Bigdata Monthly Vol 37. January 2018˜¸_BigData_Monthly.pdfBigdata Monthly Vol 37. January 2018 - 6 - [자료] Big Data Analytics Market Study (Dresner Advisory Services, LLC, 2017년

Bigdata Monthly Vol 37. January 2018

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▶ 본 내용은 DRESNER ADVISORY SERVICES社가 전세계 4,000개사의 자격을 갖춘 응답자를 통해 데이터를 수집하여 분석한 결과로 북미 66%, 유럽/중동/아프리카 24%, 아시아 7%, 기타 2%의 비중으로 조사됨. 모든 응답은 응답 기업의 규모와 업종을 고려하여 분석됨. 응답자의 직무별로는 IT 관련 종사자 26%, 비즈니스 인텔리전스 18%, 운영관리 12% 등으로 구성

글로벌 기준 빅데이터 도입 및 활용 기업 - ‘53%’

◾ 지난 3년간 빅데이터 활용 현황을 조사한 결과, 빅데이터 도입 기업은 2015년 17%, 2016년 41%, 2017년 53%로 크게 증가했으며 향후 계획이 없다는 응답은 점점 감소하는 경향을 보여 빅데이터의 활용이 최근 3년간 매우 증가한 것으로 조사됨

[2015-2017 빅데이터 도입-활용 비중]

[자료] Big Data Analytics Market Study (Dresner Advisory Services, LLC, 2017년 12월)

- 2016년 빅데이터 도입 기업은 41%로 나타났으며 2017년에는 53%로 증가하여 29%의 성장세를 보였으며 ‘향후에도 계획이 없다’고 한 기업은 2015년 38% 수준에서 2017년

Big data Analytics Market Study: 2017 Edition

글로벌 기준 빅데이터 도입 및 활용 기업 - ‘53%’IT비즈니스 및 연구개발부문(R&D), 빅데이터 활용이 가장 높은 분야 종업원수 5천명 이상 기업의 70%가 빅데이터를 활용미활용 기업의 약 40%, 2018년까지 빅데이터를 도입할 예정


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11% 수준으로 낮아진 것으로 나타나 최근 몇 년간 조사에서 가장 낮은 수치를 기록[업종별 빅데이터 도입-활용 비중]


- 업종별로 보면 통신 분야에서의 빅데이터 활용은 전체 응답기업의 87% 수준에 이르러 대부분의 통신 기업에서 빅데이터를 활용하고 있는 것으로 나타남. 금융 부문에서도 76%의 기업이 빅데이터를 활용하고 있는 것으로 나타나고 있어 매우 높은 비중을 보임

- 의료 기관과 New 테크놀로지 산업 분야에서도 60% 내외의 도입률을 기록하여 높은 활용 현황을 보여주고 있으며 교육 분야는 25% 활용에 그치는 것으로 조사됨

IT 비즈니스 및 연구개발부문(R&D), 빅데이터 활용이 가장 높은 분야

◾ 연구 개발 부문 및 IT기술 분야에서 빅데이터의 도입이 가장 활발하게 나타나고 있으며 기타 분야에서도 빅데이터의 활용이 점차 확대되는 양상이 나타남

[활용 분야별 빅데이터 도입 비중]



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- 연구개발 조직에서는 전체의 62%가 빅데이터 활용을 하고 있는 것으로 나타나고 있으며, IT분야 역시 67%로 가장 높은 비중을 보임

- BICC 부문에서도 58%가 활용중인 것으로 나타나고 있으며 경영관리, 세일즈 및 마케팅 부문에서도 32%의 활용률을 보이는 것으로 나타남. 다만 재무 부서에서는 빅데이터 도입이 높지 않았으나 향후 도입 의지는 높은 것으로 판단됨

종업원수 5천명 이상 기업의 70%가 빅데이터를 활용

◾ 빅데이터의 활용은 작은 기업보다는 대기업군에도 높은 활용을 보이는 것으로 조사됨. 이는 큰 규모의 기업에서 생성되는 데이터가 풍부하고 이를 분석하여 유용한 인사이트를 발굴할 수 있으며 빅데이터 활용 인프라에 투자 여력이 있기 때문인 것으로 판단됨

[기업 규모별 빅데이터 도입-활용 비중]


- 기업의 규모가 종업원수 5,000명 이하에서는 대체로 42~43% 내외로 비슷하게 나타나고 있으며 이는 주로 클라우드 형태의 빅데이터 서비스 형태일 것으로 예상되며 향후 활용 의사와 현재 도입률이 비슷한 수준으로 나타나는 것으로 조사됨. 반면 종업원수 5,000명 이상의 기업은 기업 내부에 빅데이터 인프라를 갖추고 있는 것으로 판단


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미활용 기업의 약 40%, 2018년에는 빅데이터를 활용할 예정

◾ 아직 빅데이터 시스템을 도입하지 않았으나 2017년~2018년에 도입하겠다는 의사를 보인 기업은 약 40% 수준에 이름

- 당장 도입하겠다는 기업은 전체 미도입 기업의 11.34%로 나타나고 있으며, 2018년에 도입하겠다는 의사를 밝힌 기업은 27.84%로 나타남. 또한 2018년 이후에 도입하겠다는 기업은 약 60.82%로 조사됨

[빅데이터 도입-활용 의사 및 시기]


- 업종별로 보면 통신 분야의 향후 도입 의지가 50% 수준으로 가장 높게 나타나고 있으며, 의료 부문이 28%, 금융 부문이 18%로 조사됨. 기타 테크놀로지 부문과 교육 부문은 당장 도입하겠다는 응답은 없었으나 2018년에 도입하겠다는 기업은 약 30% 내외로 나타남

[업종별 빅데이터 도입-활용 의사 및 시기]


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- 활용 분야에서는 가장 빠르게 도입될 분야가 경영 관리 분야(20%)로 선택되었으며 연구개발 부문, IT와 비즈니스 인텔리전스 부문이 12% 수준으로 나타남

- 비즈니스 인텔리전스 부문은 당장은 아니어도 2018년 내에 도입하겠다는 의사를 보인 기업의 비중이 상대적으로 크게 높게 나타나 모든 조직 부문을 기준으로 판단했을 때 가장 높은 빅데이터 수요가 나타나는 것으로 판단됨

[활용 분야별 빅데이터 도입 시기]


데이터웨어하우스의 최적화 – 빅데이터가 ‘중대한 역할‘을 수행

◾ 빅데이터 시스템은 비즈니스에서의 역할이 매우 중요하다는 평가를 받고 있으며 특히 데이터웨어하우스의 최적화에 가장 핵심적인 역할을 수행하고 있는 것으로 나타남

- 많은 부문에서 빅데이터의 역할이 중요하다고 평가하고 있으며 특히 데이터웨어하우스 최적화, 예측기반 유지보수, 고객 및 소셜 분석에 특히 중요한 역할을 하고 있다고 응답

- 특히 최근에는 IoT 부문에서도 점차 빅데이터 분석의 중요성이 강조되고 있는 것이 특징


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[활용 분야별 빅데이터의 중요도 평가]


- 가장 중요한 역할을 하는 요소별로 보면 요소의 순위가 크게 바뀌고 있지는 않지만 2015년과 비교하면 대부분의 영역에서 그 중요성이 크게 확대되고 있는 양상으로 나타나며, 특히 데이터 웨어하우스 최적화 및 고객/소셜 분석 부분에서는 그 중요성이 해마다 증가하는 양상이 나타남

[최근 3년간 빅데이터 도입 분야의 변화 추이]



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- 연간 추이에서 보더라도 ‘매우 중요’가 ‘중대한 역할(Critical Important)’로 변화하는 양상을 보여주고 있으며 중요하지 않다고 하는 부정적 의견은 미미하거나 점차 사라지는 추세로 나타남

[최근 3년간 빅데이터 도입의 중요도 변화 추이]



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요약 및 결론

◾ 지난 3년간 빅데이터 활용 현황을 조사한 결과, 빅데이터 도입 기업은 2015년 17%, 2016년 41%, 2017년 53%로 크게 증가했으며 향후 계획이 없다는 응답은 점점 감소하는 경향을 보여 빅데이터의 활용이 최근 3년간 매우 증가한 것으로 조사됨

◾ 연구 개발 부문 및 IT기술 분야에서 빅데이터의 도입이 가장 활발하게 나타나고 있으며 기타 분야에서도 빅데이터의 활용이 점차 확대되는 양상이 나타남

◾ 빅데이터의 활용은 작은 기업보다는 대기업군에도 높은 활용을 보이는 것으로 조사됨. 이는 큰 규모의 기업에서 생성되는 데이터가 풍부하고 이를 분석하여 유용한 인사이트를 발굴할 수 있으며 빅데이터 활용 인프라에 투자 여력이 있기 때문인 것으로 판단됨

◾ 아직 빅데이터 시스템을 도입하지 않았으나 2017년~2018년에 도입하겠다는 의사를 보인 기업은 약 40% 수준에 이름

◾ 빅데이터 시스템은 비즈니스에서의 역할이 매우 중요하다는 평가를 받고 있으며 특히 데이터웨어하우스의 최적화에 가장 핵심적인 역할을 수행하고 있는 것으로 나타남

1. Dresner Advisory Services, LLC2. Big Data Analytics Market Study (2017 Edition)3. Zoomdata4. http://dresneradvisory.com/

[출처]


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개요

◾ 일시 : 2018. 1. 9. (화) 9:00~17:50

◾ 장소 : K-ICT 빅데이터센터 오픈랩(판교 스타트업캠퍼스)

◾ 참석대상 : 스타트업 및 중소기업 개인정보 비식별 조치 실무자 등 참석

내용

◾ (기본과정)

- (비식별 조치 이론) 비식별 개념 및 비식별 개요/비식별 조치 가이드라인/비식별 조치 기술의 이해/Privacy Model이해 등

- (비식별 조치 기본실습) 비식별 도구(ARX)를 활용한 비식별 조치 실습으로 ARX 샘플 및 통신·금융 데이터 셋 비식별 기술 적용 방법 등

◾ (수료증발급) 기본/심화 교육과정을 이수한 수강생 대상 수료증 발급

비식별 조치 이론 비식별 조치 기본실습

센터 주요뉴스

1. 비식별 조치 전문 교육 실시

기업의 안전한 빅데이터 활용을 위한 개인정보 비식별 조치 가이드라인 및 비식별 기술(이론·실습), 적정성 평가 등 기본·심화 과정 교육


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개요

◾ 일시 : 2018. 1. 25. (목) ~ 1. 26. (금), 10:00~17:50

◾ 장소 : K-ICT 빅데이터센터 오픈랩(판교 스타트업캠퍼스)

◾ 참석대상 : 스타트업 및 중소기업, 예비창업자, 개발자 그룹, 대학(원) 등 30명

내용

◾ (1일차)

- (Session 1 : 센터소개) KBiG 인프라 소개 및 사용 안내

- (Session 2 : 분석실습) R을 통한 빅데이터 분석 및 시각화

◾ (2일차)

- (Session 3 : 빅데이터 세미나) Data anomaly detection and handling

- (Session 4 : 분석실습) R을 활용한 빅데이터 분석 실습 및 시각화

KBiG 인프라 소개 및 사용 안내 R을 통한 빅데이터 분석 및 시각화

2. K-ICT 빅데이터 분석 인프라 활용 교육 실시

예비창업·중소·대학(원) 등 빅데이터 센터 인프라 사용자 대상 인프라 내에서 Data 처리, 분석, 활용, 비식별 조치 안내, 빅데이터 세미나 등 관련 교육 진행


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빅데이터센터 분석인프라 활용교육

구분 1일차 2일차

주제 분석기술 분석실습 빅데이터 세미나 분석실습

일시

1월25일(목) 1월26일(금)

2월22일(목) 2월23일(금)

3월21일(수) 3월22일(목)

4월18일(수) 4월19일(목)

5월16일(수) 5월17일(목)

6월20일(수) 6월21일(목)

7월18일(수) 7월19일(목)

8월22일(수) 8월23일(목)

9월19일(수) 9월20일(목)

10월17일(수) 10월18일(목)

11월21일(수) 11월22일(목)

12월12일(수) 12월13일(목)

※ 분석인프라 활용교육 세부 교육내용은 교육 시작 전 공지를 통해 안내 예정 ※※ 상기 교육일정은 변경 될 수 있습니다.

※ 연간 교육 일정※ 연간 교육 일정


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비식별 조치 전문교육

구분 기본과정 심화과정

주제 비식별 조치 이론비식별조치 기본 실습

비식별조치 심화 실습

적정성 평가 이론/실습

일시

1월 9일 (화) 1월 23일 (화)

2월 6일 (화) 교육 없음

3월 6일 (화) 3월 20일 (화)


5월 8일 (화) 5월 22일 (화)


7월 3일 (화) 7월 17일 (화)


9월 4일 (화) 9월 18일 (화)


11월 6일 (화) 11월 20일 (화)


※ 기본과정 이수자에 한하여 심화과정 수강 가능 ※※ 교육일정은 담당 교수님의 일정에 의해 변경 될 수 있음


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국내 빅데이터 활용 동향

2018년 전자정부 10대 유망기술 발표

◾ 행정안전부와 한국정보화진흥원은 '2018년 주목해야 할 전자정부 10대 유망기술'을 발표. 10대 유망기술로는 ▲인공지능(AI) ▲빅데이터 ▲드론 ▲사물인터넷(IoT) ▲혼합현실(Mixed Reality) ▲생체인식 ▲블록체인 ▲클라우드 ▲보안 ▲5G가 선정. 정부는 이를 바탕으로 '마음을 살피는 맞춤형 행정', '다함께 누리는 체감형 서비스', '신뢰를 만드는 안전한 인프라'를 구현할 계획이며, 또 기술과 서비스 간 융합과 상호작용을 통해 국민을 우선하는 '사람 중심’의 전자정부를 구축할 방침

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행안부-경찰청, 데이터 분석 통해 여죄추적 적용 성공

◾ 행정안전부와 경찰청은 최근 2년 간 전국에서 발생한 범죄사건의 현장을 기록한 ‘임장일지 데이터’를 AI 기술로 분석해, 실제 범죄 피의자의 추가 여죄를 밝혀내는데 성공. 이번 분석은 임장일지에 포함된 장소, 시간, 범행수법 등의 텍스트 데이터를 다양한 AI 알고리즘을 활용하여 최적의 모델을 구현하고, 부산지방경찰청의 범죄 피의자 여죄추적에 즉시 활용되어 3건의 추가여죄 입증에 성공

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한수원, 세계 최초 원전 고장 예측진단 빅데이터 시스템 구축

◾ 한국수력원자력은 세계 최초로 원자력발전소 핵심설비의 고장을 사전에 예측할 수 있는 예측진단용 빅데이터 시스템을 구축. 한수원은 이 시스템을 통해 가동중인 국내 원전 24기의 핵심 설비 1만 6000대의 고장을 사전 예측해 선제적으로 정비, 원전 고장을 줄이고 안전성을 한층 높일 수 있을 것으로 기대

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경기도, ‘빅데이터 분석결과 상시 서비스’ 시범운영

◾ 경기도가 실질적인 데이터 기반의 행정 구현 시스템화를 위한 ‘빅데이터 분석결과 상시 서비스’ 시범운영 실시. 지난해 경기도의 빅데이터 분석과제 중 CCTV 우선 설치지역 분석, 119구급차 배치 및 운영 최적화 분석, 내·외국인 관광객 관광패턴 분석 3개 과제를 우선적으로 관련 공무원들에게 제공. 서비스를 통해 담당공무원들은 빅데이터와 행정업무를 쉽고 간편하게 접목할 수 있을 것으로 기대

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금감원, 빅데이터·AI로 분식회계·주가조작 감시 추진

◾ 금융감독원이 민원상담에 '챗봇'을 도입하는 등 급변하는 금융환경의 변화에 대응하기 위해 빅데이터와 인공지능을 감독·검사 업무에 적극 활용할 예정. '지능형 금융감독 정보서비스 구현'을 목표로 중장기 정보화 전략을 마련하여, 4대 추진 전략을 2020년까지 이행할 계획

http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20180117141415

http://news.joins.com/article/22279531

http://www.nspna.com/news/?mode=view&newsid=261955

http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2018/01/17/0200000000AKR20180117066700002.HTML?input=1195m


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국내 빅데이터 기업 소개

기업 개요

◾ 빅데이터 분석을 제조/생산/운영 업체를 대상으로 디지털팩토리 컨설팅 사업 영위

◾ 생산현장의 4M인 작업자(Man), 설비(Machine), 재료(Material), 작업방법(Method)을 분석하여 낭비요소를 발견 후, 컴퓨터상에서 가상공장을 구축하여 낭비요소를 제거한 다음 실공장에 적용함으로써 생산성 효과와 더불어 비용절감 효과를 도출

Solution & Service

Bigdata Reference◾ 선박, 자동차, 임플란트 등 다양한 산업분야에서 스마트팩토리 구축◾ 정의-측정-분석-개선-관리 등 5단계에 걸친 프로세스에 따라 다양한 프로젝트 수행

n 소프트웨어 중심의 스마트공장운영관리(FOM) 서비스 제공n 빅데이터 분석을 통한 스마트팩토리 구축

n URL: http://www.df.re.kr/index.htmln 서비스문의: 070-8600-5336, Fax: 02-3473-5336n 서울특별시 광진구 자양동 679-1


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n In-memory DBMS분야에서 10년 이상의 경험을 보유한 DBMS 전문 기업n 고객의 니즈에 부합하는 In-memory DBMS 제품 개발 매진

n URL: http://www.sunjesoft.com/n 서비스문의: 02-332-6288, Fax: 02-332-6788n 서울특별시 영등포구 당산로 171 금강펜테리움IT타워 604호

기업 개요

◾ 10년 이상 쌓아온 다양한 사용 사례 분석을 통해 고객들의 요구에 최적화된 Pure In-memory DBMS와 DBM, Messaging Middleware 분야 솔루션을 확보하여 인메모리 컴퓨팅 기술 선도

◾ 한국거래소와 코스콤에 관련 제품을 공급, 제품의 우수성과 안전성을 인정받음

Solution & Service

Bigdata Reference◾ 선재소프트웨어의 In-memory DBMS 솔루션인 Goldilocks는 데이터의 초고속처리가 요구

되는 다양한 산업에 적용◾ 한국거래소, 삼성증권, China Unicom, 유안타증권, SK증권, 스포츠토토 등 다양한 분야의

Reference 보유

우리나라 최초 TPC-C 획득 , Goldilocks

[Goldilocks Process] Ÿ Nano Second단위의 극초고속으로 대용량 데이터

처리 서비스 제공

폭증하는 데이터를 순식간에, Goldilocks Cluster 빠른 응답 속도를 더 빠르게, Goldilocks Lite


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빅데이터를 통해 본 키워드, “평창 동계올림픽”

* 2017년 12월 23일~2018년 1월 24일 동안 ‘평창동계올림픽’ 키워드를 분석한 결과입니다 (뉴스 / 블로그)

‘평창동계올림픽’ 키워드 트렌드 분석결과 ◾ ‘평창동계올림픽’에 대한 트렌드 분석 결과, 지난해 12월 말부터 언급량이 점차 증가하는

모습을 보이며 올해 1월 중순까지 지속적으로 높은 관심이 나타남

연관토픽 감성분석

‘평창동계올림픽’ 키워드 연관토픽 및 감성 분석결과 ◾ 주로 ‘성화 봉송’, ‘후원기업 신년 다짐회’, ‘강원’ 등이 ‘평창동계올림픽’과 함께 많이 언급되며,

성화 봉송과 더불어 평창 동계올림픽의 성공적인 개최를 기원하기 위해 마련된 다양한 행사 관련 키워드와, 개최지를 비롯한 지역 키워드가 다수 언급

◾ 긍부정 분석결과 ‘평창동계올림픽’ 키워드는 ‘평화’, ‘합의하다’, ‘응원하다’, ‘가능’, ‘개선’, ‘노력’ 등 평창 동계올림픽의 상징적인 의미와 국민의 기대가 담긴 긍정적인 감성어들이 47% 이상 차지


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”슬기로운청년들 - 세다리 인맥공유플랫폼”

“ 한국의 페이스북 탄생을 목표로 시작한 세다리 인맥공유 플랫폼 ” 슬기로운청년들, 누구나 차별 없이 정보를 생산 및 소비 할 수 있는 서비스 구현

‘세다리 인맥공유 플랫폼’이 추구하는 세상

◾ 정보와 사람의 연결은 결국 정보를 독점하고 있는 공룡기업들의 이익과 연결 되어 있습니다.

정보화시대 그리고 현재 4차 산업혁명으로 달리고 있는 사회에서 정보의 불균형은 큰 불이익을

얻을 수도 있습니다. 세다리는 이러한 정보의 독점을 지양하고 누구나 차별 없이 정보를 생산

및 소비할 수 있는 세상을 지향하고 있습니다.

어떤 서비스를 제공하고 있나요?

◾ 변호사가 필요할 때 우리는 ‘검색’을 통해 수많은 광고들 가운데 신중히 ‘선택’을 합니다. 세다리플랫폼은 광고가 아닌 본인의 세다리 인맥 안에서 ‘검색’ 하고 이를 ‘연결’ 합니다. 광고를 통해 ‘선택’된 변호사와 인맥을 통해 ‘연결’된 변호사는 ‘차이점’을 갖습니다. 첫째, 시간 절약 (정보 생산자와 정보 소비자가 인맥과 인맥으로 직접 연결) 둘째, 비용 절약 (생산자인맥 : 광고비 절감 -> 소비자인맥 : 할인된 가격) 셋째, 신뢰 상승 (1차 검증 : 인맥기반 / 2차 검증 : 중개자 인맥 / 3차 검증 : 게시글 확인)

앞으로 세다리 인맥공유 플랫폼의 행보는?

◾ 세다리는 본업을 갖고 있는 두명의 청년들이 퇴근 후 저녁에 홍대역에 모여 수많은 밤을

새우며 만들었습니다. 목표를 위해 지속적으로 개발 및 연구를 할 예정입니다. 빅데이터 기술을

적절히 접목하여, 사용자가 필요로 하는 인맥 또는 정보를 더욱 정확하게 제공 할 예정입니다.

현재는 외부광고 없이 약 500명의 인맥들에게 피드백 수렴을 통해 효과적인 인맥의 연결을

위해 부단히 노력 중입니다. 한국형 페이스북의 탄생을 응원해주세요.

▶ 2015.08. 슬기로운청년들 창업▶ 2016.06. 싱글배달 (1인가구전용배달앱/플레이스토어 출시)▶ 2017.05. 피팅룸 (모바일옷방공유앱/플레이스토어 출시)▶ 2017.10. 세다리 (인맥공유앱/플레이스토어, 앱스토어 출시)


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■ 빅데이터센터


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분석인프라 활용 교육

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분석인프라 활용 교육

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빅데이터 지식자료 안내

분석/교육/개발/딥러닝 인프라 NIADic(형태소사전) DataCube(800여종 data) 비식별조치 지원(적정성평가/컨설팅)

* KBig 홈페이지(kbig.kr)에서 확인하실 수 있습니다

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