빅데이터라는 단어는 다양한 곳에서 사용되고 있으며, 그 중요성이 높아지고 있다고 느끼는 분들도 많을 것입니다.그러나 빅 데이터가 실제로 무엇인지에 대한 정확한 답은 어렵습니다.여기서는 빅 데이터의 기본, 사용 방법 및 예제, 사용 시 어려움에 대해 소개합니다.
빅데이터란?
빅데이터는 흔히 “대량의 데이터”로 간주됩니다.빅데이터라는 용어가 실제로 사용되던 초기에는 대량의 데이터를 수집하고 그로부터 무언가를 도출하는 것이 목표였습니다.그러나 오늘날 사용되는 빅 데이터라는 단어는 양적 크기로만 정의되지 않습니다.조금 더 복잡하고 다른 가능성을 가진 것을 나타냅니다.빅 데이터가 무엇인지, 그리고 빅 데이터에 대한 명확한 정의로 제안된 세 가지 V에 대해 살펴보겠습니다.
세 개의 V로 표현된 빅 데이터
2000년대 초, IT 리서치 회사의 애널리스트인 TAG Rainey는 빅 데이터에는 3개의 V가 필요하다고 정의했습니다.세 가지는 부피, 속도, 다양성입니다.
빅 데이터라는 단어를 들으면 누구나 '볼륨'을 떠올립니다.보시다시피 TAG Rainey의 정의에는 데이터의 양도 포함됩니다.애초에 대량의 데이터로부터 빅데이터가 무엇을 생성할지에 대한 아이디어가 기본이고, 진화에 따라 처리되는 데이터의 양은 훨씬 더 엄청납니다.여기서 정의한 볼륨은 데이터의 양 자체를 의미하기도 하지만 그 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력도 포함합니다.
속도는 데이터가 들어오고 가는 속도를 나타내지 않습니다.데이터가 업데이트되는 빈도와 변경 속도.특히 인터넷 상의 데이터는 끊임없이 변화하는데, 이에 대응할 수 있는 시스템이 아닌 이상 상황에 맞는 결과를 도출할 수 없습니다.빅데이터에는 이러한 변경 속도와 그에 상응하는 업데이트 빈도도 필요합니다.
다양성은 “단지 대량의 데이터”와 “빅 데이터”의 차이점 중 가장 두드러진 부분일 수 있습니다.이전과 같이 데이터 집계의 경우 데이터의 형식이 지정되어 구조화된 데이터로 저장되는 경우가 많았습니다.그러나 빅데이터에는 수치 데이터뿐만 아니라 오디오, 비디오, 텍스트 및 이메일, 주가 및 재무 정보와 같은 비정형 정보도 포함됩니다.또한 정형 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리할 수 있어야 합니다.
빅데이터의 정의로는 이 '3V'가 주류를 이루고 있는데, 이를 요약하면 빅데이터는 '데이터 집단의 다양하고 많은 변화와 이를 처리할 수 있는 능력'이라고 할 수 있습니다.
빅데이터에는 데이터를 처리하는 시스템이 포함됩니다.
3V의 정의에서 다양성으로 표현한 바와 같이 빅데이터에는 비정형 데이터뿐만 아니라 숫자, 문자열과 같은 정형 데이터도 포함됩니다.이러한 조건의 데이터는 기존 시스템으로는 다루기 어려웠지만 여기에 빅 데이터가 기대되는 이유가 있습니다.이전에는 다루기 어려웠던 이러한 비정형 데이터의 활용에 대한 기대가 커지고 있습니다.
빅데이터는 데이터 그 자체를 대변할 수 있지만, 그것만으로 활용의 범위와 가능성이 확대되는 것은 아닙니다.또한 이러한 방대한 정보의 변화에 발 빠르게 대응할 수 있는 시스템을 포함해야 합니다.
빅 데이터 사용 사례
그렇다면 빅데이터는 실제로 언제 사용될까요?
아이트래킹 데이터를 통한 소비자 행동 분리
아이트래킹은 사람의 눈 움직임을 관찰하여 어디를 보고 있는지 파악하는 기술입니다.이 아이트래킹 데이터를 축적해 소비자 행동 분석에 활용한 사례가 있다.
주요 음료 제조업체는 자판기에 아이트래킹을 통합하여 수집된 데이터를 분석하여 제품을 배치할 위치와 위치를 결정합니다.이로 인해 소비자 행동에 대한 데이터 유형이 증가하여 분석 효과가 향상되고 매출이 증가했습니다.
순위 업데이트 빈도로 사이트의 신뢰도를 높이세요
전자 상거래 업계는 빅 데이터 사용에 가장 열광할 수 있습니다.추천 기능은 일반 전자 상거래 사이트에 매우 효과적인 것으로 잘 알려져 있습니다.이 추천 기능에는 빅 데이터가 활용됩니다.빅데이터를 어떻게 활용할 수 있느냐가 전자상거래 사이트의 성과를 좌우한다고 합니다.
단순히 빅데이터를 활용하는 것에 그치지 않고 추천 기능, 매출 랭킹 기능 등에 대한 업데이트 빈도도 사이트의 신뢰를 이끌어내는 요소로 강조되고 있습니다.빅데이터 분석 빈도와 결과 반영 속도의 중요성이 높아지고 있습니다.
전문 분야는 카 네비게이션 시스템의 데이터에서 지정됩니다.
경우에 따라 자동차 내비게이션에서 수집한 데이터를 빅데이터로 분석하여 교통에 안전하게 활용하기도 합니다.카 내비게이션 시스템은 운전자가 갑자기 브레이크를 밟은 부분을 전송하고 서버에 데이터를 축적합니다.안전지도는 빅데이터로 분석하고 그 결과를 바탕으로 작성되었습니다.카 내비게이션 시스템은 빅데이터 분석을 통해 예측한 교통사고 발생 가능성을 반영하여 운전자에게 알려줍니다.이로 인해 사고 발생률이 크게 감소한 것으로 보고되었습니다.
빅 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 다른 많은 예가 있습니다.빅 데이터를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
→ 빅데이터 활용 사례 - 이미 시작된 빅데이터의 활용
빅 데이터 활용 문제를 가로막는 세 가지 장벽
빅 데이터는 많은 일을 할 수 있지만 여전히 과제가 있습니다.빅데이터 활용에는 세 가지 장벽이 있는데, 이를 해결하지 못하면 본연의 효과를 창출할 수 없습니다.
데이터 수집 및 분석을 위한 인프라
빅데이터에는 분석이 필요하고 분석에는 올바른 데이터가 필요합니다.이 데이터를 수집할 때 사용할 수 없는 가비지 데이터가 많이 포함될 수 있습니다.가비지 데이터가 많을수록 분석 효율성이 떨어지고 결과를 반영하는 데 더 오래 걸립니다.시간이 걸리면 결과의 실시간 특성이 손실되어 사용하지 못할 수 있습니다.
또한 분석을 위한 시스템이 충분하지 않거나 부서 간 시스템 협력이 가능하지 않은 경우에도 빅데이터 활용이 어렵다.
빅 데이터를 최대한 활용하기 위해서는 데이터 수집부터 분석까지의 조건과 환경을 개발해야 합니다.
데이터 스토리지 및 보안
빅 데이터를 사용하는 방법의 한 가지 예는 고객 구매 행동을 분석하는 것입니다.이때부터 기업이 저장하는 빅데이터에는 고객 데이터가 포함되는 경우가 많다는 것을 알 수 있습니다.
이러한 정보가 유출되면 회사에 대한 신뢰가 떨어지고 비즈니스 운영이 어려워질 수 있습니다.우리는 IoT가 널리 퍼져 있고 모든 것이 인터넷에 연결되어 있다는 사실을 기억하고 우리가 다루는 정보의 중요성을 인식해야 합니다.빅 데이터를 실행할 때는 보안 관리에 세심한 주의를 기울여야 합니다.
인적 자원의 심각한 부족에 관한 문제
일본에서는 많은 산업 분야에서 인적 자원 부족이 문제로 간주됩니다.ICT 분야도 비슷하고 빅 데이터를 다루는 전문가가 부족합니다.빅데이터를 운영하는 전문가 및 데이터 사이언티스트의 육성과 확보가 시급합니다.
빅데이터 활용은 다양한 산업을 변화시키고 있습니다
빅 데이터란 무엇이며 어떤 과제가 있는지 소개했습니다.
오늘날 전 세계 다양한 산업이 빅 데이터 활용을 통해 큰 변화를 맞이할 것입니다.빅데이터는 기업의 서비스, 판매 전략, 심지어 운영 시스템까지도 변화시킬 수 있습니다.빅 데이터는 많은 잠재력을 가지고 있으며 수익성 높은 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
