빅 데이터의 특성: 유형 및 5V

소개

세상은 빠르게 변화하고 있으며 우리는 지금 데이터 중심의 시대에 살고 있습니다. 데이터는 소셜 미디어 댓글, 게시물, 좋아요부터 매일 방문하는 전자 상거래 웹사이트의 주문 및 구매 데이터에 이르기까지 어디에나 있습니다. 검색 데이터는 검색 엔진에서 검색 결과를 향상시키는 데 사용됩니다. 대규모 조직의 경우 이 데이터는 고객 데이터, 판매 수치, 재무 데이터 등의 형태입니다.

초당 얼마나 많은 데이터가 생성되는지 상상할 수 있습니다! 엄청난 양의 데이터를 빅데이터라고 합니다.

빅 데이터의 기본 개념부터 시작하겠습니다.

빅 데이터란 무엇입니까?

빅 데이터는 구조화되거나 구조화되지 않은 방대한 데이터 모음을 의미합니다. 이 데이터는 서버, 고객 프로필 정보, 주문 및 구매 데이터, 금융 거래, 원장, 검색 기록 및 직원 기록에서 제공될 수 있습니다. 대기업에서 이 데이터 수집은 시간이 지남에 따라 지속적으로 증가하고 있습니다.

그러나 기업이 보유한 데이터의 양이 중요한 것이 아니라 그 데이터로 무엇을 하느냐가 중요합니다. 기업은 이러한 방대한 데이터 모음을 적절하게 분석하여 통찰력을 얻는 것을 목표로 합니다. 분석은 궁극적으로 더 나은 비즈니스 결정으로 이어지는 데이터의 패턴을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 모든 것이 시간, 노력 및 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 그러나 이 엄청난 양의 데이터는 전통적인 데이터 분석 방법으로는 저장, 처리 및 연구할 수 없습니다. 따라서 기업은 프로그램을 작성하고 최신 도구를 개발하는 데이터 분석가와 데이터 과학자를 고용합니다. 개발해야 하는 빅 데이터 기술에 대해 자세히 알아보십시오.

빅 데이터의 유형

빅 데이터는 세 가지 기본 형태로 존재합니다. 그들은 -

1. 구조화된 데이터

이름에서 알 수 있듯이 이러한 종류의 데이터는 구조화되어 있으며 잘 정의되어 있습니다. 컴퓨터나 사람이 쉽게 이해할 수 있는 일관된 순서를 가지고 있습니다. 이 데이터는 고정된 형식을 사용하여 저장, 분석 및 처리할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 종류의 데이터에는 고유한 데이터 모델이 있습니다.

이러한 종류의 데이터는 열과 행에 깔끔하게 저장되는 데이터베이스에서 찾을 수 있습니다. 구조화된 데이터의 두 가지 소스는 다음과 같습니다.

• 기계 생성 데이터 – 이 데이터는 센서, 네트워크 서버, 웹로그, GPS 등과 같은 기계에 의해 생성됩니다.
• 인간이 생성한 데이터 – 이 유형의 데이터는 개인 정보, 암호, 문서 등과 같이 사용자가 시스템에 입력합니다. 사용자가 검색한 항목, 온라인에서 검색한 항목, 플레이한 게임은 모두 인간이 생성한 정보입니다.

예를 들어, 회사 직원의 모든 세부 정보로 구성된 데이터베이스는 일종의 구조화된 데이터 세트입니다.

2. 비정형 데이터

구조화되지 않거나 잘 정의되지 않은 데이터 세트를 비구조화 데이터라고 합니다. 이러한 종류의 데이터는 정리되지 않고 처리, 이해 및 분석이 어렵습니다. 일관된 형식을 따르지 않으며 시점에 따라 다를 수 있습니다. 접하는 대부분의 데이터가 이 범주에 속합니다.

예를 들어, 구조화되지 않은 데이터는 소셜 미디어의 댓글, 트윗, 공유, 게시물 및 좋아요입니다. YouTube에서 보는 동영상과 WhatsApp을 통해 보내는 문자 메시지는 모두 거대한 비정형 데이터 더미로 쌓여 있습니다.

3. 반정형 데이터

이러한 종류의 데이터는 다소 구조화되어 있지만 완전하지는 않습니다. 이것은 처음에는 구조화되지 않은 것처럼 보일 수 있으며 RDBMS와 같은 데이터 모델의 형식 구조를 따르지 않습니다. 예를 들어 NoSQL 문서에는 문서를 처리하는 데 사용되는 키워드가 있습니다.

CSV 파일도 반구조화된 데이터로 간주됩니다.

기초를 배웠다면 이제 빅데이터의 특징을 알아보자.

읽기: 빅 데이터 개발자가 되어야 하는 이유

빅데이터의 특징

빅 데이터 의 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. 볼륨

볼륨은 대규모 조직에서 1초마다 수집되고 생성되는 엄청난 양의 데이터를 의미합니다. 이 데이터는 IoT 장치, 소셜 미디어, 비디오, 금융 거래 및 고객 로그와 같은 다양한 소스에서 생성됩니다.

이 엄청난 양의 데이터를 저장하고 처리하는 것이 이전에는 문제였습니다. 그러나 이제는 Hadoop 과 같은 분산 시스템 이 이러한 모든 소스에서 수집된 데이터를 구성하는 데 사용됩니다. 데이터의 크기는 그 가치를 이해하는 데 매우 중요합니다. 또한 볼륨은 데이터 수집이 빅데이터인지 여부를 판단하는 데 유용합니다.

데이터 볼륨은 다를 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 파일은 몇 킬로바이트인 반면 비디오 파일은 몇 메가바이트입니다.

더 읽어보기: 빅 데이터와 하둡의 차이점

2. 다양성

빅데이터 의 또 다른 가장 중요한 특징 중 하나 는 다양성입니다. 다양한 데이터 소스와 해당 특성을 나타냅니다. 데이터 소스는 수년에 걸쳐 변경되었습니다. 이전에는 스프레드시트와 데이터베이스에서만 사용할 수 있었습니다. 오늘날 데이터는 사진, 오디오 파일, 비디오, 텍스트 파일 및 PDF에 있습니다.

데이터의 다양성은 저장 및 분석 에 매우 중요합니다 .

3. 속도

이 용어는 데이터가 생성되거나 생성되는 속도를 나타냅니다. 이 데이터 생성 속도는 이 데이터가 처리되는 속도와도 관련이 있습니다. 분석과 처리를 거쳐야만 클라이언트/사용자의 요구를 충족시킬 수 있기 때문입니다.

센서, 소셜 미디어 사이트 및 애플리케이션 로그에서 방대한 양의 데이터가 생성되며 이 모든 것이 연속적입니다. 데이터 흐름이 연속적이지 않으면 시간과 노력을 투자할 가치가 없습니다.

4. 가치

빅데이터 의 특성 중 가치가 가장 중요할 것입니다. 데이터가 생성되는 속도나 양이 아무리 많아도 신뢰할 수 있고 유용해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터가 처리 또는 분석에 충분하지 않습니다. 연구에 따르면 낮은 품질의 데이터는 회사 수익의 거의 20% 손실을 초래할 수 있습니다.

데이터 과학자 는 먼저 원시 데이터를 정보로 변환합니다. 그런 다음 이 데이터 세트를 정리하여 가장 유용한 데이터를 검색합니다. 이 데이터 세트에서 분석 및 패턴 식별이 수행됩니다. 프로세스가 성공하면 데이터가 가치 있는 것으로 간주될 수 있습니다.

5. 진실성

빅 데이터의 이 기능은 이전 기능과 연결됩니다. 데이터의 신뢰성 정도를 정의합니다. 접하는 대부분의 데이터는 비정형이므로 불필요한 정보를 걸러내고 나머지는 처리에 사용하는 것이 중요합니다.

결론

빅 데이터는 비즈니스, 마케팅, 영업, 분석 및 연구와 같은 주요 부문의 원동력입니다. 이는 전 세계적으로 고객 기반 및 제품 기반 기업의 비즈니스 전략을 변화시켰습니다. 따라서 빅데이터의 모든 특성 은 분석과 의사결정에 있어 동등한 중요성을 부여받아야 합니다.

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