메타데이터등데이터거버넌스를하나의 Data Management Hadoop Distribution 플랫폼으로구성하여데이터를자산화함 Apache Hadoop 기반의오픈소스 SW를제공하여기업들이운영환경에서안정적으로 Hadoop 을사용할수있도록함 Cloudera는 Hadoop 을보완, 확장하기위한추가적인컴포넌트를조합하고개발함. Cloudera Enterprise는 Hadoop 설치및운영을효과적으로관리할수있도록개발된제품임. Cloudera는 기업사용자들에게기술적지원, 업그레이드, Hadoop 클러스터관리도구, 전문서비스, 교육및 자격증제공서비스등을수행 12

19 전략분야현황분석 NoSQL DB Couchbase는 couchbase 오픈소스프로젝트기반의회사로 NoSQL DB Couchbase 를제공, 쉬 운확장성, 일관성있는고성능보장및유연한데이터모델등으로널리알려져있음, 상업적용 도로사용가능한라이선스와기술지원서비스가포함된버전의 Amazon 아마존웹서비스 -Elastic Compute cloud couchbase server 컴퓨팅작업서비스와간단한스토리지서비스그리고온디맨드스토리지기능을제공 공급 AT&T 클라우드솔루션-Synaptic Hosting 보안기능과네트워킹기능이통합된가상화서버와스토리지기능을제공하는 의어플리케이션호스팅 Pay-as-you-go방식 Enomaly 클라우드솔루션-Elastic Computing Platform(ECP) 엔터프라이즈데이터센터를상용클라우드컴퓨팅서비스와연결할수있는소프트웨어솔루션 Google 클라우드솔루션-Google Apps 온라인으로제공되는오피스제품으로전자우편, 캘린더와워드프로세싱, 단순한웹사이트생 성도구등을제공 GoGrid 핵심클라우드솔루션-GoGrid 웹기반스토리지서비스와윈도우즈, 적용할수있는기능을제공 리눅스기반가상서버를클라우드환경에서빠르게 Microsoft 핵심클라우드솔루션-Azure 웹호스팅어플리케이션구현을위해사용될수있는운영체제와개발자서비스로구성되어 있는 Windows-as-a-service 플랫폼을제공. Azure는 Microsoft의첫클라우드컴퓨팅솔루션 13

20 데이터인텔리전스 국내업체현황 KT 넥스알 KT 넥스알은대표적인국내빅데이터플랫폼기업으로클라우드컴퓨팅기술전반을개발하던넥 스알이 2010년 KT에인수되어빅데이터에집중하고있음 NDAP(NexR Data Analytic Platform) 플랫폼은오픈소스 Hadoop과관련생태계제품을하나의 플랫폼에통합하고 Hadoop 에코시스템상위계층으로 SQL과워크플로우환경을제공 그루터 (Gruter) 그루터는빅데이터플랫폼및소셜데이터분석전문기업. 그루터는 Hadoop 에코시스템기반의 빅데이터플랫폼쿠바(Qoobah) 와 Hadoop 에코시스템관리도구인클라우몬(Cloumon) 을공급 소셜미디어모니터링및분석서비스씨날(seenal) 을통해한국어기반의소셜분석서비스를제공 하고중국어및일본어로확대할계획 솔트룩스 (Saltlux) 솔트룩스는비정형빅데이터및시맨틱, 클라우드컴퓨팅기술기반의차세대웹및지식서비스 전문기업, 클라우드기반시맨틱검색플랫폼 [IN2] 와시맨틱기반빅데이터추론플랫폼 STROM 등의제품군을기반으로비정형빅데이터추론및시맨틱검색분야에강점 [ 국내클라우드업체 ] 구분 한글과컴퓨터 더존비즈온 내용 클라우드방식의오피스 SW 인 ' 넷피스 ' 출시향후, 동사모든제품을클라우드기반으로협업기능강화예정 기존솔루션의클라우드전환적극적추진 인프라웨어클라우드오피스인 ' 폴라리스오피스' 무료버전출시 파이오링크 클라우드컴퓨팅인프라장비산업부품제조및판매 파수닷컴클라우드 DRM 서비스출시계획 안랩 클라우드보안솔루션보유 알티캐스트 N 스크린관련클라우드솔루션보유 * 출처: 클라우드시장( 더이상뜬구름이아니다) 김갑호, 이성빈연구원 14

21 전략분야 현황분석 [ 핵심 플레이어 분석 종합 ] 구분 데이터인텔리전스 주요내용 빅데이터 클라우드 음성인식 데이터 보안 비식별화 영상처리 인공지능 주요 제품/기술 데이터 수집 분산컴퓨팅 분산파일 시스템, NoSQL, 병렬 DBMS HDFS Spark 자연어처리,정 보 검색, 기계 학습 레스트풀서비스 서버 가상화 네트워크 가상화 분산 스토리지 메시지 기반 미들웨어 분산 데이터 관리 기술 병렬 기술 음성인식, 음성합성, 화자인식, 언어분석, 대화처리, 자동번역, 음성인식 학습 인공지능 대화형 질의응답 익명처리 기술, 총계처리, 범주화 기술, 데이터 값 삭제 기술, 데이터 마스킹 교환방법, 휴리스틱 데이터 암호화 엔진 기술 얼굴인식 사물 인식 이미지인식 진단 기술 머신비전 기술 모션 인식 제스처 인식 초음파 동작인식 기술 딥러닝 모니터링 기술 자동제어 자연어 처리 음성시스템 상품추천 기술 패턴인식, 콘텐츠 추천 자동추론 해외기업 Splunk Inc. Fisher Rosemount Systems Google Qualcomm Inc. Tata Consultancy Services EMC Oracle IBM Microsoft Google Facebook IBM Google Microsoft Intel Zynga Sony Facebook Google, 42ARK Microsoft, Capri PrimeSense pointgrab Elliptic Lab Leap Motion Canesta Myo The EyeTribe TeraDeep Intel IBM Qualcomm MetaMind IBM Watson Microsoft Asure Amazon Web services Google cloud Facebook Google Microsoft Apple Amazon 국내기업 다음소프트 KT 넥스알 구루터, 사이람, 솔트룩스, 와이즈넛 디지털팩토리, 마이즈랩, 리비, 코난테크 놀로지, Zoy Corporation SK텔레콤 LNI소프트 시리우스 소프트 솔트룩스 보이스웨어 디오텍 LG CNS SK텔레콤 KT 펜타시큐리티 퓨처시스템 소만사 네이버 루닛 부노 삼성 UVify LG SKT SK텔레콤 LG CNS KT 삼성전자 디오텍 쿨디 유빅 솔트룩스 와이즈넛 중소기업 참여정도 중소기업 시장점유 정도 IBM, Amazon, Google, Microsoft, Facebook Twiiter KT 더존비즈온 이노그리드 다우기술 퓨전데이타. 한글과컴퓨터 영림원소프트랩 LG CNS 모비젠 Google, Microsoft, IBM, Nuance, Apple, Systran Amazon * 중소기업 참여정도와 점유율은 주요제품 시장에 참여하는 중소기업의 참여규모와 정도 (업체수, 비율 등)를 고려하여 5단계로 구분 (낮은 단계:,중간 단계(,, ) 높은 단계: ) 15

22 데이터인텔리전스 4. 시장동향및전망 가. 세계시장 데이터인텔리전스분야제품세계시장은현재도성장중이며, 는다소있으나공통적으로높은성장률을예측 시장조사기관마다규모의차이 데이터인텔리전스분야에해당하는제품은총 6가지로매년시장은증가하고있는것으로나 타났고, 그중음성인식 SW 분야가 2020년기준가장큰시장규모를보일것으로예상됨 15년까지연평균증가율을보면빅데이터기반 SW 가가장높은것을볼수있고, 전체데이터 인텔리전스합계기준으로도 2년동안 13.6% 의증가율을보인것으로나타남 15년이후가장높은증가율을보이는제품은인공지능기반 SW일것으로예상됨 [ 데이터인텔리전스분야의세계시장규모및전망 ] 구분 ( 단위 : 백만달러, %) CAGR ('13~'15) 빅데이터기반 SW 33,310 37,970 43,400 49,280 55,220 60, % 클라우드기반 SW 70,100 86, , , , , % 음성인식 SW 83,800 97, , , , , % 데이터보안및비식별화 75,429 81,439 88,093 95, , , % 영상처리시스템 9,000 10,400 11,800 13,700 15,600 17, % 인공지능기반 SW ,095 2,111 4, % 합계 271, , , , , , % * 자료: 위키본( ʼ15.5), Big Data Market Forecast ʼʼ, Statista, Forecast of Big Data market size, based on revenue, from 2011 to 2026, Tractica, 2016, IDC 16

23 전략분야 현황분석 [ 세계 각국의 인공지능 관련 시장 전망 ] 조사기관 대상 15년 향후 CAGR 영상음성처리분야 1,270억 달러 1,650억 달러 ( 17년) 14% Cognitive SW 플랫폼 10억 달러 37억 달러( 17년) 92% BCC리서치 음성인식 840억 달러 1130억 달러( 17년) 16% Market&market 서비스 (광고, 미디어 등) 4.2억 달러 50억 달러( 20년) 64% Tractica AI 시스템 2억 달러 111억 달러( 17년) - EY종합연구소 AI관련 산업 전반 (자국) 3조7450억 엔 23조 638억 엔( 20년) 44% IDC IBM 2025년 2000조원 시장 창출 맥킨지 2025년 6조 7천억 달러( 7000조원) 파급 효과 *출처: KT경제경영연구소 kt경제경영연구소는 각 산업군에 적용될 로봇산업 수치에 기반해 예측한 결과 이같이 나타났다 고 전망하고, 5년 안엔 2조원대 시장이 형성될 것으로 추정 현재 인공지능이 적용되는 산업은 금융과 광고 서비스 분야 등이며 오는 2030년에는 자율 주 행차와 노인 간호 등의 분야까지 확대될 것으로 전망 [세계 인공지능 시장 전망] *출처: Tractica 17

24 데이터인텔리전스 나. 국내시장 국내데이터인텔리전스산업은아직까지는도입초기수준이나기업전반에서실질적인인프라 를구현하려는단계로접어듦 데이터인텔리전스에해당하는분야는총 6 개분야로매년증가하고있는것으로나타났고, 그 중데이터보안비식별화분야가 2020년기준가장큰시장규모를보이는것으로나타남 15년까지연평균증가율을보면빅데이터기반 SW 가가장높은것을볼수있고, 전체데이 터인텔리전스합계기준으로도 2년동안 11.8% 의증가율을보인것으로나타남 15년이후가장높은증가율을보이는제품은인공지능기반 SW인것을볼수있음 [ 국내데이터인텔리전스분야의시장규모및전망 ] 구분 ( 단위 : 억원, %) CAGR ('13~'15) 빅데이터기반 SW 2,632 3,328 4,227 5,393 6,921 8, % 클라우드기반 SW 4,137 5,106 6,183 7,397 7,586 7, % 음성인식 SW 6,274 6,967 7,737 8,593 8,813 9, % 데이터보안및비식별화 77,476 85,094 92, , , , % 영상처리시스템 986 1,142 1,297 1,509 1,720 1, % 인공지능기반 SW 47,000 54,000 64,000 75,000 91, , % 합계 138, , , , , , % * 자료: 위키본( ʼ15.5), Big Data Market Forecast ʼʼ, Statista, Forecast of Big Data market size, based on revenue, from 2011 to 2026, Tractica, 2016, IDC 18

25 전략분야 현황분석 *출처 : 한국과학기술정보연구원(KISTI), 자료 재편집, SPRI 2016 [ 국내 빅데이터 시장 ] 2015년 기준 국내 빅데이터 시장규모는 2014년 대비 30% 성장한 2,632억 원 규모이며, 한 국과학기술정보 연구원에 의하면 국내 빅데이터 시장은 2020년 까지 8억 9천만 달러(한화 약 1조 원)규모까지 성장할 것으로 예측 빅데이터 관련 정부투자 또한 2013년 230억원에서 2015년 기준 698억원으로 세배이상 증가 국내 클라우드 SW 시장 성장은 마이크로소프트(MS), SAP, 세일즈포스닷컴 등 외국계 클라우 드 소프트웨어 서비스 회사와 더존비즈온 한글과컴퓨터 등 국내 기업이 주도하고 있는 것으로 나타났고, 한국IDC는 향후 5년간 국내 클라우드 SW 시장이 연평균 16.3%의 성장세를 이어 가며 2020년 5천억원을 넘어설 것으로 전망 *출처: IDC 2016 [ 국내 클라우드 시장 ] 19

26 데이터인텔리전스 5. 기술동향및이슈 NoSQL로의전환 빅데이터추세백서에서는주로구조화되지않은데이터와연관된 NoSQL 기술의채택이증가 하고있음을언급, 스키마가없는데이터베이스개념의이점이극명해짐에따라앞으로는기 업 IT 환경에서 NoSQL 데이터베이스로의전환이대세를이룰것 운영데이터베이스관리시스템에대한 Gartner의 Magic Quadrant를보면이러한사실을명 확하게확인할수있음 과거에는 Oracle, IBM, Microsoft, SAP 가주로배치되었으나, 이와대조적으로최근 Magic Quadrant에는 MongoDB, DataStax, Redis Labs, MarkLogic, Amazon Web Services(DynamoDB 포함 ) 를비롯한 NoSQL 기업이배치되어있으며, 이러한기업이 Gartner 보고서의 Leaders Quadrant 에나열된기존데이터베이스공급업체보다수적으로우세하다는사실을알수있음 클라우드에서사용률이증가하고있는 MPP 데이터웨어하우스 오랫동안데이터웨어하우스의 ' 소멸' 에대해과도하게언급되기는했지만이부문의시장에서 데이터웨어하우스성장이둔화하고있음을부인할수지만, 현재이기술을클라우드에응용하 고있는추세이며 Amazon이 Redshift의온디맨드클라우드데이터웨어하우스를통해이러 한추세를이끔 Redshift는 AWS에서가장빠르게성장하는서비스이지만현재 Google의 BigQuery와경쟁 구도이며, 2015년 Strata + Hadoop World Startup Showcase 우승기업인 Snowflake와 같은신생기업과오랫동안데이터웨어하우스시장을주도해온 Microsoft(Azure SQL 웨어하우스사용) 및 Teradata의서비스도이부문에서두각을나타내고있음 데이터 분석가들은 Hadoop을채택한기업중 90% 는데이터웨어하우스를계속유지할것이며, Hadoop 데이터저장소에저장된정보량이증가함에따라데이터웨어하우스에서새로운클라 우드서비스를통해스토리지및컴퓨팅리소스를동적으로확대하거나축소할것을전망 20

27 전략분야현황분석 6. 중소기업시장대응전략 Factor 기회요인위협요인 정책 스마트국가구현을위한빅데이터마스터플랜을 수립/ 추진 주요선진국정부들은빅데이터를차세대성장동 력으로보고관련정책및기업지원정책을수립 / 추진 우리정부도인공지능분야등중점적투자계획 민간차원의빅데이터활성화에만기댈것이아 니라관련부처와기업들의긴밀한공조가필요 IoT, 클라우드, 빅데이터등신기술과원천기술 개발에대한지원이상대적인부족 산업 타산업과의융합을통해수요및분야확대 빅데이터기술의빠른발전 정부와기업들이빅데이터도입과활용을서두르면서관련산업과신산업이생겨나는추세 국내산업이글로벌회사로의기술종속 외산기술과의치열한시장경쟁 미국및유럽기업과의기술격차 시장 주요통신사및대기업을중심으로중소기업이 협력하는생태계가점차확대 데이터기술력을토대로다양한사업및솔루션 을개발하여진출이가능 높은기술의존도및관련기술의급격한변화 시장선점을위한치열한경쟁예상 기술 데이터저장매체의발달과비용하락 통신기술의발달로인한 IoT 기술력증가 데이터처리시스템활성화 다양한솔루션개발이활성화 전문인력의부족 전문인력의단기육성불가 보안이슈및사회적인식부족 개인맞춤형빅데이터융복합 IoT 인공지능기술 다양한분야확대적용 중소기업의시장대응전략 글로벌플랫폼에서제공하기어려운실시간데이터수집및연계기술의개발 가상화기반기술을개발하여글로벌기업과의기술격차해소 응용환경을고려한독자적인핵심기술과고급개발인력확보 로봇, 자율주행, IoT 등에적용할인공지능알고리즘개발로중소기업경쟁력확보 데이터보안을위한지능시스템의개발로중소기업의경쟁력강화 21

28 데이터인텔리전스 7. 중소기업전략제품 가. 중소기업기술수요 중소기업, 대기업, 공기업등에대하여설문조사및방문조사를통하여기술수요조사를실시 조사결과데이터관리, 저장처리기술, 이미지데이터추출기술, 인공지능플랫폼, 하둡관련데이터 분석, 언어처리, 원격모니터링, NoSQL, 챗봇, 클라우드, 딥러닝기술, 로봇등의수요가있는것으 로조사 중소기업청 R&D 지원사업에신청한과제를데이터인텔리전스주요품목별로분석한결과, U- 컴퓨팅기기및주변기기(5.1%), U- 컴퓨팅플랫폼및응용기술(10.6%), SW 솔루션(84.4%) 순 으로중소기업이기술개발에관심을보이는것으로분석 주요품목별기술개발과제의증가하는추세를살펴보면 U-컴퓨팅기기및주변기기분야의증가율이 가장높게나타났으며, U- 컴퓨팅플랫폼및응용기술, SW솔루션순으로기술개발이증가하는것으로 나타남 주요기술분야별신청과제에대한내용을분석하여각분야별로중소기업이관심을갖는제품 을파악 U- 컴퓨팅기기및주변기기분야에서는로봇, 보안시스템, 사운드인증장치및시스템등의기술 개발에대한수요가높은것으로나타남. U- 컴퓨팅플랫폼및응용기술분야에서는하둡, Big Data 시스템, 인공지능플랫폼, 챗봇플랫폼, 데이터베이스등에대한수요가높은것으로나타남 SW 솔루션분야는동영상데이터추출, 분석솔루션, 의사소통, 언어처리, 이미지, 디자인서비스 기술등에대한수요가높은것으로나타남 [ 중소기업청 R&D 지원사업신청과제현황 ] 데이터인텔리전스 주요품목 U- 컴퓨팅기기및주변기기 U- 컴퓨팅플랫폼및응용기술 과제건수 합계 점유율 (%) 평균증가율 (%) % % SW솔루션 695 1,073 1,366 3, % 합계 802 1,290 1,622 3, % 22

29 전략분야현황분석 나. 중소기업전략제품 [ 데이터인텔리전스분야전략제품 ] 전략제품 개요 빅데이터기반 SW 빅데이터플랫폼에서데이터를수집, 저장, 분산처리, 검색, 공유, 분석, 시각화등을이용하여데이터를처리하는소프트웨어 클라우드기반 SW 클라우드기반 SW 는클라우드서비스( 가상의자원을제공하고사용한만큼비용을청구하는서비스) 를이용하여컴퓨터나휴대폰등에불러와서사용하는웹에기반한소프트웨어서비스 음성인식 SW 언어및음성인식기술은컴퓨터와같은자동적수단을이용해인간이발생시키는음성신호로부터언어적의미를식별해내는기술로음성신호를전기적신호로처리하고그패턴과파형을분석해미리수집된음성모델데이터베이스를참조하여문자로변환하거나정의된기능을실행하는 SW 데이터인텔리전스 데이터보안및비식별화 빅데이터내존재하는프라이버시문제해결을위한기술로개인정보를일부또는전부를삭제 대체하거나다른정보와쉽게결합하지못하도록하여특정개인을알아볼수없도록하는 SW 영상처리시스템 영상분석기술은영상을분석하여내포된특성을인식하고패턴을추출하는기술로목적과대상에따라객체인식( 얼굴, 색상, 글자, 숫자, 사물등), 상황감지, 모션인식및추적, 검색할수있는시스템 인공지능기반 SW 인공지능기반머신러닝소프트웨어는비정형, 정형데이터, 사진, 동영상등다양한멀티콘텐츠에대한상황정보 (Context) 를인지하고, 대용량데이터를학습하고분석하여사용자가원하는정보를신속하게검색, 추천, 예측하는기술을의미다양한머신러닝소프트웨어가있으나크게금융분야와, 학습을통한추천/ 예측분야로분류 23

30

31 전략제품현황분석 빅데이터기반 SW

32

33 빅데이터기반 SW 정의및범위 빅데이터기반 SW 는빅데이터플랫폼에서데이터를수집, 저장, 처리, 검색, 공유, 분석, 시각화 를통해대규모데이터를처리하는소프트웨어를의미 빅데이터기반 SW 는크게수집, 저장, 분석/ 처리, 시각화분야로분류 정부지원정책 국내기업들이빅데이터분석활용에참고할수있는성공사례와적용모델이전파되기위해정부 차원에서빅데이터분석의활용을적극추진중이며, 미래창조과학부와 NIA에서또한다양한산 업에걸쳐시범사업을추진중 13 년 빅데이터산업발전전략 수립및추진, 정부 3.0 으로공공데이터개방추진 정부는빅데이터를 14년 12월 19 대미래성장동력산업으로선정하고 15 년부터 20년까지총 4,869 억원투입예정 중소기업시장대응전략 강점 (Strength) 빅데이터기술의빠른발전 빅데이터기술의엄청난파급효과기회 (Opportunity) 약점 (Weakness) 개발된기술활용시글로벌대기업과의경쟁 개별기술을넘어전체적인기술의연계를통한빅데이터활용은쉽지않음위협 (Threat) 정부차원의지원확대 다양한산업분야로시장확대 개인정보보호로인한규제 글로벌기업의국내진출 중소기업의시장대응전략 글로벌플랫폼에서제공하기어려운실시간데이터수집및연계기술의개발 각산업분야에적합한다양한데이터분석기술의개발로중소기업의경쟁력강화 플랫폼이아닌빅데이터를활용한서비스개발과유료수익창출

34 핵심기술로드맵

35 전략제품 현황분석 1. 개요 가. 정의 및 필요성 빅데이터(BigData)라는 개념이 나온 것은 불과 7~8년 정도 밖에 되지 않았지만 사회 각 분야 에서 큰 주목을 받고 있으며, 가트너, IDC, EMC와 같은 세계적인 시장 조사기관 10개중 9개 에서는 빅데이터의 전망을 밝게 보고 있음. 이와 같이 빅데이터가 주목을 받은 이유는 시장규 모의 급격한 증가와 관련 있으며, 이러한 추세와 맞물려 빅데이터는 우리 삶에 지대한 영향을 미칠 것으로 예상됨 *출처: Statista, Forecast of Big Data market size, based on revenue, from 2011 to 2026, 2016 Wikibon, Big Data market Forecast, , SPRI 재편집 [ 세계 빅데이터 시장 동향과 전망 ] 일반적으로, 빅데이터의 기초 단위인 데이터는 의미 있는 수치나 문자, 기호를 뜻함. 기존의 빅 데이터에 관한 사전적 정의는 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미하였으나, 최근 빅데이터의 정의의 범주가 확장 되어, 기존의 대용량의 정형화된 데이터를 뜻하는 정의뿐만 아니라 비정형 화된 일상의 정보들까지 포함하는 거대한 데이터의 집합을 의미함 디지털 경제의 확산으로 규모를 가늠할 수 없을 정도의 많은 정보가 생산되고 있고, 과거에 비해 그 규모는 더욱 방대해졌으며, 생성 주기는 더욱 짧아지고 있음. 또한 기존 컴퓨팅 시스템을 이용한 데이터 수집, 처리, 분석 할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 데이터 집합과 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미함 이러한 빅데이터에 대해 가트너의 더그레이니(Doug Laney)는 데이터양(Volume), 증가속도 (Velocity), 다양성(Variety) 등 3V로 정의하였으며, 이후에도 여러 사람이 유효성(Validity), 진실 성(Veracity), 가치(Value), 가시성(Visibility) 등의 다양한 V를 추가하며 빅데이터에 대한 정의를 확대해오고 있음. 따라서 빅데이터에 대한 정의는 주관적이고 상대적이며, 기술의 발달에 따라 계 속 변화해 나갈 것임 29

36 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW * 출처 : 빅데이터 ; 산업지각변동의지원( 삼성경제연구소, 2012년 5 월) [ 빅데이터의 3V ] 빅데이터가주목을받는이유는크게세가지로정리할수있음. 첫째, 데이터양이급격하게 증가하였고, 둘째, 데이터처리기술이비약적으로발전했으며, 마지막으로, 미래경쟁력의가치 를창출하는원천으로인정받고있기때문 오늘날데이터사용량이급격하게증가하고있음. 아래그림[1 분동안인터넷에서일어나는일들] 에서보이듯 1 분이라는시간동안인터넷에서는엄청난양의데이터가생성됨. 트위터(Twitter) 의 경우, 98,000 개의트윗이생성이되고, 페이스북(Facebook) 의경우 695,000개의글또는사진 이게시됨 또한 1억 6천 8 백여만개의이메일( ) 이송수신되고있음. 이추세로볼때, 2020년에는데 이터사용량이약 40ZB가될것으로추정되며 ZB(Zeta Byte) 라는양의크기는 GB(Giga Byte) 의 2의 40승배에해당하는엄청나게방대한크기이므로 2011년의정보량은총 1.8ZB로 1.8조 GB 에해당하는양임 이양을고화질영화의데이터크기로비교해본다면, 그수는무려고화질영향 2,000억개정도 가되며이는한사람이 4,700만년동안보아야다볼수있는크기이므로더욱이이제는얼마만 큼의데이터를보유하고있느냐를넘어서, 보유하고있는다양하고수많은데이터에서어떻게하 면유의미하고실질적으로활용될수있는정보를찾아낼것이냐가더욱중요한요소로부각되고 있음 * 출처 : Go-Globe.com [ 1 분동안인터넷에서일어나는일들 ] 30

37 전략제품 현황분석 데이터 처리기술이 발전하면서, 하둡과 같은 분산병렬처리 기술이 등장하였고, 이로 인해 데이터 처리 속도 역시 엄청나게 빨라짐 분산병렬처리 기술의 등장은 슈퍼컴퓨터가 하던 일을 분산된 수십 대의 PC를 병렬로 연결하여 데 이터를 저장하고 분석할 수 있는 기술로 2006년에는 오픈 소스 하둡(Hadoop) 이 등장하여 분산 병렬처리의 대중화를 이끌었고, 빅데이터 분석 시간이 획기적으로 단축하게 됨 또한 데이터 처리 속도와 더불어 데이터 저장 비용의 급감도 빅데이터 산업의 발전에 이바지함. 80년대 초의 1GB 저장 비용은 10억원이 넘을 정도였지만 2000년대 초반에는 100원 정도의 금 액으로 감소하였고, 현재는 그 비용이 채 10원도 되지 않음. 저장 비용의 감소로 인하여 최근 구 글과 네이버와 같은 포탈업체들의 클라우드 서비스가 더욱 보편화 됨 [ 클러스터 기술과 하둡의 등장 ] 빅데이터의 활용은 경쟁력 있는 미래 가치를 창출함. 정보화 혁명으로 기술적인 패러다임이 근본 적으로 변화하였고, 더불어 데이터의 사용량이 엄청나게 팽창함 이러한 결과로 빅데이터가 출현하게 되었고, 빅데이터를 가공하고 분석하는 기술들이 새로운 가치 를 창출할 수 있게 됨. 예를 들어 경제적 가치 창출에 활용된다거나 범죄 예방 및 수사에 활용할 수도 있으며 또한, IT패러다임 변화에 따라 새로운 산업 분야에 진출할 수도 있음 뿐만 아니라, 재해 예방과 대피, 후속 처리 등에도 빅데이터를 활용할 수 있음. 이처럼 오늘날 빅 데이터의 출현과 팽창으로 인해 IT 패러다임이 새롭게 바뀌는 시점에 와있다고 할 수 있으므로 세 계 각국의 정부와 기업들은 빅데이터가 향후 기업의 성패를 가늠할 새로운 경제적 가치의 원천이 될 것으로 기대하고 있으며, 앞으로는 빅데이터에서 유용한 정보를 찾아내 그 안에 잠재된 정보를 활용할 수 있는 기업들이 시장을 선도할 것으로 예상됨 빅데이터를 활용한 일련의 사례들을 통하여 빅데이터가 주는 이점은 너무나 분명해졌으며 오히 려 아직까지는 그 이점을 제대로 다 활용하지 못하고 있다고 볼 수 있음 31

38 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 빅데이터가주는이점에는우선소비자세분화와맞춤형비즈니스활동을가능하게한다는점을 들수있으며이러한이점은여러사례에서이미확인한바있으며, 시장세분화에이은소비자들 에대한맞춤형서비스는앞으로빅데이터의활용이점차다양해짐에따라마찬가지로함께진화 해나갈것임 여기서정보를생산해내는사람들간의협업과그결과로얻어지는지식체계를말하는집단지성 (Collective Intelligence) 의활용이기대되고있으며기존의소비자세분화와맞춤형서비스가가 능했던 DB 구축방식은이제옛것이되어가고서비스생산자뿐만아니라소비자들까지포함한 다양한사람들이쏟아내는정보들을모은집단지성의결과물이실시간으로분석되어제공되고있 어지금과는또다른맞춤형서비스의등장이예견되고있음 빅데이터의활용은산업의투명성을높여효율성을제고해주며, 빅데이터의산업적활용은생산 자와소비자, 자금을대고있는투자자와실행자사이의간격을줄여주고, 실시간확인가능하게 하며, 이들에게필요한데이터를빠르고신속하게제공해줌으로써불필요한행위와그로인한낭 비를줄여줌 뿐만아니라우리의의사결정을보조하거나대신하는기능을수행하기도하는데이는빅데이터기 술이대용량데이터를분석해결과를제시함으로써수행되며소비자또는빅데이터를구성하는일 련의이슈들에대한실험(Experiment) 을가능하게함. 이후상황에맞는대처방법을시뮬레이션 (Simulation) 함으로써빅데이터는기본적으로우리가이때까지보지못했던새로운정보를제공해 줄수있음. 따라서새로운비즈니스모델의성공가능성을제시할뿐만아니라이미제시되었으 나그성패를예견할수없었던비즈니스모델의성공가능성도제시할수있음 이러한빅데이터의일련의기능과과정은현재에만족하지않고새로운것에도전하는개인과기 업, 국가들에게매우매력적으로다가설수있으며, 따라서혁신(Innovation) 의과정에반드시필 요한요소로기능하게됨 * 출처 : K-ICT 빅데이터센터, 2015 [ 빅데이터분석활용현황 ] 32

39 전략제품현황분석 나. 범위 (1) 데이터형태별분류관점 빅데이터를데이터형태별로분류해보면정형데이터(Structured Data), 반정형데이터 (Semi-structured Data), 비정형데이터(Unstructured Data) 3가지로구분할수있음 정형데이터(Structured Data) 는고정된필드에저장된데이터를말하며관계형데이터베이스 (RDB, Related DataBase) 와스프레드시트(Spread Sheet) 등을예로들수있음. 정형데이터의 경우에는데이터베이스의스키마형식을설계한 DB 기술자에의해, 수집되는정보의형태가정해 지게되어서한정된데이터들속에서유의미한패턴이나결과를도출해야하는한계가있지만, 분 석에있어비교적수월하게분석이가능하다는장점이있음. 정형데이터의예로는고객정보, 상 품판매수량과같이일정한형식에맞춰저장되는데이터들이있음 비정형데이터(Semi-Structured Data) 는정형데이터와같이고정된필드에저장되는데이터는 아니지만, XML(eXtensible Markup Language), JSON(JavaScript Object Notation), HTML(Hyper Text Markup Language) 텍스트등메타데이터(Meta Data) 및스키마(Schema) 를포함하는데이터로특히 HTML의경우인터넷의확산으로 HTML 자료들이방대해지고있는 상황에서정보탐색을위한요구사항들이점차늘어나며웹문서를보다쉽게탐색하고정확하게 해석하여의미있는정보를추출하기위해 HTML5라는변화를가져옴 HTML5 의경우머리글, 바닥글, 탐색줄, 사이드바와같은문서의의미를위한시멘틱태그 (Semantic Tag) 들이추가되며, 문서의구조와영역그리고범위를명확히함으로서웹페이지의 전체또는일부분에의미를부여할수있게되어검색시보다정확한정보를추출할수있도록 도와줌 비정형데이터(Unstructured Data) 는고정된필드에저장되어있지않은데이터를의미하며, 페 이스북, 트위터, 유투브(Youtube) 영상, 이미지파일, 음원, 워드문서, PDF 문서등을예로들 수있음. 비정형데이터는페이스북, 트위터, 네이버(Naver), 다음(Daum) 등에서생성되는실시간 정보들을통해서더많은정보들을수집하고분석할수있음 빅데이터의 80% 이상이형태가정해지지않은비정형데이터이거나반정형데이터이며, 정형데 이터분석을위해서이용되고있는많은기술들이비정형이나반정형데이터에서는활용하기어렵 다는한계를가지고있음. 이러한형태가정해지지않은정보들은분석을위해서비교적복잡하고 수준높은전처리기술을요하지만, 분석방향에따라다양하고유의미한결과를유출할수있다 는장점이있음 33

40 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW (2) 빅데이터처리프로세스분류관점 빅데이터처리프로세스는데이터수집에서출발하여, 데이터저장및관리기술단계를거쳐 데이터전처리, 데이터분석및데이터분석활용, 그리고시각화단계로구성됨 * 출처 : 알앤비소프트, 2013 [ 빅데이터처리프로세스 ] 데이터분석을위하여가장먼저고려해야할사항이데이터수집(Data Collector) 단계로서데이터를수집하기위해서는수집절차를설계하고충분한테스트를걸쳐수집을진행해야함데이터수집은서비스의품질을좌우하기때문에데이터수집절차중심각한문제가발생한다면, 프로젝트전체를다시설계해야할경우도발생하기때문에수집할데이터가결정되었으면수집방법을결정하고수집방법에따른다양한수집기술을선택해적용해야함 수집방법의종류는일반적수집데이터의형태와종류에따라크롤링 (Crawling), ETL(Extraction, Transformation, Loading), 로그수집(Log Aggregator), FTP(File Transfer Protocol), HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), RDB 수집방법등으로분류함. 또한, 오라클(Oracle), MySQL 등과같은 RDBMS(Related DataBase Managed System) 데이터를병렬분산처리하기 위해서는 Apache Sqoop(Sql to Hadoop) 을이용하여앞서말했던하둡 HDFS(Hadoop Distribute File System) 로옮겨야함 이외에도오픈소스로그데이터수집기로는 Apache Flume이나 Apache Chukawa 등이있음 [ Apache Sqoop 의역할 ] 34

41 전략제품 현황분석 데이터 저장 단계에서는 웹(Web) 데이터, 소셜 미디어 데이터(Social Media Data), 비즈니스 데 이터(Business Data), 센싱 데이터(Sensing Data) 등의 다양한 형식의 데이터를 실시간으로 저장 및 관리할 수 있는 분산 컴퓨팅 기술을 말하는 것으로, 분산 파일 시스템(Distributed File System), NoSQL(Not only SQL), 병렬 DBMS(Data Base Managed System) 등의 기술이 있음 빅데이터 전처리 단계에서는 앞서 수집되어 저장된 방대한 양의 데이터와 다양한 형태의 데이터 중 분석에 실질적으로 필요한 데이터를 여과(Filtering)하고 적당한 형태로 변환(Transformation) 하며 정제(Cleansing)과정을 거쳐 통합(Integration)하여 저장하는 일련의 과정을 수행함. 이외에 도 필요에 따라 데이터 축소(Reduction)과정을 거치기도 함 빅데이터 분석 단계에 있어서는 데이터를 효율적이며, 정확하게 분석하여 비즈니스 등의 영역에 적용하기 위한 단계로 과거의 데이터분석과 가장 큰 차이점은 과거에는 다루지 못했던 양의 데이 터를 다양한 컴퓨팅 기술과 기법을 통해 다룰 수 있게 됨 구글은 이러한 측면에서 초기에 MapReduce 라고 하는 프로그래밍 모델과 대용량 데이터 분산처 리프레임워크와 대용량 데이터를 효과적으로 저장하고 확장할 수 있는 GFS(구글파일시스템) 기술 을 확보하고 이를 적극적으로 활용하였음. 이를 바탕으로 구글만의 검색기술과 검색서비스를 가능 하게 함 이러한 그들만의 기술이 논문으로 공개되면서 이를 기반으로 오픈소스 형태의 다양한 대용량 분산 파일시스템과 대용량 분산처리프레임워크 등이 등장하게 됨. 이로 인해 등장한 현재 가장 중요한 분석도구가 스파크(Spark)이며 스파크는 분산병렬처리를 이용한 분석도구로 다양한 머신러닝 (Machine Learning) 라이브러리와 GraphX 등을 제공하며, 대표적인 통계분석 툴인 R만으로는 분석이 불가능하던 방대한 양의 데이터 역시 분석을 가능하게 해주며 스칼라(Scala)와 자바(Java), 파이썬(Python)으로도 분석이 가능함 *출처 : DataBricks [ 스파크(Spark) 구성도 ] 35

42 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 빅데이터의시각화(Visualization) 는빅데이터분석을통하여도출된결과를쉽게이해할수있도 록시각적으로표현하여전달하는과정을말하는것으로분석에서나타난정보를효과적으로전달 하는것을말함 빅데이터시각화는최소한으로편집된데이터를사용하여데이터의최초형태보다접근하기편하 게데이터를가공하고, 직관적으로분석해서쉽게결과를도출할수있어야함 빅데이터의시각화를도와주는도구(Tool) 에는기초적인도구에서부터프로그래밍(Programing) 이 필요한도구까지다양한도구가존재하며기본적으로정형화된적은양의데이터시각화에적합한 Microsoft Excel에서부터분석과동시에다양한시각화를위한라이브러리를제공하는 우에따라적절한도구의선택이요구됨 R까지경 [ 다양한빅데이터시각화도구 ] 구분 Basic Tools Interactive GUI Control 도구 Excel, CVS/JSON, Gooogle, Chart API, Flot, Raphael, D3(Data-Driven Documents), Visually, infogram Crossfilter, Tangle Mapping Modest Maps, Leaflet, Polymaps, OpenLayers, Kartograph, CartoDB Professional Tools Processing, NodeBox, R, Weka, Gephi * 출처 : 한국데이터베이스진흥원의데이터분석전문가가이드도서, LG CNS 재구성 (3) 빅데이터분석기법관점 빅데이터분석은여러첨단기술들이통합적용되어야하는매우복잡하고, 섬세한작업이며 분석해야할데이터양이방대하고비정형데이터의비중이높기때문에정확한정보추출을위 해서는무엇보다기술력확보가중요함. 또한, 대용량데이터의실시간처리를위해클라우드 컴퓨팅기술은기본이며, 자연어처리, 텍스트마이닝, 기계학습, 시맨틱기술과같은인공지능 기술이폭넓게활용되어야함 자연어처리(NLP; Natural Language Processing) 는글로된인간언어를컴퓨터를통해처리하기 위한기술이며이에는형태소분석, 구문분석, 개체명인식등의기술을포함하며, 주위에서가장 쉽게만날수있는자연어처리예로는구글번역기가있음 정보검색(IR; Information Retrieval) 은빅데이터처리를위한필수기술이며대규모데이터를색인하고, 이중에서주제와관련된데이터를빠르게찾아분석에적용하는기법으로기존의검색과다른점은기존검색은인간을위한정보검색이라면, 빅데이터분석에서의정보검색은컴퓨터가검색시스템을사용하는수요자라는것 36

43 전략제품현황분석 기계학습(Machine Learning) 은빅데이터분석의핵심기술중하나이며기계학습은충분한학 습데이터로부터모델을생성하고, 해당모델을통해대용량데이터를자동분석, 귀납추론하는 시스템을의미하며통상 SVM 과같은통계이론에기반하며, 자동분류, 자동군집, 베이지안네 트워크기반추론등강력한데이터분석기능을제공함 텍스트마이닝(Text mining) 은대규모텍스트말뭉치로부터의미있는정보를추출, 분석하는기 술로서기계학습기반의통계적방법과규칙기반의방법이있으며, 최근에는이들이하이브리드 형태로결합되어기존의분류, 군집기능외에감성( 평판) 분석과같은기능구현을할수있는 기술임. 특히, 텍스트마이닝은소셜네트워크분석(Social Network Analysis) 의핵심적인기술임 시맨틱(Semantic) 기술은데이터에대한의미적분석이매우중요하며시맨틱메타데이터자동 추출, 시맨틱네트워크생성, 지식베이스구축, 온톨로지의활용, 논리및통계적추론등을통하 여비정형데이터와정형데이터를의미적으로연결하고, 분석하기위한핵심기술임. 왓슨컴퓨 터, 애플의시리, 울프람알파등이이런사실을증명함 데이터마이닝(Data Mining) 은대규모로저장된데이터안에서체계적이고자동적으로통계적규 칙이나패턴을찾아내는기법을의미하며다른말로는 KDD( 데이터베이스속의지식발견, knowledge-discovery in databases) 라고도함 웹마이닝(web mining) 은인터넷을이용하는과정에서생성되는웹로그(web log) 정보나검색 어로부터유용한정보를추출하는웹대상의데이터마이닝기법으로웹마이닝에선웹데이터의 속성이반정형혹은비정형이고, 링크구조를형성하고있기때문에별도의분석기법이필요. 웹 마이닝은분석대상에따라웹구조마이닝(web structure mining) 과웹유시지마이닝(web usage mining), 그리고웹콘텐츠마이닝(web contents mining) 으로구분하며이중웹콘텐 츠마이닝은웹페이지에저장된콘텐츠로부터웹사용자가원하는정보를빠르게찾는기법으로 검색엔진에많이사용함 (4) 빅데이터처리기술관점 빅데이터시대를맞이하면서데이터의폭발적증가와비정형데이터증가로데이터의저장및 처리에어려움이발생함 이러한어려움에대응하기위해선스토리지장비를추가하는것이가장쉬운해결책이지만, 난속도로증가하는데이터양을따라잡기에는비용면에서한계가있음 엄청 이에대안으로현재대기업에서사용하는 MPP(massive parallel processing) 방식역시고비용구조이기에한계상황에거의다다름. MPP란고도병렬처리로프로그램을여러부분으로나눠여러프로세서가각부분을동시수행하는것을말하며이런시장흐름에따라새로운데이터처리 기술에대한수요가증가하고있으며, DBMS 시장에서도빅데이터를위한프로그램들이개발되고있는상황임 빅데이터처리기술을이야기할때빠지지않고등장하는것이바로 하둡(Hadoop) 이며이는저가서버와하드디스크를이용해빅데이터를상대적으로쉽게활용해처리할수있는분산파일시스템으로야후의지원으로개발된오픈소스솔루션임 37

44 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 현재는아파치소프트웨어의프로젝트로관리되고있으며하둡은빅데이터활용을가능하게만든 빅데이터플랫폼의핵심기술이자사실상의표준임 하둡은빅데이터를저장하는하둡분산파일시스템(Hadoop Distributed File System, HDFS) 과 분산병렬처리를하는맵리듀스(MapReduce) 로구성되며저가장비및스토리지활용으로저비 용으로방대한양의데이터저장및처리가가능하고 터를분산저장하며맵리듀스로빅데이터를초고속으로처리할수있음 HDFS를통해다양한형태의초대용량데이 하둡은크게네가지용도를가지고있는데, 첫째는검색엔진색인저장소(Indexing), 둘째는데이 터분석또는통계분석, 셋째는데이터의전처리(Table Precomputaion and Rollup), 마지막은 정형데이터의저장소(Structured Data Storage) 로서의용도로사용됨 [ Apache Hadoop 및생태계구성도 ] 오픈소스프로젝트 R 은통계계산및시각화를위한언어및개발환경을제공하며또한 R 언어 와개발환경을통해기본적인통계기법부터모델링, 최신데이터마이닝기법까지구현하며개선 이가능함 이렇게구현한결과는그래프등으로시각화할수있으며, Java나 C, Python 등의다른프로그래 밍언어와연결도용이하고 Mac OS, 리눅스/ 유닉스, 윈도우등의대부분의컴퓨팅환경을지원 하는것도장점임 위와같은장점들로인하여 R 은통계분석분야에서인지도를높여왔으며, 하둡환경상에서분산 처리를지원하는라이브러리덕분에구글, 페이스북, 아마존등의빅데이터분석이필요한기업에 서대용량데이터통계분석및데이터마이닝을위해널리사용되고있음 NoSQL은 Not-Only SQL, 혹은 No SQL 을의미하며, 전통적인관계형데이터베이스 RDBMS와 다르게설계된비관계형데이터베이스를의미함 38 대표적인 NoSQL 솔루션으로는 Cassandra, Hbase, MongDB 등이존재. NoSQL은테이블스키 마(Table Schema) 가고정되지않고, 테이블간조인(Join) 연산을지원하지않으며, 수평적확장 (Horizontal Scalability) 이용이하다는특징을가짐

45 전략제품 현황분석 2. 산업환경분석 가. 산업특징 및 구조 (1) 산업의 특징 빅데이터 산업은 최근 ICT기술의 발전으로 데이터 축적이 급격히 이루어지면서 이를 활용하기 위한 각국 산업계 및 정부의 관심이 뜨거우며 방대한 양의 데이터를 분석하여 가치 있는 정보 를 추출하고 경제적 가치를 창출하는 4차 산업혁명의 핵심 기반 기술로서 산업 전반에 큰 파 급효과를 불러올 것으로 예상됨 각국 산업계와 정부는 빅데이터를 활용한 기술 및 산업의 잠재성에 주목 - 세계 각국은 빅데이터 기술이 기존 산업뿐 아니라 미래 산업에서도 경쟁 역량 차별화를 위한 필 수 자산으로 인식 - DT(Data Technology) 시대에서는 데이터를 활용해 돈을 버는 일이 미래의 핵심 가치가 될 것 (中 알리바바 CEO, 마윈) - 전 세계 기업 중 빅데이터 기술을 도입한 기업의 비중이 확대되며 업계의 관심 증가 - 미국, EU, 일본 등 선진국들은 정부 차원 육성책 추진 중 빅데이터는 4차 산업혁명의 핵심 기반 기술로서 업계 R&D 및 M&A 투자 활발 월 다보스 포럼에서 WEF(World Economic Forum)는 인공지능이 4차 산업혁명을 이끌며 산업 전반에 큰 파급효과를 불러올 것이라고 예측 - 인공지능의 판단 및 학습능력 향상을 위해서는 빅데이터 수집 분석 활용 기술이 필수적으로, 구 글 페이스북 등은 M&A 및 R&D에 집중 투자하며 시장 선점을 위한 주도권 경쟁 중 - 빅데이터는 인공지능, 자율 주행차, 사물인터넷, 로봇산업 등 4차 산업혁명의 성공을 좌우하는 필 수 기술로 부각 중 *출처: 한국전자통신연구원( 15.7), 빅데이터, 인공지능에 의한 경제사회의 변혁 [ 4차 산업 혁명의 파급 효과 ] 39

46 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 기업전반에서빅데이터에관심을보이던시기를지나, 이제특정업종또는워크로드별로실제인프라를구현하는시기로접어듦에따라운영분석및보안분석과같이내부통제나정보거버넌스등의직접적인비즈니스요구사항과맞물려, 대용량실시간로그분석등기존시스템관리나보안분야에서빅데이터분석기술을접목하는방식으로진화하는양상을보임 제조분야에서머신데이터분석을통한품질관리에투자를확대하고있으며, IoT와연계한센서 데이터의활용방안을모색하는등아직전사적이진않지만부분적으로빅데이터분석기술을활 용하는사례들이꾸준히증가하는추세임 대형제조사를중심으로소셜분석이나텍스트마이닝과같은빅데이터분석기술을적용해제품 개발및고객관계강화에활용하고있으며, 제조공정의기계설비, 장비들에서나오는머신데 이터분석을통해제품공급관리나품질관리의효율성을제고 유통분야는오프라인, 온라인, 모바일, 콜센터등폭넓은옴니채널의활용과온오프라인을넘나 드는고객과소통강화를위해빅데이터분석에투자를확대하고있는추세임 주요통신사는 CDR 분석, 네트워크및시스템관리등에빅데이터기술을적용해서비스품질강 화에활용하고있으며내부빅데이터적용성과를사업모델화해클라우드기반빅데이터분석플 랫폼을제공하고있으며, 공공분야에적용해공익사업에참여하는추세임 모바일, 소셜, 클라우드, 빅데이터를주축으로한차세대 IT환경인 3세대플랫폼에기업의 IT투 자가집중될것으로예상되며또제2의플랫폼에대한투자는 2015년부터하향세로돌아설 전망이며신흥시장의 ICT 투자는 7,1%, 선진시장은 1.4% 각각증가할것으로예상됨 3세대플랫폼이전세계 ICT 투자의 1/3을차지하며증가율은 100% 에달할것으로예상되며현 재 3 세대플랫폼에서가장중요한단계인 ' 혁신단계(Innovation Stage)' 로들어서고있는단계임 앞으로몇년간 3세대플랫폼에기반한혁신과가치창조가크게증가할것으로전망되며새로운 핵심기술이혁신가속기로작용하면서이단계를견인할것이고그러면전산업에걸쳐 플랫폼의힘과애플리케이션이확대될전망임 3세대 통신의 IT 투자가가장활발하며, 이가운데가장크게증가하는분야는무선데이터로, 규모는 5,360억달러며비중은 13%. 통신사업자는인프라공급자와의차별화를위해플랫폼과 API 기 반서비스를개발해부가가치를창조하고, 개발자를유치하는노력에박차를가할것이며한편으 로는혁신적인성과와이익공유약정을통해 강화해나갈방안을모색할것임 OTT(Over The Top) 클라우드서비스와의협력을 모바일기기와앱의성장세가계속유지되겠지만, 최근몇년간의성장세에는비하지못할것으로 전망되며스마트폰과태블릿매출액은미화 4,840 억달러로( 통신서비스를제외한) IT투자증가액 의 40% 를차지할전망임 특히중국업체들이세계시장에서점유율을넓혀갈것이며혁신적인웨어러블기기도더욱크게 늘어날것이며, 모바일앱다운로드수는하락이있겠지만, 엔터프라이즈모바일앱개발은 2배로 증가할것으로예상됨 40

47 전략제품현황분석 인지/ 머신학습, 사물인터넷(IoT) 분석분야에서도새롭고중요한발전상이전개될것으로전망되 고, IoT 지출의 1/3은 IT 및통신이외분야의지능형장치에집중될것으로보임. 또한통신산 업은유수 IT 회사와협력해산업솔루션시장을개척하는방안을검토중에있음 빅데이터분석은스마트데이터로발전하여점점더많은기업들이기계에서생성되는머신데 이터의가치를이해하기시작할것이며닥치는대로데이터를수집하기보다는실질적인정보를 확보하기위해가장관련성이높은데이터를수집하는데초점을맞출것임. 또한, 고객이나직 원으로부터데이터를수집하는것에그치지않고, 머신에서생성된데이터로비즈니스가치를 창조하는방법을찾는기업들이증가할것으로분석됨 가트너는불과몇년전만하더라도분석을위해고객이나직원의데이터를가능한많이수집하는 기업들이많았으나, 앞으로는기업이추구하는비즈니스성과와관련이있는부분에초점이맞춰 질것이며, 과거에는확보하지못했던통찰력을주는데이터를더욱추구하게될것임 사물인터넷과웨어러블기기가부상하면서기업들이이용할수있는머신데이터가더욱많아지게 되었으며, 가능한많은정보와통찰력을획득하기위해머신데이터를인간이생성하는데이터와 통합해이를활용한방법이가져다주는가치와기회를평가하는기업들이늘어날것으로전망됨 많은머신데이터를입수하고, 교통망, 분산형발전및공급, 의료, 비재생자원의재사용, 산업 자동화, 농업등에있어복잡한최적화문제를해결할때빅데이터의잠재력이실현될것이며, 빅 데이터는머신생성데이터에기반을두고있는모든경제부문의새로운자동화, 파괴적인혁신 의형태로가시화된혜택을가져올것임 (2) 산업의구조 다양하게정의되고있는빅데이터분야도산업구조적측면에서는여타 ICT(Information and Communications Technologies) 산업과마찬가지로크게하드웨어와소프트웨어그리고서비스부문으로구분되어짐 세부적으로는서버, 스토리지, 네트워크, 운영체제등을제공하는장비산업과빅데이터전문소프 트웨어와플랫폼을제공하는소프트웨어산업, 빅데이터솔루션을이용하기위하여요구되는유지 보수, 교육훈련및비즈니스분석에활용하는컨설팅등을포함하는서비스산업으로분류가능 하며특히, 소프트웨어부문에있어서는빅데이터수집및관리부문과빅데이터분석부문으로 세분화할수있음 빅데이터산업구조상각세부산업별비중을살펴보면, 시장조사기관별로다소차이는있으나 빅데이터서비스부문이 41.5~44%, 하드웨어부문이 28.9~31%, 소프트웨어부문 25~29.7% 의비중을차지하고있어빅데이터서비스부문이가장높은비중을차지하고있음을알수있으 며이를통해빅데이터의주요기술들이구현되어적용되는서비스영역이전체빅데이터시장에 서매우중요한비중을차지하고있음을알수있음 41

48 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 빅데이터산업구조에서큰비중을차지하는서비스부문중, 전체빅데이터관련출원현황에서 중소기업이차지하는비중은 72.8% 이며, 특히 2015년상반기빅데이터관련전체출원 150건 중중소기업이서비스부문에만출원한건이 102 건(68%) 에달할정도로, 중소기업의서비스부문 출원이큰폭으로증가하고있는데이런결과는시장변화에맞춰신속하게의사결정을하여발빠 르게대처할수있는중소기업의이점이작용된것임 * 출처: 특허청 [ 빅데이터부문별/ 주체별출원비중 ] 소프트웨어부문의경우, IDC는소프트웨어가이분야에서 2019년 550억달러의시장을형성할 것으로예상되며특히최종사용자쿼리, 보고, 분석도구및데이터웨어하우스관리툴이이중 절반이상을점유할것으로전망함 빅데이터하드웨어시장은 2019년 280억달러규모를형성할것이라고 IDC 는예측. 산업별로는 다음 3가지업종이두드러짐 [ 산업별예상시장규모 ] 산업 시장규모 개별제조 (Discrete manufacturing) 19년 228억달러 은행 (Bank) 19년 221억달러 공정제조 (Process manufacturing) 19년 14억달러 * 출처: ciokorea 빅데이터및비즈니스애널리틱스를성장시키는주요견인요인은 500 인이상의대기업. 여기에 서 2019년 1,400억달러의매출이발생한다는전망되지만 500인이하의중소규모기업또한비 중이작지않아서전세계매출의 1/4 정도를담당할것으로관측 42

49 전략제품현황분석 빅데이터산업은데이터의생성과분석, 재가공의과정에서데이터를둘러싼많은개체가활동 을하고, 빅데이터서비스제공을위하여여러산업과기업이상호작용하는복잡한구조이며 빅데이터산업의구성은빅데이터자체와행위자, 가치생산자, 외부환경으로볼수있음 빅데이터는개인, 기업, 공공의서로다른분야에서생산되고있는데이터를의미함과동시에데 이터와데이터간의관계를포함하는개념 빅데이터생산자는서비스를이용하고, 기업활동을통한원시데이터를생산하는개체를말함. 생산자의범위와역할로개인의경우일상생활활동, 기업은단순비즈니스활동, 정부의경우에 는공공빅데이터생산이있음 가치생산자에는빅데이터제공자와빅데이터서비스제공자, 빅데이터유통업자로나눌수있으 며, 빅데이터제공자는빅데이터확보를위한수집, 저장, 가공활동을함 기업의경우빅데이터확보및활용을위한일련의프로세스과정에연관되며, 정부는빅데이터 제공자역할을수행하며빅데이터서비스제공자는빅데이터를분석, 추론및빅데이터서비스기 획, 제공, 빅데이터유통활동등의과정에관련되며빅데이터유통업자는새로운가치창출을위 한빅데이터공유, 재가공을통한빅데이터와서비스의재생산을수행함 외부환경으로는빅데이터산업을둘러싼다양한산업, 문화, 기술적환경을말하며외부환경으 로예로는클라우드, IoT, 스마트팩토리(Smart Factory) 등이있음 43

50 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 나. 경쟁환경 국내빅데이터산업의산업수준, 기술경쟁력및환경측면에서의분석 산업수준 : 정부와산업계가방대한데이터를수집및저장하고있지만아직데이터분석과활용 은전통적방식에크게의존하고있었음. 하지만, 정부 3.0의추진등으로정부와민간의활용이 늘어나고있음 기술경쟁력의경우빅데이터핵심기술에서 2~4년의기술격차가존재해외국의솔루션들에의해 시장이잠식당하는현상이발생할우려되며또한빅데이터분석전문가, 데이터관리자등고급인 력이부족하고빅데이터산업을체계적으로지원할수있는정책안이나법, 제도적근거등이미 흡한상황임 빅데이터에대한인식부족등으로선진국과상당한격차를보이고있어정책적인뒷받침이필요 하며특히, 우리나라는통신, 제조업이발달해있어성장잠재력이매우큰상황이므로적극적인 촉진책과국가적전략및산업육성정책이뒷받침해준다면빅데이터의사회적확산과국민적호응 을기대해볼수있음 * 출처: NIA, 2015 년빅데이터시장현황조사, 2016 [ 국내빅데이터분석활성화관련정책요구사항 ] 빅데이터에대한밝은전망에도불구하고, 많은기업들이빅데이터분석의활용방안을모르고있으며, 국내빅데이터분석을활용한사례가아직적기때문에특히중소기업이쉽게진입하지못하고있음 국내기업들이빅데이터분석활용에참고할수있는성공사례와적용모델이전파될수있도록 최근정부차원에서빅데이터분석의활용을적극추진중이며, 미래창조과학부와 NIA에서또한 다양한산업에걸쳐시범사업을추진중 44

51 전략제품 현황분석 [ 2016년 빅데이터 분석 시범사업 선정 과제 ] 구분 주관기관/참여기관 과제명 KT/질병관리본부 로밍 빅데이터를 활용한 해외로부터의 유입 감염병 차단 서비스 개발 W쇼핑/한동대 빅데이터 딥러닝 기술 활용 스마트 T-커머스 서비스 개발 선도사업 매일유업/그린비즈니스협회 유가공 업종 제조 생산, 에너지 최적화를 위한 빅데이터 플랫폼 개발 유라/충북대 등 딥러님 기술 기반의 대용량 제조 데이터 분석 서비스 플랫폼 개발 ING생명/생명보험협회 생명보험 빅데이터 전략모델 개발 및 확산 산업확산 삼성중공업/현대중공업 등 제조업 빅데이터 전략모덱 개발 및 실증 *출처 : NIA, 미래부-NIA 2016년 빅데이터 시범사업 착수, 2016 다. 전후방산업 환경 빅데이터는 우선적으로 방대한 데이터를 다루다 보니, 서버, 네트워크, 스토리지 등의 하드웨어 (HW: HardWare) 장비들 중에서도 특히 스토리지 인프라 산업이 빠르게 성장해 나가고 있으 며 빅데이터 산업에서 하둡을 비롯한 오픈 소스 기반 분산 병렬 처리 플랫폼 도입이 보다 확 대됨에 따라, 분산 파일 시스템과 고용량 저가 인프라를 기반으로 한 소프트웨어 정의 스토리 지(SDS; Software Defined Storage)로의 전환이 빨라지고 있음. 또한 이와 함께 대용량 데이 터를 빠르게 분석하고 처리하기 위한 인 메모리(In-Memory) 기반 기술과 올 플래시 스토리지 의 활용도 확대될 전망임 *출처: IDC (단위: 억원) [ 국내 빅데이터 스토리지 인프라 시장 전망, ] 45

52 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 빅데이터소프트웨어솔루션은빅데이터처리프로세스전반에걸쳐데이터수집부터저장, 석, 시각화까지모든분야에서뜨겁게발전하고있음 분 또한빅데이터소프트웨어솔루션들의특징은많은부분에서오픈소스를기반을두고있음. 빅데 이터소프트웨어에서빼놓을수없는 MySQL, 몽고DB, 하둡, 스파크, 하이브, R 모든것이오픈 소스임 그러나오픈소스는비교적진입장벽이높고트러블슈팅(Trouble Shooting) 이슈가있음. 따라 서접근성과유저편리성측면에서우수한소프트웨어가필요하지만, 대부분해외기업이기술을 보유하고있으므로, 국내기업들의기술격차를줄이기위한지원이필요함 빅데이터는다양한산업에다양한형태로적용될수있으며의료산업의경우 ICT 힐링플랫 폼등을통한개인건강정보의축적및의료기관등과공유및활용, 정보보안산업의경우빅 데이터분석을통한해킹등의보안사고징후파악및조기대응, 제조산업은완제품품질향 상등을위한스마트팩토리, 소비산업에서는구매패턴및트랜잭션분석등을통한소비트렌 드예측및시뮬레이션, 물류산업의경우수요예측및제어등의물류, 유통체계최적화등에 적용가능함 빅데이터핵심기술산업으로는데이터가상화기술을통한분산된데이터의논리적통합지원, 분산, 병렬처리기술을이용한실시간분석엔진, 일체형의빅데이터관리, 데이터클라우드플 랫폼을이용한클라우드기반맞춤형하둡실행환경, 비정형데이터의 80% 이상이영상임을 해결하기위한대용량비정형이미지분석기술, 개인정보보호이슈해결을위한익명화 (Masking) 처리등이있음 * 출처: Gartner [ 산업별빅데이터관련투자현황및계획 ] 46

53 전략제품 현황분석 3. 시장환경분석 가. 세계시장 세계 빅데이터 시장은 두 자리 수 이상의 성장세를 지속할 전망으로 15년 333억 달러에서 20년 609억 달러로 성장할 것으로 예측 수요 산업별로는 제조업, 은행업 등에서 동 기간 중 연평균 60% 이상의 초고속 성장이 예상되며 공공행정, 통신, 유통업 등에서도 19년 100억 달러 이상의 시장규모 형성 전망 *출처: 위키본(ʼ15.5), Big Data Market Forecast ʼʼ [ 2015 ~ 2019 세계 빅데이터 시장 규모 전망 ] [ 빅데이터의 세계 시장규모 및 전망 ] (단위 : 십억달러, %) 구분 세계시장 CAGR ('13~'15) 30.4% * 자료: 위키본(ʼ15.5), Big Data Market Forecast ʼʼ, Statista, Forecast of Big Data market size, based on revenue, from 2011 to 2026 빅데이터산업의 급성장과 함께 전 세계적 투자붐 조성 중 신생 빅데이터 업체 중 상위 4개의 확보투자액이 14년 말 기준 약 700억 달러를 기록 '15년 미국의 기술관련 VC 투자 중 11.3%인 66.4억 달러가 빅데이터 스타트업에 투입 '13년 글로벌 벤처투자사인 Accel Partners(美)는 1억 달러 규모의 빅데이터 전문 투자 펀드 출 범투입 47

54 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW [ 빅데이터관련주요업체투자현황 ] 업체명확보투자액사업분야 Mongo DB Mu Sigma Cloudera Opera Solutions 231억달러문서기반데이터베이스 208억달러데이터분석서비스 (Daas) 141억달러 Hadoop 기반 SW, 서비스 114억달러데이터분석서비스 (Daas) ICT 산업의발전에따른방대한데이터축적및데이터분석기술이발전하면서다양한업종 에서빅데이터시장진출 마스터카드, 오라클등글로벌기업들은우수기술보유스타트업을 M&A 하면서빅데이터선도 기업으로성장 이들기업들은막대한자본, 기술을투입해빅데이터분석기술( 프로그래밍, 컴퓨팅인프라) 고도 화에노력 [ 美대기업들의빅테이터관련스타트업 M&A 현황 ] 구분시점인수액피인수회사 Master Card 15.2Q 6억달러 ORACLE 14.1Q 4억달러 YAHOO 14.3Q 3억달러 -Applied Predictive Technology - 클라우드기반데이터분석 -Bluekai - 클라우드기반마케팅서비스 -Flurry - 모바일정보분석및광고플랫폼 Microsoft 15.1Q 2억달러 -Equivo - 머신러닝기술, 데이터관리 * 출처 : 산은조사월보, 제731호 빅데이터선도국들은빅데이터산업활성화를위한필수조건인개인정보보호관련규제를비교 적명확하게규정함 다양한산업데이터의원활한융합을위해서는명확한개인정보보호법정비, 환경필수적인전제조건임 유연한데이터공유 미국의경우, 창출용이함 산업분야별로개인정보범위가확립되어모호한해석에따른비효율방지및성과 48

55 전략제품현황분석 EU 및일본의경우개인정보범위가비교적명확히규정되어있고개인정보이용의사전동의뿐아 니라사후동의도허용하는등빅데이터활용여건우수함 [ 각국의개인정보法내용 ] 구분국가내용 개인정보의정의 미국 EU 일본미국 공공통신등산업분야별개별법에따라상이 식별되거나식별가능한자연인ʼ에관한정보 다른정보와쉽게조합하여특정한개인식별이가능한정보 개별법에따라상이한사전사후동의방식채택 동의방식 EU 사전동의방식이기본이나, 정당한이익추구시사후동의허용 제재 일본 미국 EU 사전동의및사후동의방식동시허용 개별법에따라상이한형벌또는행정벌규정 개인정보처리위반시형벌적용 일본시정권고조치후, 추가위반시형벌 * 출처: 한국정보화진흥원 ( 15.12), 개인정보보호법제로인한빅데이터활용한계사례 49

56 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 나. 국내시장 국내빅데이터시장은최근 ICT 업계의성장과함께높은성장세를기록중이나, 세계시장과는 큰격차가있음 15년기준국내시장규모는약 2,623 억원으로 14년대비 30.5% 성장하였으나, 세계시장 내비중은 0.2% 에불과 국내기업들의빅데이터도입률은 4.3%( 15년 10 월기준) 수준으로, 글로벌기업들의도입률 (29%) 에비해크게저조 국내빅데이터시장은포털사, IT 공을시작하는초기단계임 업체등이자사보유데이터를바탕으로빅데이터서비스제 국내 ICT 산업은경쟁력이높고데이터생산량이많아빅데이터산업의성장잠재력이크지만도입의필요성인지부족및개인정보법등법적리스크로활용은저조한상황 향후사물인터넷, 클라우드와빅데이터연계가이루어지면서성장세는지속될전망 국내시장은 13 년~ 17년중연평균 28.8% 의높은성장예상 제품별비중으로는하드웨어(34.8%), 소프트웨어(27.7%), 서비스(27.2%) 순으로높은성장예상 업종별로보면제조업, 물류, 유통, 금융, 의료분야에서높은성장예상 선진국들의빅데이터산업육성추세에따라정부도 13년부터지원정책을추진중 13 년 빅데이터산업발전전략 수립및추진, 정부 3.0 으로공공데이터개방추진함 한국정부도빅데이터를 14년 12월 19 대미래성장동력산업으로선정하고 15 년부터 20년까지 총 4,869억원투입예정임 국내업계는금융통신등특정업종을제외하면아직까지빅데이터도입에대한인식이많이 부족한상황이며국내기업이빅데이터도입에무관심한이유는아래 4가지등으로나타남 데이터분석필요성인지부족(31.6%), 부족한데이터양(30.7%), 경영진의무관심(11.9%), 도 입성과에대한불확신 (9.8%) 특히, 공정상충분한내부데이터확보가가능한제조업계의관심도가낮은데이는도입효과에대 한불신때문으로조사 기업규모가작을수록자사보유데이터양의문제로빅데이터도입을꺼리는경우가많음 금융권의경우아직은신규서비스제공, 응답기업의절반이상이도입을고려 신용평가개선등에제한적으로활용하고있으며향후 50

57 전략제품 현황분석 15년 시장조사에 따르면 도입역사가 짧아 성공사례가 없는 점도 기업들이 투자를 기피하는 주 된 요인임 국내 빅데이터 기술 수준은 선도국인 미국 대비 78.4%(기술격차는 3.7년)에 불과함 [ 국내 기업의 빅데이터 도입 무관심 사유 ] 내용(응답률) 1 데이터 분석 필요성 인지 및 활용법에 대한 판단의 어려움(31.6%) 2 미비한 내부 데이터 보유량(30.7%) 3 경영진의 무관심(11.9%) 4 빅데이터 도입 성과에 대한 불확신(9.8%) *출처: 한국정보화진흥원( 16.2) 모호하고 규제 중심의 개인정보 관련법, 전문 인력 부족 등도 빅데이터 산업 발전에 걸림돌이 되고 있음 개인정보보호 법제의 산재, 포괄적인 개인정보 범위로 데이터 활용시 과도한 제약, 형사 처벌 중 심의 규제 등이 문제점으로 작용 국내 빅데이터 인력은 기초 DB 구축 인력이 대다수로 빅데이터 분석 활용 전문가가 태부족인 실 정임 정부의 공공데이터 개방 수준 미흡, 데이터 거래시장의 全無 등 데이터 유통의 폐쇄성도 해결과제 임 국내 빅데이터 시장규모는 KISTI의 마켓리포트에 의하면 매년 70% 대의 고성장을 이룰 것으 로 전망되며 국내 빅데이터 시작 규모는 2016년 3,300억 원을 시작으로 2020년까지 1조 원 대 규모로 성장할 것이며, 국내 ICT 관련 산업에서 빅데이터가 차지하는 비중 역시 2020년에 는 약 2.6%에 이르고, 세계 빅데이터 시장의 약 2%를 점유할 것으로 전망되며 현재 국내에 는 SK텔레콤을 포함 센솔로지, 아크원소프트 등 14개의 대 중소기업이 빅데이터 솔루션 및 서 비스 사업을 추진 중에 있음 [ 빅데이터의 국내 시장규모 및 전망 ] (단위 : 백만달러, %) 구분 CAGR ('13~'15) 국내시장 % *출처: 한국정보화진흥원( 16.2) 51

58 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 4. 기술환경분석 가. 기술개발트렌드 빅데이터와클라우드의접목으로클라우드는어디에서든찾아볼수있을정도로확산중에있으며또한기업에서역시클라우드를채택하는사례가늘고있음. 빅데이터가이와같은클라우드의성장에한층더박차를가하고있음 SQL과 NoSQL간의과도기로업계내 NoSQL의입지가더욱굳건해지고있는상황이며 NoSQL 은확장성, 유연성, 크기가큰데이터집합을신속하게활용할수있는역량을제공할 수있도록고안되었다는장점을가지고있음 MarkLogic, Casandra, Couchbase, MongoDB와같은기업은 SQL 데이터베이스시장에새로운혁신을불러일으키고있으며새로운영역에대규모생산을구현함으로써상당한실적을거두고있음 Hadoop 이현데이터베이스아키텍처를독점하든, Hadoop과기타데이터베이스업체가경쟁 하는양상을보이든, 확실한것은바로 Hadoop이오늘날많은기업에서빅데이터아키텍처의 일부를구성하고있다는점 많은기존데이터저장소업체가다양한방식으로 대표데이터베이스제공업체중일부는시장선두기업으로손꼽히는 Hadoop 을자사의아키텍처에접목하고있음. Teradata, SAP, HP와같은 Hadoop 업체의서비스를도입하고있으며 IBM과같은기업은이미고유의 Hadoop을개발한 상태. 또 Spark와 Impala 는지속적으로성장하며기존의시장을한층더압박. 이렇듯 Hadoop 은향후오랜기간동안활용될것으로예상되며현재빅데이터아키텍처의필수요소로자리매김 [ Hadoop 의분산파일시스템(HDFS) 처리구조 ] 52

59 전략제품현황분석 대규모데이터레이크란별도로정제되지않은자연스러운상태의대규모데이터를의미하는개념으로현재는초기단계이며데이터레이크는한없이쏟아지는대규모데이터를효율적으로보관, 관리및사용하는문제와관련하여몇가지근본적인해결책을제시하기위한개념임 Google이나 Facebook 같은최첨단기업들은이미데이터레이크를효율적으로활용하는방안을수립한상태이나데이터레이크를본격적으로활용하는기업은아직극소수에불과하며 Gartner 에서지적한바있듯이데이터레이크를효율적으로활용하기위해서는새로운관리방식이필요하다는점에주목해야할것임 최근몇십년동안은분석워크로드가운영프로세스를방해하는것을방지하기위한방법으 로운영시스템과분석시스템을분리해서운영중 2014 년초가트너는데이터중복없이온라인거래처리(OLTP) 와온라인분석처리(OLAP) 가모두 가능한새로운데이터플랫폼시대를예측하며 HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing; 하이브리드트랜젝션/ 분석프로세싱) 를언급한바있음 많은수의업계선도기업들이고객선호도, 경쟁력강화및비즈니스상황변화등에신속하게대응할수있도록실시간운영업무와대용량데이터분석업무를결합하는방식을채택함으로써컨버지드, 즉통합방식이주류로떠오를것으로예측되며이와같은통합방식은기업의데이터 실행(data-to-action) 단계를가속화하고데이터분석과비즈니스성과실현간의시간차를좁힐수있을것임 데이터기술은주기적으로중앙처리방식에서분산처리방식으로또그반대로반복적으로이 동을거듭하며발전해왔으며초기빅데이터솔루션은데이터중복제거, 간소화된관리및 360도고객분석을포함한다양한애플리케이션지원등에초점을두었으나 2016년대규모의 기업들은다양한디바이스, 데이터센터, 활용사례관리및데이터보안규정변경등빅데이 터운용시발생하는이슈에대응하기위해분산처리방식으로점차이동중이며, 분산처리방 식의도입은사물인터넷(IoT), 빠른네트워크, 센서(Sensor) 대중화및엣지프로세싱(edge processing) 분야의지속적인성장에힘입어앞으로더욱확산될것으로예상됨 기업들은모든데이터에서가치를이끌어내려할것이며, 이는단순히 IoT(Internet of Things) 가아니라통찰력을제공할수있는 IoAT 데이터( 기기, 센서, 기계를넘어서버로그, 지리적위치, 인터넷의데이터등으로부터생성된것등) 를말함 53

60 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 나. 주요업체별기술개발동향 (1) 해외업체동향 빅데이터는대용량데이터처리기술인하둡을비롯해, 전통적인 RDBMS를보완하기위한 NoSQL(Not only SQL), 방대한기술세트를사용중에있음 그리고각종데이터시각화(Data Visualization) 기법에이르기까지 빅데이터에가장많은투자를하고업체는 IBM. IBM은 2009년 2월에스마트플래닛전략을 발표하면서일찍이 BAO(Business Analytics and Optimization) 을강조하기시작함 2010년 7월에통계분석솔루션업체 SPSS를 12 억달러에인수했고, 2010년 9월에는데이터웨 어하우스업체네티자(Netezza) 를 17억달러에인수하였으며이후 IBM은 2011년 11월에 10PB 의데이터를수분내에분석할수있는 IBM 네티자하이캐퍼시티어플라이언스 발표했고, 2012 년 3 월에는의사결정을위한예측분석역량을제공하는 IBM 스마터애널리틱스 를발표. IBM은 140억달러를투자해빅데이터관련업체 24개를인수하고 8천여명의 BAO 컨설턴트를확보해 빅데이터와관련된토털서비스제공에나서고있음 EMC의행보도주목할필요가있는데 2009년 11월 EMC는 VM 웨어, 인텔, 시스코와함께 VCE(Virtual Computing Environment) 를설립하고상호협력하여사업을전개하기시작함 그리고 2010년 7 월에데이터웨어하우스업체인그린플럼(Greenplum) 을인수했으며( 인수금액은 미공개), 2010년 11 월에는네트워크스토리지업체인아이실론(ISILON) 을 22억 5천만달러에인 수한바있음 EMC는 2012년에하둡분산파일시스템과통합된엔터프라이즈 NAS 인 EMC 아이실론스케일아웃 NAS 를출시하였으며 EMC는인수합병에 140억달러를투자한것으로알려지고있음 EMC의 3대슬로건은 Cloud Transforms IT, Big Data Transforms Business, Trust in Your Cloud인데클라우드와빅데이터를전면에내세우고있음을알수있음실제로는클라우드와빅데이터는밀접한연관성을갖고있는데많은세부기술들이상호중복되므로클라우드와빅데이터는앞으로서로영향을미치며동반발전할것으로전망됨 IBM, EMC 와사업방향은다르지만구글은빅데이터에서가장중요한업체중하나임 구글은플랫폼업체로서오래전부터온라인, 오프라인할것없이수많은데이터를모으고있는 중이며일찍이검색을위해인터넷상의웹페이지를수집하고있을뿐만아니라, 지메일, 캘린더 등의무료서비스를통한사용자데이터와스트리트뷰, 북스라이브러리프로젝트등을통해오프 라인데이터, 구글플러스등을통한 SNS 의데이터, 안드로이드기기를통한디바이스의데이터 까지모으고있음 54

61 전략제품현황분석 즉, 사용자가구글이제공하는서비스를이용하기만하면구글의클라우드에데이터가자동으로쌓이는구조이며구글은이렇게모은데이터를각종광고사업에활용해수익을창출하고있음 현재가장많은데이터를수집하고있을뿐만아니라가장다양한형태의데이터를수집하고있는업체가바로구글이며또한구글은그래프알고리즘의처리를지원하기위한기술인 Pregel, 대용량데이터를분산처리로빠르게분석할수있는기술인 Dremel, 검색인덱스를작성하기위한기술인 Percolator 등의빅데이터관련기술및도구들을직접개발하여사용하고있음 세계최대의 SNS인페이스북은그자체로이미클라우드이자빅데이터플랫폼이라고할수있음 페이스북은개인의신상정보및관심사, 활동내역에대한각종데이터를인터넷에서뿐만아니라오프라인을통해서도끝없이수집하고있으며이를소셜광고에활용해수익을창출하고있음 페이스북의기업가치는바로이러한빅데이터로부터나오는데흥미로운점은페이스북이내부조직의프로세스분석에도빅데이터기술을적극활용하고있다는점으로페이스북은페이스북에자사임직원들이올리는글과타임라인등을분석해서로커뮤니케이션이활발한직원들끼리팀을구성하게하는등조직향상에도빅데이터를활용중 55

62 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW [ 빅데이터기술/ 업체목록 ] Hardware Storage Servers Networking Big Data Distributions Open source Hadoop distributions Enterprise Hadoop distributions Non-Hadoop Big Data frameworks Data Management Components Distributed file stores NoSQL databases Hadoopoptimived data warehousing data integration Data quality and govermance Analytics Layer Analytic application development platforms Advanced analytics applications Applications Layer Data visualization tools Business intelligence applications Services Consulting Training Technical support Software maintenance hardware maintenance Hosting/ Big-Data-asa-Service/ cloud Vendors include Dell, HP, Arista, IBM, Cisco, EMC, NetApp. Vendors/ providers include Apache, Cloudera, Hortonworks, IBM, EMC, MapR, LexisNexis. Vendors/ providers include Apache, Datastax, Pervasive Software, Couchbase, IBM, Oracle, Informatica, Syncsort, Talend. Vendors/ providers include Apache, Karmasphere, Hadapt, Attivio, 1010data, EMC, SAS Institute, Digital Reasoning, Revolution Analytics. Vendors include Datameer, Clickfox, Platfora, Tableau Software, Tresata, IBM, SAP, Microstrategy, Pentaho, Qliktech, Japersoft. Vendors include Tresata, Tidemark, Think Big Analytics, Amazon Web Services, Accenture, Cloudera, Hortonworks. Next Generation Data Warehouse Appliances MPP, columnar data warehouse appliances. in-memory analytics engines Fast data loading Vendors include EMC Greenplum, HP Vertica, Teradata Aster, IBM Netezza, Kognitio, ParAccel. * 출처 : 위키본 56

63 전략제품 현황분석 (2) 국내업체동향 그루터는 국내외에서 잘 알려진 하둡 관련 기술을 보유한 업체로서 빅데이터 관련 플랫폼, 기 술, 솔루션 전문 기업으로 빅데이터 플랫폼 구축 및 컨설팅 서비스, 빅데이터 분석 및 데이터 제공 서비스, 빅데이터 분석 플랫폼 제공 서비스 구축 등의 사업을 진행 중임 빅데이터 플랫폼, BAAS(Bigdata Analysis & Application System) : BAAS는 다양한 오픈소스 와 그루터 자체 기술로 구성된 소프트웨어 스택 솔루션 제공함 [ BAAS 개념도 ] 하둡 솔루션 전문 업체인 넥스알은 KT에서 M&A하여 현재는 KT NexR이 된 기업이며 넥스알 빅데이터 분석 플랫폼(NDAP; NexR Data Analytic Platform)이 주력 솔루션임 빅데이터 배치 처리 및 근 실시간 검색 플랫폼, NDAP : 빅데이터 분석을 위한 모든 작업(수집/저 정/분석/검색/관리 등) 및 실시간 데이터 질의를 처리할 수 있는 소프트웨어 플랫폼 [ NDAP 구성도 ] 57

64 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 다음소프트는 SNS 정보기반여론진단서비스, 소셜미디어트위터, 블로그트렌드분석등 을서비스하며, 소셜미디어상의데이터들에서의미있는정보를찾고, 조직화함으로써정보간 의관계나패턴, 트렌드등을분석하는서비스를제공 버즈량분석 : 특정이슈및아이템관련문서의발생건수를시간별, 일별, 월별, 연도별로분석 하여화제가된지점을포착 연관어분석 여통계적으로분석 감성분석 : 단어의사용비중을분석 빅마우스분석 : 특정이슈및아이템관련문서에서사용된단어를텍스트마이닝기법으로처리하 특정이슈및아이템관련문서에서연관어분석과비슷한방식으로감정과관련된 : (ex. 트위터: 팔로워수를조회) 특정이슈및아이템관련문서중에서영향력있는사람의작성여부를파악 사이람은소셜네트워크분석응용솔루션및컨설팅을제공하며대규모소셜네트워크및데이터간의관계를계량적으로분석해패턴을파악하고시각화하는기능을제공하는소셜네트워크분석소프트웨어넷마이너(NetMiner) 를개발 소셜네트워크분석전문소프트웨어인 시각화하며다양한 SNA(Social Network Analysis) NetMiner는노드와링크로이루어진데이터를분석하고 방법론과이론을포함하는포괄적인범위의 네트워크지표와분석모델들을제공하고기존통계분석모델과차트기능이내장되어있어서외부 통계처리프로그램을사용하지않아도다양한분석수행가능함 [ NetMiner 주요화면 ] 58

65 전략제품 현황분석 솔트룩스는 비정형 빅데이터 분석 및 시맨틱 기술 전문기업으로 비정형 빅데이터 분석 플랫폼 (truestory), 클라우드 기반 시맨틱 검색 플랫폼(IN2), 시맨틱 기반 빅데이터 추론 플랫폼 (STORM), 빅데이터 분석 서비스 플랫폼(O2)을 서비스중 비정형 빅데이터 분석 플랫폼, 트루스토리(truestory)는 클라우드 컴퓨팅과 인공지능 기술이 결합 된 정형/비정형의 빅데이터 분석을 수행하며 솔트룩스 고유의 시맨틱 기술이 적용된 워크플로우 기반의 심층 분석이 가능함 소셜 빅데이터 분석뿐 아니라 기업 빅데이터 분석, 통신 및 금융 빅데이터 분석 등 다양한 도메인 에 활용 가능함 [ 트루스토리 아키텍쳐 ] 디지털팩토리 기업의 생산성 및 품질향상을 위한 시스템으로 빅데이터 관리 및 분석을 통해 생 산현장의 각종 정보를 분석하여 핵심지표 또는 저해요인을 도출하고 핵심요인 제거를 위한 개 선혁신 활동을 지원하는 솔루션을 제공함 생산관리 분석을 통하여 생산성, 비 가동성, 불량요인 특성을 분석해 주며 입출고 및 공정 검사 불량률을 관리해 줌. 또한 생산성과 비 가동, 불량요인 간의 연관관계를 상세히 분석해줌 마인즈랩은 음성, 텍스트 센서 데이터 등 비정형 고객의 소리를 State-of-the-art 수준의 음성 인식, 자연어처리, 텍스트마이닝, 데이터마이닝 기술을 통해 처리하고 이를 소셜 빅데이터 분석 정보 및 기업 내부의 정형 데이터와 교차 분석하여 비즈니스 활동에 필요한 정보 제공함 음성인식 : 심층신경망(Deep Neural Network) 기술을 활용한 높은 인식 정확도 제공함 텍스트 마이닝 : 고품질 개체명 인식, 내용기반 자동분류, 이슈 군집분석 등 고난이도 고품질의 결 과를 제공하는 텍스트 마이닝 서비스를 제공함 분석확장성 : 분석확장성 : 다양한 형태의 내 외부 데이터 및 분석모델 적용을 지원하는 유연성 제공함 59

66 데이터인텔리전스 - 빅데이터기반 SW 리비는온라인빅데이터기반의기업상품및브랜드에대한고객반응분석을제공하며, 간으로변하는온라인상의여론을빠르게파악하여즉각대응해주는서비스제공함 실시 자연어처리는자연어형태소사전을구축하고있으며기계학습을통한신조어보유하고있으며 확률기반감성분석, 조건부기반형태소분석기술을통해자연어분석수행함 데이터마이닝은유사패턴매칭을통해주요정보를군집화하여추출. 주제어추출, 연관키워드, 서술어추출등을이용하여데이터를분류하고정제함 지표기반보고서생성은브랜드상태를요약할수있는각종지표기반의보고서를생성하여인 사이트를제공. 보유한데이터를기업이원하는다양한차원으로나누어분석하고시각화된결과 를고객에게전달 코난테크놀로지는온라인미디어상에서자발적으로이루어지는소비자들의이야기를실시간으 로수집하고분석하는온라인미디어분석서비스제공. 숨어있는소비자의니즈를쉽게파악할 수있도록돕고, 이에대해실시간대응이가능하도록지원하며, 소셜미디어상에잠재돼있 는위기에대비할수있도록숨어있는맥( 脈 ) 을찾음 감성분석 : 특정주제와관련하여소비자들의긍정/ 부정/ 중립적평판분석 실시간분석 : 온라인에서특정키워드에대한관심사, 분위기를실시간으로감지 영향력분석 : 특정키워드와관련해영향력있는인물감지, 영향력정도산출 UX : 분석결과를효과적으로전달하는시각화기능강화 Zoy Corporation 은오프라인매장의방문객통계정보와기반으로매출원인분석및영업관 리개선을위한서비스와이를기반으로한퍼널개선, 프로모션효율화, 매장 Layout 변경등 매장관리를통한매출증대를위한서비스제공함 퍼널(Funnel) 분석 : 매장앞을지나가는통행객수, 매장에들어오는고객수, 매장안에일정시간 이상머무는고객수분석 존(Zone) 분석 : 매장안에서고객이가장많이머무는곳과머물지않는곳등의동선분석 상권분석 : 상권의트렌드분석 ( 요일/ 시간대별통행량, 통행량중매장방문객비율, 통행량중 외국인비율등 ) 스태프운영최적화 : 매장직원들의행동패턴분석, 출퇴근등의근태관리 60

67 전략제품현황분석 다. 기술인프라현황 (1) 국내사례 방송사(KBS, MBC, SBS 등) 플랫폼 SNS에서화제가된프로그램을확인하기위한버즈량분석과특정프로그램에대한시청자들의반응을분석하기위하여급상승한키워드분석을통해사람들의감성분석과화제가된이슈를도출하며또한프로그램구별없이방송관련문서전체를대상으로연관어, 감성정보등을통계분석하여최근방송에대한사람들의기대와방송트렌드도출 제조 생산전문기업 활용중인기존 IT 솔루션의문제점을분석및개선을통해활용도향상과 FDM시스템을연계하 여코드기반의생산현장분석수행 FOM 동수행 시스템을활용한빅데이터분석을통해숨겨진저해요소와부서간연관성관리및개선활 기업의콜센터 콜센터로유입된콜을음성인식기술을통해 Virtual Assistant 서비스제공추진 기계학습기술을통한내용기반의콜자동분류시스템구축 기업의마케팅부서및마케팅업체 세계최대가구사인 I사가국내가구업계에진출하면서 I사에대한관심도가폭발적으로늘어나 이에대한온라인상태를분석하고 A사의온라인마케팅에대한향후방향제시 농심브랜드와대표제품인신라면, 신라면블랙에대한소비자인식분석과소비자들의식문화 라이프스타일의마이크로트렌드를분석하여마케팅인사이트도출 매장관리 매장앞디스플레이에따른상품별고객전환율분석을통해 A상품의경우에는 93% 노출시 15% 의전환율, B상품의경우동일노출량대비 38% 의전환율등을파악함 따라서고객전환율이낮은 A상품보다효율이좋은 B상품으로주력디스플레이를변경으로고객전 환율에집중하여수시로제품을교체한결과 2년동안동일점포매출 30% 성장 카드사( 신한카드등) 신한카드는자사의월평균승인건수 2억건과 2,200만명에달하는고객의빅데이터분석을바 탕으로소비패턴에따라남녀각각 9개씩 18 개의생활방식을도출해새로운상품체계인 코드나 인 을선보였으며신한카드는 코드나인 을활용한세부적인맞춤형카드를앞세워포화상태에이 른국내카드시장에서활로를모색중임 61