[사회복지경영론] 4차 산업혁명과 사회복지조직 경영과제 - 4차 산업혁명 시대의 이해, 그리고 빅데이터

출처: 심정원(성산종합사회복지관장, 서울시사회복지사협회장), 4차 산업혁명 시대와 사회복지조직의 경영과제

 

4차 산업혁명 시대

 

 

산업혁명의 발전단계
출처: World Economic Forum (2016)

구분	연도	특징	세부내용
1차 산업혁명	1784년	증기 및 수력 기관 기계식 생산설비	가축, 인력 등 생물자원에서  화석연료 사용 및 기계 사용이 가능한 기계적 혁명 영국이 최대 공업대으로 부상
2차 산업혁명	1870년	전기사용 분업과 대량 생산	컨베이어시스템, 전기 등을 통한 대량생산체계 구축 미국이 세게 최강대국의 지위 구축
3차 산업혁명	1969년	전자기기, IT 자동화생산과 인터넷	정보의 생성, 가공, 공유를 가능하게 하는 정보기술시대의 개막
4차 산업혁명	?	사이버물리시스템(CPS)	디지털, 물리적, 생물학적 공간의 경계가 희석되는  기술융합의 새로운 시대

 

1. 1차 산업혁명(1784~1820)
   
   • 기계화
   • 도구가 기계로, 가내수공업이 공장제도로,
   • 국내시장과 해외식민지를 바탕으로 자본축적, 산업자본가와
     임금노동자를 중심으로 계급사회 -> 기계공학
2. 2차 산업혁명 (1870~1920)
   
   • 대량생산화
   • 강철, 전기의 시대
   • 염료사업은 유기화학을, 전기사업은 전자기학을 발달시킴
   • 다양한 기술시스템, 분업과 대량생산 -> 전자공학
3. 3차 산업혁명 (1969~)
   
   • 정보화
   • 정보기술 (통신기술 + 컴퓨터기술)
   • -> 컴퓨터공학
4. 4차 산업혁명 (???)
   -> 과학상상시대???
   -> 디지털화된 것이 물리적으로 나타나는 시대

 

 

4차 산업혁명 기술

1. AI(인공지능: ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
   : 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 
   컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술.
2. AR(증강현실: AUGMENTED REALITY)
   : 증강현실, 현실 위에 가상의 데이터를 올리는 방식
3. VR(가상현실: VIRTUAL REALITY)
   : 가상현실, 가상으로 만들어진 입체공간
4. IoT(사물인터넷: INTERNET OF THINGS)
   : 사물에 인터넷이 연결 되어 있는 환경 또는 제품
5. WEARABLE COMPUTER(웨어러블 컴퓨터)
   : 입고 다니는 옷 등에 센서나 led등을 넣고 작동시
   킬 수 있는 컴퓨터
6. BIC DATA(빅 데이터)
   : 인터넷사회에서 계속적으로 발생되는
   많은 양의 데이터, 인공지능의 판단근거로 많이 사용
7. COLUD COMPUTING(클라우드 컴퓨팅)
   : 인터넷상의 서버를 이용하여
   데이터를 주고 받을 수 있는 환경
8. 3D PRINTING(3D 프린팅)
   : 시제품을 쉽게 제작 가능한 장비
9. UBQUITOUS COMPUTING(유비쿼터스 컴퓨팅)
   : 언제, 어디서나, 누구나
   상호접속의 컴퓨팅이 이루어지는 것

 

 

1. Computing capacities, storage and access
2. Big data
3. Digital health
4. The digitization of matter
5. The internet of things
6. Blockchain
   : 데이터 블록을 체인으로 연결하는 것.
   분산형 데이터 저장기술, 동시저장, 공공 거래장부, 투명성/공유성/개방성, 
   전자정부를 가능하게 함.
7. Wearable internet
   ‐> AI는 이 7대 기술을 합친 것

 

 

4차 산업혁명은 ‘초연결을 기반으로 한 지능화의 혁명‘

• 모든 사물들이 네트워크에 연결되면서 엄청난 양의 데이터를 수집
• 연결된 사물들은 빅데이터로 인하여 더 똑똑해질 것이고
  바야흐로 사람의 개입 없이 사물이 스스로 판단하고 작동하는 
  인공지능의 세상은 더욱 가속화 될 것임.
• 이러한 초연결을 가능하게 하고
  엄청난 양의 데이터를 초고속으로 수집하고 처리할 수 있는 인프라가 현재 5G 통신.
• 예 : 아침출근 (교통정보와 날씨 -> 알람 -> 출근준비와 식사 -> 자동보완 -> 자율주행 차 등)

 

 

• This is time different.
• 10년 뒤 대한민국은 어디쯤 서 있을까?
• 미국과 중국의 패권전쟁
• 우리는 무엇을 어떻게 준비해야 할까?
• 향후 10년의 대응이 향후 100년 국가의 미래를 결정

 

 

 

 

빅 데이터란?

 

Big Data ≠ 대용량 자료

• 조직의 내외부에 존재하는 다양한 형태의 데이터를
  수집, 처리, 저장하여
  
  
• 목적에 맞게 분석함으로써
  해당 분야의 필요 지식을 추출하고
  
  
• 이를 조직의 전략적 의사결정에 활용하거나,
  비즈니스/서비스 모델의 개발 및 개선에 활용하는
  제반 행위를 포괄적으로 일컬음

 

 

빅 데이터의 특징

• 데이터 크기가 엄청나다
  
  • 축적되는 데이터의 크기가 수직 확장의 물리적 한계를 초과할 정도로 거대함
  • 기가(Giga)에서 페타(Peta), 그리고 제타바이트(Zettabytes) 등
    새로운 단위로 빠르게 증가
• 데이터의 종류가 다양하다
  
  • 기존에는 데이터베이스나 데이터 웨어하우스 등
    정제되어 저장되어 있는 정형 데이터 분석 위주
  • 빅 데이터는 로그기록, 소셜, 위치, 소비, 현실데이터 등
    분석대상 데이터의 종류가 다양하고, 
    문자, 사진, 오디오, 비디오 등 형태 또한 매우 다양함

 

 

빅 데이터 시대의 분석 대상 데이터들

1. 웹상의 텍스트
   
   • HTML to Text -> TaggingText -> Structued Data For Analysis
     
     
2. SNS 상의 텍스트
   
   • 페이스북의 게시물 크롤링 결과
     
     
3. 로그 데이터
   
   • 사용자가 처음 사이트를 방문하는 순간부터 
     각 웹 페이지를 엑세스할 때마다 기록되는 액세스 로그
   • 사용자의 IP주소와 엑세스한 파일, 엑세스한 시간 등의 정보는 물론
     사용자가 요청하는 해당 웹 페이지와 관련된 이미지파일, 이미지 데이터 등의 
     모든 연관 파일에 대한 정보를 수집
     
4. 음성 데이터
   
   • 음성인식, 또는 STT engine (speech to text) 을 통해 음성정보를
     문자로 변환하여 분석하여 유용한 정보를 도출하거나 업무에 활용
     
     
5. 이미지 입력
   
   • 물체의 특성 인식 및 변환 -> 라벨 예측

 

 

기존의 데이터 분석 Vs. 빅 데이터

구분	Business Intelligence	Big Data Analytics
개념	정형화된 형식에 따라 정제된  데이터 중심	형식에 관계없이 정제, 비정제된  모든 데이터 포함
데이터 유형	구조화 정도 높은 형태의 데이터	구조화 정도 낮은 형태의 데이터를 포함
분석 기술	Statistical Analysis, Querying and Reporting, OLAP, Data Mining	+ Text Mining, Social NetworkAnalysis,  Deep Learning, etc.
데이터 저장 및 관리	Database, Data Warehouse	+ Hadoop 등

 

빅 데이터 분석 정확하게 알기

• 갑자기 새로 생겨난 개념이 아니다.
  
  • 데이터 애널리틱스는 전통이 깊다
  • 기존 BI 와는 “데이터의 양”, “데이터의 종류”, “데이터의 소재”, “처리 및 분석 방법” 등에서 차이가 있다
• 요술 방망이도 아니다
  
  • 귀납접 접근으로 모든 지식을 탐색할 수 있는 것 아니다
  • 전문가 지식은 여전히 중요하다
• 언젠가 사라질 유행도 아니다
  
  • 빅 데이터라는 단어는 사라질지 몰라도,
    데이터 애널리틱스의 중요성은 점점 더 강화될 것이다
  • 특히 인공지능은 빅 데이터와 분리해서 생각할 수 있는 문제가 아니다
    
    

빅 데이터 분석 과정

데이터소스    ->	수집    ->	저장    ->	처리    ->	분석    ->	표현
내부데이터 외부데이터 미디어	수동 자동 -크롤링 -센싱	정형, 비정형 데이터등급	배치처리 실시간&배치 -NoSQL -관계형DB 분산병렬처리	전처리 분석방법

활용사례

• 서울특별시, 빅 데이터 분석을 통한 심야버스 노선 정책 지원
• 미국 할리우드, SNS를 활용한 영화 흥행 수익 예측
• 한국도로공사, 고객의 소리(VOC) 분석 시스템을 통한 서비스 혁신

사회보장정보시스템 행복e음

 

활용사례를 통해 살펴본 주요 특징

• 꼭 데이터 분석의 깊이가 깊어야 하는 것은 아니다!!!
  
  • 기술통계분석 정도로도 새로운 서비스 모델 개발이 가능
• 해결하고자 하는 문제가 먼저 있었다!!!
  
  • “데이터가 먼저”가 아니라, “문제가 먼저”
• 사용한 데이터가 다양했다!!!
  
  • 정형 데이터뿐만 아니라, 비정형 데이터
  • 내부 거래 데이터뿐만 아니라 외부 데이터
• 기술도 기술이지만, 아이디어가 좋았다!!

=> 빅 데이터 분석 및 활용 시나리오가 좋았다!!!

 

빅 데이터를 잘 활용하려면?

 

데이터의 수집	데이터의 저장	빅 데이터  분석 기획
데이터의 처리	데이터의 분석

• 기술만 중요한 것이 아니다.
• 해당 조직이 처한 문제의 정의와 문제해결을 위한 빅 데이터 분석 기획이 중요
• 빅 데이터 분석 기회의 핵심 중의 하나는 “분석 시나리오“의 수립

 

빅 데이터 분석 기획이란?
: 조직의 문제해결을 위하여 데이터 분석 목표와 방법을 정의하고,
이의 실행과정에 필요한 제반 자원에 대한 확보계획을 수립하는 것

 

좀 더 구체적으로는…

• 분석 대상을 발굴하고
• l “빅 데이터 분석 및 활용 시나리오의 형태”로 구체화 하는것
• Top-Down <-> Bottom-Up

 

 

분석 시나리오란?

• “어떤 문제를 해결하기 위해”
• “어떤 데이터”를 “어떻게 모아”
• “어떤 방법으로 분석, 모델링하여“
  어떠한 가치를 제공”하겠다.

 

 

시나리오 수립 절차

• 문제인식과 분석기회의 발굴
  • 탑 다운 / 바틈 업 / 벤치마킹
  
  
• 데이터 가용성의 확인
  • 내부 Vs. 외부
  • 데이터 테이블 / 테이블 속성값 / 라벨(Label)값 등
  • 기존 / 생성 / 수집
  • 데이터 거버넌스
  • 개인정보
  
  
• 분석 방법
  • Descriptive Analysis Vs. Predictive Analysis
  • 예측/분류/군집/연관 등
  
  
• 활용방안
  • 정보제공
  • 운영시스템 구축

문제정의 - 데이터 정의 분석 방법 - 활용 및 가치창출

 

 

 

 

4차 산업혁명과 빅 데이터

 

4차 산업혁명의 핵심 패러다임 두 가지

• 초지능
• 초연결

핵심 기술요소들

• AI(Artificial Intelligence)
• Machine Learning
• IoT(Internet of Things)

• 빅 데이터와 핵심 기술들과는 어떤 관계?

 

빅 데이터에 대한 관점

• 빅 데이터는 미래의 새로운 자원
  
  • 빅 데이터는 새로운 혁신 동력이자 새로운 비즈니스를 위한 플랫폼
  • 주요 선진기업들은 데이터를 통해 획득한 정보 및 지식을 통해 급성장
• 빅 데이터는 비즈니스 혁신의 도구
  
  • 빅 데이터 분석을 토대로 제공되는 스마트 서비스는 기존 비즈니스의 효율화,
    개인화 그리고 미래 예측을 통해 비즈니스 모델의 혁신 제공
• 빅 데이터는 비즈니스 창조의 도구
  
  • 빅 데이터는 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있는 도구
    
    
    

참고자료 출처

<단행본>
-고삼석(2019), 5G 초연결사회, 완전히 새로운 미래가 온다, 메디치.

<기관발행 및 세미나 발표자료>
-신경식(2017), 빅 데이터와 사회복지, 이화여자대학교 사회복지대학원 특강자료.
-오문준, 박종수, 윤선예 (2019), 4차 산업혁명 시대 서울시 복지서비스 발전방향 연구. 서울:서울시복지재단
-최문정(2017), 사회복지와 기술, 이화여자대학교 사회복지대학원 특강자료.