빅 데이터: 그것이 무엇이며 왜 중요한가?
게시 됨: 2018-02-05빅 데이터 세계의 완전한 초보자라면 용어 자체가 약간 혼란스러울 수 있습니다. 기술적인 부분으로 넘어가기 전에 두 가지 중요한 질문을 합시다.
얼마나 큰?
어떤 데이터?
첫 번째 질문에 대한 답은 고정되어 있지 않습니다. 이 줄을 모두 읽을 때쯤이면 변경되었을 것입니다. 우리가 알고 있는 모든 것은 기사를 읽을 때쯤이면 전 세계 데이터의 총량이 상당히 급증했을 것입니다. IBM에 따르면 우리는 하루에 약 2500조 바이트의 데이터를 생성합니다. 즉, 대략 530,000,000개의 MP3 노래를 저장하는 데 필요한 용량입니다. 저 숫자를 다시 보세요. 거기에는 0이 꽤 많이 있습니다.
이제 "무엇" 에 대해 이야기해 보겠습니다 . 이게 무슨 데이터야?
그것은 경찰의 유명한 노래와 거의 비슷합니다.
"당신이 내쉬는 모든 호흡, 당신이 만드는 모든 움직임, 당신이 끊는 모든 유대, 당신이 내딛는 모든 발걸음, 내가 당신을 지켜볼 것입니다."
그리고 그것이 그들이 하는 일입니다. 그들은 단순히 이 데이터 수집을 담당하는 사람들을 의미합니다. 인터넷에서 수행하는 모든 작업은 이 엄청난 양의 데이터에 추가되고 있습니다. 귀하의 Facebook 게시물, 트윗, Snapchat 스토리 및 요즘 아이들이 사용하는 모든 것은 빅 데이터 의 거대한 벽에 있는 벽돌에 불과 합니다.
유튜브 영상을 보세요.
따라서 두 번째 질문에 답하자면 문제의 데이터는 매 순간 생성하는 바로 그 데이터입니다. 택시를 예약하거나 온라인으로 음식을 주문하거나 아주 기본적인 Google 검색을 할 때마다 이 모든 것이 힙 위에서 진행됩니다. 모든 것이 수집되고 있습니다. 이것이 바로 이 빅 데이터를 매 순간 더 크게 만드는 것입니다.
이제 상황을 통제했으므로 빅 데이터 의 바다에 대해 조금 더 깊이 들어가 보겠습니다 . 또한 빅 데이터가 정확히 왜 그렇게 중요한지 , 그리고 누가 빅 데이터의 혜택을 받는지 살펴보겠습니다 .
목차
빅 데이터 란 무엇입니까 ?
이제 우리는 빅 데이터 가 다양한 소스와 다양한 형식을 통해 수집된 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 극도로 많은 양의 데이터라는 것을 분명히 알고 있습니다. 공식적인 정의를 위해 IBM 이 " 빅 데이터 "를 정의하는 방법을 볼 수 있습니다.
IBM의 데이터 과학자에 따르면 빅 데이터 는 일반적으로 볼륨(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity), 진실성(Veracity)의 4V로 특징지어질 수 있습니다.
용량
간단히 말해서, 볼륨은 빅 데이터 가 얼마나 "큰"지를 의미합니다. 앞서 말했듯이 구체적인 숫자는 없으며 계속 증가하고 있습니다.
다양성
우리가 이야기하는 데이터는 다양한 소스에서 가져온 것이므로 다양한 형식으로 되어 있습니다. 우리는 오디오, 비디오, pdf, 이메일 등의 형태로 된 데이터에 대해 이야기하고 있습니다! 이 데이터의 대부분은 구조화되어 있지 않습니다. 적절한 연구 없이는 데이터를 이해할 수 없다는 의미입니다.
속도
위에서 논의한 다양한 소스에서 빅 데이터 의 흐름 은 방대하고 끝이 없습니다. 우리가 말했듯이, 당신이 이 기사를 읽을 즈음에는 전 세계의 빅 데이터 양 이 엄청나게 증가했을 것입니다. 우리를 믿지 못한다면 2020년까지 지구상의 모든 사람에 대해 5,200GB의 데이터가 있을 것이라고 주장하는 IBM의 말을 들어보십시오 . 예, 속도에 대해 이야기하십시오!
정확성
빅 데이터 의 맥락에서 진실성은 단순히 데이터에 존재하는 노이즈와 이상 현상을 나타냅니다. 빅 데이터 를 다룰 때 진실성은 데이터 분석가가 직면하는 가장 큰 문제 중 하나입니다.
이제 우리 주변에는 생각조차 할 수 없을 정도로 많은 데이터가 있다는 것이 분명합니다! 이 데이터를 이해하는 것은 그 자체로 상당히 어려운 작업입니다. 이를 위해 우리는 조직의 분석 팀의 심장이자 영혼인 데이터 분석가를 보유하고 있습니다. 그러나 기업은 운영을 강화하기 위해 데이터를 정확히 어떻게 사용합니까? 봅시다.
빅 데이터 가 중요하지만 그 이유는 무엇입니까?
이전에 구식 스프레드시트를 통해 수집된 데이터에 의존해야 했던 조직은 이제 고객에 대한 수많은 데이터에 액세스할 수 있습니다. 비즈니스를 재정비하고 전례 없는 수익을 창출하는 데 사용할 수 있는 데이터입니다.
유튜브 영상을 보세요.
셜록 홈즈가 옳았습니다.
"데이터가 있기 전에 이론화하는 것은 큰 실수입니다!"
그리고 오늘날 기업에는 많은 데이터가 있습니다. 그러나 정확히 어떻게 도움이 됩니까?
조직은 현재 가지고 있는 데이터를 주의 깊게 조사함으로써 실행 가능한 통찰력을 수집하고 시장에서 더 나은 성과를 내기 위해 다음과 같은 종류의 복잡한 분석을 수행하고 있습니다.
사회적 경청
조직에 소비자의 실시간 피드백을 알 수 있는 권한을 제공합니다. 여론 조사나 설문 조사의 시대는 지났습니다. 감정 분석은 훨씬 더 포괄적이고 실행 가능한 피드백을 제공합니다. HootSuite, TweetReach, Klout 및 BuzzSumo와 같은 도구는 소비자의 의견, 감정 및 피드백을 파악하여 조직이 한 발 앞서 나가는 데 도움이 되는 소셜 듣기 도구의 몇 가지 예일 뿐입니다.
비교 분석
빅 데이터 덕분에 조직은 이제 사용자 행동 메트릭을 실시간으로 조사하여 제품, 서비스 및 전반적인 브랜드 이미지를 경쟁업체와 비교할 수 있습니다.
마케팅 분석
이것은 조직이 훨씬 더 정보에 입각하고 혁신적인 방식으로 대상 고객에게 새로운 제품과 서비스를 홍보하는 데 도움이 됩니다. 조직이 제품이 시장에서 어떻게 받아들여지는지 면밀히 주시하도록 도와주는 Marketing Analytics 전용의 다양한 정교한 도구가 있습니다. 이를 위한 몇 가지 일반적인 도구에는 마케팅 진화, 예측 모델링, 격자 엔진이 포함되며, 모두 빅 데이터를 활용하여 조직의 ROI를 개선하는 것을 목표로 합니다.
타겟팅
이 빅 데이터 분석 스트림을 사용하여 조직은 실시간으로 다양한 소스를 기반으로 모든 주제에 대한 소셜 미디어 활동에 뛰어들 수 있습니다. 예를 들어 특정 고객 그룹을 대상으로 하고 그들에게 독점적인 특별 제안을 제공하고 싶다고 가정해 봅시다. 지금 빅 데이터 를 사용하여 그렇게 할 수 있습니다 . 조직과 고객 모두에게 윈-윈 상황입니다. Social Listening에서 논의된 것과 동일한 도구를 이 목적으로도 사용할 수 있습니다.
고객 만족
조직 은 다양한 소스에서 빅 데이터 를 분석하여 다양한 고객 참여를 높일 수 있습니다. 또한 이러한 메트릭을 사용하여 브랜드 충성도를 유지하고 고객 서비스를 개선하는 동시에 널리 퍼질 수 있는 잠재적인 고객 문제를 파악하고 궁극적으로 해결할 수 있습니다.
누가 빅 데이터 를 사용하는가 – 실제 애플리케이션
오늘날 빅 데이터 라는 마법의 영향을 받지 않은 비즈니스 영역은 없다고 해도 과언이 아닙니다 . 은행에서 의료, 소셜 미디어, 교육, 심지어 정부 부문에 이르기까지 - 목록은 계속될 수 있음 - 모든 사람이 현재의 데이터를 이해하고 경쟁자를 능가하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
빅 데이터라는 거대 기업의 영향을 받는 주요 산업을 살펴보겠습니다.
의료 서비스 제공자
아시아 최대 의료 그룹인 Apollo 병원 은 빅 데이터 및 분석을 사용하여 HAI(병원 획득 감염)를 제어하고 있습니다.
교육
빅 데이터 는 고등 교육 을 개선하기 위해 상당히 광범위하게 사용됩니다 . 태즈메이니아 대학교의 예를 들어 보십시오. 학생이 시스템에 로그온한 시간, 시스템의 다른 페이지에서 보낸 시간, 학생의 전반적인 진행 상황과 같은 것을 추적하는 관리 시스템을 배포했습니다.
정부 운영
빅 데이터 는 정부 운영 및 서비스에서 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 여기에는 에너지 탐사, 사기 탐지, 환경 보호, 재무 분석 및 건강 관련 연구가 포함됩니다.
우리는 각각의 모든 산업에 대해 계속해서 이야기할 수 있지만 요점은 알 것 같습니다. 빅 데이터 분석은 가능한 모든 곳에서 사용됩니다. 그리고 솔직히 말하면 약간의 데이터 분석을 사용하여 운영을 개선할 수 없는 영역은 없습니다. 결국 데이터는 존재하는 모든 것이고 앞으로도 존재할 것이기 때문입니다.
정리하자면…
빅 데이터 는 단순한 유행이 아니라 혁명 이라고 해도 과언 이 아닙니다. 혁명의 한가운데에 있을 때는 항상 긴장을 늦추지 않는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 깨닫기도 전에 뒤처지게 될 것입니다. 특정 조직이 나머지 조직과 차별화되는 것은 데이터를 처리하는 방식입니다. 그렇지만 우수한 데이터 과학자에 대한 수요는 계속 증가하고 있으며 앞으로도 계속 증가할 것이라고 결론짓는 것이 타당합니다.
따라서 가능한 한 안전벨트를 착용하고 광기지만 천재적인 빅 데이터 의 세계 탐험을 시작하십시오 !
빅 데이터에 대해 더 알고 싶다면 PG 디플로마 빅 데이터 소프트웨어 개발 전문화 프로그램을 확인하세요. 이 프로그램은 실무 전문가를 위해 설계되었으며 7개 이상의 사례 연구 및 프로젝트를 제공하고 14개 프로그래밍 언어 및 도구, 실용적인 실습을 다룹니다. 워크샵, 400시간 이상의 엄격한 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.
세계 최고의 대학에서 온라인으로 소프트웨어 엔지니어링 학위 를 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.
