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스마트 데이터 (Smart Data)

1. 스마트 데이터의 개요

 1-1. 정의

   - 3VC (Volume, Velocity, Variety, Complexity)의 빅데이터에 비해 빠르고, 실시간 분석 서비스가 가능한 데이터 품질요소를 갖춘 정확성, 행동성, 민첩성의 특징을 가진 데이터

 1-2. 필요성

   1) 데이터 측면

      - 데이터 품질 : 데이터 품질의 문제의 발생 방지

      - 데이터 범위 : 데이터기반의 설득력 있는 근거의 확보

      - 데이터 객관성 : 제 3자 혹은 중립적 시각에서 지속적으로 데이터의 정확함을 평가

   2) 활용 측면

      - 실시간성 판단 : 빅데이터와 달리 분석 결과에 대한 실시간성 제공

      - 행동성 : 매일 데이터가 어떠한 비즈니스 행동의 근거 혹은 원동력으로 작동되는지 설명

      - 실행자원 구축 : 전략 성취를 위한 실행 자원의 단순성 제공

      - 유연성 확보 : 데이터를 새로운 플랫폼 적용 및 변화하는 비즈니스 조건의 변화 순응

2. 스마트데이터의 개념도, 특징

 2-1. 스마트데이터의 개념도

 2-2. 스마트 데이터의 특징

   - Accurate(정확성) : 스마트 데이터는 빅데이터의 노이즈로부터 정확하고 양질의 정보를 전달

   - Actionable(행동성) : 스마트 데이터는 조직이 바로 행동으로 옮길 수 있는 특성을 보유함으로써 가치를 창출하는 원동력으로 작동

   - Agile(민첩성) : 급변하는 비즈니스 환경에서 실시간으로 데이터 분석이 가능하도록 민첩성이 요구됨

3. 스마트 데이터 품질을 높이기 위한 방안

  - 데이터 품질 평가

  - 데이터 범위

  - 실시간성 판단

  - 데이터의 객관적 유효성 입증

  - 행동성

  - 실행 자원 구축

  - 유연성 확보

CQL (Continuous Query Language) 

1. CQL (Continuous Query Language)의 개요

 1-1. 정의

   - SQL '99를 기반으로 한 ANSI 표준언어로써, 연속적인 스트림 데이터를 처리하기 위한 최상의 개발 언어

 1-2. 주요기능

   1) 필터링: SQL Where 조건을 통한 필요 정보 필터링

   2) 집합 : 집합 함수를 사용가능, 이때 스트림에 대한 질의이므로 질의 단위를 시간, 또는 이벤트 개수 단위 수행 가능

   3) 패턴매칭 : Parttern(X+, Y+) 의 기본 패턴 매칭 구문을 통해 스트림에 대한 패턴 매칭 가능

   4) Corrleation : 복수의 이벤트 소스 존재시, 각 소스로 서로 다른 유형의 정보가 오는 경우 둘을 조합하여 데이터를 생성가능

   5) 신규 이벤트 감지 : 중복데이터가 많은 데이터 중에서 의미 있는 새로운 이벤트 데이터 만을 추출

2. CQL (Continuous Query Language)과 스마트 데이터간의 관계도

 - 초기데이터 확보 : CQL 기능 중 필터링 사용

 - 규모확장 : CQL 기능 중 Aggregation 사용

 - 비즈니스 적용 : CQL 기능 중 패턴 매칭 사용

3. CQL (Continuous Query Language)의 발전방향

  - 스마트 데이터 비즈니스 적용시 최적화된 정책 방향 수립하여 효과 극대화 필요

  - 빅데이터에서 발생한 빅노이즈를 제거하고 데이터의 품질이 확보된 스마트 데이터로 이행하는 과정에서 CQL은 필수적인 Query Language로 사용될 것으로 예상됨