빅데이터의 정의와 특징 그리고 분석기술을 조사하여 제출하시오 서론
분야
docx빅데이터의 정의와 특징 그리고 분석기술을 조사하여 제출하시오.
서론
빅데이터의 개념은 2011년 컨설팅 전문 기업 매킨지에 의해 처음 제안되었다. 기존의 데이터베이스 관리 도구로 데이터들을 수집, 저장, 관리, 분석하는 기능을 초월해, 대량의 정형 데이터 혹 미정형 데이터들을 집합적으로 분석하고, 가치를 추출하는 기술을 의미한다.
용량이 크다고 해서 모두 빅데이터라고 정의하지는 않는다. 빅데이터에 대한 정의를 가트너사, 매킨지 등에서 정의한 바와 같이 정보의 양이 방대하거나, 형태가 일정하지 않아 과거에는 분석하지 못했던 정보들의 유형이 빅데이터에 속한다. 예를 들면 SNS에 올린 글, 카드 사용 이력, 홈페이지 검색기록 등 한 사람의 성향과 정보를 파악하는 데 있어 필요하지만, 비정형화 되어 있어 DBMS로 관리하기 어려웠던 정보들이 그 유형이다. 이 데이터들은 하둡, 맥리듀스와 같은 빅데이터 전문 처리 기술 및 소프트웨어가 발달하면서, 엄청난 용량의 빅데이터들도 몇 시간 안에 처리하는 것이 가능하게 되었고, 전에는 필요 없는 정보로 취급되었던 SNS 로그 및 사용자 이력, 검색어와 같은 정보들도 분석 가능한 데이터로 편입되기 시작했다.
다음의 본론에서는 빅데이터에 대한 더 깊은 이해를 위해, 빅데이터를 구조화 데이터와 비구조화 데이터로 구분하여 이해하고, 각 특성들을 정의함으로써 빅데이터에 대한 개념들을 나만의 개념으로 다시 이해하는 시간을 가진다.
본론
빅데이터의 정의
구조화 데이터
구조화 데이터란, 형식이 정규화 되어 있는 데이터들을 의미한다. 고객이 결제를 하거나, 고객이 우리 기업의 특정한 제품을 구매한 횟수 등을 기준으로 생애주기를 측정하고, 시계열 분석을 통해 향후 필요한 생산 물량을 결정하는 등 통계적 자료들이 주요를 이룬다.
비구조화 데이터
비구조화 데이터란, 텍스트 중심 혹 VOC, 웹로그 등 관계형 데이터베이스로 다루기 어려운 데이터의 유형을 의미한다. 서론에서 정의한 대로 기존 사회에서는 이 비구조화된 데이터로부터 특정한 인사이트를 찾을 수 없었고, 별다른 가치를 두지 않았다. 정형화된 데이터처럼 빠른 통계 처리가 불가능했던 까닭이다. 하지만 텍스트마이닝 및 데이터마이닝의 발달로 사용자들의 이동 경로 및 욕구들을 분석할 수 있게 되자 대량의 비구조화 데이터에게 의미를 부여하는 빅데이터 분석이 각광받기 시작했다.
빅데이터의 특징
다양성
빅데이터가 포함하고 있는 정형화된 자료와 비정형화된 자료를 포함하는 내용이다. 빅데이터는 특성상 메시지나 SNS 로고와 같은 텍스처의 형태일 수도 있지만, 이미지이거나 스마트폰 내부에 내장된 센서를 통해 읽어 낸 정보일 수도 있다. 또한 스마트폰에서 측정한 GPS 정보일 수도 있다. 이러한 점으로 보았을 때 빅데이터는 다양한 형태의 자료들이 한 데 섞여 집합한 형태를 띠고 있으며 이는 과거에 다루었던 전통적인 데이터와는 상당한 차이를 보인다. 빅데이터라는 개념은 과거에도 존재하였지만 빅데이터가 수집하는 정보와 데이터의 근본이 되는 원천은 최근에 등장하게 된 것들이 많다.
기존의 데이터 분석에서는 정형화되어 있는 자료만을 사용하였기 때문에 기업 활동에 있어 내부적인 정보밖에 얻을 수 없었으며 그 활용 범위가 제한되어 있었던 것에 반면 빅데이터 처리 및 분석 기술이 발전하게 되면서 점차 형식은 다양화되었으며 활용 범위는 더욱 방대해졌다. 실제로 과거에는 신용정보회사나 금융회사 등에서 개인의 금융거래에 대한 기록을 분석함으로써 신용 등급을 산정하고 그 결과를 토대로 마케팅과 관련 리스크의 관리를 하는데 활용을 했다면 최근에는 개인의 웹사이트 방문 기록을 포함한 온라인 검색 기록의 통계치, 소셜 미디어상의 소통 기록(Log : 로그) 등 비정형화된 데이터를 처리하고 분석하여 기존에는 파악하기에 어려웠던 환경의 미세한 변화와 고객의 니즈를 파악하는 것이 가능해졌으며 트렌드와 상황에 맞춰 발 빠른 조처를 하는 것이 가능해졌다.
진실성
빅 데이터 시스템을 이용한 분석 과정에서 얻은 정보와 통찰력이 기업의 영업에 있어서 의사 결정과 활동에 이용되는 것이 신뢰성을 가지는가와 데이터 자체가 가지는 품질과 신뢰성을 의 미한다. 에너지 생산을 예시로 들었을 때 날씨에 대한 정보는 불확실성을 많이 가지고 있다. 날씨에 대한 정보는 에너지 수용량을 예측하고 재생자원을 이용한 에너지 생산량을 예측하는데 서로 영향을 주며 관계를 맺고 있지만, 날씨라는 정보 자체가 불확실성을 가지고 있기 때문에 결과에 영향을 미치게 된다.
대량성
임호진 외 2명. (2020). ADsP 데이터분석 준전문가 기본서. 서울: 영진닷컴.
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