4차 산업혁명 시대에서 데이터는 매우 중요한 자산이 될 것이다.
이 귀중한 자산을 효과적으로 저축하고 관리하고, 또 사용하기 위해서는 데이터 생태계의 조성에 관심을 가질 필요가 있다.
따라서 오늘은 데이터 생태계와 그 생태계 안에서 유용하게 사용될 수 있는 소프트웨어에 대해 몇가지 알아보도록 하자.
데이터 생태계란
데이터 생태계를 알아보기에 앞서 생태계의 사전적 정의에 대해 알아보도록 하자.
생태계 정의는 다음과 같다.
상호작용하는 유기체들과 또 그들과 서로 영향을 주고받는 주변의 무생물 환경을 묶어서 부르는 말.
여기서 키포인트는 상호작용과 영항을 주고받는다는 것이다.
데이터 생태계도 우리가 일반적으로 알고 있는 생태계와 비슷하다고 볼 수 있다.
데이터 생태계는 데이터를 수집하고 분석되는데 사용되는 인프라, 분석 및 애플리케이션의 모음이다.
생산자와 중간 생산자, 소비자 등 다양한 주체의 연계를 통해 데이터의 생성, 수집, 전달 등 상호 관계와 비즈니스를 포괄하는 개념으로 데이터를 생산/수집하고 가공/유통하여 경제적 효용을 창출하는데 사용하는 가치구조라고 볼 수 있다.
데이터 관련 소프트웨어
데이터는 그 양만큼 활용도가 방대하기에 관련된 소프트웨어 또한 다양한 제품이 존재한다.
이러한 데이터 소프트웨어들의 역할별 종류와 특징에 대해 간단하게 알아보도록 하자.
1. 데이터 분석
JMP
JMP는 통계 및 분석기능을 통해 데이터 분석을 효과적으로 할 수 있도록 도와준다.
일상적인 작업과 통계 문제를 처리하는 것을 도와주고 다양한 소스의 데이터에 손쉽게 엑세스하고 통계분석을 손쉽게 수행할 수 있도록 해준다. 또한 다양한 시각화 방식으로 직관적인 분석 결과 확인을 가능하게 해준다.
SAS
SAS는 범용 통계 패키지로서 호환되는 다양한 프로그램(행렬 연산, 매크로, 그래프 등)을 통해 방대한 양의 데이터 처리와 분석을 가능하게 해준다.
R
오픈소스 통계 소프트웨어로 발전 속도가 매우 빠르고 다방면에서 탁월한 성능을 보여준다.
2. 데이터 조인
Segment
Segment는 데이터를 수집, 통합 및 연결해주는 소프트웨어이다.
다양한 유형과 테이블의 데이터를 한번에 모아서 확인할 수 있도록 도와준다.
3. 데이터 파이프라인
AWS
AWS는 데이터의 이동과 변환을 자동화하는데 사용할 수 있는 웹 서비스이다.
데이터 중심 워크플로우를 정의하여 성공적으로 완료한 이전 작업을 바탕으로 작업을 수행할 수 있게 도와준다.
Snowflake
Snowflake는 클라우드 기반으로 데이터 저장 및 분석 서비스를 제공하는 데이터 웨어하우스이다.
눈에 띄는 특징으로는 스토리지와 컴퓨팅이 분리되어 있어 가용성과 확장성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있다는 점이다.
4. 시각화
Tableau
Tableau는 직관적인 사용자 환경을 통해 다양한 시각적 데이터를 제공하며 거의 모든 시스템에서 모든 종류의 데이터를 가져와 실행 가능한 인사이트로 전환해준다.
Looker
Looker는 실시간 대시보드를 제공하여 신뢰할 수 있는 데이터 엑세스를 지원하고 데이터 기반 워크플로우를 통해 팀이 성공적인 결과를 이끌어 낼 수 있도록 도와준다.
Datastudio
Datastudio는 여러 플랫폼의 데이터를 단일 표 또는 차트로 시각화할 수 있다.
또한 자동 동기화를 통해 대시 보드를 항상 최신 상태를 유지하고 과거 데이터와의 변경 사항이 보고서에 반영되도록 도와준다.
데이터의 활용도가 매우 높아지고 있는 4차 산업혁명에서 데이터 생태계의 조성은 다양한 주체들이 연계와 상호작용을 통해 새로운 비지니스와 가치를 효과적으로 창출해낼 수 있게 도와줄 것이다.
또한 데이터 생태계에서 데이터를 효과적으로 다루기 위해서는 상황에 따라 적절한 소프트웨어를 선정하고 다루는 능력이 필요할 것이다.
