빅데이터 분석이란 무엇인가요?

빅데이터 분석은 다양한 기법을 활용하여 데이터셋을 검토하고 연구합니다. 가장 친숙한 방법은 데이터 마이닝으로, 데이터를 검색 및 분석하여 패턴을 발견하고 추출합니다. 이 단계는 보통 병렬 및 분산 데이터베이스를 포함한 데이터의 기본 구조 및 데이터 관리 기법과 긴밀하게 연계된 KDD(Knowledge Discovery in Databases)로 이어집니다.

빅데이터 분석에서 수행되는 분석의 상당 부분은 지능형 검색, 자연어 처리(NLP), 신경망, 기계 학습(ML), 딥 러닝(DL) 등 인공지능(AI) 분야의 발전된 기술을 활용합니다.

빅데이터 분석은 실시간에 가까운 빠른 속도로 결과를 도출하고, 새로운 데이터가 수집됨에 따라 이를 업데이트하는 것을 목표로 합니다. 수집되는 데이터가 진화함에 따라 인사이트를 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 따라서 새로운 데이터와 인사이트에 대응하여 의사결정을 자동으로 재평가하고 조정할 수 있습니다.

기업 리더들은 어떤 제품을 개발할 것인가, 어떻게 마케팅 및 광고할 것인가, 이익을 극대화하는 가장 좋은 방법은 무엇인가, 목표를 달성하는 데 필요한 조직과 인재는 어떤 유형인가 등 수많은 결정에 직면합니다. 점점 더 복잡해지는 시장 환경 속에서 이러한 중대한 결정은 직관이나 경험에만 완전히 의존하기보다 데이터 기반으로 이루어져야 합니다. 갈수록 디지털화되는 세상에서 활용할 수 있는 데이터는 부족하지 않습니다. 하지만 의사결정에 이 데이터를 효과적으로 사용하는 방법을 알아내는 것은 어려운 과제입니다.

바로 이 지점에서 빅데이터 분석이 중추적인 역할을 합니다. 빅데이터 분석 시스템과 소프트웨어는 다양한 데이터셋을 분석하여 패턴, 상관관계, 트렌드를 찾아냅니다. 이 인사이트는 비즈니스 전략의 모든 측면에서 데이터 기반 의사결정을 유도하는 데 유용합니다. 기업은 데이터를 적절하게 분석하여 최적의 의사결정을 내림으로써 더 나은 제품을 개발하고, 새로운 시장 기회를 위한 제품 변형을 창출하며, 경쟁력을 강화하고, 매출과 수익을 증대하는 동시에 비즈니스를 더욱 효율적으로 운영할 수 있습니다. 

빅데이터 분석은 효과적인 데이터 기반 의사결정에 필요한 결과를 제공하기 위해 정교한 기반 기술로 구성된 광범위한 소프트웨어 도구에 의존합니다. 이 분야의 주요 기술 중 일부는 다음과 같습니다.

• Apache Flink. 경계가 있거나 없는 데이터 스트림에 대한 상태 기반 연산을 지원하는 오픈소스 프레임워크이자 분산 처리 엔진입니다.
• MongoDB. 견고성을 위해 복잡한 쿼리, 다중 레벨 인덱싱, 데이터 집계, 데이터 복제를 지원하는 크로스플랫폼 문서 지향 데이터베이스 프로그램입니다.
• S3 호환형 오브젝트 스토리지. 원래 아마존 웹 서비스(AWS)에서 개발한 S3 데이터베이스는 키-값 데이터 저장소로, 방대한 양의 변화하는 비정형 또는 반정형 데이터를 축적하는 데 사용되는 NoSQL 데이터베이스의 주요 유형 중 하나입니다.
• Hadoop. 대규모 분산 데이터와 관련된 연산 문제를 해결하기 위해 다수의 컴퓨터 네트워크를 사용하는 오픈소스 프레임워크 및 소프트웨어 유틸리티입니다.
• BigQuery. 확장 가능한 대화형 쿼리 시스템과 내장된 머신러닝 기능을 통해 방대한 양의 데이터에 대한 확장 가능한 분석을 지원하는 서버리스 데이터 웨어하우스입니다.

빅데이터 분석을 통해 칩 개발 팀은 설계 및 검증 프로세스를 간소화하고, 반도체 디바이스의 전력·성능·면적(PPA) 속성을 최적화하며, 제조 비용과 수율을 개선하고, 최종 제품의 수명을 연장할 수 있습니다. 기술적 및 비즈니스적 이점의 예시는 다음과 같습니다.

• 현재 또는 관련 프로젝트의 이전 결과를 바탕으로 PPA를 위한 칩 아키텍처와 소프트웨어를 공동 최적화합니다.
• 설계 및 검증 결과에서 패턴과 상관관계를 식별하여 설계 디버깅을 가속화합니다.
• 이전 실행 결과를 바탕으로 구현(논리 합성, 플로어플래닝, 배치 및 라우팅) 과정에서 설계 PPA를 최적화합니다.
• 시장 출시 시기를 앞당겨 경쟁에서 우위를 점하고 수익을 극대화합니다.
• 칩 테스트 및 필드 내 디바이스로부터 얻은 피드백을 활용하여 제조 공정을 개선합니다.
• 필드에 배포된 전체 칩 제품군의 트렌드를 파악하여 신뢰성 및 노화 이슈에 대한 조기 경보를 확보합니다.

Synopsys는 머신 인텔리전스(MI) 기반 기술을 활용하여 EDA 프로세스를 개선하고 결과물인 칩을 최적화하는 다양한 솔루션을 제공합니다. 특히 빅데이터 분석 및 머신러닝 영역에서 Synopsys는 두 가지 제품을 제공합니다.

Synopsys Design.da 기술은 빅데이터 분석을 활용하여 전형적인 SoC 개발 과정에서 발생하는 수백 또는 수천 번의 실행 데이터를 원활하게 수집하고 처리합니다. 이 솔루션은 포괄적인 프로젝트 가시성과 시의적절한 인사이트를 효율적으로 제공하여, 전체 설계 구현 프로세스에 걸쳐 더욱 우수하고 데이터 중심적인 의사결정을 지원합니다. Design.da 솔루션은 Synopsys 디지털 설계 제품군과 긴밀하게 연동되어 비교할 수 없는 수준의 생산성을 제공하고, PPA 목표를 달성하거나 초과 달성하도록 돕고, 최종적으로 고객의 시장 출시 시간을 단축합니다.