2021년을 위한 25개 이상의 인상적인 빅 데이터 통계

오늘 기사에서는 가장 놀라운 빅 데이터 통계에 모든 주의를 집중할 것입니다. 빅 데이터 개념을 처음 접하는 사람을 위해 TechJury에서 해당 주제에 대한 간략한 소개를 준비했습니다.

빅 데이터는 수많은 소스에서 수집된 방대한 데이터 세트를 의미합니다. 이러한 데이터 세트는 양과 복잡성으로 인해 기존의 기존 도구를 사용하여 수집, 저장 또는 처리할 수 없습니다.

따라서 NoSQL 데이터베이스, Hadoop, Spark 등 빅 데이터를 분석하는 데 사용되는 다양한 도구가 있습니다. 빅 데이터 분석 도구의 도움으로 디지털 미디어, 웹 서비스, 비즈니스 앱, 머신 로그 데이터 등 가장 다양한 소스에서 다양한 유형의 데이터를 수집할 수 있습니다.

빅타임 빅데이터 통계

• 빅데이터 분석 시장은 2023년까지 1,030억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 열악한 데이터 품질로 인해 미국 경제는 연간 최대 3조 1000억 달러의 손실을 입습니다 .
• 2020년에는 모든 사람 이 1초 만에 1.7MB를 생성했습니다 .
• 인터넷 사용자는 매일 약 2500조 바이트의 데이터를 생성 합니다.
• 95%의 기업이 비정형 데이터를 비즈니스의 문제로 관리해야 할 필요성을 언급합니다.
• 97.2%의 조직 이 빅데이터와 AI에 투자하고 있습니다.
• Netflix는 빅 데이터를 사용하여 고객 유지 비용을 연간 10억 달러 절약 합니다.

그렇다면 왜 빅데이터가 중요한가? 이 데이터는 일단 분석되면 여러 면에서 도움이 됩니다. 의료 분야에서는 예방 가능한 질병을 초기에 감지하여 예방할 수 있습니다. 또한 자금 세탁과 같은 불법 활동을 인식하는 데 도움이 되는 은행 부문에서도 매우 유용합니다. 마지막으로 기상학에서는 지구 온난화를 연구하는 데 도움이 됩니다.

괜찮은! 이제 기본 사항을 다루었으므로 빅 데이터에 대한 몇 가지 흥미로운 통계를 확인해 보겠습니다.

빅데이터 2021년 통계

그러나 과연 데이터가 새로운 금으로 간주될 수 있을까? 2020년 가장 인상적인 빅 데이터 통계를 살펴보며 함께 알아봅시다 .

1. Google은 매일 35억 건 이상의 검색을 받습니다.

(출처: 인터넷 라이브 통계)

Google은 2021년 기준 전 세계 검색 엔진 시장 점유율의 87.35% 로 검색 엔진 시장 의 최대 주주 로 남아 있습니다 . 2021년 빅 데이터 통계에 따르면 이는 연간 검색 1조 2천억 건 , 초당 40,000건 이상의 검색 쿼리로 변환됩니다.

무엇보다, 모든 새로운 Google 검색의 15 %는 이전에 입력 한 적이있다! 따라서 동일한 정보 집합을 반복하는 경우가 아닙니다. 대신 매일 Google을 통해 더 고유한 데이터 세트가 계속 생성됩니다.

2. WhatsApp 사용자는 매일 최대 650억 개의 메시지를 교환합니다.

(출처: 코네티바 시스템즈)

WhatsApp 이 전 세계적으로 가장 인기 있고 가장 많이 다운로드되는 메시징 앱 이라는 것을 알고 계셨습니까 ?

즉 2,000,000,000명의 사용자 기반이 당신을 얻을거야.

당신은 또한 WhatsApp에 현재 180 개 국가와 전 세계 60 개 언어로 사용할 수 있음을 알고 계십니까?

5백만 기업 이 WhatsApp Business 앱 을 적극적으로 사용하여 고객과 소통 하고 있다는 사실은 어떻습니까? 아니면 전 세계적으로 10억 개 이상의 WhatsApp 그룹 이 있다는 사실 입니까?

이제 알 것입니다.

3. 2020년에는 1인당 초당 1.7MB 생성

(출처: IBM)

빅 데이터 분석이 완전히 개발된 아이디어가 되기 전에 기업은 데이터베이스에 수많은 정보를 저장하고 어떻게 해야 할지 몰랐습니다. 빅 데이터 기술에 대한 글로벌 통계에 따르면, 평균적으로, 빈약 한 데이터 품질은 전세계 어디에서나 $ 9.7 만 연간 $ 14.2 만 달러 사이의 사업 비용이 든다. 고도로 데이터 중심 경제에서 운영 되는 미국 과 같은 국가의 경우 그 수치는 수조에 달할 수 있습니다.

낮은 데이터 품질 은 잘못된 의사 결정 이나 잘못된 비즈니스 전략으로 이어질 수 있습니다 . 이 뜻은, 차례로, 따라서 시장에서 잃게 명성이 브랜드의 원인, 낮은 생산성을 초래하고 고객과 브랜드 사이의 불신을 만듭니다. 이것이 BI 도구와 데이터 시각화 소프트웨어가 2021년 비즈니스 성공에 필수적인 이유입니다.

4. 95%의 기업이 비정형 데이터 관리의 필요성을 비즈니스의 문제로 언급합니다.

(출처: 포브스)

우리와 같은 디지털 기반 경제에서 올바른 형태의 데이터를 보유한 사람만이 시장을 성공적으로 탐색하고 미래를 예측하며 시장 동향에 맞게 비즈니스를 조정할 수 있습니다. 불행히도 오늘날 우리가 생성하는 대부분의 데이터는 구조화되지 않았습니다. 즉 , 다양한 형태, 크기, 심지어 모양으로 제공됩니다. 따라서 관리 및 분석 이 어렵고 비용이 많이 드는 이유는 이것이 대부분의 회사에서 큰 문제인 이유입니다.

5. 전 세계 기업의 45%가 클라우드에서 빅 데이터 워크로드 중 하나 이상을 실행하고 있습니다.

(출처: ZD넷)

클라우드 컴퓨팅의 빅 데이터에 대한 통계에 따르면 클라우드는 전 세계를 강타하고 있는 가장 최근의 기술 트렌드 중 하나입니다. 조직에서 값비싼 컴퓨팅 하드웨어를 구입 및 유지 관리하고 호스팅 비용을 지불하고 서버의 일상적인 운영에 필요한 소프트웨어를 개발할 필요가 없습니다.

클라우드가 엔터프라이즈 인프라의 67%를 차지 하지만 현재 빅 데이터 운영에 클라우드를 활용하고 있는 기업은 소수에 불과합니다.

6. 오늘날 우리가 생성하는 데이터의 80-90%가 비정형 데이터입니다.

(출처: CIO)

빅 데이터 사실 에 따르면 오늘날의 세계에서 소비자는 브랜드를 다룰 때와 동일한 숭고한 경험을 원합니다. 사용하는 장치에 관계없이 항상 동일한 품질의 경험을 기대합니다.

사용자는 PC를 이용하여 소셜미디어를 통해 회사에 연락하고, 모바일에서 회사 웹사이트를 탐색하고, 태블릿을 이용하여 구매하고, 이메일을 통해 고객 서비스에 연락할 수 있습니다. 이와 같이 모든 데이터는 동일한 사람으로부터 생성되지만 다른 형태로 제공됩니다.

빅데이터 산업 통계

일부 산업은 빅 데이터로 크게 성장했지만 일부 산업은 여전히 ​​소규모로 운영되고 있습니다. 어떤 산업이 가장 저명한 투자자를 대표하는지 알아보겠습니다.

7. 뱅킹 분야의 빅 데이터 분석 시장은 2025년까지 621억 달러로 성장할 수 있습니다.

(출처: Soccer Nuds)

은행의 빅 데이터에 대한 통계에 따르면 글로벌 은행 부문은 이미 빅 데이터 분석을 인프라에 통합하고 있으며 빠르게 진행하고 있습니다.

• 2013년 기준으로 전 세계 금융 부문의 무려 64% 가 이미 빅 데이터를 인프라의 일부로 통합했습니다.
• 2015 년, 업계는 이미 $ (12) 억 시장 규모에 도달했다.
• 빨리 감기 2019 년, 그리고 빅 데이터 은행 분석 시장은 2,020에서 2,025 사이 사이에 12.97 %의 CAGR에 성장하기 위하여 설정 한 $ 29.87 억 명중했다.

전 세계 은행에서 생성된 데이터는 개선된 고객 서비스를 제공하고 은행가 가 고객을 위한 새롭고 개인화된 제안 을 생성하는 데 도움이 되며 위험을 더 잘 관리하는 데도 도움이 됩니다. 이 모든 것이 글로벌 은행 부문 전반에 걸쳐 개선된 성과로 절정에 달할 수 있습니다 .

8. 의료 분야의 빅 데이터 분석 시장은 2025년까지 678억 2000만 달러 규모가 될 수 있습니다.

(출처: 글로브 뉴스 와이어)

의료는 매일 많은 데이터를 생성하는 산업 중 하나입니다. 특정 진단에 대해 생성된 데이터가 많을수록 의료 전문가가 이를 처리하기가 더 쉬워집니다.

빅 데이터는 다음을 가져올 수 있습니다.

• 개인의 의료비 절감
• 의료 전문가의 더 나은 치료 능력
• 예방 가능한 질병의 효과적인 예방
• 전염병 발생 예측
• 전반적인 삶의 질 향상.

헬스케어 분야의 빅데이터에 대한 통계에 따르면 , 전 세계 빅데이터 헬스케어 분석 시장 규모 는 147억 달러를 넘어섰습니다. 2천18인치 2019 년 말, 이미 $ 22.6 억 달러이며 약 20 %의 CAGR로 성장할 것으로 예상된다.

9. 빅데이터 통계에 따르면, 대유행 초기에 사이버 사기가 400% 증가했습니다.

(출처: 리드 스미스)

의심의 여지 없이 사이버 범죄자들은 ​​자신의 게임에서 부끄러움을 모릅니다.

그들은 전염병으로 인한 혼란을 최대한 활용하여 사람들을 찢어 버리고 있습니다. 보안 연구원들은 또한 절망적인 사람들에게 백신과 COVID-19 치료제를 대가로 돈을 요구하는 수많은 사기를 발견했습니다 .

제조, 제약 및 의료 산업은 맬웨어 설치의 대부분의 표적에 직면해 있습니다. 가장 주목할만한 다운로드 캠페인은 TA505와 같은 위협 그룹에서 온 것입니다.

개인이용자 및 회사 대표는 인터넷상의 허위정보를 인지하고 필요한 정보보호 조치를 강구해야 합니다.

일반 빅데이터 통계

최신 데이터와 빅 데이터가 업계에 미치는 영향을 알았으니 이제 더 자세히 살펴보겠습니다.

10. 데이터 생성은 2025년까지 180제타바이트 이상으로 증가할 것입니다.

(출처: 스태티스타)

빅 데이터 증가 통계에 따르면 2025년까지 데이터 생성량이 180제타바이트를 넘을 것이라고 합니다 . 이는 2020년보다 약 118.8제타바이트가 늘어난 것입니다.

급증한 이유는 전염병으로 인해 원격 학습, 작업 및 엔터테인먼트에 대한 수요가 증가했기 때문입니다.

이 데이터에 대한 스토리지는 예측 기간 동안 19.2%의 CAGR(연간 복합 성장률)로 증가할 것입니다. 2020년 사용자가 데이터의 2%만 저장했다는 점을 고려하면 이는 큰 변화입니다.

11. 2010년에서 2020년 사이에 데이터 상호 작용이 5000% 증가했습니다.

(출처: 포브스)

빅 데이터 통계에 따르면 2010년에서 2020년 사이에 데이터 생성, 캡처, 복사 및 소비가 무려 5000%나 증가했습니다. 더 정확하게 말하면 데이터 사용량이 1조 2천억 기가바이트에서 거의 60조 기가바이트로 증가했습니다 .

재택근무 환경을 도입한 기업이 늘어나면서 엄청난 증가세를 보였습니다. 이러한 변화는 가상 회의 중 비디오와 같은 더 풍부한 데이터 세트에 대한 요구와 관련이 있습니다.

12. 오늘날 사람이 인터넷에서 모든 데이터를 다운로드하는 데 약 1억 8,100만 년이 걸립니다.

(출처: 유니콘 인사이트)

빅 데이터에 대한 흥미로운 정보는 인터넷에서 모든 데이터를 다운로드하는 데 시간이 얼마나 걸릴 것인지에 대한 질문에 답변한 Unicorn Insights에서 제공합니다. 소스는 인터넷의 모든 정보에 대해 0.55제타바이트, 평균 다운로드 속도로 44Mbps 값을 사용했습니다. 그러나 이러한 빅 데이터 통계가 변경되어 33제타바이트의 데이터와 46Mbps의 평균 다운로드 속도를 계산하여 다시 계산 했습니다 . 우리가 얻은 결과는 약 1억 8,130만 년 이었습니다. 인상적이죠?

13. 2012년에는 전체 데이터의 0.5%만 분석되었습니다.

(출처: 가디언)

방대한 양의 빅 데이터는 태그가 지정되거나 분석되지 않으면 가치가 없습니다. 그래서 문제는 얼마나 많은 데이터입니까? 2012년 IDC의 디지털 유니버스 연구에 따르면 데이터의 0.5%만 분석되는 반면 태그가 지정된 데이터 의 비율은 3%로 약간 더 높습니다 . 이러한 데이터 분석 통계를 추가로 조사함으로써 모든 데이터가 가치를 가져올 잠재력이 있는 것은 아님을 발견했습니다.

2017년 이코노미스트는 데이터가 세계에서 가장 가치 있는 원천인 석유를 대체했다고 주장했습니다. 데이터를 석유와 비교하면서 둘 사이의 한 가지 큰 차이점을 간과한 많은 출처가 있었습니다. 석유와 달리 데이터를 쉽게 추출할 수 있고 공급이 무궁무진합니다. 게다가 석유와 달리 데이터를 여러 번 사용하고 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 석유와 데이터를 비교하면 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 저장해야 한다는 결론에 도달합니다. 그러나 우리가 가지고 있는 정보에 태그를 붙이거나 분석하지 않고 그렇게만 한다면 그 가치는 석유보다 훨씬 덜 중요할 것입니다.

IDC의 빅데이터 통계에 따르면 2012년에는 전체 데이터의 22%만이 분석 가능성이 있었습니다. 여기에는 감시, 엔터테인먼트, 소셜 미디어 등 다양한 분야의 데이터가 포함됩니다. 같은 소식통에 따르면 2020년까지 유용한 데이터, 즉 분석 가능성이 있는 정보의 비율이 37%로 증가할 것이라고 합니다.

14. 인터넷 사용자는 매일 약 250억 바이트의 데이터를 생성합니다.

(출처: Data Never Sleeps 5.0)

2020년의 예상 데이터 양(40제타바이트)을 감안할 때 우리는 이 모든 데이터를 생성하는 데 있어 우리의 역할이 무엇인지 자문해야 합니다. 그렇다면 매일 생성되는 데이터는 얼마나 될까요? 2.550000000000000 바이트 . 이제 이 숫자는 다소 높아 보이지만 제타바이트, 즉 0.0025제타바이트 단위로 보면 그다지 많아 보이지 않습니다. 여기에 2021년에 40제타바이트가 있어야 한다는 사실을 추가하면 정기적인 속도로 데이터를 생성하고 있습니다.

그러나 우리가 매일 생성하는 데이터의 양을 보는 다른 방법이 있습니다. 2.5퀸틸리언 바이트는 지구상의 모든 개미 수에 100을 곱한 것과 같습니다. 또한 1퀸틸리언 페니로 지구 전체를 1.5배 덮을 수 있습니다. 2.5 quintillion으로 - 5 배. 빅 데이터의 사실과 수치에서 배울 수 있는 것은 정말 매력적입니다. 2018년은 빅 데이터 측면에서 매우 흥미로운 해였으며, 2019년에도 마찬가지로 흥미롭고 데이터가 풍부할 것으로 예상합니다.

15. 인터넷 사용자는 총 12억 년을 온라인에서 보냈습니다.

(출처: 디지털)

인터넷 사용자가 12억 년은 고사하고 100만 년 동안 얼마나 많은 데이터를 생성할 수 있는지 상상해 보십시오.

이제 계속하기 전에 이 결론에 도달한 방법을 설명하겠습니다. 43억 9천만 명의 인터넷 사용자가 있습니다. 최신 디지털 보고서에 따르면 인터넷 사용자가 인터넷에서 보낸 시간은 6시간 42분으로 빅 데이터의 급격한 증가를 분명히 보여줍니다. 따라서 43 억 9천만 명의 인터넷 사용자 가 매일 6시간 42분 동안 온라인에서 보낸다면 우리는 12억 년을 온라인에서 보낸 것입니다.

16. 소셜 미디어는 온라인에서 보내는 총 시간의 33%를 차지합니다.

(출처: 글로벌 웹 인덱스)

사용자가 Facebook과 Twitter에서 데이터를 생성하는 방법에 대한 몇 가지 수치를 제공하기 전에 먼저 일반적인 소셜 미디어 사용에 대한 그림을 그리고 싶었습니다. Global Web Index는 평균 소셜 계정 수에 대한 기사를 발표했습니다. 몇 년 동안 소셜 계정의 수를 비교하면서 흥미로운 소셜 미디어 빅 데이터 통계를 얻었습니다. 즉, 2012년에 소셜 미디어 사용자는 평균 3개의 소셜 계정을 가지고 있었지만 오늘날에는 그 수가 7개로 증가했습니다.

멀티 네트워킹 트렌드의 부상 외에도 사용자가 소셜 미디어 플랫폼에서 보내는 평균 시간도 크게 증가했습니다. 2012년 디지털 사용자는 소셜 미디어 사이트에서 여가 시간을 채우기 위해 1시간 30분을 보냈지만 오늘날 소셜 네트워크에서 보내는 평균 시간은 2시간 24분입니다.

마지막으로 동일한 출처에서 디지털 사용자가 온라인에서 보내는 총 시간 중 33%가 소셜 미디어에 사용 된다는 사실을 발견했습니다. 이것이 데이터 증가 통계가 오늘날의 이유 중 상당 부분을 차지하는 데는 의심의 여지가 없습니다. 소셜 미디어를 제외하고 사용자가 온라인에서 보내는 시간의 16%는 온라인 TV 및 스트리밍에 사용되며 16%는 음악 스트리밍에 사용됩니다. 온라인 언론은 전체 온라인 시간의 13%를 차지하는 반면 나머지 22%는 다른 온라인 활동에 사용됩니다.

17. 28억 명의 월간 활성 Facebook 사용자가 있습니다.

(출처: 오베를로)

페이스북 빅 데이터 통계에 따르면 매달 약 30억 명의 활성 사용자가 있습니다. 이는 2019년보다 5억이 증가한 수치로, 2012년의 20억보다 훨씬 늘어난 수치다.

일일 사용 관점에서 이 거대한 네트워킹 사이트는 약 18억 명의 방문자를 보유하고 있습니다. 데이터에는 WhatsApp, Messenger, Instagram 및 Facebook의 데이터가 포함됩니다.

디지털 마케터가 사이트를 무시할 수 없는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 광범위한 사용자 기반 외에도 페이지 또는 그룹과 같은 유용한 도구를 사용하여 쉽게 판매할 수 있습니다.

18. 트위터 사용자는 1분에 50만 개 이상의 트윗을 보냅니다.

(출처: 인터넷 라이브 통계, 도모)

페이스북의 인터넷 데이터 사용량 통계는 빙산의 일각에 불과하다. Domo의 Data Never Sleeps 6.0 보고서에서 가져온 소셜 데이터는 Twitter에서의 사용자 활동에 대한 통찰력도 제공합니다. 분당 트윗 수는 2017년 45만6000건에서 2018년 47만3400건, 2020년 52만8780건으로 증가했다.

우리는 또한 작년에 얼마나 많은 트윗이 전송되었는지 확인하기 위해 인터넷 라이브 통계를 살펴보았습니다. 불과 1.5개월도 채 되지 않는 기간 동안 트위터 사용자는 300억 개 이상의 트윗을 보냈습니다 . 트위터가 10억 번째 트윗에 도달하는 데 처음 3년이 걸렸다는 점을 고려하면 오늘날 우리가 보유한 숫자는 이 소셜 네트워크가 수년 동안 얼마나 성장했는지 보여줍니다.

게다가 트위터는 빅데이터와 인공지능을 활용하는 대기업 중 하나다. Twitter에 대한 통계 및 사실에 따르면 소셜 미디어 네트워크는 이미지 자르기 도구뿐만 아니라 부적절한 콘텐츠 방지에도 AI를 사용합니다.

19. 97.2%의 조직이 빅데이터와 AI에 투자하고 있습니다.

(출처: 뉴밴티지)

New Vantage는 빅 데이터와 인공 지능에 중점을 둔 경영진 설문 조사를 발표했습니다. 이 연구는 Motorola, American Express, NASDAQ 등을 포함하여 약 60개의 Fortune 1000대 기업에서 경영진의 답변을 녹음했습니다. New Vantage 연구는 선도 기업에서 빅 데이터의 강력한 존재를 나타내는 것 외에도 다음 질문에 답했습니다. 데이터 분석에? 자, 여기 우리가 배운 것이 있습니다.

응답자의 62.5%는 자신의 조직이 최고 데이터 책임자(CDO)를 임명했다고 답했으며, 이는 2012년(12%)보다 5배 증가한 수치입니다. 또한 연구에 참여한 조직 중 기록적인 수는 97.2%로 빅 데이터 및 인공 지능 이니셔티브에 투자했습니다. 가장 높은 비율의 조직(60.3%)이 5천만 달러 미만을 투자했습니다. 참가자의 거의 1/3(27%)이 회사의 빅 데이터 및 AI에 대한 누적 투자가 5천만 달러에서 5억 5천만 달러 사이라고 말했습니다. 마지막으로, 응답자의 12.7%만이 자신의 회사가 5억 달러 이상을 투자했다고 말했습니다.

그렇다면 빅데이터는 미래인가? Goldman Sachs, IBM, Bank of America와 같은 기업의 빅 데이터 투자에 초점을 맞춘다면 이 질문에 "예"라고 대답할 수 있습니다.

20. Netflix는 빅 데이터를 사용하여 고객 유지 비용을 연간 10억 달러 절약합니다.

(출처: Statista, 인사이드 빅데이터)

오늘날 많은 회사에서 빅 데이터를 사용하여 비즈니스를 확장하고 강화하고 있으며 가장 인기 있는 비디오 스트리밍 서비스 중 하나인 Netflix가 그 완벽한 예입니다. 디지털 사용자가 가장 좋아하는 스트리밍 서비스인 Netflix는 2020년에 1억 8천만 명 이상의 가입자를 확보했습니다. 이제 캘리포니아에 본사를 둔 회사가 다음 질문에 답하는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 빅 데이터의 이점은 무엇입니까? 음, 스트리밍 서비스에서 빅 데이터를 사용하는 이점 중 하나는 구독 취소율이 낮아져 고객 유지가 가능하다는 것입니다. Netflix는 시청자를 좌석에 묶는 전략을 가지고 있으며 빅 데이터는 그 전략의 큰 부분입니다.

Netflix에서 수집하는 정보에는 검색, 등급, 다시 본 프로그램 등이 포함됩니다. 이 데이터는 Netflix가 사용자에게 맞춤 추천을 제공하거나, 이미 본 것과 유사한 비디오를 표시하거나, 특정 장르의 다양한 타이틀을 제안하는 데 도움이 됩니다. 또한 회사의 "계속 시청" 기능이 사용자 경험을 크게 향상시킨다는 점을 인정해야 합니다.

다양한 빅 데이터 통계를 살펴보는 동안 Netflix가 2009년에 추천 알고리즘을 개선하는 데 100만 달러를 투자했음을 발견했습니다. 더욱 흥미로운 점은 2015년 회사의 기술 및 개발 예산이 6억 5,100만 달러였다는 것입니다. 2018년 예산은 13억 달러에 달했습니다.

고객 유지로 인한 10억 달러 절감액은 Carlos Uribe-Gomez와 Neil Hunt가 2016년에 추정한 대략적인 수치에 불과합니다. Netflix가 콘텐츠에 120억 달러 이상을 지출한 여러 이유로 현재 그 수치는 훨씬 더 높을 것으로 생각합니다. 2018년에는 그 수치가 2020년에 170억 달러에 이르렀습니다.

21. 빅 데이터 및 분석 시장 가치는 무엇입니까? 490억 달러라고 Wikibon은 말합니다.

(출처: 위키본)

Netflix가 빅 데이터로부터 어떤 이점을 얻었는지 이미 살펴보았지만 이는 시작에 불과합니다. 빅 데이터는 무엇보다도 패턴, 소비자 동향을 감지하고 의사 결정을 향상시키는 데 도움이 되기 때문에 다양한 산업 분야에서 자리를 잡았습니다. 따라서 문제는 빅 데이터 산업의 가치가 얼마이며 향후 몇 년 동안 무엇을 기대할 수 있습니까? Wikibon은 2018년 빅 데이터 분석 동향 및 예측에서 이러한 질문에 답했습니다.

그렇다면 빅데이터의 가치는 얼마나 될까요? Wikibon에 따르면 빅 데이터 분석 시장 (BDA)은 11%의 CAGR(복합 연간 성장률)로 490억 달러에 이를 것으로 예상됩니다 . 따라서 매년 시장은 70억 달러의 가치를 얻게 됩니다. 이 예측의 결과, BDA 시장은 2023년까지 1,030억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

22. 2020년 빅데이터 시장은 14% 성장했다.

(출처: 스태티스타)

Statista의 글로벌 데이터 시장 성장률 전망을 조사하던 중 빅데이터가 2012년(61%)과 2013년(60%)에 가장 높은 성장률을 보였다 는 것을 발견했습니다. 빅데이터 성장통계를 보면 2018년 빅데이터 시장은 20% 성장했고, 2019년 빅데이터 시장은 17% 성장했다. Statista가 지적했듯이 시장의 성장은 시간이 지남에 따라 감소하여 2025년에서 2027년까지 7%에 도달할 것입니다.

23. 데이터 과학 및 분석을 위한 구인 목록은 2020년까지 약 270만 개에 도달했습니다.

(출처: 포브스)

빅 데이터 산업의 가장 큰 문제 중 하나는 심층 분석 기술을 갖춘 인력이 부족하다는 것입니다. 데이터 증가 통계를 보면 빅 데이터 작업에 대한 교육을 받은 사람이 충분하지 않다는 것이 분명합니다. RJMetrics에 따르면 2015년에는 전 세계적으로 11,400~19,400명의 데이터 과학자가 있었습니다. McKinsey는 2018년에 분석적 재능을 가진 약 280만 명이 있어야 한다고 계산했습니다. 한편, 2020년 데이터 과학 및 분석 분야의 일자리는 270만 개에 이를 것으로 예상했습니다. 따라서 데이터 과학 및 분석 인재에 대한 수요 사이에는 큰 격차가 있습니다.

24. 2020년에는 모든 사람이 1초 만에 1.7MB를 생성했습니다.

(출처: 도모)

Domo의 빅 데이터 증가 계산이 정확하다고 가정하면 지구상의 모든 사람이 하루에 146,880GB를 생성합니다. 세계 인구가 80억 명에 달할 것이라는 점을 고려하면 매일 생성할 데이터 양이 극적으로 증가할 것이라는 결론을 내리기가 쉽습니다. 또한 IDC 는 2025년까지 연간 165제타바이트를 생산할 것으로 예측합니다.

이제 2020년 빅데이터 관련 기술 예측과 미래 트렌드로 넘어가 볼까요?

25. 자동화된 분석은 빅 데이터에 필수적입니다.

(출처: Flat World Solutions)

빅 데이터 분야의 많은 예측 중 하나는 Hadoop 및 Spark와 같은 프레임워크 이면의 프로세스 를 자동화하는 것이 앞으로 1년 안에 불가피할 것이라는 것입니다. 또 다른 예측은 빅 데이터 성장을 가속화하는 데 도움이 될 스마트 웨어러블과 관련이 있습니다. 우리는 또한 가까운 장래에 기계 학습이 더욱 발전할 것이라고 기대할 수 있습니다. 데이터 분석과 결합하여 훨씬 더 높은 수준의 정확도로 미래를 예측하는 예측 모델을 생성할 것으로 기대합니다. 마지막으로 Flat World Solutions는 기업이 데이터 기반 접근 방식을 선택하면 2020년에 4,300억 달러의 수익을 올릴 수 있다고 계산했습니다.

가장 인상적인 빅 데이터 통계를 찾는 데 성공하기를 바랍니다. 이 주제의 주요 내용 중 하나는 빅 데이터 시장이 빠르게 확장되고 있으며 날이 갈수록 더 많은 정보가 제공된다는 것입니다. 궁극적인 목표는 가능한 한 많은 데이터를 수집하는 것이 아니라 수집한 데이터에서 가치를 얻는 것입니다.

빅데이터 동향

빅 데이터 동향 에 대한 몇 가지 통계를 살펴보고 미래가 어떻게 될지 알아 보겠습니다 .

26. IoT 장치의 수는 2025년까지 416억으로 증가할 수 있습니다.

(출처: IDC)

매초 전 세계적으로 127개의 새로운 장치가 인터넷에 연결됩니다 . 이러한 연결된 장치는 매일 5조 바이트의 데이터를 생성 하며, 이는 2025년까지 79.4제타바이트에 달할 수 있습니다.

IoT 장치는 설계 대상과 수집하려는 정보의 종류에 따라 다양한 기능을 수행합니다. 피트니스 장치 에서 센서 , 보안 시스템에 이르기까지 IoT는 산업 이 기능 을 향상하고 시장 범위를 확대하는 데 도움이 됩니다 .

27. 빅 데이터 분석 솔루션에 대한 전 세계 지출은 2022년에 2,743억 달러가 넘을 것입니다.

(출처: 비즈니스 와이어)

비즈니스에서 빅 데이터에 대한 통계에 따르면, 디지털 변환 및 기술의 발전이 증가 빅 데이터 지출의 주요 개척자 남아있다. 모든 산업에서 경쟁이 치열하기 때문에 기업은 시장에서 관련성을 유지하기 위해 끊임없이 혁신해야 합니다. 빅 데이터 분석은 업계 전문가가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 적절한 양의 정보를 제공합니다. 이러한 결정은 잠재적으로 비즈니스 수익을 향상시킬 수 있는 시장 동향을 정확하게 식별하여 비즈니스를 발전시킬 수 있습니다.

2019 년 말 현재, 빅 데이터에 대한 전세계 지출은 이미 $ (180) 억 달러였으며, 이는 IT가, 하드웨어 구매를 구매해야 2020 년 2022 보고서 사이에 13.2 %의 CAGR을 성장할 것으로 예상된다, 비즈니스 서비스를받을 수 빅 데이터 분석에 대한 가장 높은 지출 .

28. 고유 데이터와 복제 데이터의 비율은 2024년까지 1:10이 될 것입니다.

(출처: IDC)

그 비율은 2020년에 1:9였습니다.

COVID-19로 인해 새로운 고유 데이터를 생성하기가 더 어려워졌습니다. 그러나 글로벌 데이터 영역은 향후 몇 년 동안 복사 및 소비로 인해 성장할 것입니다. 2024년까지 연평균 성장률 26%로 증가할 것 입니다.

29. 데이터 과학 직업은 2026년까지 약 28% 증가할 것입니다.

(출처: 데이터 과학을 향하여)

2021 기술 예측은 데이터 과학 분야의 작업을 2026으로 약 30 % 증가 할 것으로 나타났다. 1,150만 개의 새로운 일자리가 생겼습니다! 새로운 역할은 수요가 높은 부문에서 전문가의 낮은 공급에 대한 격차를 좁힐 것입니다.

결론

빅 데이터 는 이 디지털 시대에 고려해야 할 힘 이며 앞으로도 그럴 것 입니다. 큰 브랜드와 업계 전문가들은 이것을 알고 있습니다. 많은 이점을 활용하는 비즈니스 리더는 장기적으로 경쟁사보다 앞서게 될 것입니다. 망설이지 말고 행동해!