빅데이터 기술 및 시장동향

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  • 1. ICT 기획시리즈 15 정보통신기술진흥센터 빅데이터 기술 및 시장 동향 1. 서언 빅데이터(Big data)가 ICT 산업 분야의 핵심 이슈로 부상하면서 전 세계는 빅데이터의 성장 잠재력과 경제적 가치에 주목하고 있다. 기하급수적인 정보량의 증가 양상과 정보의 다양한 유형과 소스 등으로 인해 정보를 수집, 축적, 분석, 활용하여 새로운 가치를 창출 하려는 시장이 태동하고 있는 것이다. 나아가 빅데이터는 단순히 서비스 차원을 넘어 상 품기획, 마케팅 및 R&BD 의 기반이 되는 지능형 플랫폼으로 성장하여 전 산업의 패러다 임을 변화시켜 가고 있다. 아직은 기존의 데이터관리 개념에 비해 빅데이터의 정확한 개 념, 기술, 사업화 모델 등이 불확실하여 빅데이터에 대한 최적의 분석모델을 통해 새로운 가치를 창출하는 것은 해결할 과제이다. 이에 시장 성장 잠재력이 발현될 수 있도록 기술 개발, 인력 양성, 법제도 및 인프라 구축 등 다양한 정책적 지원이 필요하다[1]. 빅데이터 의 정형화된 특성을 간단히 요약하였고, 기존의 데이터베이스 관리시스템(DBMS)에 의한 데이터 처리 방식과 빅데이터의 데이터 처리 방식의 차이점은 <표 1>과 같다. - 기존의 데이터 분석기법에 비해 100 배 이상 많은 데이터를 로그 데이터, 구매기록 등 정형 데이터뿐만 아니라 소셜 미디어, 위치, 센서 등 비정형 데이터까지 분석대상 에 포함하고 있다. 박세환 KISTI ReSEAT 프로그램 전문연구위원 world00117@reseat.re.kr 1. 서언 2. 빅데이터 성공요소 및 핵심기술 3. 빅데이터 시장 동향 4. 빅데이터 도입 시 고려사항 5. 결언 * 본 내용과 관련된 사항은 KISTI ReSEAT 프로그램 전문연구위원 박세환(☎ 02-3299-6231)에게 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP 의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. ICT 기획시리즈
  • 2. 주간기술동향 2014. 7. 2. www.iitp.kr 16 <표 1> 기존의 데이터 처리 방식과 빅데이터 처리 방식의 차이점 구분 기존의 데이터 처리방식 빅데이터 처리방식 데이터트래픽 - 테라바이트 수준 - 페타바이트 수준(최소 100 테라바이트 이상) - 장기 간의 정보수집 및 분석 - 방대한 데이터 처리량 데이터 유형 - 정형 데이터 중심 - 비정형 데이터의 비중이 높음(SNS 데이터, 로그파일, 클릭스트림 데이터, 콜센터 로그, 통신 CDR 로그 등) - 처리의 복잡성 증대 프로세스 및 기술 - 단순한 프로세스 및 기술 - 정형화된 처리/분석 과정 - 원인/결과 규명 중심 - 다양한 데이터 소스 및 복잡한 로직 처리 - 데이터 처리 복잡도가 높아 분산처리기술 필요 - 새롭고 다양한 처리방법 개발 필요(정의된 데이터 모델/ 상관관계/절차 등이 없음) - 상관관계 규명 중심 - Hadoop, R, NoSQL 등 개방형 소프트웨어 <자료>: 배동민 외, “빅데이터 동향 및 정책 시사점”, 초점, 제25권 10호, 정보통신정책연구원, 2013. 6. 1/재구성. - 다양한 데이터들의 관계를 동시에 가능한 빨리 처리할 수 있는 새로운 컴퓨팅 기술 을 적용하여 다양하고 신뢰할 만한 분석결과를 제시하여 가치를 창출하는 데이터 처 리 방식이다. 본 고에서는 빅데이터를 활용하여 전 산업계의 경쟁력을 향상시킬 수 있는 성공요소와 핵심기술인 하둡(Hadoop)의 구조 및 강점/약점 요인에 대해 설명한다. 이어서 활용과 솔 루션으로 구분되어 있는 빅데이터 시장의 개념과 국내외 빅데이터 시장 성장 추이 및 사 업자 동향 등 시장 동향과 국내 도입을 위한 대안을 제시한다. 2. 빅데이터 성공요소 및 핵심기술 가. 빅데이터 성공요소 전 산업계에서는 빅데이터를 활용하여 미래 경쟁력을 향상시키기 위해 빅데이터의 경 제적 가치에 주목하고 있다. 이를 성공적으로 활용하기 위해서는 다음과 같이 사고방식의 변화, 연결과 협력, 조직과 프로세스, 신뢰환경 구축 및 창의적 인력양성 등의 과제가 필 수적이다[2]-[5]. - 빅데이터 분석은 수많은 데이터에서 숨겨진 의미를 찾아내는 것이다. 이를 위해서는 수많은 가정들을 미리 설정하고, 빅데이터를 통해 이를 검증하는 것이 필요하기에 사고방식을 변경할 필요가 있다. - 데이터 경제시대를 대비하는 연결과 협력이 필요하다. 즉, 데이터는 무한한 자원이
  • 3. ICT 기획시리즈 17 정보통신기술진흥센터 될 수 있으나 활용 가능한 자원의 영역은 서로 연결과 협력을 통해서 무한적으로 확 장될 수 있다. - 빅데이터 분석은 빠르게 변화하는 환경에 대처할 수 있어야 하기에 개발환경도 프로 토타이핑(prototyping)을 통해 빨리 확인하고 수정할 수 있는 프로세스를 가지고 있 어야 한다. - 데이터 신뢰 환경을 구축해야 한다. 데이터 생성에 참여하는 국가, 개인, 기업 등 주 체들 간에 지식자원을 결합하고 협력을 촉진하기 위한 신뢰기반이 형성되어야 한다. - 빅데이터의 핵심 역량인 창의적 인력 양성이 시급한 실정이다. 빅데이터의 핵심 이 슈는 분명한 목적의식과 통합적인 사고와 해석력이 중요하기 때문이다. 이에 ICT 를 이해하면서 수학이나 통계학에 대한 지식과 아울러 빅데이터 분석 툴을 다룰 줄 아 는 데이터 전문가를 양성할 필요가 있다. 나. 빅데이터 핵심기술 (1) Hadoop 개요 하둡1) 기술력이 빅데이터 처리를 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 하둡이 빅데이터 처 리에 적합한 이유는 ① 대용량 파일을 저장할 수 있는 분산 파일시스템 제공, ② 클러스터 1) 대용량 데이터 처리를 위해 컴퓨터 클러스터에서 동작하는 분산 응용프로그램을 지원하는 오픈 소스 프레임워크를 의미한다. <자료>: “빅데이터 플랫폼 하둡(Hadoop) 설계 및 구축”, 빅데이터 아카데미 교육자료, HBI 기술연구소, 2014. 1. (그림 1) 하둡의 기본적인 아키텍처 피그 (데이터 플로우) 하이브 (SQL) 맵리듀스 (분산형 프로그래밍 프레임워크) H 카탈로그 (테이블 & 스키마 매니지먼트) HDFS (하둡 분산형 파일 시스템) H베이스 (컬럼화된NoSQL저장) 주키퍼 (코디네이션) 앰버리 (매니지먼트) 핵심 아파치 하둡 오픈 APIs - 데이터 통합 - 데이터 이동 - 애플리케이션 관련 매니지먼트 - 시스템 매니지먼트 필수적인 하둡 프로젝트
  • 4. 주간기술동향 2014. 7. 2. www.iitp.kr 18 구성을 통해 멀티 노드로 부하를 분산 처리, ③ 장비를 증가시킬수록 성능이 선형적으로 향상된다는 점 등을 들 수 있다[6]. 하둡의 아키텍처는 핵심 아파치 하둡(분산형 프로그래밍 프레임워크/테이블 & 스키마 메니지먼트/하둡 분산형 파일시스템 등), 필수적인 하둡 프로젝트(매니지먼트/코디네이터/ 컬럼화된 NoSQL 저장/데이터 플로우/SQL 등), 기타 오픈 애플리케이션으로 구성되어 있 다. 하둡의 기본적인 아키텍처는 (그림 1)과 같다. (2) 하둡의 강점과 약점 요인 빅데이터를 위한 핵심기술로 주목받고 있는 하둡은 JP 모건, IBM, 구글, 부즈 앨런 앤 해밀턴, 뉴욕 타임즈 등 다양한 산업 분야의 글로벌 메이저 기업들이 이용하고 있는 원천 기술로 자리매김되고 있다. 그러나 여러 애널리스트와 초기 사용자들은 오픈 소스인 하둡 기술을 활용하는 데 있어 신중할 것을 권고하고 있다. 하둡의 도입에 대한 전문가 의견을 간단히 요약하면 다음과 같다[7]. - 하둡 기술은 고도의 교육훈련 경력을 겸비한 애널리틱스 전문가가 요구되며, 이에 대한 준비가 충분하지 않다는 것이다. - 하둡 기술을 공급하는 기업들이 급증하고 경쟁이 가속화되면서 벤더 지원이 사라지 는 사태를 맞이할 수도 있다고 경고하고 있다. 이러한 위협요인이 존재하고 있지만 하둡 기술은 전통적인 데이터베이스 관리시스템에 비해 확실한 우위를 지니고 있다는 점과 특히 동영상, 오디오 및 이메일과 같은 비구조적 인 정보까지도 다룰 수 있으며, 비교적 간단하게 확장될 수 있다는 점에서 사용자층을 지 속적으로 확대시켜 가고 있다. 하둡 기술을 빅데이터 처리를 위한 최적의 핵심기술로 정 착하기 위해서는 하둡 기술을 도입하기 전에 전문가를 충분히 탐색할 시간을 갖는 것이 중요하다. 이를 위해 기업 내 직원들을 훈련시키고 애널리틱스에 투자할 필요가 있다. 3. 빅데이터 시장 동향 가. 시장 개요 빅데이터 분석이 주목받게 된 원인을 시장의 수요, 공급 요인으로 정리하면 다음과 같 다[1],[2].
  • 5. ICT 기획시리즈 19 정보통신기술진흥센터 - 다양한 스마트 미디어기기의 정보의 양과 질의 급성장에 따른 음악ㆍ동영상 등 대용 량 콘텐츠의 소비 확산과 소셜 미디어 이용 증가 등으로 데이터 사용량이 빠르게 증 가한 것을 들 수 있다. - 시장경쟁이 가속화되면서 기업들이 데이터에 함축된 고객의 소비니즈를 활용하여 새로운 차별화를 추구하려는 요인이 증가하고 있다. 이에 양과 질이 확보된 데이터 에서 정보를 생성하여 경쟁력을 향상시키려는 기업의 수요가 증가한 것을 들 수 있다. - 많은 기업들이 대용량의 데이터를 저장, 처리, 분석을 통해 데이터를 자원화하여 주 요 의사결정에 반영하려는 경영방식의 지능적인 변화를 들 수 있다. 빅데이터 시장은 활용 시장과 솔루션 시장으로 구분되어 있으며 기본적인 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어 및 플랫폼이다. 이 중 가장 중요한 것은 하드웨어와 소프트웨어를 포괄할 수 있는 에코시스템을 포함한 모든 프로세스를 의미하는 플랫폼이다[2]. 빅데이터 를 단순히 대용량 데이터로 인식하거나, 이를 처리하는 기술로 이해하는 등 인식의 착오 가 있어 빅데이터를 둘러싼 시장 환경과 괴리감이 있는 것 같다. 빅데이터는 기존 데이터 분석 개념에 대한 확장판이나 업그레이드가 아니라 데이터를 바 라보는 관점이 바뀌는 패러다임의 변화로 인식할 필요가 있다. 이는 빅데이터에 대한 인식 의 착오와 관련 기업들의 준비 부족으로 인해 시장이 붕괴될 수 있는 우려를 낳고 있어 매 우 중요한 의미가 있다[8]. 빅데이터 생태계는 서비스ㆍ애플리케이션 공급업체 및 빅데이터 사용자 등으로 구성되어 있다. 이들의 기본적인 역할을 간단히 요약하면 다음과 같다[2]. - 빅데이터 서비스 공급업체는 빅데이터의 기본적인 구성요소(하드웨어, 소프트웨어 및 다양한 플랫폼)를 통해 빅데이터 서비스를 제공하는 주체이며, 이러한 서비스는 애플리케이션을 통해 가치와 활용성이 순환된다. - 제공하는 서비스 유형이나 서비스 레벨에 따라 서비스 공급업체와 애플리케이션 공 급업체가 다양하게 분포하고 있다. - 빅데이터 시장은 사용자 기술을 근간으로 하고 있어 빅데이터 시장은 사용자의 역할 이 서비스 및 애플리케이션 공급업체보다 영향력이 매우 크다. GOOGLE, YAHOO, FACEBOOK 과 같은 사용자 수요 기반 서비스 기업들이 빅데이터 기술 개발을 주 도하고 있기 때문이다. 빅데이터를 제대로 활용하기 위해서는 사용자의 역할이 서비 스 및 애플리케이션 공급업체보다 더 크다는 점이 빅데이터 시장 특성이다.
  • 6. 주간기술동향 2014. 7. 2. www.iitp.kr 20 나. 시장 성장 추이 (1) 글로벌 시장규모 빅데이터 시장은 인프라, 소프트웨어 및 서비스 등 3 개 부문으로 나눌 수 있으며, 대 형 ICT 업체들과 신생업체들 간의 고객 및 시장점유율 경쟁이 가속화되면서 시장이 빠르 게 확대되어 가고 있다. 글로벌 빅데이터 시장규모는 2010 년 32 억 달러, 2015 년 169 억 달러에서 연평균 52%의 고성장을 지속하여 2017 년에는 324 억 달러의 대규모 시장 을 형성할 것으로 예상하고 있다. 2015 년까지는 소프트웨어 및 서비스 부문이 시장의 대 부분을 차지하다가, 2015~2017 년까지는 인프라 부문의 높은 성장세가 예상된다. 그 중 에서도 클라우드 형태의 인프라 부문이 연평균 49%로 가장 높은 성장률을 보일 것이고, 그 뒤를 이어 스토리지 부문이 38%로 예상된다[9],[10]. 빅데이터 산업 관련 글로벌 시 장 성장 추이는 <표 2>와 같다. <표 2> 글로벌 빅데이터 시장 성장 추이 (단위: 억 달러) 구분 2010 2015 2017 CAGR(%) (2015~2017) 시장규모 32 169 324 52 <자료>: “Worldwide Big Data Technology and Services 2012-2015 Forecast”, IDC #233485, IDC, 2014. 1. “전 세계 빅데이터 시장성장 전망”, 글로벌IT트렌드, 한국정보화진흥원, 2012. 3. 16/재구성. (2) 국내 시장규모 국내 ICT 관련 산업에서 빅데이터 분야가 차지하는 비중은 2013 년 0.6%에서 지속적 으로 증가하여 2020 년에는 약 2.6%에 이를 것으로 전망된다. 국내 빅데이터 시장규모는 2015 년 약 2 억6,300 만 달러, 2017 년 3 억3,600 만 달러에서 연평균 27.9%의 고성장 을 지속하여 2020 년에는 약 9 억 달러의 대규모 시장을 형성할 것으로 예상하고 있다 [11],[12]. 빅데이터 산업 관련 국내 시장 성장 추이는 <표 3>과 같다. <표 3> 국내 빅데이터 시장 성장 추이 (단위: 억 달러) 구분 2015 2016 2017 2018 2019 2020 CAGR(%) (2015~2020) 시장규모 2.63 3.36 4.3 5.5 7.03 9 27.9 <자료>: “빅데이터 처리기술 현황 및 전망”, 한국방송통신전파진흥원, 2012. 박현아, “빅데이터 시장 현황과 콘텐츠산업 분야에 대한 시사점”, 코카포커스, 2013-11호(통권 77호), 한국콘텐츠진흥원, 2014. 1. 15./재구성.
  • 7. ICT 기획시리즈 21 정보통신기술진흥센터 나. 국내외 빅데이터 사업자 동향 EMC, IBM, ORACLE, SAP, GOOGLE 및 MICROSOFT 등 글로벌 메이저 SI 및 솔루 션업체 중심의 IT 기업들은 빅데이터 시장 선점을 위해 핵심기술 및 솔루션 개발에 주력 하고 있다. 2011 년까지는 기술 개발을 위한 관련 기업의 인수합병이나 기술 제휴가 이루 어졌으며, 2012 년부터는 관련 솔루션과 서비스를 본격적으로 출시하고 있다. 국내의 경우 삼성SDS, LG CNS 및 SK C&C 등 IT 서비스 업체와 다음소프트, 트리움 및 미디컴 등 솔루션 업체들을 중심으로 글로벌 ICT 업체에 대응하기 위한 빅데이터 전 략을 확대해 나가고 있다. IT 서비스 기업들은 빅데이터 사업을 진행하거나 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하고 있으며, 소셜 네트워크 분석 기업들은 일반인과 기업을 대상으로 다양 한 빅데이터 비즈니스를 수행하고 있다[11],[12]. 국내외 빅데이터 사업자 동향은 <표 4>와 같다. <표 4> 국내외 빅데이터 사업자 동향 기업명 사업자 동향 국외 기업 EMC - 빅데이터 솔루션업체인 그린플럼, 이이실론 인수 - 스토리지 솔루션, 콘텐츠 관리 솔루션 등 제공 - EMC 애널리틱스랩 운영 IBM - 분석용 데이터 저장관리업체(네티자), 데이터 통합업체(에센셜), 분석 솔루션 업체(코그리스) 인수 - 지구데이터(기온/토양/교통 등) 분석용 프로젝트 전개(스마트 플 래닛) ORACLE - 세계적인 DB 업체 하이페리온 인수 - 오라클 빅데이터 어플라이언스 제품 출시 SAP - 최근 DB 전문업체로 변신 - 메모리 기반 DB 어플라이언스 HANA 제시 GOOGLE - 대용량 데이터 처리기술 발표(GFS, MapReduce, Sawzall, BigTable) - 빅쿼리 서비스 개시 MICROSOFT - 윈도애저와 윈도서버 플랫폼용 아파치 하둡 개발 - 하둡기술업체(호튼웍스)와 협력 국내 기업 삼성SDS, LG CNS, SK C&C 등 - 빅데이터 사업 진행 - 빅데이터 분석 플랫폼 개발 다음소프트, 트리움, 미디컴 등 - 일반인과 기업을 대상으로 빅데이터 비즈니스 수행 <자료>: “빅데이터 처리기술 현황 및 전망”, 한국방송통신전파진흥원, 2012. 박현아, “빅데이터 시장 현황과 콘텐츠산업 분야에 대한 시사점”, 코카포커스, 2013-11호(통권 77호), 한국콘텐츠진흥원, 2014. 1. 15 / 재구성.
  • 8. 주간기술동향 2014. 7. 2. www.iitp.kr 22 4. 빅데이터 도입 시 고려사항 국내 빅데이터 시대를 반영한 정책 현황을 보면, 미래창조과학부는 ‘빅데이터 산업 발 전전략’을 발표하고 2017 년까지 서비스 정책 및 품질관리체계 수립, 사이언스 데이터 맵 구축, 분야별 정보 연계, 기술 맵 제시 등을 추진할 계획이다. 아울러 관련 법제도 및 가이 드라인을 준용하며 빅데이터를 활용할 수 있도록 할 계획이다. 빅데이터 시대를 대비하여 기업들이 준비해야 할 과제는 전문 인력이 충원, 양성될 때 까지 빅데이터 도입을 보류할 수만은 없을 것이다. 이미 글로벌 경쟁업체들은 많은 효과 를 거두고 있기 때문에, 초기 시장에서 기업들의 최우선 과제는 빅데이터 자원을 축적하 는 것이다. 이는 전문 인력 확보를 중장기적 과제로 진행하면서 먼저 자사의 빅데이터 자 원을 확보할 필요성을 시사하고 있다. 특히, 오픈 소스 기반의 빅데이터 플랫폼인 하둡을 통한 성공 사례를 벤치마킹하여 다양한 분야에서 빅데이터 분석을 통한 가치를 창출할 수 있는 비즈니스 모델을 개발할 필요가 있다[2]. 빅데이터 시스템을 전격 도입하기까지 과 도기 동안의 대안을 제시하면 다음과 같다. - 대용량 데이터의 분산 저장과 처리 그리고 확장성을 장점으로 하는 빅데이터 도입은 파일럿 프로젝트로 시작해도 충분할 것이다. 즉, 기업 내 한 부서의 업무를 설정하여 시범사업 방식으로 시행하는 것도 대안이 될 수 있을 것이다. - 또 다른 대안으로는 이미 빅데이터 기술에 대한 인프라를 갖추고 있는 기업들과 기 술 제휴나 MOU 체결 등을 통해 빅데이터 처리에 의한 의사결정 시스템을 공유하는 것도 대안이 될 수 있을 것이다. 5. 결언 빅데이터 산업은 보다 선진화된 경영의사 결정을 위한 기회를 제공하고 있지만, 한편 으로는 고도의 교육훈련 경력을 겸비한 전문가를 통한 의사결정이 필요한 바 최적의 전문 인력이 부족하게 되면 벤더 지원이 사라지는 사태를 맞이할 수 있는 위험요인도 있다. 성 공적으로 빅데이터 기법을 적용하기 위해 기업의 의사결정자가 고려해야 할 가장 중요한 요소는 빅데이터 애널리틱스에 대한 명확한 이해를 통해 새로운 가치를 창출할 수 있는 기반을 마련하는 것이다. 기업의 의사결정자가 분석을 통해 가치를 창출 할 수 있는 데이
  • 9. ICT 기획시리즈 23 정보통신기술진흥센터 터는 기업의 외부 데이터가 아닌 그 내용과 축적환경을 잘 알고 있는 기업 내부의 데이터 라는 것을 인식할 필요가 있다. 아울러 분석 인프라 투자와 데이터를 축적하기만 하면 가 치가 창출될 수 있을 것이라는 관념에서 벗어나 분석 인프라와 데이터 축적 이전에 해결 하고자 하는 의사결정 목표가 먼저 설정되어야 할 것이다. 국내 빅데이터 기술력은 아직 초기단계에 머물고 있지만 FACEBOOK, APPLE, GOOGLE 과 같이 대용량 데이터를 수집하는 글로벌 ICT 메이저 기업들에게는 그 중요성 이 더 증대될 것으로 예상된다. IT 서비스 기업 및 소셜 네트워크 분석 기업 등 관련 업계 에서는 빅데이터 처리 및 가시화와 관련된 컴퓨팅 기능이나 인프라를 차별화하기 위해 주 력하고 있다. 가장 차별화가 요구되는 분야는 개인정보보호 및 데이터베이스의 용량과 다 양성 등일 것이다. 똑같은 목표와 방법론을 가지고 빅데이터 애널리틱스를 도입하더라도 모두가 성공하는 것은 아닐 것이다. 기업 내 빅데이터 도입 과정에서 예상 밖의 조직적 저항에 부딪힐 수도 있기 때문이다. 기업의 데이터는 새로운 비즈니스 모델과 같은 기대 이상의 경제적 가치 를 제공하기도 하지만, 과거의 잘못된 의사결정을 드러나게도 할 수 있기 때문에 때로는 불편한 상황을 초래할 수도 있다. 따라서 분석과정에서 전략적 방향성과 변화관리와 같은 다양한 요인들을 충분히 고려해야 할 것이다. <참 고 문 헌> [1] 배동민 외, “빅데이터 동향 및 정책 시사점”, 초점, 제25 권 10 호, 정보통신정책연구원, 2013. 6. 1. [2] 정지선, “신가치창출 엔진, 빅데이터의 새로운 가능성과 대응 전략”, IT & Future Strategy, 제18 호, 한국정보화진흥원, 2011. 12. 30. [3] “빅데이터 성공 3 요소”, 디지털타임스, 2012. 3. 2. [4] 김종민, “빅데이터 분석의 성공 열쇠”, 씨넷코리아, 2013. 9. 5 [5] http://www.cnet.co.kr/view/22723 [6] “빅데이터 플랫폼 하둡(Hadoop) 설계 및 구축”, 빅데이터 아카데미 교육자료, HBI기술연구소, 2014. 1. [7] “하둡, 준비 없는 도입은 위험, 전문가들 지적”, CIO, 2012. 2. 28. [8] 백인수, “빅데이터 시대: 에코시스템을 둘러싼 시장경쟁과 전략분석”, IT & Future Strategy, 빅데이 터전략연구센터, 한국정보화진흥원, 2012. 4. [9] “Worldwide Big Data Technology and Services 2012-2015 Forecast”, IDC #233485, IDC, 2014. 1. [10] “전 세계 빅데이터 시장성장 전망”, 글로벌IT 트렌드, 한국정보화진흥원, 2012. 3. 16.
  • 10. 주간기술동향 2014. 7. 2. www.iitp.kr 24 [11] “빅데이터 처리기술 현황 및 전망”, 한국방송통신전파진흥원, 2012. [12] 박현아, “빅데이터 시장 현황과 콘텐츠산업 분야에 대한 시사점”, 코카포커스, 2013-11 호(통권 77 호), 한국콘텐츠진흥원, 2014. 1. 15.