빅데이터 vs 데이터 사이언스

빅데이터 vs 데이터 사이언스

 

■ 빅데이터 vs 데이터 사이언스 비교

Big data

 

빅데이터는 아주 큰 규모의 데이터를 저장, 처리, 분석하는 기술에 중점을 둡니다.
네이버 데이터 센터를 떠 올리면 쉽게 이해가 갈 것 같습니다.
물론 하드웨어 뿐만 아니라 소프트웨어 인프라 구축도 포함입니다.

 

Data Sceince

데이터 사이언스: data + science
data: 구조화된 데이터(표, 데이터베이스)+비구조화된 데이터(글, 이미지, 사운드 등)
Science: 이러한 데이터를 컴퓨터 과학적인 방법으로 분석하고 이해하는 과정입니다.

즉, 데이터 사이언스는 다양한 종류와 규모의 데이터를 분석하고 해석하는 것이 중점을 둡니다.

통계, 머신러닝, 딥러닝 등의 알고리즘과 모델링을 사용하여 생활 속의 여러 현상을 해석할 수 있는 시각을 얻게 됩니다.
금융, 의료, 유통, 마케팅, 제조, 각종 산업 분야에 활용됩니다.

AI가 산업 전반에 걸쳐 활용되어지고 있는 것도 데이터 사이언스 덕분입니다. 데이터를 통해 보다 정확한 의사결정을 내리고, 효율성을 높이며, 새로운 기회를 창출하는 데 도움을 받고 있습니다.

 

 

■ 데이터 사이언스의 활용

금융: 위험 평가, 주식 시장 분석, 부정 행위 감지 등

의료: 의료영상, 유전체학, 약물 발견, 예측 분석, 건강 모니터링, 질병 예방, 가상 지원 제공 등

수송: 경로 최적화, 운전자 안전, 차량 성능 개선, 물류 경로 개선

마케팅: 재고관리, 가격 최적화, 고객의 니즈 파악 등

유통: 판매전략, 재고관리, 상품 홍보, 매장 관리 등

 

 

■ 데이터 사이언스의 활용 (의료분야 상세)

의료 영상: 데이터 사이언스는 의료 영상 분석에 주로 사용됩니다. X선, MRI, CT 스캔 등의 다양한 영상 기술이 있습니다. 전통적으로, 의사들은 이러한 이미지들을 수동으로 검사하고 그 안에서 문제를 발견하곤 했습니다. 하지만 데이터 사이언스에서 딥러닝 기술의 등장으로 스캔한 이미지에서 미세한 기형을 발견할 수 있게 되었습니다.

유전체학: 유전체학은 게놈의 염기서열과 분석에 대한 학문입니다. 데이터 사이언스를 응용하기 전에, 조직은 유전자의 배열을 분석하는 데 많은 시간과 돈을 소비했습니다. 그러나 첨단 데이터 사이언스 도구를 사용하여 훨씬 짧은 기간과 훨씬 저렴한 비용으로 인간 유전자에서 통찰력을 분석하고 도출할 수 있습니다.

약물 발견: 약물 발견은 매우 복잡한 일이고 많은 재정 지출과 많은 테스트를 수반하는 시간 소모적인 일입니다. 데이터 사이언스 및 머신 러닝 알고리즘은 이 프로세스를 혁신하고 예측의 성공률을 최적화, 증가시키는 데 도움을 주고 있습니다.

예측 분석: 예측 분석은 건강 분석에서 가장 인기 있는 주제 중 하나입니다. 데이터 사이언스를 통해 다양한 상관관계와 증상의 연관성을 찾아내고, 습관과 질병을 찾아낸 다음 의미 있는 예측을 합니다.

건강 모니터링: 데이터 사이언스는 사물인터넷 (IoT)에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 IoT 장치는 사용자의 심장 박동, 온도 및 기타 의료 파라미터를 추적하는 웨어러블 장치로 제공됩니다. 수집된 데이터는 데이터 사이언스의 도움으로 분석됩니다.

질병 예방: 데이터 사이언스는 환자의 건강을 모니터링하고 잠재적인 질병의 발생을 방지하기 위해 취해야 할 조치를 통지하는 데 중추적인 역할을 합니다.

가상 지원 제공: 질병 예측 모델링의 도움으로 데이터 과학자들은 환자에게 도움을 주는 포괄적인 가상 플랫폼을 개발했습니다.

 

■ 데이터 사이언스의 활용 (수송분야 상세)

경로 최적화: 데이터 사이언스는 GPS 시스템이나 연료 소비 기록 및 날씨 패턴의 데이터를 분석해 배달하는 경로를 효율적으로 식별할 수 있습니다.
운전자 안전: 수송업계에서는 데이터 사이언스가 운전자가 보다 안전하게 운전할 수 있는 환경을 만드는 데 적극 나서고 있습니다.
차량 성능 최적화: 데이터 사이언스는 차량 성능을 최적화하고 운전자의 자율성을 높이는 데도 핵심 역할을 하고 있습니다.
물류 경로 개선: 산업들은 데이터 사이언스의 도움으로 더 나은 물류 경로를 만들 수 있습니다. 소비자 프로파일, 위치, 경제 지표 및 물류와 같은 다양한 변수를 사용하여 공급업체는 전달 경로를 최적화하고 적절한 것을 제공할 수 있습니다.
자율주행차 개발: 자동차 제조사들은 데이터 사이언스를 통해 자동차에 자율성을 도입해 자율주행차를 만들 수 있습니다.

 

■ 데이터 사이언스의 활용 (유통분야 상세)

판매 전략: 유통업에서는 점포 위치 선정, 판매 아이템 기획 등 의사결정 단계에서 데이터를 전방위로 활용하고 있습니다.데이터 분석으로 특정 상품이나 브랜드가 잘 팔리는 위치를 선점하며, 소비자 및 구매 데이터 분석에 기반을 둔 상품 기획을 합니다.
재고 관리: '수요 예측 데이터’는 재고 관리에 적극적으로 활용됩니다. 주로 명절 같은 대목이나, 다가오는 계절의 수요를 예측해 물량을 조절하는 식으로 쓰입니다.
상품 홍보・마케팅: 구매 데이터는 수요를 예측하는 데도 쓰이고, 홍보・마케팅 활동을 펼치는 데도 쓰입니다. 특히 세밀한 홍보 타깃팅을 설정하는 데 중요한 역할을 합니다.
매장 관리: 데이터 사이언스는 매장 관리에도 활용됩니다. 매장 내 상품 배치, 진열 방식 등을 최적화하는 데 데이터 분석이 활용됩니다.