Big Data has become increasingly critical not only in industrial sectors but also in academic fields. However, many researches have mainly focused on the technical aspects of Big Data analysis, while there are few, if any, studies that take a holistic view of how further research should be conducted. This study provide a research typology of Big Data technology. In order to summarize the recent research area covered by Big Data analytics, we collated papers from high-ranking journals. A total of 232 sourced articles from IS journals and computer science journals were reviewed and classified into several categories such as research methodology type, Gregor theory type, and Big Data domain. We have taken various analyses such as trend analysis, classification model analysis, crossover analysis, keyword analysis, and word cloud analysis. The review of the literature reveals that it need to be more effort on data scientist, data collection and storage technology, organization decision making, and ethical issue. According to our research results, we identified key findings to discuss further. We suggest a more specific and multidisciplinary research agenda. Based on this study, more extended and detailed discussions are anticipated.
우리 사회는 빠르게 빅데이터 시대 (Big Data Age)로 변하고 있다. 많은 사람들이 빅데이터를 이용하여 정보를 분석하고 가치를 창출하고 있다. 기업 운영에 있어서 빅데이터는 기존 기술로는 분석할 수 없었던 다양한 차원의 분석을 가능케 함으로서 새로운 가치를 제공하기 위해 노력하고 있다. 이처럼 빅데이터에 대한 학문적, 사회적 관심이 증폭되고 있고 이와 관련된 연구도 진행되고 있다. 하지만 많은 연구들이 빅데이터 기술에 대해 진행되고 있음에도 불구하고, 전체적인 관점을 제시하는 연구는 부재한 실정이다. 또한 빅데이터 기술이 초기 단계이기 때문에 빅데이터 기술을 통해 어떠한 가치를 거둘 수 있을지에 대한 예상도 쉽지 않은 상황이다.
본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 빅데이터 문헌을 분석하고 분류함을 목적으로 한다. 빅데이터와 관련된 문헌을 분석하고 분류 모형에 따라 구분함으로써 현재까지의 연구 동향을 파악하고 앞으로의 연구 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 정보시스템 분야와 컴퓨터 공학 분야 유수의 저널로부터 빅데이터 문헌을 수집하였고, 분류 모형을 수립하여 각 문헌의 속성에 따라 분류하였다. 관련 문헌 분석을 바탕으로 분류 모형은 크게 3가지 카테고리로 구분하였다. 첫째, 양적, 질적 연구를 설명하는 연구방법론 타입, 둘째, 정보시스템 분야의 이론을 설명하는 5가지 프레임워크로 구성된 Gregor (2006) 프레임워크, 마지막으로 빅데이터 기술과 경영으로 구성된 빅데이터 도메인을 분류 모형으로 수립하였다. 빅데이터 도메인의 빅데이터 기술과 경영은 다시 빅데이터 기술의 처리 프로세스와 빅데이터 경영 환경 분야의 세부 항목으로 구성하였다.
빅데이터 문헌 수집 과정은 다음과 같다. 먼저 정보시스템 분야의 50개 저널과 컴퓨터 공학 분야 7개 하위 분야의 187개 저널 중 중복으로 포함된저널을 제외한 174개 저널을 대상으로 삼았다. 표본 수집의 대상으로 온라인 저널 데이터베이스를 이용하였고, 표본 기간은 2010년부터 2013년까지로 하였다. 최종적으로 총 232개의 표본 문헌을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다.
첫째, 빅데이터 문헌의 개수와 저널이 최근 1-2년 사이에 급격하게 증가하고 있다. 특히 최근에 이르러 큰 증가 추세를 보임으로서 빅데이터에 대한 관심이 증가하고 있음을 확인하였다. 둘째, 빅데이터 분류 모형에 따라 문헌을 분류한 결과 연구방법론 타입 간에는 큰 차이가 없었고, Grogor 프레임워크 내에서는 설명(Explaining)의 이론 방법이 주를 이루었다. 셋째, 빅데이터 도메인 분석의 결과 빅데이터 기술 프로세스 상에서 최종사용자에 인접한 응용 분야의 문헌이 주를 이룬 반면 데이터 수집의 분야에서는 적은 수의 문헌이 있음을 확인하였다. 빅데이터 경영 환경에 따른 분류 결과는 거시적인 전략 분야와 정보시스템 분야의 문헌이 주를 이루었음을 확인하였다. 넷째, Gregor 프레임워크와 빅데이터 도메인 간의 교차 분석을 통해 빅데이터 기술 프로세스 상에서 수집 분야의 설명(Explaining), 예측(Predicting), 제안(Design and Ac-tion) 이론을 활용한 문헌이 드물다는 것을 확인하였다. 빅데이터 경영 환경에서 전략, 관리, 경제, 마케팅 분야의 설명과 예측(Explaining and Predicting) 이론을 활용한 문헌이 드물다는 것을 확인하였다. 다섯째, 빅데이터 문헌의 핵심어를 대상으로 키워드 분석과 워드 클라우드 분석을 수행하였다.
본 연구의 결과를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 빅데이터 기술과 경영에 전문적 지식을 겸비한 데이터 사이언티스트 (Data Sci-entist)의 필요성이다. 이를 위해 통계, 프로그래밍 등 기술적 능력뿐만 아니라 스토리텔링, 커뮤니케이션 등 인문학적 지식도 겸비한 인재의 양성이 필요하다. 둘째, 빅데이터 처리 프로세스 상에서 수집단계에 대한 관심의 필요성이다. 양질의 데이터가 양질의 결과와 의사결정을 지원하기 때문이다. 하지만 본 연구의 결과 데이터 수집에 대한 문헌이 부족함이 발견되었고, 빅데이터 플랫폼 관리, 데이터 품질, 보안, 접근성 및 권한에 대한 연구가 필요하다. 셋째, 조직 내의 의사결정을 위한 빅데이터 활용의 필요성이다. 빅데이터 경영 환경에 따른 분류 결과 거시적인 전략과 정보시스템의 관점에서 많은 연구가 진행되었으나 조직 내 의사결정 과정에서 빅데이터의 활용에 관한 문헌은 부족함을 확인하였다. 데이터 중시 위주의 조직문화와 데이터 기반의 의사결정은 조직 성과 향상에 기여할 것이고, 이를 지지하는 연구가 필요하다고 사료된다. 넷째, 윤리적 문제에 대한 접근이다. 기존의 빅데이터 연구는 빅데이터 기술을 분석하고, 분석기술을 활용하여 경영환에 어떻게 적용할 것인가에 대한 논의가 주를 이루었다. 많은 연구자들이 프라이버시 문제에 대해 언급하지만, 실증적인 연구를 다룬 문헌은 부족한 실정이다. 빅데이터의 이면, 즉 개인정보 유출, 데이터의 남용, 수집된 데이터의 권리 문제와 같은 이슈를 해결하기 위한 연구가 필요하다고 사료된다.
본 연구에는 다음과 같은 한계점이 상존한다. 첫째, 표본 수집 기간이 짧다는 것이다. 문헌 분석에 관한 연구는 10년 이상의 장기간의 문헌을 연구하는 것이 일반적이지만, 빅데이터 기술의 경우 연구의 초기 단계이기 때문에 최근 4개년의 문헌을 대상으로 하였다. 후속 연구에서는 보다 건설적인 연구와 의미 있는 시사점을 도출하기 위한 장기간의 문헌 수집이 필요하다. 둘째, 분류 모형과 분석 방법의 단순함이다. 문헌 연구를 통해 분류 모델을 수립하고 교차분석, 핵심어 분석, 그리고 워드 클라우드 분석을 진행하였지만 연구 로드맵 수립을 위한 분석에는 미치치 못한 한계가 있다. 공저자 네트워크 분석, 페이지 랭크와 저널 영향도에 기반한 연구자 가중치 분석 등이 수반된다면 빅데이터 연구 경향을 파악하는데 도움이 될 것이다. 셋째, 표본 저널의 확장이다. 본 연구는 빅데이터 문헌 수집을 위하여 정보시스템 분야와 컴퓨터 공학 분야의 저널을 대상으로 하였다. 비록 초기 단계이기 때문에 한정된 분야에서 관심을 가지는 경향을 보이지만 점차 다양한 분야에서 빅데이터에 대한 관심이 증가할 것이다. 따라서 추후 연구에서는 다양한 분야의 저널을 표본으로 삼는다면 보다 의미있는 결과와 시사점을 도출 할 수 있을 것이다.
본 연구는 빅데이터 기술의 초기 단계에 진행된 연구로서 현재까지의 빅데이터 연구 경향을 파악할 수 있다는 시사점을 제공한다. 본 연구를 바탕으로 연구자가 추후 빅데이터 기술에 관한 연구를 진행함에 있어 연구의 방향성을 설정하는데 기여할 수 있다는데 의의가 있다.
