습관적으로 로그인한 SNS 광고란에 내가 어제 장바구니에 넣어둔 

옷이나 신발, 서비스 상품들이 보이는 상황. 많은 분들이 경험해보셨을텐데요.


 

 

빅데이터에 대한 개념이 지금처럼 알려지지 않았을 땐, 친구들과 ‘이거 민간인 사찰 아니야?’라며

농담을 주고 받으면서 신기해했던 적도 있으실거예요.

 

빅데이터는 다양한 디지털 환경에서 우리가 하는 활동으로 인해 생성되는 수많은 자료를 의미합니다. 

쇼핑, 최신 뉴스 읽기, 여행정보 검색, 온라인 금융결제 등 모든 활동이 포함되죠!


 

 

디지털 환경에서 1분동안 쌓이는 데이터의 양은

 

페이스북은 350GB의 데이터가 업로드 되고,

유튜브는 72시간의 비디오가 업로드 되고,

메일의 경우, 2억 4백만 개 메일이 발신된다고 합니다!

 

빅데이터는 광고뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되고 있는데요.

 

먼저, 국민의 안전을 위해 범죄자 정보, 동향 등의 자료를 분석하는 데에 활용되어 

언제/어디서/어떤 범죄가 일어날지 예측할 수 있어요

 

그리고 환자 정보, 포털사이트 키워드 검색량 등의 자료를 바탕으로 환자 규모와 감염 경로를 확인할 수 있어 감염병을 예측하고 예방하는 데에 활용됩니다.


 

특히 전세계가 코로나로 인해 힘든시기를 보내고 있는 지금. 

우리나라도 확진자 동선을 추적하는 역학조사시스템에 빅데이터를 활용하고 있는데요. 

이 시스템은 질병관리본부로부터 확진 판정을 받은 환자의 이동통신 정보와 신용카드 사용 정보를 토대로 

이동경로 등을 파악하고 지도 위의 관련 통계정보 등 28개 관련기관의 빅데이터를 취합하여 

확진자 동선을 10분내로 파악할 수 있다고 합니다. 

https://brunch.co.kr/@mobiinside/2765 

-코로나 19와의 전쟁, 일등공신은 AI와 빅데이터

 

또한, 교통량, 교통사고, 유동인구 정보가 축적되면 통행시간을 단축하는 

최적의 경로로 이동할 수 있도록 사용자에게 도움을 주게 됩니다. 

실시간으로 사고 정보를 알려주고 정체시간을 안내해주는 티맵도 이러한 원리로 운영이 되고 있어요. 


 

또 하나의 예로 서울시는 빅데이터를 활용해서 시민들이 심야버스를 필요로 하는 구간이 

어느 곳인지 분석하여 N버스라는 올빼미 버스를 운영하고 있습니다. 


 

이외에도 스포츠 경기 분석을 통한 전략 수립, 제조업의 생산성 증가, 스마트 행정 등 

빅데이터의 활용은 무궁무진하게 발전하고 있습니다.

 

이렇게 다양한 곳에 빅데이터를 활용하는 것과 더불어

분석 자료들을 누구나 알기 쉽게 시각화하는 것도 매우 중요한 이슈입니다. 

빅데이터 시각화가 필요한 이유는 많은 양의 데이터를 한눈에 볼 수 있을 뿐만 아니라 

인사이트를 쉽게 도출할 수 있고, 정보가 사람들의 눈에 빠르게 인지되며, 

메세지의 스토리텔링에 대한 공감을 더 할 수 있기 때문입니다.

 

[빅데이터 시각화 사례]

1. 워싱턴 포스트의 '다가오는 모든 일식'  
거의 1세기 만에 나타난 미국 태평양 연안에서부터 대서양 연안에 걸친 첫 번째 일식이었던 2017년 8월의 일식 이후, 워싱턴 포스트는 일식의 경로와 2080년까지 모든 미래의 일식 경로를 보여주는 시각화 자료을 만들었습니다.
돌아가는 지구는 개기 일식의 경로와, 개기 일식이 지구상에서 일어날 지점과 시점을 보여줍니다. 해당 페이지에서 태어난 연도를 기입하면, 일생에 몇 번의 일식이 남았는지도 알려주니 페이지를 직접 방문해보시는 것도 좋을 것 같네요 :)
2. 워싱턴포스트의 '한국 코로나 집단 감염 사태'
​다음은 워싱턴 포스트의 또 다른 빅데이터 시각화 사례입니다. 이번 사례는 한국인 그래픽 기자가 작성하여 화제가 된 기사인데요. 이 기사는 2020년 신천지 교인을 중심으로 급속도로 퍼진 한국의 특수한 집단 감염 상황을 다루고 있습니다.​
3. 뉴스젤리, 인터랙티브 데이터 시각화 콘텐츠 '우울증 보고서' 
움직이는 데이터로 대한민국의 우울증 환자 치료 및 현황 보고서를 나타낸 사례인데요. 빅데이터 시각화를 통해 데이터 분석에 대한 전문 지식이 없어도,  누구든지 인사이트를 도출해낼 수 있다는 것을 보여주는 좋은 예라고 할 수 있습니다!​

http://project.newsjel.ly/depressed/