인공지능 미래 트렌드 스몰데이터
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2022. 08. 17
데이터는 인공지능(AI) 발전에 중요한 역할을 합니다.
빅데이터는 첨단 AI의 발전을 뒷받침하며 오랫동안 성공적인 머신러닝기술의 핵심으로 여겨졌습니다. 딥러닝의 엔진 역할을 수행하고 AI와 IoT, 자동화 시대의 필수적 장치로 인식됐습니다.
그동안에는 방대한 데이터와 이를 활용하는 빅데이터가 주목 받았지만 최근 들어 규제나 환경 문제 등 빅데이터의 한계가 부각되면서 스몰데이터가 대안으로 떠오르고 있습니다. 빅데이터의 정량적 분석만으로는 정교함이 떨어질 수 있다는 판단입니다.
그동안에는 방대한 데이터와 이를 활용하는 빅데이터가 주목 받았지만 최근 들어 규제나 환경 문제 등 빅데이터의 한계가 부각되면서 스몰데이터가 대안으로 떠오르고 있습니다. 빅데이터의 정량적 분석만으로는 정교함이 떨어질 수 있다는 판단입니다.
스몰데이터란?
스몰데이터는 개인의 취향이나 건강, 생활 양식 등을 파악할 수 있는 '작은 정보'를 일컫습니다. 개인의 취향이나 라이프스타일 등 사소한 행동에서 나오는 개인화된 데이터를 말합니다.
데이터 빈부격차 없이 누구나 접근할 수 있다는 점과 불필요한 데이터를 줄인다는 점, 데이터가 부족한 산업에서도 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.
간단히 말해 빅데이터를 사용하여 가장 많이 팔릴만한 물품을 추측할 수 있었다면, 스몰데이터는 개인이 그것을 왜 좋아하는지 알 수 있게 됩니다. 빅데이터 분석 같은 경우 "A 영화를 본 사람들은 B 영화도 재미있게 봤어. 그러니까 A 영화를 본 사람에게 B를 추천하자." 였다면, 스몰데이터 분석은 개개인에 초점을 맞춰 탐정이 추리하는 것처럼 세세하게 분석합니다.
데이터 빈부격차 없이 누구나 접근할 수 있다는 점과 불필요한 데이터를 줄인다는 점, 데이터가 부족한 산업에서도 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.
간단히 말해 빅데이터를 사용하여 가장 많이 팔릴만한 물품을 추측할 수 있었다면, 스몰데이터는 개인이 그것을 왜 좋아하는지 알 수 있게 됩니다. 빅데이터 분석 같은 경우 "A 영화를 본 사람들은 B 영화도 재미있게 봤어. 그러니까 A 영화를 본 사람에게 B를 추천하자." 였다면, 스몰데이터 분석은 개개인에 초점을 맞춰 탐정이 추리하는 것처럼 세세하게 분석합니다.
스몰데이터 특징
첫 번째로 수집하는 정보가 세세합니다. 사소한 행동으로 생각한 것들이 실제로는 개인이 진짜 무엇을 원하는지 보여줄 수 있기 때문에 작은 행동, 감정 등 세세한 데이터일지라도 수집합니다.
즉, 모든 행동에는 그에 따른 원인이 있을 것이라고 생각하는 것입니다.
두 번째로 스몰데이터는 개인에 집중합니다.
빅데이터가 결론을 도출하는 방법은 집단에서 공통된 부분을 찾아내는 방식이었다면, 스몰데이터는 개인의 성향에 따른 인과관계를 찾기 때문에 사용자의 활동에 더욱 집중합니다.
세 번째로는 인과관계 파악하는 데 도움을 줍니다.
빅데이터가 상관관계를 파악하는 데 중점을 두었다면 스몰데이터는 개인에게서 구한 데이터를 통해 사용자가 어떤 성향을 가지고 있는지 분석하고 파악하는 것을 중심적으로 봅니다.
마지막으로 스몰데이터는 기존의 분석보다 상대적으로 높은 정확성 및 속도를 가집니다. 데이터 분석에서 정확성 및 속도를 높이는 것은 매우 중요합니다.
빅데이터 같은 경우에는 집단의 분석을 통해 개인에게 대입하였기 때문에 정확하게 일치하지 않는 경우가 꽤 있지만, 스몰데이터 같은 경우 개인에게서 뽑아낸 데이터를 기반으로 분석을 하기 때문에 높은 정확성을 낼 수 있습니다. 또한 처리하는 데이터의 양에도 차이가 있기 때문에 분석 속도에서도 차이가 납니다.
빅데이터 같은 경우에는 집단의 분석을 통해 개인에게 대입하였기 때문에 정확하게 일치하지 않는 경우가 꽤 있지만, 스몰데이터 같은 경우 개인에게서 뽑아낸 데이터를 기반으로 분석을 하기 때문에 높은 정확성을 낼 수 있습니다. 또한 처리하는 데이터의 양에도 차이가 있기 때문에 분석 속도에서도 차이가 납니다.
스몰데이터의 활용
스몰데이터는 소비자의 작은 행동 하나까지 파악해 아직 충족되지 못한 그 무언가를 찾아낼 수 있습니다.
가격 할인이나 포인트 적립, 이벤트 등의 기존 마케팅 방식만을 고수하고 있는 기업들이 스몰데이터의 가치에도 눈을 돌린다면 지금까지 찾지 못했던 새로운 혁신의 기회를 얻을 수 있을 것입니다.
기업뿐만 아니라 규모가 작은 자영업자와 소상공인에게도 스몰데이터는 유용하게 활용될 수 있습니다. 이들에게는 많은 양의 데이터보다 자신의 매장을 방문하는 고객의 성향, 방문 패턴 등을 분석하는 것이 더 합리적입니다. 이를 통해 보다 전략적인 판매 계획을 세울 수 있을 것입니다.
경제를 넘어 과학 분야에서도 스몰데이터의 역할은 커질 것으로 예상됩니다. 인공지능 연구가 제대로 성과를 내기 위해서는 무엇보다 양질의 데이터 확보가 선행되어야 합니다. 인간처럼 생각하고, 움직이는 능력을 갖추기 위해서는 무엇보다 사람의 세세한 감정과 작은 행동들에서 나오는 정보들이 필요하기 때문입니다.
기업뿐만 아니라 규모가 작은 자영업자와 소상공인에게도 스몰데이터는 유용하게 활용될 수 있습니다. 이들에게는 많은 양의 데이터보다 자신의 매장을 방문하는 고객의 성향, 방문 패턴 등을 분석하는 것이 더 합리적입니다. 이를 통해 보다 전략적인 판매 계획을 세울 수 있을 것입니다.
경제를 넘어 과학 분야에서도 스몰데이터의 역할은 커질 것으로 예상됩니다. 인공지능 연구가 제대로 성과를 내기 위해서는 무엇보다 양질의 데이터 확보가 선행되어야 합니다. 인간처럼 생각하고, 움직이는 능력을 갖추기 위해서는 무엇보다 사람의 세세한 감정과 작은 행동들에서 나오는 정보들이 필요하기 때문입니다.
스몰데이터의 전망
우리는 이제 데이터 분석을 위해 대규모 데이터가 필요하다는 고정관념에서 벗어나 작은 규모의 데이터에서도 인사이트를 얻기 위한 방법론이 필요합니다.
컴퓨터 속 데이터가 내린 결과보다 직접 소비자와 상호작용하여 얻은 데이터의 가치를 중시하자는 것이 스몰데이터의 핵심입니다.
향후 많은 기업들은 스몰데이터로 초점을 전환하며 AI를 수행하고, 구조화되지 않은 다양한 데이터 소스에서 많은 가치를 추출하는 새로운 분석 기술이 뜨고 확장될 것임을 기대합니다.
시장조사기관 가트너(Gartner)도 2025년까지 조직의 70%가 빅데이터에서 스몰데이터로 초점을 전환하여 AI분석을 수행할 것으로 전망할 만큼 스몰데이터의 가능성과 가치를 매우 높게 보고 있습니다. 앞으로의 인공지능에서 빅데이터만이 아니라 스몰데이터를 통해서 또 다른 차원의 AI와 산업 발전을 기대해 볼 수 있겠습니다.
지금까지는 빅데이터가 분석에서 주를 이루어 왔지만, 이제는 단점을 보완하는 스몰데이터를 함께 사용하여 분석하는 것이 필수가 되었습니다. 빅데이터만 찾던 세상에서 벗어나 이유를 찾는 스몰데이터에 집중해보는 건 어떨까요?
시장조사기관 가트너(Gartner)도 2025년까지 조직의 70%가 빅데이터에서 스몰데이터로 초점을 전환하여 AI분석을 수행할 것으로 전망할 만큼 스몰데이터의 가능성과 가치를 매우 높게 보고 있습니다. 앞으로의 인공지능에서 빅데이터만이 아니라 스몰데이터를 통해서 또 다른 차원의 AI와 산업 발전을 기대해 볼 수 있겠습니다.
지금까지는 빅데이터가 분석에서 주를 이루어 왔지만, 이제는 단점을 보완하는 스몰데이터를 함께 사용하여 분석하는 것이 필수가 되었습니다. 빅데이터만 찾던 세상에서 벗어나 이유를 찾는 스몰데이터에 집중해보는 건 어떨까요?