빅데이터에 대한 여러 가지 시선이 존재함에도 빅데이터라는 개념이 주목받게 된 기술과 사회적 배경은 명

확하다. 간단히 요약하면 첫째, 기술진보 에 따른 데이터의 저장 및 처리 능력의 확대와 더불 어 데이터 저장

및 처리비용이 급격하게 감소했기 때문이다. 둘째, SNS 등으로 대변되는 정형·비정 형 데이터의 급격한 증

가와 이에 따른 분석처리의 필요성이 높아지고 있기 때문이다. 데이터의 활용을 통한 미래 예측 능력, 고급

분 석은 기업 경쟁력 및 국가 경쟁력에 직결한다. 빅 데이터는 데이터 분석 뿐만 아니라 데이터 생성, 처 리,

유통, 표현, 소비까지의 생명 주기를 관리하는 플랫폼 전체 패러다임을 전환한다(한형상, 이창호, 2014). 빅

데이터 수집은 조직 내·외부의 분산된 여러 데이터 소스로 부터 필요로 하는 데이터를 자 동 또는 수동으로

수집하는 과정과 관련된 기술로 4차 산업혁명에서 데이터 처리 단순 데이터 확보를 넘어선 검색, 수집 및 변

환을 통해 정제된 데이터를 취득하는 과정이다. 빅데이터 저장은 보 다 의미 있는 정보 추출을 위해 효율적

으로 데이터 를 저장하고 관리하는 과정으로서 대용량, 비정형, 실시간을 수용할 수 있는 저장 방식을 제공

한다. 빅데이터 처리는 많은 양의 데이터와 데이터가 만 들어지는 속도, 데이터 종류의 다양성을 고려하여

대용량의 데이터를 관리하고 분석을 처리하는 과 정이다(복경수, 유재수, 2017) 데이터의 실시간 분석에 대

한 중요성이 증가되 면서 실시간 스트리밍 데이터 처리를 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 빅데이터 분

석은 데이터를 효율적으로 정확하고 빠르게 분석하여 산업 등의 영역에 적용하기 위한 기술로서 통계학, 전

자계산 학, 머신러닝과 데이터 수집에서 사용하던 기술을 방대한 데이터를 처리할 수 있도록 처리 방식으로

개선하거나 보완하여 수행한다. 빅데이터 표현은 기준에 따라 분석한 데이터의 특징과 분석 결과를 분석가

및 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 시각적 으로 다양화하는 과정으로서 빅데이터는 기존의 단순 선형적 구

조의 방식으로 표현하기 힘들기 때 문에 빅데이터 시각화 기술이 매우 중요한 과정이 다(복경수, 유재수,

2017). 조정환(2012)은 국내에서 빅데이터에 대한 논의 가 활발해지는 시점에서 스포츠에서의 빅데이터의

활용 가능성을 논의한 바 있다. 스포츠 산업에서도 측정기술, 각종 센서, 통신기술 등 다양한 형태의 정형,

비정형 데이터들의 양산되는 환경으로 변해 가고 있지만 빅데이터의 활용과 이를 적용하는 많 은 분야에 대

한 지식기술 기반이 전제되어야 함을 지적하였다. 더군다나 국내에서 빅데이터가 스포 츠 경기력, 마케팅

또는 체력 건강증진 분야에서 중 요성을 외치고 있지만 진정한 빅데이터의 효용과 가치에 대한 근거를 제공

할 인프라가 미숙하다는 점을 지적하였다. 그러나 향후 스포츠 빅데이터 분 야의 가능성이 커지고 있는 만

큼 스포츠 IT 융합 관련 지식과 기술에 대한 이해가 우선되어야 하며 이를 뒷받침 할 다양한 교육프로그램

의 인프라 구 축을 강조한 바 있다(이미숙, 조정환, 2017).

는 진보된 스마트 기반에서 엘리트 스 포츠분야 빅데이터 환경구축의 장애요인, 촉진요 인과 기술환경 및

지지환경 등에 대한 포괄적인 모형을 설명하였다. 센서 기반의 경기 트래킹(tracking)기술이 전술방향에 획

기적인 아이디어를 가져 다 줄 것으로 예상했다. 이 같은 방법론을 지지해 주는 이론적 모형의 개발과 과정

이 매우 중요할 것 이며 그 대안으로 인공지능 기계학습 이론의 가능 성을 제안하였다. 엘리트 축구경기 전

술분석과 빅 데이터 적용 모형을 그림과 같이 제시하였다

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