포스팅 목차
현대 사회는 컴퓨터와 인터넷 발달을 통하여 데이터의 홍수 속에서 생활을 하고 있는 중입니다. 쇼핑이나 의료, 통신, 자율주행 등 생활과 밀접한 여러 분야에서 데이터가 생성되고 활용되고 있는 중입니다. 시간이 갈수록 발전을 하고 있는 데이터 분야입니다. 오늘은 이에 대해서 간단하게 살펴보고자 합니다.
데이터 사이언스는 데이터 마이닝과 비슷하게 정형, 비정형 형태를 포함하고 있는 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 알고리즘, 시스템, 프로세스를 동원하는 융합 분야라고 할 수 있습니다. 데이터를 통하여 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학과 데이터 분석, 기계학습과 관련된 방법론을 통합하는 개념이라 할 수 있습니다. 자료의 처리를 위한 여러 가지 기술들을 포괄하고 있는 분야로 통계 등을 통해 통찰력과 정보를 추출하는 것은 물론 미래의 추세와 행동을 예측하기 위한 알고리즘 모델을 개발하는 것이 포함되고 있습니다.
데이터 사이언스의 활용
데이터 사이언스의 주요 목표는 데이터를 비즈니스 의사 결정을 알리고 과학 연구를 지원, 조직과 개인이 정보에 따른 선택을 할 수 있게 지원하는 실행 가능성이 있는 정보로 바꾸는 것입니다. 프로그래밍 기술과 통계 분석 및 시각화 기술을 결합해 데이터를 처리하고 정리하고 분석합니다. 뿐만 아니라 예측을 하거나 데이터에서 패턴을 찾을 수 있는 모델을 구축하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하기도 합니다.
이에 해당하는 애플리케이션은 의료와 금융, 기술 등을 포함한 폭넓은 범위의 산업에서 찾을 수가 있습니다. 의료 분야에서 데이터 과학자들은 환자 데이터를 분석하고 특정 질병의 위험 요인을 식별하거나 결과를 개선할 수 있습니다. 금융에서는 주가에 대한 예측 모델을 만들거나 사기를 탐지하는데 이용을 할 수도 있습니다. 이처럼 데이터 사이언스의 응용 프로그램은 산업 전반에 널리 퍼져 있습니다.
데이터 과학의 사례
먼저, 의료 서비스를 보도록 하겠습니다. 의료 분야에서 데이터 과학은 환자 데이터를 분석하고 특정 질병의 위험 요인을 식별 또는 결과를 개선하는데 쓰일 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 통해 병원에 재입원할 가능성이 높은 환자를 예측할 수 있기 때문에 재입원이 필요해지기 전에 의료 제공자가 개입을 할 수 있습니다. 금융 분야에서는 주가에 대한 예측 모델을 개발을 할 수도 있습니다. 재무 기록에서 비정상적인 거래를 식별해 내고 추가 조사를 위하여 플래그를 지정할 수도 있습니다.
소매업에서는 기업이 진행하는 마케팅을 개인화하고 공급망 운영을 최적화는 데 도움이 됩니다. 고객 데이터를 분석하고 구매 행동 패턴을 식별해 해당 정보를 통해 마케팅 캠페인을 개인화하거나 재고관리 개선을 할 수 있습니다. 운송 산업에서는 경로를 최적화하고 연료 소비를 줄이는데 이용을 할 수 있습니다. GPS 시스템이나 연료 소비 기록 및 날씨 패턴의 데이터를 분석해 배달하는 경로를 효율적으로 식별할 수 있습니다. 이처럼 데이터 사이언스는 통찰력과 결과를 효과적으로 전달할 수 있는 기술입니다. 데이터 홍수라는 말처럼 우리 일상생활 속에서 데이터는 저이상 없어서는 안 되는 요소가 되었습니다. 앞으로도 지속적인 관심을 가지는 것이 좋겠습니다.