2016년 4월 12일 화요일

SaaS의 6가지 주요 동향

Saas(Software as a Service)는 클라우드 어플리케이션 서비스로서 가장 큰 규모의 클라우드 시장을 대표하고 있으며 여전히 빠르게 성장하고 있다. Saas는 웹을 이용해서 어플리케이션을 제공한다. 대부분의 SaaS는 다운로드나 별도 설치 없이 웹 브라우저를 통해 즉시 사용될 수 있다.

웹 전송 방식 때문에, SaaS는 개인 컴퓨터에 어플리케이션을 설치할 필요가 없다. SaaS를 이용하면, 기업 입장에서는 유지보수와 지원이 쉬워진다. 왜냐하면, 모든 것을 제 3자인 공급자가 어플리케이션, 운영시간, 데이타, 미들웨어, 운영체계, 가상화, 서버, 스토리지, 네트워킹 등 모든 것을 관리해주기 때문이다.

대중적인 SaaS 형태에는 이메일, 협업관리, 고객관리시스템, 헬스케어 관련 어플리케이션 등이 있다. 전통적으로 소프트웨어 공급자로 여겨지지 않았던 몇몇 대기업들도 경쟁력을 높이고 추가 매출을 얻기 위해 SaaS를 구축하기 시작했다.

SaaS 는 PaaS(Platform as a Service)와 IaaS(Infrastructure as a Service)와 비교 설명되곤 한다(그림 1, 그림 2). Paas는 클라우드 플랫폼 서비스로서 어플리케이션이나 다른 용도의 개발 등에 이용된다. 그리고, IaaS는 셀프 -서비스 모델로도 알려진 클라우드 인프라 서비스로서 접근, 모니터링, 가상화, 스토리지, 방화벽과 같은 네트워킹 서비스 등을 제공한다.

데이터시각화와 인포그래픽, 그리고 SW개발자와의 협업

몇 년 전, 헤드헌터 시장에서는 빅데이터 전문가를 찾는 일이 화두였다. 빅데이터의 중요성은 날로 더해지는데 딱 맞는 전문가는 찾기 쉽지 않았기 때문이다. 그래서 빅데이터 전문가들의 몸값이 큰 폭으로 오르기도 했다. 하지만 최근에는 빅데이터 개념을 넘어서 주목받는 용어가 있다.  ‘데이터시각화’ 와 ‘인포그래픽’ 이다.   지난해 가을, IT 전문 리서치 업체인 가트너는 2015 년까지 빅데이터 관련 일자리가 440 만 개로 늘어나게 될 것이며, 이들 가운데 대부분은 데이터 시각화와 같이 이전에는 요구되지 않았던 새로운 기술들을 필요로 한다고 예측했다. 빅데이터는 정말 많은 정보를 담고 있지만, 정작 그것이 주는 결과를 이해하지 못하면, 그 유용성은 떨어지기 때문에 대량의 정보보다 한 장의 그림이 더 확실한 인사이트를 줄 수 있다. 따라서 빅데이터를 분석해 알기쉽게 표현해주는 데이터 시각화 (data visualization) 전문가들의 필요성이 증대되고 있는 것이다. 하지만 아직 국내에서는 데이터 시각화나 인포그래픽을 전문으로 하는 업체는 많지 않은 편이다.
지난 2010 년에 국내 최초의 인포그래픽 전문 디자인 회사 ‘바이스버사’ 를 창립한 이래, 7 년 째 공동 대표로 열심히 뛰고 있는 김묘영 대표를 만나 자세한 이야기를 들어봤다.

Q: ‘데이터시각화’ 와 ‘인포그래픽’ 의 개념을 혼용해서 사용하는 경우가 많은 듯 한데요.
     정확한 차이점이 뭔가요?

 ‘데이터 시각화’ 란 주제나 의미가 있기보다는 다량의 정보를 한눈에 알아볼 수 있도록 시각화한 자료를 뜻하는 반면, ‘인포그래픽’ 은 데이터를 단순히 시각화하는 것에서 벗어나, 명확한 목적을 갖고 정보의 관계, 패턴, 구조를 파악한 다음, 파악한 내용을 정확한 메시지로 구체화해서 만드는 것입니다. 정보와 데이터, 메시지를 시각적으로 표현하는 것으로 복잡한 정보를 빠르고 명확하게 나타내는 것이 핵심이죠. 이렇듯 인포그래픽은 정보를 구체적, 표면적, 실용적으로 전달한다는 점에서 일반적인 그림이나 사진 등과는 구별됩니다.

우리나라는 2011 년에 들어서야 인포그래픽이 알려져 관심을 받게 되었기 때문에 그때부터 등장한 새로운 분야로 생각할 수 도 있지만, 신문이나 잡지 등 기존 미디어에서 예전부터 사용하고 있었던 표현방식입니다. 사람들은 아주 옛날부터 시각화한 결과물로 정보를 전달해 왔는데요. ‘프랑스 라스코 동굴벽화’ 같은 경우는 현재 남겨진 인류 최초의 인포그래픽이라고 할 수 있고요, 기원전 3000 년에 쓰여진 ‘이집트 룩소르 사원 상형문자’ 도 상징화한 기호와 그림을 언어로 표현한 인포그래픽 사례라고 할 수 있습니다. 1854 년 크림 전쟁이 한창일 때, 한눈에 알아볼 수 있게 정리된 도표 한 장이 큰 설득력을 얻은 사례도 있는데요. 바로 나이팅게일 (Florence Nightingale) 이 전쟁터에서 ‘전투로 인해 죽는 병사보다 열악한 위생 탓에 죽는 병사가 더 많다’ 는 사실을 알게 된 후, 영국 군 사망자와 부상자 수를 표현한 그래프를 만들어, 빅토리아 여왕에게 위생과 병원환경개선을 설득하는데 사용한 것입니다.
정보시각화의 중요성을 알려주는 의미있는 사례죠 [ 그림 1 참조 ]

빅데이터 - 필요한 ICT기술 편

정보기술 (Information Technology) 이라 불리던 컴퓨터와 관련된 산업은 정보를 생산, 유통, 판매, 서비스하는 산업으로 시작하였고, 네트워크 발달로 정보통신기술 (Information Communication Technology) 로 발전하였다.
사람이 만들어 관리하던 정보를 컴퓨터 , 정보기기가 만들기 시작했고, WWW(World Wide Web), SNS(Social Network Service), IoT(Internet of Things) 등을 통해 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다.
과거에는 미리 정해진 목표에 따라 데이터를 만들고 수집했지만, 최근에는 제한없는 데이터가 양산되고 저장된다. 많은 기업과 기관에서는 양산된 데이터 중에서 원하는 데이터를 걸러내는 방법을 연구하고 있다. 바로 빅데이터 활용의 시작이다. 빅데이터 활용을 위해서 데이터 수집부터 분석하고 저장하고 활용하는 방법까지 체계적인 절차를 거쳐야 한다. 또한, 데이터의 무한한 양 때문에 다양한 기술이 필요하다.
이번 공학트렌드에서는 빅데이터 활용을 위해 필요한 ICT 기술에 대해 살펴보기로 한다. 빅데이터 활용의 절차에 대해 알아보고, 각 절차에서 필요한 기술이 무엇인지 알아보고, 빅데이터를 도입하기 위한 기본적인 확인 사항과 기술 트렌드를 이해할 수 있기를 기대한다.

빅데이터 활용
빅데이터는 ICT 뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 최대 경쟁력으로 인식되고 있고, 제대로 된 자료 수집과 분석이 이루어진다면 재해, 의료 등의 서비스에서 안전과 질 높은 삶을 영위하도록 도와줄 수 있다.
기존에 사용하던 데이터는 미리 정의된 기준에 따라 수집, 관리되었기 때문에 정보 가치가 제한적이었다. 빅데이터는 무제한으로 수집할 수 있어 자료의 양과 복잡성은 매우 높지만 필요에 의해 수집된 데이터이기 때문에 기존 데이터보다 정보의 질은 높다. 이렇게 수집된 데이터를 목적에 따라 분석하여 정보를 정리하면 정보의 질은 높고 복잡성은 낮은 정제된 빅데이터가 된다 (< 그림 1 참조 >).