빅데이터 자격증

4차 산업혁명과 많이 언급되는 빅데이터. 빅데이터에 대한 관심이 늘고 관련 자격증에 대한 궁금증도 많으실텐데요. 해당 내용에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 

 

1) 빅데이터란?

기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미. 정해진 혹은 정해지지 않은 아주 많은(Big) 정보들(Data)을 수집, 저장, 관리, 분석하여 활용하는 기술

즉, 정해진 혹은 정해지지 않은 아주 많은(Big) 정보들(Data)을 수집, 저장, 관리, 분석하여 활용하는 기술을 말한다. 주변의 많은 환경이 디지털로 변화되었고 그로 인해 발생하는 정보의 양도 그만큼 증가했다. 과거 아날로그 기반에는 데이터의 양이 매우 적다. 하지만 현대로 올수록 그 데이터의 양은 굉장히 늘어나는 것을 알 수 있다. 특히 저장함과 동시에 데이터가 증폭하는 걸 알 수 있다. 예를 들어 과거에 옷을 살 땐 백화점에 직접 가서 구매하는 오프라인 구매만 있었다면 요즘엔 컴퓨터, 태블릿, 모바일 등 다양한 기기로 구매가 가능하다. 페이스북과 연계된 쇼핑몰을 모바일로 구매를 한다고 가정한다면 판매자는 구매자의 성별, 나이, 지역, 구매 시간, 구매 지역 등 다양한 정보를 얻을 수 있게 된다(개인정보보호법으로 무조건 이런 데이터를 수집할 수는 없다). 만약, 다양한 정보가 있다면 판매자는 다음과 같은 정보의 활용이 가능할 것이다.

‘A라는 제품은 20대의 여성들이 모바일로 서울 지역에서 많이 구매하는 제품’이라는 분석이 가능해진다. 그렇다면 서울 지역의 20대 여성들을 위한 마케팅에 집중하고 각종 카피나 문구도 20대 여성의 감성을 자극하는 것으로 공략이 가능해진다는 내용이다. 빅 데이터는 우리 주변에 일어나는 일에 대해 더 많은 이야기를 해줄 수 있다.

우리 주변에서 볼 수 있는 방대한 데이터를 특정 목적에 따라 분석하여 활용하는 기술이 바로 빅데이터(Bigdata)가 되는 것이다. 가트너는 빅데이터를 3V로 정의하고 있다.

Volume : 데이터의 양 Velocity : 데이터의 입출력 속도 Variety : 데이터 종류의 다양성

 

2) 구체적 활용분야

빅데이터 활용분야는 무궁무진하다. 대표적인 사례들을 살펴보자면, 

 

(1) 범죄 예방 시스템 구축

미국은 빅데이터를 연계하여 탈세 및 사기 범죄를 예방한다. 방대한 자료로부터 이상 징후를 찾고 이상 징후가 있는 모델에 대한 과거 행동 정보를 분석 후 사기 패턴과 유사한 행동을 검출한다. 또한 소셜 네트워크를 통한 위험 인물에 대한 연관관계 및 감시 시스템 마련하고 효율적인 대용량 데이터 활용과 데이터 분석 능력을 제공하는 지능형 시스템을 구축했다.

 

(2) 교통안내 시스템

교통상황과 관련된 데이터를 통해 실시간으로 출발지에서 목적지까지의 최적 경로를 안내하는 시스템. 택시 및 일부 정보 제공에 동의한 내비게이터 사용자로부터 얻어진 교통 정보를 이용하는 기술.

 

(3) 유가 예보 서비스

한국석유공사는 국내 주유소 유가를 전체 다 볼 수 있는 앱 '오피넷(opinet)'을 제공하고 있다.

https://www.opinet.co.kr/user/main/mainView.do

싼 주유소 찾기 오피넷

여기에 국제 유가 정보를 결합하여 소비자들에게 주유소별 휘발유, 경유의 가격을 빅데이터로 예측해주는 것. 빅데이터라고 할 수 있는가라는 생각이 들 정도로 간단하게 보이기도 하지만 2년 간 싱가포르 시장에서 발표하는 국제 유가 및 시점별 환율 조사나 국제 유가에 영향을 미치는 정치적인 상황 및 기후, 환율 등 다양한 변수가 모두 고려된다.

 

(4) 유전자 데이터 공유를 통한 질병치료체계 마련 

불치병이나 난치병은 유전자로부터 발생하기도 한다. 문제는 유전자에는 매우 많은 데이터가 있으며 각 개인별로 다른 유전자 데이터를 가지고 있다는 것. 이점에 착안하여 미국의 국립보건원, 국방부, 국립과학재단, 에너지부 등 주요 연방기관이 참여했다. 약 1,700명의 유전자 정보를 아마존 클라우드에 저장하여 누구나 접근하여 데이터를 사용가능하게 하여, 이로 인해 유전자 기반의 질병 치료체계를 마련한 것.

 

(5) 생산공정 지능화, 맞춤형 마케팅

삼성SDS는 AI 알고리즘 기반 분석기술 'Brightics AI' 을 통해 제조분야에서의 생산공정 지능화와 리테일 분야에서의 맞춤형 마케팅 등을 지원중.

Brightics AI는 방대한 양의 정보를 인공지능으로 빠르게 분석하고, 이해하기 쉽게 시각화 해주는 AI기반 분석 플랫폼이다. 다양한 업종에서 활용할 수 있는 분석 모델을 통해 데이터 전문가가 아니더라도 손쉽게 데이터 분석을 할 수 있다.

 

(6) 스마트홈(Smart Home)

스마트홈(Smart Home)은 기술 시스템, 자동화 프로세스, 원격 제어 기기 등을 아파트나 주택에서 사용하는 것을 말한다. 가정에서 삶의 질과 편의성을 높이고, 보안을 향상시키고, 연결된 원격 제어 기기를 사용하여 에너지 효율을 높이는 것이라고 할 수 있다. 세탁기, 조명, 커피머신 등 가전은 시간으로 제어할 수 있고, 모션 센서, 카메라, 덧문, 온도조절기는 사용자가 설정한 프로세스로 실행할 수 있다.

 

(7) 스마트팩토리(Smart Factory)

생산공장의 혁신적인 변화로, 설계·개발, 제조 및 유통·물류 등 생산과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 생산공장을 의미한다. 공장 내 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)를 설치하여 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 분석해 목적된 바에 따라 스스로 제어할 수 있는 공장을 말한다. 최근 가볍고 유연한 생산체계가 요구됨에 따라, 제조업 혁신 방안으로서 대두되고 있다.

 

(8) 에지 컴퓨팅(Edge Computing)

최근 클라우드 컴퓨팅에 이어 ‘'에지 컴퓨팅'이 세계 정보통신기술(ICT)업계의 새로운 경쟁 분야로 떠오르고 있다. 에지 컴퓨팅은 대형 서버를 둔 중앙 클라우드를 이용하지 않는다. 클라우드 컴퓨팅이 데이터를 한데 모아 처리하는 것과 달리 이용자의 단말기 주변(edge)에서 데이터를 바로 처리한다. 그만큼 데이터 처리 속도가 크게 단축된다. 먼 곳에 있는 중앙 클라우드 서버와 데이터를 주고받지 않아 통신망 이용비용을 아낄 수 있다. 단말기 근처에서 데이터를 저장하고 처리해 보안성도 뛰어나다.

 

3) 관련 자격증 및 전망(빅데이터전문가)

 

한국데이터산업진흥원이 주관하는 데이터자격시험들이 있다. 

 

https://www.dataq.or.kr/

https://www.dataq.or.kr/

[데이터 자격시험 안내 책자]

guide_brochure_2021.pdf

3.33MB

                                         

 

(1) 국가기술 빅데이터 분석기사

 

빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말한다.

 

(2) 국가공인 데이터아키텍처 전문가

 

데이터아키텍처 전문가(DAP, Data Architecture Professional)란 효과적인 데이터아키텍처 구축을 위해 전사아키텍처와 데이터품질관리에 대한 지식을 바탕으로 데이터 요건분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다. 다시 말해, 정보시스템의 근간을 체계화하는 것이 데이터아키텍처이다. 그러나 이러한 데이터아키텍처의 중요성에 비해 이에 대한 전문적 지식을 갖춘 인재는 상대적으로 매우 빈약한 현실이다.

(3) 데이터아키텍처 준전문가

 

데이터아키텍처 준전문가(DAsP, Data Architecture Semi-Professional)란 효과적인 데이터아키텍처 구축을 위해 데이터 요건 분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다.

(4) 국가공인 SQL 전문가

 

SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스를 직접적으로 액세스할 수 있는 언어로, 데이터를 정의하고(Data Definition), 조작하며(Data Manipulation), 조작한 결과를 적용하거나 취소할 수 있고(Transaction Control), 접근권한을 제어하는(Data Control) 처리들로 구성된다. 

SQL 전문가(SQLP*, SQL Professional)란 데이터베이스와 데이터모델링에 대한 지식을 바탕으로 데이터를 조작하고 추출하는데 있어서 정확하고 최적의 성능을 발휘하는 SQL을 작성할 수 있고, 이를 토대로 SQL을 내포하는 데이터베이스 프로그램이나 응용 소프트웨어의 성능을 최적화하거나, 이러한 성능 최적화를 지원할 수 있는 데이터베이스 개체(뷰, 인덱스 등)의 설계와 구현 등의 직무를 수행하는 전문가를 말한다.

(5) 국가공인 SQL 개발자

 

SQL 개발자(SQLD*, SQL Developer)란 데이터베이스와 데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로 응용 소프트웨어를 개발하면서 데이터를 조작하고 추출하는데 있어서 정확하고 최적의 성능을 발휘하는 SQL을 작성할 수 있는 개발자를 말한다.

(6) 국가공인 데이터분석 전문가

 

데이터분석 전문가란 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 말한다.

 

(7) 국가공인 데이터분석 준전문가

 

데이터분석 준전문가(ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)란 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다.

 

오늘날 데이터 처리 및 분석을 통한 데이터 활용은 생산성 향상, 고부가가치 및 고용 창출 등 국가 경제적 가치 창출의 핵심동력으로 급부상하고 있다. 특히, 과학적 의사 결정의 토대가 되는 데이터분석은 기업과 국가의 생산성 향상에 기여하는 혁신 도구로 각광을 받고 있다. 기업체들은 자사의 경영 전략에 데이터분석을 도입하여 수익 증대를 실현할 수 있으며, 데이터분석을 공공영역에 도입할 경우에는 높은 사회적‧경제적 효과가 발생할 것으로 예상된다. 이러한 데이터분석의 가능성을 실현하기 위해서는 데이터의 다각적 분석을 통해 조직의 전략방향을 제시하는 우수한 역량을 갖춘 데이터분석 전문가의 확보가 필수적이다. 미국과 유럽을 비롯한 세계 각국은 데이터분석 시장 선점을 위해 데이터분석 전문가 확보와 양성에 집중하고 있는 실정이다. 반면, 국내 상황은 데이터 전문가 인력양성 체계 미흡 등으로 데이터 관련 신규 비즈니스의 고부가가치 창출 등 연계 효과 저하가 우려되며, 사회 전반의 데이터 활용에 필수적인 데이터분석 능력을 객관적으로 검증, 공공․민간 분야의 실무형 데이터분석 전문가 양성이 필요한 시점이다.

 

https://www.gseek.kr/

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