보안 데이터 분석으로 실시간 대응부터 예측까지?!
'보안업체 A'는 첨단 기술과 AI를 적극 도입하여 스마트 보안 시스템을 구축하고, 보다 정교한 위험 예측 및 대응 서비스를 제공하고자 노력하고 있습니다. 이를 위해 빅데이터 분석과 AI 기반의 실시간 위험 감지 시스템을 구축하고, 특정 지역의 보안 위협을 정밀하게 분석하여 선제적인 예방 조치를 강화하고 있습니다. 또한, 대시보드를 활용하여 실시간 위험 데이터를 시각적으로 제공함으로써, 보다 효율적이고 신속한 보안 대응이 가능하도록 하는 등 다양한 시도가 이루어지고 있습니다.
Python 방식의 데이터분석 - 강력한 분석력, 그러나 높은 진입 장벽
A사는 정밀한 보안 위협 패턴 분석과 머신러닝 모델 구축을 위해 R과 Python을 활용한 데이터 분석을 시도하였습니다. 이를 통해, 지도학습을 활용한 보안 위협 예측, 다양한 변수 간의 상관관계 분석, 공간 데이터 분석 등 상세하고 정밀한 분석이 가능해졌습니다. 하지만 R과 Python을 활용한 데이터 분석은 높은 수준의 프로그래밍 지식이 필요하여, 조직 내에서 즉각적인 적용이 쉽지 않았습니다. 실무자들에게 이를 교육하는 데는 많은 시간과 비용이 들었고, 코드 기반의 분석 결과는 현장의 보안 담당자나 의사결정자들이 직관적으로 이해하고 활용하기 어려운 문제가 있었습니다.
Excel 방식의 데이터분석 – 쉬운 접근성, 그러나 분명한 한계
이러한 이유로, 보다 진입 장벽이 낮고 직관적인 데이터 분석 도구인 엑셀이 A사에서도 활발히 사용되었습니다. 엑셀은 실무자들이 익숙하게 사용할 수 있는 프로그램으로, 데이터 정리, 필터링, 시각화, 보고서 작성 등의 기능을 편리하게 제공하며, 실무 적용이 용이했습니다. 하지만 실시간 데이터를 빠르게 업데이트하고 분석하는 것이 가장 중요한데, 이 부분에 한계가 있었습니다. 또한, 데이터 전처리 과정이 남지 않아 동일한 분석을 반복하기 어려웠고, 오류 발생 가능성이 높은 문제도 있었습니다.
데이터 분석 Tool 도입 필요성의 확대
A사는 실무자들의 데이터 분석 역량을 더욱 강화하기 위해, 다양한 분석 도구를 실무에 적용해보는 실험적 시도를 이어갔습니다.
① SPSS – 강력한 통계 분석 기능으로 연구 및 심층 분석에 적합
② Tableau – 데이터 시각화와 대시보드 기능이 뛰어나, 직관적인 인사이트 도출 가능
③ Power BI – 실시간 데이터 분석 및 자동화된 보고서 기능을 통해 보안 업무와의 높은 연계성 제공
④ Knime – 노코드 기반 머신러닝 및 데이터 분석 기능으로, 실무자도 쉽게 활용 가능
⑤ BigZami – 워크플로우 방식의 직관적 데이터 분석을 통해 노코드로 강력한 전처리와 고급분석 가능
기존에 사용하고 있던 분석 도구인 Tableau는 실시간 데이터를 다양한 시각적 요소(차트, 그래프)로 표현하는 데 강점이 있어, 대시보드 상에서 종합적인 데이터 분석에 유용했습니다. 하지만 데이터를 전처리하는 과정이나 고급 통계분석 기능이 부족해 데이터 분석에 한계도 있었습니다.
