2020 가트너 10대 데이터 분석 트렌드

2020 가트너 10대 데이터 분석 트렌드

 

번역자의 말

이 글은 2020년 6월 9일, 가트너가 선정한 10대 데이터 분석 트렌드를 소개하는 내용을 번역 및 편집한 글입니다. (원제: Gartner Top 10 Trends in Data and Analytics for 2020) 데이터 분석 트렌드는 그래프 데이터베이스와 가장 관련 있는 분야이기도 한데요, 마침 가트너는 코로나 19를 계기로 그래프 기술을 포함한 여러 분석 기술이 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 밝혔습니다. 내년 2021년부터 기대하고 있는 10대 데이터 분석 트렌드, 함께 알아보시죠. 

10대 데이터 분석 트렌드로 코로나 19를 대응하라!

코로나 19에 대응하기 위해 전 세계적으로 500회 이상의 백신 임상 시험이 진행되고 있다. 시험을 진행할 때 데이터를 수집 및 선별하기 위해서는 임상 시험이 등록된 공개 데이터베이스를 활용한다. 이는 의료 및 공공 보건 전문가가 질병 확산을 예측하고 새로운 치료법을 찾고 전염병에 대한 관리 계획을 세울 때 도움이 된다. 

인공 지능(AI) 기술과 결합한 데이터 분석은 글로벌 위기에 대해 예측, 준비 및 대응하여 사전예방하는데 용이하다.  

가트너의 부사장 겸 데이터 분석가인 리타 살람(Rita Sallam)은 “데이터 분석 선두자가 코로나 19 이후 세계를 대비하려면, 전례에 없던 시장 변화에서도 성공할 수 있는 분석 속도와 규모를 확보해야 할 것”이라고 밝혔다. 

다음은 세계 각국 데이터 분석 선두기업이 코로나 19 이후에 발생할 시장 리셋에 대비하여 투자해야 할 10가지 기술 트렌드를 소개한다. 

#1: 책임 있는 AI (Responsible AI)

2024년 말에 75%의 기업이 AI 운영으로 전환하여 스트리밍 데이터 및 분석 인프라가 5배 증가할 것이다. 

현재 전염병이 발생한 시점에서 머신러닝(ML) 및 자연어처리(NLP)와 같은 일반 AI 기술은 바이러스 확산과 대책의 효과 및 영향에 대해 뛰어난 통찰력과 예측력을 제공한다. 강화 학습 및 분산 학습과 같은 더 똑똑한 AI 기술은 적응력이 뛰어난 시스템을 구축하여 복잡한 비즈니스 상황을 처리하는 데 적합하다. 

에지 장치(edge device)*에 사용되는 뉴로모픽(neuromorphic)** 칩에 대한 상당한 투자는 AI 및 ML 계산과 워크로드를 가속하여 높은 대역폭을 요구하는 중앙 집중식 시스템에 대한 의존도를 줄이고 있다. 이는 확장성이 높아 비즈니스에 더 큰 영향을 미치는 AI 솔루션으로 이어질 수 있다.  

책임 있는 AI는 모델 투명성을 제공하여 올바른 결정으로 유도한다. 사람과 기계 간의 협업 및 신뢰가 향상하여 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 

에지 장치(edge device): 엔터프라이즈 또는 서비스 제공 업체 핵심 네트워크에 진입 점을 제공하는 장치. (예시: 라우터, 라우팅 스위치, 통합 액세스 장치 등)

뉴로모픽(neuromorphic) : 뉴로모픽 칩은 생물의 신경계(뇌)의 구조를 모방한 컴퓨터 칩을 말함

#2: 대시보드 감소

데이터스토리는 변화하는 분석 니즈를 만족시키기 위해 디지털 데이터를 다양한 관점으로 적시에 분석하는 차세대 데이터 분석 솔루션이다. 이는 기존에 시각적인 정보를 클릭하여 자료를 탐색하던 정형화된 보고서를 대체할 것이다. 결과적으로 사용자가 대시보드를 사용하는 데 소요하는 시간이 줄어들 것이다. 데이터스토리로의 전환은 상황, 역할, 또는 사용에 따라 가장 관련성이 높은 인사이트를 사용자에게 스트리밍할 것을 의미한다. 이러한 인사이트는 증강 분석, NLP, 스트리밍 이상 징후 감지 및 협업 시스템과 같은 기술에 활용된다.

데이터 분석 선두기업은 기존 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 정기적으로 평가해야 한다. 또한, 대시보드를 넘어 새로운 증강 및 NLP 기반의 기술을 제공하는 혁신적인 스타트업을 눈여겨봐야 할 것이다. 

#3: 의사결정 인텔리전스 (Decision intelligence)

2023년에 33%의 대기업이 의사결정 인텔리전스를 사용하는 분석가를 보유할 것이다. 이는 의사결정 관리 및 지원을 포함한 여러 분야를 통합한다.  

또한, 의사결정 인텔리전스는 비즈니스 결과를 얻는 데 도움이 되는 프레임워크를 제공한다. 이는 의사결정 모델 및 프로세스를 설계할 수 있다. 

의사결정을 짓기 위해 여러 논리적 및 수학적 기술이 필요하거나, 자동화가 되어야 하거나, 문서화가 되어야 하는 경우 의사결정 관리 및 모델링 기술을 통해 탐색이 가능하다. 

#4: X 분석

가트너는 “X 분석”이라는 포괄적인 용어를 만들어냈다. 여기서 X는 텍스트 분석, 비디오 분석, 오디오 분석 등과 같은 다양한 정형 및 비정형 콘텐츠에 대한 데이터 변수다. 

데이터 분석 선두기업은 X 분석을 통해 기후 변화, 질병 예방 및 야생 동물 보호와 같은 사회의 가장 어려운 과제를 해결할 수 있다. 

전염병 사태에 AI는 수천 개의 연구 논문, 뉴스 소스, 소셜미디어 게시물 및 임상 시험 데이터를 결합하여 의료 및 보건 전문가가 질병 확산을 예측하고, 새로운 치료법을 찾고, 취약한 인구를 파악하는 데 도움을 주었다. AI 및 그래프 분석 등이 결합 된 X 분석은 미래의 자연재해와 기타 위기 상황을 식별, 예측 및 계획할 때 중요한 임무를 수행한다. 

데이터 분석 선두기업은 이미지, 비디오 및 음성 분석을 하는 기존 클라우드 공급 업체와 X 분석을 탐구해야 한다. 다만, 새로운 혁신은 소규모 스타트업과 클라우드 제공 업체에서 이루어질 가능성을 인식해야 할 것이다.

#5: 증강 데이터 관리

증강 데이터 관리는 ML 및 AI 기술을 사용하여 최적화 및 개선된 운영을 제공한다. 이는 감사, 계보 및 보고에 사용되는 메타 데이터를 동적 시스템을 작동시키는 동력으로 변환할 수 있다. 

증강 데이터 관리 제품은 실제 쿼리, 성능 데이터 및 스키마를 포함한 방대한 운영 데이터 샘플을 검사한다. 증간 엔진은 기존 사용량 및 워크로드 데이터를 통해 운영을 조정하고 구성, 보안 및 성능을 최적화 할 수 있다. 

데이터 분석 선두기업은 아키텍처를 단순화 및 통합하는 메타 데이터와 중복 데이터 관리 작업을 자동화하여 업무를 향상할 수 있는 증강 데이터 관리를 확보해야 할 것이다.  

#6: 클라우드

2022년에 공공 클라우드 서비스는 데이터 분석 혁신을 이루는데 90%를 차지할 것으로 전망된다.

데이터 분석 선도기업이 클라우드 시장을 입성하면서 적용 사례에 적절한 서비스를 제공하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 불필요한 거버넌스가 증가하고 있다.  

데이터 분석 분야에 주어진 문제는 서비스의 비용이 아니라 워크로드 성능 요구사항을 얼마나 충족할 수 있는지를 알아야 할 것이다. 

데이터 분석 선도기업은 클라우드 기능을 활용하는 워크로드의 우선순위를 정하고 비용을 최적화하는 데 집중해야 할 것이다. 

#7: 데이터와 분석 세계의 충돌

데이터와 분석 기능은 예로부터 별개의 객체로 간주하여 그에 따라 관리되어왔다. 증강 분석을 통해 양단의 워크플로우가 가능하게 된 덕분에 두 시장 간의 차이가 모호할 정도로 좁혀졌다. 

데이터와 분석이 합쳐지면서 역사적으로 분리되었던 각 객체의 역할 간의 상호 작용과 협업을 증가시킬 것이다. 이는 데이터 분석 기술과 기능뿐만 아니라 사용하는 사람과 업무 프로세스에도 영향을 미친다. 역할의 범위는 기존의 데이터 분석을 넘어 정보 탐색기로도 확장될 수 있으며 소비자 및 시민 개발자도 사용할 수 있게 된다.    

데이터와 분석을 건설적으로 융합하려면 데이터 및 분석 도구와 기능을 모두 하나의 분석 스택에 통합해야 한다. 또한, 사람과 프로세스에 집중하여 소통과 협업을 발전할 필요가 있다. 일관된 스택을 제공할 수 있는 증강 접근 방식으로 데이터 분석 생태계에 영향력을 발휘하라.

#8: 데이터 시장 및 거래소

2022년에는 35%의 대기업이 공식 온라인 데이터 시장을 통해 데이터 판매자 또는 구매자가 될 것이다. 

데이터 시장 및 거래소는 타사 데이터 제공을 통합하기 위한 단일 플랫폼을 제공한다. 이러한 시장 및 거래소는 가용성과 접근성을 제공하여 데이터에 대한 비용을 줄이는 규모의 경제를 창조한다. 

데이터 분석 선두기업이 데이터 시장을 통해 데이터 자산으로 수익을 창출하려면 생태계 파트너가 신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스 원칙을 정하여 공정하고 투명한 방법론을 수립해야 할 것이다. 

#9: 블록체인의 데이터 분석

블록체인은 데이터 분석의 두 가지 핵심 기술을 포함한다. 첫째, 블록체인은 자산과 거래의 완전한 계보를 제공한다. 둘째, 블록체인은 복잡한 네트워크에 투명성을 제공한다. 

원장 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 단일 기업의 데이터 소스에 대한 감사를 가능하게 하는 옵션을 제공한다. 가트너는 2021년까지 대부분의 블록체인 기술이 원장 DBMS 제품으로 대체 될 것이다. 

데이터 분석은 DBMS 인프라와 블록체인 기술 간의 기능 미스매치를 강조하여, 블록체인을 기존 DBMS 인프라의 부가 기술로 포지셔닝해야 한다.

#10: 데이터 분석 가치의 기초를 형성하는 관계 (Relationship)

2023년까지 30%의 세계 각국 기업은 그래프 기술을 통해 의사결정의 맥락화(contextualization)를 촉진할 것이다. 그래프 분석은 기업, 사람 및 트랜잭션과 같은 항목 간의 관계를 탐색할 수 있는 분석 기술이다. 데이터에서 알려지지 않은 관계를 찾고 기존 분석으로는 쉽게 파악할 수 없었던 데이터를 검토할 수 있다. 

예를 들어 현재와 미래의 전염병에 대응할 때, 그래프 기술은 사람들의 전화로 생성되는 지리 공간(geospatial) 데이터와 얼굴 인식 시스템의 사진을 객체로 두고 분석하여 누가 코로나바이러스 확진자와 접촉했는지, 또는 양성 결과가 나왔는지를 추적할 수 있다.  

이 기술을 머신러닝 알고리즘과 결합하면 수천, 수만 개의 데이터 소스 및 문서를 분석할 수 있다. 의료 및 보건 전문가는 이 기술을 통해 새로운 치료법이나 환자가 위독해지는 원인을 신속하게 발견할 수 있다. 

데이터 분석 선두기업은 숨겨진 패턴과 관계를 발견할 수 있는 그래프 분석을 확보해야 할 것이다. 또한 그래프 알고리즘과 기술이 AI 및 ML을 개선할 방법이 있을지 조사할 필요가 있다. 

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