[빅데이터] 빅데이터의 가치

1) 빅데이터의 가치

가치	설명
경제적 자산	새로운 기회를 창출하고, 위험을 해결하여 사회 및 경제 발전의 엔진 역할을 수행
불확실성 제거	사회현상, 현실 세계의 데이터를 기반으로 한 패턴 분석과 미래 전망 여러가지 가능성에 대한 시나리오 시뮬레이션
리스크 감소	환경, 소셜 네트워크, 모니터링 정보의 패턴분석을 통해 위험 징후 및 이상 신호 포착 이슈를 사전에 인지 및 분석하고 빠른 의사결정과 실시간 대응
스마트한 경쟁력	대규모 데이터 분석을 통한 상황 인지, 인공지능 서비스 기능 개인화, 지능화 서비스 제공 확대 트렌드 변화 분석을 통한 제품 경쟁력 확보
타분야 융합	타 분야와의 융합을 통한 새로운 가치 창출 방대한 데이터 활용을 통한 새로운 융합시장 창출

2) 빅데이터 가치 산정이 어려운 이유

원인	설명
데이터 활용 방식의 다양화	데이터의 재사용, 재조합, 다목적용 데이터 개발 등이 일반화되면서 특정 데이터를 언제/어디서/누가 활용할지 알 수 없어서 가치 산정이 어려움 데이터의 창의적 조합으로 인해 기존에 풀 수 없는 문제를 해결하는 데 도움을 주기때문에 가치 산정이 어려움
새로운 가치 창출	빅데이터 시대에 데이터가 기존에 없던 가치를 창출하여 가치 산정이 어려움
분석기술의 급속한 발전	비용문제로 인해 분석할 수 없었던 것을 저렴한 비용으로 분석하면서 활용도가 증가하여 가치 산정이 어려움

3) 빅데이터 영향

대상	영향	설명
기업	혁신 수단 제공 경쟁력 강화 생산성 샹상	소비자의 행동을 분석하고, 시장 변동을 예측해서 비즈니스 모델을 혁신하거나 신사업을 발굴 원가절감, 제품 차별화, 기업 활동의 투명성 제고 등을 활용하여 경쟁사보다 경쟁 우위를 확보
정부	황경 탐색 상황 분석 미래 대응 가능	날씨, 교통 등 통계데이터를 수집해 사회변화를 추정하고 각종 재해 관련 정보를 추출 사회연결망 분석, 시스템 다이내믹스 같은 분석 방식을 통해 미래 의제 도출
개인	목적에 따른 활용	빅데이터 서비스를 저렴한 비용으로 활용

4) 빅데이터 위기 요인 및 통제 방안

빅데이터는 유용한 가치를 주는 동시에 부정적인 영향을 줄 수 있다.

부정적인 영향으로 인해 위기가 발생하므로 이를 극복하기 위한 통제 방안이 필요하다.

 

> 빅데이터 위기 요인

위기 요인	설명
사생활 침해	목적 외로 활용된 개인정보가 포함된 데이터의 경우 사생활 침해를 넘어 사회·경제적 위협으로 확대
책임 원칙 훼손	예측 기술과 빅데이터 분석기술이 발전하면서 분석 대상이 되는 사람들이 예측 알고리즘이 희생양이 될 가능성도 증가 잠재적 위협이 아닌 명확한 결과에 대한 책임을 묻고 있는 민주주의 국가 원리를 훼손할 가능성이 존재
데이터 오용	데이터 분석은 실제 일어난 일에 대한 데이터에 의존하기 때문에 이를 바탕으로 미래를 예측하는 것은 언제나 맞을 수는 없는 오류가 존재함 잘못된 지표를 사용하는 것도 빅데이터의 피해가 될 수 있음

 

>빅데이터 위기 요인에 대한 통제 방안

통제 방안	위기 요인	설명
책임의 강조	사생활 침해	빅데이터를 통한 개인정보 침해 문제 해결을 위해 개인정보를 사용하는 사용자의  '책임'을 통해 해결하는 방안 강구 사용자에게 개인정보의 유출 및 동의없는 사용을 발생하는 피해에 책임을 지게함으로써 사용 주체가 적극적인 보호 장치를 마련할 수 있도록 함
결과 기반의 책임 적용	책임 원칙 훼손	책임의 강조를 위해서는 기존의 원칙 보강 및 강화와 예측 자료에 의한 불이익 가능성을 최소화하는 장치를 마련하는 것이 필요 판단을 근거로 오류가 있는 예측 알고리즘을 통해서는 불이익을 줄 수 없으며, 방지를 위한 피해 최소화 장치 마련 필요
알고리즘에 대한 접근 허용	데이터 오용	예측 알고리즘의 부당함을 반증할 수 있는 '알고리즘에 대한 접근권'을 제공 알고리즘을 통해 불이익을당한 사람들을 대변할 알고리즈미스트라는 전문가가 필요

 

5) 분석 가치 에스컬레이터(Analytic Value Escalator)

분석 가치 에스컬레이터는 가트너가 빅데이터의 가치를

묘사(Descriptive) 분석, 진단(Diagostic) 분석, 예측(Predictive) 분석, 처방(Prescriptive) 분석의 4단계로 정의한 기법이다.

높은 난이도를 수반하는 데이터 분석은 더 많은 가치를 창출한다.

가트너의 분석 가치 에스컬레이터

 

>가트너의 분석 가치 에스컬레이터

순서	단계	설명
1	묘사 분석	분석의 가장 기본적인 지표를 확인하는 단계 과거에 어떤 일이 일어났고, 현재는 무슨일이 일어나고 있는지 확인
2	진단 분석	묘사 단계에서 찾아낸 분석의 원인을 이해하는 단계 데이터를 기반으로 왜 발생했는지 이유를 확인
3	예측 분석	데이터를 통해 기업 혹은 조직의 미래, 고객의 행동 등을 예측하는 단계 무슨 일이 일어날 것인지를 예측
4	처방 분석	예측을 바탕으로 최적화하는 단계 무엇을 해야 할 것인지를 확인