빅 데이터란 무엇입니까? 빅 데이터 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

수세기 동안 데이터는 우리 삶에서 중요한 역할을 해왔습니다. 즉, 매일 2500조 바이트의 데이터를 생성합니다. 이는 전 세계 데이터의 90%가 지난 2년 동안에만 생성되었음을 의미합니다. 그리고 기존의 방법으로는 분석할 수 없을 정도로 방대한 데이터 세트를 빅 데이터라고 합니다. 이 정형 및 비정형 데이터를 조사하기 위해 빅 데이터 분석 기법이 사용됩니다.

이 기사에서는 이 대용량 데이터가 무엇인지, 빅 데이터 분석이 무엇이며 왜 중요한지 설명합니다.

빅 데이터란 무엇입니까?

• 제품인가요?
• 도구 모음인가요?
• 대기업에서만 사용하는 데이터 세트입니까?
• 대기업은 빅 데이터 저장소를 어떻게 처리합니까?
• 이 데이터의 크기는 얼마입니까?
• 빅 데이터 분석이란 무엇입니까?
• 빅 데이터와 Hadoop의 차이점은 무엇입니까?

빅 데이터가 무엇인지에 대한 답을 찾을 때 이러한 질문과 기타 몇 가지 질문이 떠오릅니다. 좋아, 마지막 질문은 당신이 묻는 것이 아닐 수도 있지만 다른 질문은 가능성이 있습니다.

따라서 여기서 우리는 그것이 무엇인지, 그 목적이나 가치가 무엇인지, 그리고 우리가 이 많은 양의 데이터를 사용하는 이유를 정의할 것입니다.

오늘날 기업은 경쟁력을 유지하고 수익성을 유지하며 미래에 대비할 수 있는 새롭고 더 나은 방법을 찾고 있으며, 업계 전문가에 따르면 빅 데이터 분석은 새로운 아이디어를 배우고 새로운 통찰력을 도출하며 앞서 나갈 수 있는 방법을 제공합니다.

빅 데이터 는 일상적으로 비즈니스를 압도하는 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 의미합니다. 그러나 중요한 것은 데이터의 크기가 아니라 데이터가 어떻게 사용되고 처리되는지입니다. 빅 데이터 분석을 사용하여 분석하여 기업의 이동을 위한 더 나은 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

Gartner에 따르면:

빅 데이터는 향상된 통찰력과 의사 결정을 위해 비용 효율적이고 혁신적인 형태의 정보 처리를 요구하는 대용량, 고속 및 다양한 정보 자산입니다.

빅데이터의 중요성

사물을 이해하는 가장 좋은 방법은 그 역사를 아는 것입니다.

데이터는 수년 동안 존재했습니다. 그러나 이 개념은 2000년대 초에 추진력을 얻었고 그 이후로 기업은 정보를 수집하고 빅 데이터 분석을 실행하여 향후 사용을 위한 세부 정보를 찾기 시작했습니다. 따라서 조직은 신속하게 작업하고 민첩성을 유지할 수 있습니다.

Doug Laney가 이 데이터를 3가지 V(볼륨, 속도 및 다양성)로 정의한 시기입니다.

볼륨 : 기가바이트에서 테라바이트 이상으로 이동된 데이터의 양입니다.

속도: 데이터 처리 속도는 속도입니다.

다양성: 데이터는 정형에서 비정형에 이르기까지 다양한 유형으로 제공됩니다. 구조화된 데이터는 일반적으로 숫자이지만 구조화되지 않은 텍스트, 문서, 이메일, 비디오, 오디오, 금융 거래 등

이 세 가지 V를 통해 빅 데이터를 쉽게 이해할 수 있었지만 기존 프레임워크를 사용하여 이러한 대용량 데이터를 처리하는 것은 쉽지 않을 것임을 분명히 했습니다. 이것은 Hadoop이 존재하고 다음과 같은 특정 질문이 등장한 때였습니다.

• 하둡이란?
• 하둡은 빅데이터의 다른 이름인가?
• Hadoop은 빅 데이터와 다른가요?

이 모든 것이 생겨났습니다.

그럼 답변을 시작하겠습니다.

빅데이터와 하둡

빅데이터와 Hadoop의 관계를 이해하기 위해 레스토랑 비유를 예로 들어 보겠습니다.

Tom은 최근에 RDBMS처럼 이러한 주문을 쉽게 처리할 수 있는 하루 2개의 주문을 받는 요리사와 함께 레스토랑을 열었습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 Tom은 비즈니스를 확장하고 더 많은 고객을 참여시키기 위해 온라인 주문을 받기 시작했습니다. 이 변경으로 인해 그가 주문을 받는 비율이 증가했고 이제는 시간당 2개가 아닌 10개의 주문을 받기 시작했습니다. 데이터에서도 같은 일이 일어났습니다. 스마트폰, 소셜 미디어 등 다양한 소스의 도입으로 데이터는 엄청나게 증가했지만 갑작스러운 변화로 인해 대량 주문/데이터를 처리하기가 쉽지 않습니다. 따라서 이 문제에 대처하기 위한 다른 종류의 전략이 필요합니다.

이 상황을 알고 Tom은 해결책을 생각하기 시작했습니다. 마찬가지로 기술의 발전과 함께 놀라운 속도로 데이터가 생성되기 시작했습니다. 엄청난 주문량을 처리하기 위해 Tom은 4명의 요리사를 더 고용했습니다. 모든 것이 순조롭게 진행되고 있지만 4명의 셰프가 사용하는 선반이 똑같아 병목 현상이 발생하여 솔루션이 그다지 효율적이지 않았습니다.

마찬가지로 방대한 데이터 세트의 데이터 문제를 해결하기 위해 여러 개의 처리 장치를 설치했지만 중앙 집중식 저장 장치가 병목 현상이 되어 이 방법도 효과적이지 않았습니다. 즉, 중앙 집중식 장치가 다운되면 전체 시스템이 손상됩니다. 따라서 데이터와 레스토랑 모두에 대해 더 나은 솔루션을 찾아야 했습니다.

Tom은 효율적인 솔루션을 가지고 셰프를 주니어와 수석 셰프의 두 계층으로 나누고 각 주니어 셰프에게 식품 선반을 할당했습니다. 예를 들어 접시가 파스타 소스라고 가정해 보겠습니다. 이제 Tom의 계획에 따라 한 명의 주니어 셰프가 파스타를 준비하고 다른 주니어 셰프가 소스를 준비합니다. 앞으로 파스타와 소스를 모두 헤드 셰프에게 넘겨주고, 헤드 셰프가 두 재료를 결합한 후 파스타 소스를 준비하면 최종 주문이 배달됩니다. 이 솔루션은 Tom's 레스토랑에서 완벽하게 작동했으며 빅 데이터에서는 Hadoop이 수행합니다.

Hadoop은 상용 하드웨어의 대규모 클러스터에서 분산 방식으로 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용되는 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크입니다. Hadoop은 내결함성을 제공하고 병목 문제에 직면하지 않고 최종 결과를 제공하기 위해 복제와 함께 분산 방식으로 데이터를 저장합니다. 이제 Hadoop이 빅 데이터 문제를 해결하는 방법에 대한 아이디어를 얻었을 것입니다.

• 엄청난 양의 데이터를 저장합니다.
• 다양한 형식으로 데이터 저장: 비정형, 반정형 및 정형.
• 데이터 처리 속도.

그렇다면 빅 데이터와 Hadoop이 모두 동일하다는 의미입니까?

둘 사이에 차이가 있기 때문에 우리는 그것을 말할 수 없습니다.

빅 데이터와 하둡의 차이점은 무엇입니까?

• 빅 데이터는 많은 양의 데이터를 나타내는 개념에 불과하지만 Apache Hadoop은 이 많은 양의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.
• Apache Hadoop은 일련의 목표와 목표를 달성하는 프로그램인 반면 많은 의미로 복잡합니다.
• 이 대용량 데이터는 다양한 형식의 다양한 레코드 모음이며 Apache Hadoop은 다양한 형식의 데이터를 처리합니다.
• Hadoop은 처리 기계이고 빅 데이터는 원재료입니다.

이제 이 데이터가 무엇인지, Hadoop과 빅 데이터가 작동하는 방식을 알게 되었습니다. 기업이 이 데이터로부터 어떤 이점을 얻을 수 있는지 알아야 할 때입니다.

기업은 빅 데이터의 이점을 어떻게 누리고 있습니까?

이 대규모 데이터가 기업이 추가 우위를 확보하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명하는 몇 가지 예:

코카콜라와 빅데이터

코카콜라는 소개가 필요 없는 회사입니다. 수세기 동안 이 회사는 소비재 포장 제품의 선두 주자였습니다. 모든 제품은 전 세계적으로 유통됩니다. 코카콜라가 승리하는 한 가지 요인은 데이터입니다. 하지만 어떻게?

코카콜라와 빅데이터 :

수집된 데이터를 활용하고 빅데이터 분석을 통해 분석 코카콜라는 다음과 같은 요소를 결정할 수 있습니다.

• 주스 제품을 생산하기 위한 올바른 성분 혼합 선택
• 음식점, 소매점 등의 제품 공급
• 구매자 행동을 이해하기 위한 소셜 미디어 캠페인, 로열티 프로그램
• 조달 및 HR 프로세스를 위한 디지털 서비스 센터 구축

넷플릭스와 빅데이터

다른 비디오 스트리밍 서비스보다 앞서 나가기 위해 Netflix는 지속적으로 트렌드를 분석하고 사람들이 Netflix에서 원하는 것을 얻을 수 있도록 합니다. 그들은 다음에서 데이터를 찾습니다.

• 가장 많이 본 프로그램
• 트렌드, 고객이 소비하고 기다리는 것을 보여줍니다.
• 프로모션 영상, 클릭수, 시청 시간
• 고객이 프로그램을 시청하는 데 사용하는 장치
• 시청자가 폭식, 부분 시청, 연달아 시청 또는 전체 시리즈를 좋아하는 것.

많은 비디오 스트리밍 및 엔터테인먼트 회사에서 빅 데이터 분석은 구독자를 유지하고 수익을 확보하며 지리적 위치를 기반으로 시청자가 좋아하는 콘텐츠 유형을 이해하는 열쇠입니다. 이 방대한 데이터는 Netflix에 이러한 기능을 제공할 뿐만 아니라 다른 비디오 스트리밍 서비스에서 시청자가 원하는 것과 Netflix 및 다른 사람들이 이를 제공할 수 있는 방법을 이해하는 데에도 도움이 됩니다.

빅 데이터 분석이 다음과 같은 정확한 결과를 제공하는 데 도움이 되는 다음 데이터를 저장하는 회사도 있습니다.

• 트위터 서버에 저장된 트윗
• Google에서 자동차 타기를 추적하여 저장한 정보
• 지역 및 전국 선거 결과
• 진료시간과 병원명
• 사용한 신용카드의 종류, 다른 곳에서 구매한 것
• 무엇을, 사람들이 Netflix, Amazon Prime, IPTV 등에서 시청하는 시간과 시간

흠, 이것이 회사가 우리의 행동에 대해 알고 우리를 위한 서비스를 설계하는 방법입니다.

빅 데이터 분석이란 무엇입니까?

패턴을 이해하고 통찰력을 얻기 위해 대규모 데이터 세트를 연구하고 검사하는 프로세스를 빅 데이터 분석이라고 합니다. 의미 있는 상관 관계를 도출하기 위한 알고리즘 및 수학적 프로세스가 포함됩니다. 데이터 분석의 초점은 연구자가 알고 있는 것을 기반으로 결론을 도출하는 것입니다.

빅데이터 분석의 중요성

이상적으로 빅 데이터는 다양한 소스에서 수집된 방대한 데이터의 예측/예측을 처리합니다. 이는 기업이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터가 사용되는 분야 중 일부는 기계 학습, 인공 지능, 로봇 공학, 의료, 가상 현실 및 기타 다양한 섹션입니다. 따라서 데이터를 복잡하지 않고 조직적으로 유지해야 합니다.

이는 조직에 변화와 성장의 기회를 제공합니다. 이것이 빅 데이터 분석이 대중화되고 가장 중요한 이유입니다. 그 성격에 따라 우리는 그것을 4개의 다른 부분으로 나눌 수 있습니다:

이 외에도 다음과 같은 분야에서 대용량 데이터가 중요한 역할을 합니다.

• 새로운 기회의 식별
• 조직의 데이터 활용
• 더 높은 수익 및 효율적인 운영 확보
• 효과적인 마케팅
• 더 나은 고객 서비스
• 경쟁자에 대한 경쟁 우위

이제 모든 분야에서 데이터가 중요한 역할을 한다는 것을 알게 되었습니다. 이제 빅 데이터와 빅 데이터의 4가지 다른 부분이 어떻게 작동하는지 이해할 때입니다.

빅 데이터 분석 및 데이터 과학

데이터 분석에는 기계 학습, 데이터 마이닝, 통계와 같은 고급 기술 및 도구의 사용이 포함됩니다. 따라서 다양한 소스에서 다양한 크기로 추출된 데이터가 분석을 제공하는 데 사용됩니다.

반면에 데이터 과학은 데이터를 처리하는 과학적 방법을 포함하는 포괄적인 용어입니다. 데이터 과학은 수학, 데이터 정리 등과 같은 여러 영역을 결합하여 빅 데이터를 준비하고 정렬합니다.

관련 데이터 과학의 복잡성으로 인해 상당히 도전적이지만 전 세계적으로 생성되는 정보의 전례 없는 성장과 함께 방대한 데이터의 개념도 진화하고 있습니다. 따라서 빅 데이터를 포함하는 데이터 과학 분야는 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 데이터는 구조화되고 구조화되지 않은 정보를 포함하는 반면 데이터 과학은 특정 과학 영역을 포함하는 보다 집중적인 접근 방식입니다.

비즈니스 및 빅 데이터 분석

수요 증가로 인해 조직에서 비즈니스를 효율적으로 운영하기 위해 새로운 기회를 찾고 새로운 통찰력을 얻을 수 있도록 데이터 분석 도구 사용이 증가하고 있습니다.

또한, 고객에 집중함으로써 기업은 운영을 개선하고 더 많은 이익을 얻을 수 있습니다. Hadoop과 같은 도구는 스토리지 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 따라서 비즈니스 효율성이 향상되고 이는 다시 비용과 에너지를 절약하고 더 빠른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

빅 데이터 분석의 실시간 이점

수년 동안 데이터는 다음과 같은 산업에서 데이터 사용량이 증가함에 따라 엄청난 성장을 보였습니다.

• 은행업
• 보건 의료
• 에너지
• 기술
• 소비자
• 조작

대체로 데이터 분석은 오늘날 기업의 필수적인 부분이 되었습니다.

취업 기회 및 빅 데이터 분석

데이터는 거의 모든 곳에 있으므로 생성되는 모든 데이터를 수집하고 보존해야 합니다. 이것이 빅 데이터 분석이 IT의 최전선에 있고 비즈니스를 개선하고 의사 결정을 내리는 데 중요하게 된 이유입니다. 데이터 분석에 능숙한 전문가에게는 기회의 바다가 있습니다. 비즈니스 성장에 도움이 되는 기존 비즈니스 분석 기술과 새로운 비즈니스 분석 기술 간의 격차를 해소할 수 있는 사람이기 때문입니다.

빅 데이터 분석의 이점

1. 비용 절감
2. 더 나은 의사 결정
3. 신제품 및 서비스
4. 사기 감지
5. 더 나은 판매 통찰력
6. 시장 상황 이해
7. 데이터 정확도
8. 개선된 가격

빅 데이터 분석의 작동 원리와 핵심 기술

단일 기술이 대용량 데이터를 포괄할 수는 없지만 고급 빅 데이터 분석을 데이터에 적용하여 정보에서 최대한의 가치를 얻을 수 있습니다.

가장 큰 선수는 다음과 같습니다.

기계 학습 : 기계 학습은 더 크고 복잡한 데이터를 학습하고 분석하여 더 빠르고 정확한 결과를 제공하도록 기계를 훈련시킵니다. AI 조직의 기계 학습 하위 집합을 사용하면 수익성 있는 기회를 식별하여 알려지지 않은 위험을 피할 수 있습니다.

데이터 관리: 데이터가 조직 안팎으로 끊임없이 흐르기 때문에 데이터가 고품질이고 안정적으로 분석할 수 있는지 알아야 합니다. 데이터가 신뢰할 수 있으면 마스터 데이터 관리 프로그램을 사용하여 조직을 동일한 페이지로 이동하고 데이터를 분석합니다.

데이터 마이닝 : 데이터 마이닝 기술은 데이터의 숨겨진 패턴을 분석하여 복잡한 비즈니스 질문에 대한 답을 얻기 위해 추가 분석에 사용할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 마이닝 알고리즘을 사용하여 기업은 더 나은 결정을 내리고 문제 영역을 정확히 찾아내어 비용을 절감함으로써 수익을 높일 수 있습니다. 데이터 마이닝은 데이터 검색 및 지식 검색이라고도 합니다.

Hadoop: Hadoop은 컴퓨터 서버에서 조직적인 방식으로 데이터 처리 및 데이터 응용 프로그램 저장을 관리하는 데 도움이 되는 오픈 소스 소프트웨어입니다. Hadoop은 기계 학습, 데이터 마이닝 등을 포함한 고급 빅 데이터 분석 이니셔티브를 지원하는 핵심 기술이 되었습니다. Hadoop 시스템은 다양한 형태의 정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있어 데이터를 쉽게 수집, 처리 및 분석할 수 있는 추가 우위를 제공합니다.

인메모리 분석: 이 비즈니스 인텔리전스(BI) 방법론은 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 사용됩니다. RAM 컴퓨터의 시스템 메모리 쿼리 응답 시간에서 데이터를 분석하여 더 빠른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 이 기술은 데이터 집계 테이블을 저장하거나 데이터를 인덱싱하는 오버헤드를 제거하여 응답 시간을 단축합니다. 이 인메모리 분석은 조직이 반복적이고 대화형 빅 데이터 분석을 실행하는 데에도 도움이 됩니다.

예측 분석: 예측 분석은 기존 데이터에서 정보를 추출하여 미래의 결과와 추세를 결정하고 예측하는 방법입니다. 데이터 마이닝, 모델링, 머신 러닝, AI와 같은 기술은 현재 데이터를 분석하여 미래를 예측하는 데 사용됩니다. 예측 분석을 사용하면 조직이 사전 예방적으로 행동하고, 미래를 예측하고, 결과를 예측하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 더 나아가 예측의 이점을 얻을 수 있는 조치를 제안하고 예측 및 의미에 도움이 되는 결정을 제공합니다.

텍스트 마이닝 : 텍스트 데이터 마이닝이라고도 하는 텍스트 마이닝은 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 고품질 정보를 추출하는 프로세스입니다. 텍스트 마이닝 기술을 사용하면 이전에 발견하지 못한 통찰력을 발견할 수 있습니다. 텍스트 마이닝은 기계 학습을 사용하며 데이터 과학자 및 기타 사용자가 빅 데이터 플랫폼을 개발하고 데이터를 분석하여 새로운 주제를 발견하는 데 더 실용적입니다.

빅 데이터 분석 과제 및 해결 방법

1분마다 엄청난 양의 데이터가 생성되기 때문에 이를 저장, 관리, 활용, 분석하는 일이 점점 어려워지고 있습니다. 대기업에서도 막대한 양의 데이터를 사용하기 위해 데이터 관리 및 저장에 어려움을 겪고 있습니다. 이 문제는 조직에서 문제를 식별하고 해결하기 위해 노력해야 하는 이유인 데이터를 단순히 저장하는 것만으로는 해결할 수 없습니다.

1. 빅데이터에 대한 잘못된 이해와 수용
2. 빅데이터 분석을 통한 의미 있는 인사이트
3. 데이터 저장 및 품질
4. 데이터의 보안 및 개인 정보 보호
5. 실시간으로 의미 있는 데이터 수집: 스킬 부족
6. 데이터 동기화
7. 데이터의 시각적 표현
8. 데이터 관리의 혼란
9. 대용량 데이터 구조화
10. 데이터에서 정보 추출

빅 데이터의 조직적 이점

빅 데이터는 데이터를 구성하는 데 유용하지 않지만 기업에 많은 이점을 제공합니다. 상위 5개는 다음과 같습니다.

• 시장 동향 이해 : 기업은 대규모 데이터 및 빅 데이터 분석을 사용하여 쉽게 시장 동향을 예측하고, 고객 선호도를 예측하고, 제품 효율성, 고객 선호도를 평가하고, 고객 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 통찰력은 구매 패턴, 구매 패턴, 선호도 등을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 사전 정보는 일을 계획하고 관리하는 데 도움이 됩니다.
• 고객 요구 이해: 빅 데이터 분석은 기업이 더 나은 고객 만족도를 이해하고 계획하는 데 도움이 됩니다. 따라서 비즈니스의 성장에 영향을 미칩니다. 24*7 지원, 불만 사항 해결, 일관된 피드백 수집 등
• 회사 평판 제고 : 빅데이터는 잘못된 소문에 대처하고 고객의 요구에 더 나은 서비스를 제공하며 회사 이미지를 유지하는 데 도움이 됩니다. 빅 데이터 분석 도구를 사용하여 고객의 요구와 기대를 이해하는 데 도움이 되는 부정적 감정과 긍정적 감정을 모두 분석할 수 있습니다.
• 비용 절감 조치 촉진 : 빅 데이터 배포의 초기 비용은 높지만 지불하는 것보다 더 많은 수익과 유익한 통찰력을 제공합니다. 빅 데이터는 데이터를 보다 효과적으로 저장하는 데 사용할 수 있습니다.
• 데이터 사용 가능 : 빅 데이터의 최신 도구는 구조화되고 쉽게 읽을 수 있는 형식으로 데이터의 필요한 부분을 실시간으로 존재할 수 있습니다.

빅 데이터가 사용되는 분야:

• 소매 및 전자 상거래
• 금융 서비스
• 통신

결론

이를 통해 빅 데이터가 무엇인지에 대한 구체적인 정의는 없다고 결론지을 수 있지만 여전히 우리 모두는 방대한 양의 데이터가 빅 데이터라는 데 동의할 것입니다. 또한 시간이 지남에 따라 빅 데이터 분석이 지식을 향상시키고 수익성 있는 결론에 도달하는 데 도움이 되기 때문에 그 중요성이 커지고 있습니다.

빅 데이터의 이점을 누리고 싶다면 Hadoop을 사용하는 것이 확실히 도움이 될 것입니다. 빅데이터를 관리하고 이해할 수 있도록 하는 방법을 알고 있기 때문입니다.