빅 데이터라는 단어는 여러 곳에서 사용되며 많은 사람들이 그 중요성이 커지고 있다고 느낄 수 있습니다. 그러나 빅 데이터가 실제로 무엇인지에 대한 정확한 대답은 어렵습니다. 여기에서는 빅 데이터의 기본 사항, 사용 방법 및 예제, 빅 데이터 사용 시 발생하는 문제점을 소개합니다.
빅 데이터란 무엇인가?
빅 데이터는 종종 “많은 양의 데이터”로 간주됩니다. 빅 데이터라는 용어가 실제로 사용되던 초기에는 많은 양의 데이터를 수집하고 그로부터 무언가를 도출하는 것이 목표였습니다. 그러나 오늘날 사용되는 빅 데이터라는 단어는 양적 크기로만 정의되지 않습니다. 그것은 조금 더 복잡하고 다른 가능성을 가진 것을 나타냅니다. 빅 데이터가 무엇인지, 그리고 그것에 대한 명확한 정의로 제안 된 세 가지 Vs의 아이디어를 살펴 보겠습니다.
세 개의 V로 표현된 빅 데이터
2000년대 초, IT 리서치 회사의 애널리스트인 태그 레이니(TAG Rainey)는 빅 데이터를 세 개의 V가 필요하다고 정의했다. 세 가지는 볼륨, 속도 및 다양성입니다.
모든 사람이 빅 데이터라는 단어를 듣게되면 모든 사람들은 “볼륨”을 생각합니다. 보시다시피, TAG Rainey의 정의에는 데이터의 양도 포함됩니다. 우선, 많은 양의 데이터에서 어떤 빅 데이터가 생성되는지에 대한 아이디어가 기초이며, 진화와 함께 처리되는 데이터의 양은 훨씬 더 엄청납니다. 여기에 정의 된 볼륨은 데이터 자체의 양을 의미하지만 방대한 양의 데이터를 처리 할 수있는 기능도 포함합니다.
속도는 데이터가 오고 가는 속도를 나타내지 않습니다. 데이터가 업데이트되는 빈도와 변경 속도. 특히, 인터넷상의 데이터는 끊임없이 변화하고 있으며, 이에 대응할 수 있는 시스템이 아니라면 상황에 따라 결과를 도출할 수 없다. 빅 데이터는 또한 이러한 변화의 속도와 해당 업데이트 빈도를 필요로합니다.
다양성은 “단지 많은 양의 데이터”와 “빅 데이터”의 차이에서 가장 독특한 부분 일 수 있습니다. 이전과 같이 데이터 집계의 경우 데이터는 종종 형식화되고 구조화 된 데이터로 저장되었습니다. 그러나 빅 데이터에는 수치 데이터뿐만 아니라 오디오, 비디오, 텍스트 및 이메일, 주가 및 재무 정보와 같은 구조화되지 않은 정보도 포함됩니다. 또한 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리할 수 있는 기능도 필요합니다.
빅 데이터의 정의로서,이 “세 가지 V”는 주류이며,이를 요약하면 빅 데이터는 “데이터 그룹의 다양하고 많은 변화와 처리 능력”으로 설명 될 수 있습니다.
빅 데이터에는 데이터를 처리하는 시스템이 포함됩니다.
세 V의 정의에서 다양성으로 표현 된 바와 같이, 빅 데이터에는 구조화되지 않은 데이터뿐만 아니라 숫자 및 문자열과 같은 구조화 된 데이터가 포함됩니다. 이러한 조건 하에서의 데이터는 전통적인 시스템으로는 처리하기가 어려웠지만 여기서 빅 데이터가 예상되는 이유가 있습니다. 이전에는 처리하기 어려웠던 이러한 구조화되지 않은 데이터의 사용에 대한 기대가 커지고 있습니다.
빅 데이터는 데이터 자체를 나타낼 수 있지만 그것만으로는 활용의 범위와 가능성을 확장하지 못합니다. 또한이 방대한 다양한 정보의 변화를 따라갈 수있는 속도를 갖춘 시스템을 포함해야합니다.
빅 데이터 사용의 예
그렇다면 빅 데이터는 실제로 언제 사용됩니까?
시선 추적 데이터와 소비자 행동의 분리
시선 추적은 사람의 눈의 움직임을 관찰하여 그들이 보는 곳을 이해하는 기술입니다. 이 시선 추적 데이터를 축적하여 소비자 행동 분석에 사용하는 예가 있습니다.
주요 음료 제조업체는 시선 추적을 자동 판매기에 통합하여 수집 된 데이터를 분석하여 제품을 어디에 배치해야하는지 결정합니다. 이로 인해 소비자 행동에 대한 데이터 유형이 증가하여 분석의 효율성이 향상되고 매출이 증가했습니다.
순위 업데이트 빈도로 사이트의 신뢰도를 높입니다.
전자 상거래 업계는 빅 데이터 사용에 대해 가장 열정적 일 수 있습니다. 추천 기능이 일반적인 전자 상거래 사이트에 매우 효과적이라는 것은 잘 알려져 있습니다. 빅 데이터는이 추천 기능에서 활용됩니다. 빅 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지가 전자 상거래 사이트의 결과를 결정한다고합니다.
단순히 빅데이터를 활용하는 것 외에도 추천 기능 및 판매 순위 기능에 대한 업데이트 빈도도 사이트의 신뢰로 이어지는 요소로 강조되고 있습니다. 빅 데이터 분석의 빈도와 결과가 반영되는 속도는 중요성이 증가하고 있습니다.
특산품은 자동차 네비게이션 시스템의 데이터에서 지정됩니다.
경우에 따라 자동차 내비게이션 시스템에서 수집된 데이터가 빅 데이터로 분석되어 교통에 안전하게 사용됩니다. 자동차 내비게이션 시스템은 운전자가 갑자기 브레이크를 밟은 부분을 전송하고 서버에 데이터를 축적합니다. 안전 지도는 빅 데이터로 분석되고 그 결과를 바탕으로 작성되었습니다. 자동차 내비게이션 시스템은 빅데이터 분석을 통해 예측된 교통사고의 발생 가능성을 반영하고 운전자에게 알린다. 이로 인해 사고 발생률이 크게 줄어든 것으로 알려졌다.
빅 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 다른 많은 예가 있습니다. 빅 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지 자세히 알아보세요.
→ 빅데이터의 유스 케이스 – 이미 시작된 빅데이터의 활용
빅 데이터 활용 과제에 대한 세 가지 장벽
빅 데이터는 많은 일을 할 수 있지만 여전히 도전이 있습니다. 빅 데이터 사용에는 세 가지 장벽이 있으며, 이러한 문제가 해결되지 않으면 원래 효과를 만들 수 없습니다.
데이터 수집 및 분석을 위한 인프라
빅 데이터에는 분석이 필요하며 분석에는 올바른 데이터가 필요합니다. 이 데이터를 수집할 때 사용할 수 없는 가비지 데이터가 많이 포함될 수 있습니다. 가비지 데이터가 많을수록 분석의 효율성이 떨어지고 결과를 반영하는 데 더 오래 걸립니다. 시간이 걸리면 결과의 실시간 특성이 손실되어 사용할 수 없게 될 수 있습니다.
또한, 분석을 위한 시스템이 충분하지 않더라도 빅데이터를 활용하기 어렵고, 부서 간 시스템 협력이 불가능하다.
빅 데이터를 최대한 활용하려면 데이터 수집에서 분석에 이르기까지 조건과 환경을 개발해야합니다.
데이터 저장 및 보안
빅 데이터가 사용되는 방법의 한 가지 예는 고객 구매 행동을 분석하는 것입니다. 이 시점에서 기업이 저장하는 빅 데이터에는 종종 고객 데이터가 포함되어 있음을 알 수 있습니다.
이러한 정보의 유출은 회사에 대한 신뢰를 상실하고 심지어 사업 운영을 어렵게 만들 수 있습니다. 우리는 IoT가 널리 퍼져 있고 모든 것이 인터넷에 연결되어 있다는 것을 기억해야하며, 우리가 다루는 정보의 중요성을 인식해야합니다. 빅 데이터를 실행할 때는 보안 관리에 세심한주의를 기울여야합니다.
인적 자원의 심각한 부족의 문제
일본에서는 인적 자원 부족이 많은 산업 분야에서 문제로 간주됩니다. ict 분야도 비슷하며 빅 데이터를 처리하는 전문가가 부족합니다. 빅 데이터를 운영하는 전문가와 데이터 과학자를 개발하고 보호해야 할 긴급한 필요성이 있습니다.
빅데이터 활용은 다양한 산업을 변화시키고 있습니다.
우리는 빅 데이터가 무엇인지, 그리고 어떤 도전이 있는지 소개했습니다.
오늘날 전 세계의 다양한 산업은 빅 데이터 사용을 통해 큰 변화에 직면 해 있습니다. 빅 데이터는 회사의 서비스, 영업 전략 및 운영 시스템을 변화시킬 수 있습니다. 빅 데이터는 많은 잠재력을 가지고 있으며 수익성있는 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
