빅데이터 모델링: 데이터로부터

 

 

빅데이터 모델링은 방대한 양의 데이터를 분석하여 유의미한 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 비즈니스에 활용할 수 있는 정교한 알고리즘을 개발하는 과정입니다. 이번 글에서는 빅데이터 모델링의 전반적인 과정과 각 단계에서의 주요 활동에 대해 전문적인 관점에서 설명하겠습니다.

1절: 빅데이터 모델링 프로세스

빅데이터 모델링의 목표

빅데이터 모델링은 각 계열사에 흩어져 있는 데이터를 한군데 모아 분석을 수행하고, 이를 통해 실무에 적용 가능한 정교한 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다. 각 계열사의 데이터를 빅데이터 플랫폼에 모아 표준화하고, 분석을 통해 새로운 인사이트를 발견하는 과정입니다.

2절: 기획 프로세스

1. 분석 과제 니즈 도출

현 업무 중 데이터 기반(Data-driven) 업무를 도출하고, 개선이 필요한 영역을 파악합니다. 빅데이터를 활용할 수 있는 영역을 찾아내고, 해당 영역에서 개선이 필요한 사항을 정리합니다.

2. 분석 과제 기획

빅데이터를 활용하여 개선할 수 있는 영역 중 시급성과 모델 구현 가능성을 판단하여 우선순위를 정합니다. 이를 바탕으로 모델링 요청의 우선순위를 정하게 됩니다.

3. 데이터 수집 및 전처리

필요한 데이터를 정의하고, 내부 및 외부에서 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터는 분석에 적합한 형태로 전처리합니다. 전처리 작업은 데이터를 표준화하고, 결측치 처리, 이상치 제거 등을 포함합니다.

4. 데이터 전송

전처리된 데이터를 회사의 각 시스템으로부터 빅데이터 플랫폼으로 전송합니다. 시스템 담당자와 빅데이터 플랫폼 담당자 간 사전 협의가 필요하며, 시스템 성능에 따라 실시간 또는 배치 방식을 선택할 수 있습니다.

3절: 수집/적재 프로세스

1. 컴플라이언스팀의 리스크 검토 및 승인

법률 및 비즈니스 리스크 측면에서 분석 과제 수행에 따라 예상되는 리스크를 사전에 식별하고 예방하기 위해 컴플라이언스(Compliance, 규제 준수)팀의 검토를 받습니다.

2. 데이터 저장소 적재

컴플라이언스팀의 검토 및 승인을 받은 후, 빅데이터 플랫폼에 데이터를 저장합니다. 이를 통해 데이터의 일관성과 신뢰성을 확보합니다.

4절: 모델링 수립 프로세스

1. 모델 설계

빅데이터 분석을 통해 현업의 요청사항을 충족시킬 수 있는 모델을 설계합니다. 이 단계에서는 분석 목표에 따라 필요한 분석 기법을 선정하고, 모델 구조를 설계합니다.

2. 모델 개발

설계된 모델을 바탕으로 상세 분석 기법을 적용하여 모델을 개발합니다. 이 단계에서는 실제 분석 프로젝트를 수행하며, 모델링을 통해 필요한 입력 데이터 처리를 용이하게 합니다.

3. 알고리즘 정의 및 파라미터 최적화

모델의 성능을 최적화할 수 있는 알고리즘을 정의합니다. 머신러닝을 통해 빅데이터를 학습 데이터로 활용하여 파라미터를 최적화합니다. 이를 통해 모델의 예측 정확도를 높입니다.

4. 모델 성능 검토 및 수정

실제 업무 상황을 가정하여 모델의 성능을 검토하고, 필요시 수정 및 보완합니다. 모델 성능을 평가하는 기준은 다양하며, 데이터 마이닝에서는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 검출도(detection rate), 리프트(lift) 등의 지표를 사용합니다.

5절: 적용 프로세스

1. 현업 피드백을 통한 보고서 수정 및 보완

빅데이터팀의 모델 성능 테스트 자료를 바탕으로 업무 지식을 갖춘 현업 담당자는 실제 비즈니스 환경과 같은 테스트 환경에서 모델의 최종 검토를 진행합니다. 이 과정에서 현업 부서장의 승인을 얻습니다.

2. 모델 배포

현업 부서장의 승인을 받은 후, 모델을 실무 담당자들에게 배포합니다. 실무 적용을 위한 추가 개발이 필요한 경우, 개발을 완료한 후 배포합니다.

결론

빅데이터 모델링은 데이터로부터 새로운 인사이트를 도출하고, 이를 바탕으로 비즈니스 문제를 해결하는 강력한 도구입니다. 각 단계에서의 체계적인 접근과 협업을 통해 기업은 데이터에서 유의미한 정보를 얻고, 이를 통해 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

성공적인 빅데이터 모델링을 위해서는 기획, 수집, 전처리, 모델 설계 및 개발, 성능 검토, 그리고 최종 적용에 이르는 모든 과정이 유기적으로 연결되어야 합니다. 기업이 이러한 과정을 효과적으로 수행할 수 있다면, 데이터 기반의 혁신적인 비즈니스 전략을 수립할 수 있을 것입니다.