빅 데이터란 무엇인가 – 특성, 유형, 이점 및 예

최근 '빅 데이터'라는 용어가 각광을 받고 있지만 빅 데이터가 무엇인지 아는 사람은 많지 않습니다. 기업, 정부 기관, HCP(Health Care Providers), 금융 및 학술 기관은 모두 빅 데이터의 힘을 활용하여 향상된 고객 경험과 함께 비즈니스 전망을 향상시키고 있습니다.

IBM은 전 세계 기업이 매일 거의 2500조 바이트 의 데이터를 생성한다고 주장합니다! 전 세계 데이터의 거의 90%가 지난 2년 동안에만 생성되었습니다.
따라서 우리는 빅 데이터가 오늘날 거의 모든 산업에 침투했으며 전 세계 기업과 조직의 성공을 이끄는 지배적인 원동력이라는 것을 확실히 알고 있습니다. 하지만 이 시점에서 빅데이터가 무엇인지 아는 것이 중요할까요? 빅 데이터, 빅 데이터의 특성, 빅 데이터 유형 등에 대해 이야기해 보겠습니다.

이 프로그램이 학생들의 경력을 어떻게 변화시켰는지 믿을 수 없을 것입니다.

빅 데이터란 무엇입니까? 가트너 정의

Gartner 에 따르면 빅 데이터의 정의는 다음과 같습니다.

"빅 데이터"는 향상된 통찰력과 의사 결정을 위해 비용 효율적이고 혁신적인 형태의 정보 처리를 요구하는 대용량, 속도 및 다양한 정보 자산입니다."

이 정의는 "빅 데이터란 무엇인가?"에 명확하게 답합니다. 질문 – 빅 데이터는 비즈니스와 조직에 도움이 될 수 있는 귀중한 정보를 발견하기 위해 처리 및 분석해야 하는 복잡하고 큰 데이터 세트를 나타냅니다.

그러나 빅 데이터가 무엇인지 대답하는 것을 훨씬 더 간단하게 만들어주는 빅 데이터의 특정 기본 원칙이 있습니다.

• 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가하는 방대한 양의 데이터를 의미합니다.
• 너무 방대해서 기존의 데이터 처리 기술을 사용하여 처리하거나 분석할 수 없습니다.
• 여기에는 데이터 마이닝, 데이터 저장, 데이터 분석, 데이터 공유 및 데이터 시각화가 포함됩니다.
• 이 용어는 데이터, 데이터 프레임워크, 데이터 처리 및 분석에 사용되는 도구 및 기술을 포함하는 포괄적인 용어입니다.

빅 데이터의 유형

이제 빅 데이터가 무엇인지 파악했으므로 빅 데이터의 유형을 살펴보겠습니다.

구조화

구조화(Structured)는 빅데이터의 종류 중 하나로, 구조화된 데이터란 고정된 형식으로 처리, 저장, 검색할 수 있는 데이터를 의미합니다. 간단한 검색 엔진 알고리즘을 통해 데이터베이스에서 쉽고 원활하게 저장 및 액세스할 수 있는 고도로 조직화된 정보를 말합니다. 예를 들어, 회사 데이터베이스의 직원 테이블은 직원 세부 정보, 직위, 급여 등이 조직적인 방식으로 표시되도록 구성됩니다.

비정형

비정형 데이터는 특정 형식이나 구조가 전혀 없는 데이터를 말합니다. 이로 인해 비정형 데이터를 처리하고 분석하는 것이 매우 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 이메일은 비정형 데이터의 예입니다. 정형 및 비정형은 빅 데이터의 두 가지 중요한 유형입니다.

반구조화

반구조화는 빅데이터의 세 번째 유형입니다. 반정형 데이터는 위에서 언급한 두 가지 형식, 즉 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 포함하는 데이터에 해당합니다. 정확히 말하면 특정 저장소(데이터베이스)로 분류되지는 않았지만 데이터 내에서 개별 요소를 분리하는 중요한 정보나 태그가 포함된 데이터를 의미합니다. 따라서 우리는 데이터 유형의 끝에 도달합니다. 데이터의 특성에 대해 논의해 보자.

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빅데이터의 특징

2001년에 Gartner의 분석가 Doug Laney 는 빅 데이터의 3'V(다양성, 속도, 볼륨)를 나열 했습니다. 빅데이터의 특징에 대해 알아보겠습니다.
이러한 특성만으로도 빅데이터가 무엇인지 알 수 있습니다. 자세히 살펴보겠습니다.

1) 다양성

다양한 빅데이터는 여러 소스에서 수집된 정형, 비정형, 반정형 데이터를 말합니다. 과거에는 데이터를 스프레드시트와 데이터베이스에서만 수집할 수 있었지만 오늘날 데이터는 이메일, PDF, 사진, 비디오, 오디오, SM 게시물 등과 같은 다양한 형식으로 제공됩니다. 다양성은 빅 데이터의 중요한 특성 중 하나입니다.

2) 속도

속도는 본질적으로 데이터가 실시간으로 생성되는 속도를 나타냅니다. 더 넓은 관점에서 이것은 변화율, 다양한 속도로 들어오는 데이터 세트의 연결, 활동 폭증으로 구성됩니다.

3) 볼륨

볼륨은 빅 데이터의 특성 중 하나입니다. 우리는 빅 데이터가 소셜 미디어 플랫폼, 비즈니스 프로세스, 기계, 네트워크, 인간 상호 작용 등과 같은 다양한 소스에서 매일 생성되는 엄청난 '양의 데이터'를 의미한다는 것을 이미 알고 있습니다. 데이터 웨어하우스. 이로써 빅데이터의 특성은 끝이 난다.
금융 산업의 빅 ​​데이터 역할 및 급여

빅데이터의 장점(특징)

• 빅 데이터의 가장 큰 장점 중 하나는 예측 분석입니다. 빅 데이터 분석 도구는 결과를 정확하게 예측할 수 있으므로 기업과 조직이 더 나은 결정을 내리는 동시에 운영 효율성을 최적화하고 위험을 줄일 수 있습니다.
• 빅 데이터 분석 도구를 사용하여 소셜 미디어 플랫폼의 데이터를 활용함으로써 전 세계 기업들은 디지털 마케팅 전략을 간소화하여 전반적인 소비자 경험을 향상시키고 있습니다. 빅 데이터는 고객의 문제점에 대한 통찰력을 제공하고 기업이 제품과 서비스를 개선할 수 있도록 합니다.
• 정확하기 때문에 빅 데이터는 여러 소스의 관련 데이터를 결합하여 실행 가능한 통찰력을 생성합니다. 기업의 거의 43%는 관련 없는 데이터를 걸러내는 데 필요한 도구가 부족하여 결국 대량의 유용한 데이터를 해시하는 데 수백만 달러의 비용이 듭니다. 빅 데이터 도구를 사용하면 이를 줄여 시간과 비용을 모두 절약할 수 있습니다.
• 빅 데이터 분석은 기업이 더 많은 판매 리드를 생성하는 데 도움이 되며 이는 자연스럽게 수익 증대를 의미합니다. 기업은 빅 데이터 분석 도구를 사용하여 제품/서비스가 시장에서 얼마나 잘하고 있으며 고객이 이에 어떻게 반응하는지 이해하고 있습니다. 따라서 시간과 돈을 어디에 투자해야 하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
• 빅 데이터 통찰력을 사용하면 항상 경쟁업체보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다. 경쟁자가 제공하는 프로모션 및 제안의 종류를 알기 위해 시장을 스크리닝하고 고객에게 더 나은 제안을 제시할 수 있습니다. 또한 빅 데이터 통찰력을 통해 고객 행동을 학습하여 고객 동향을 이해하고 고객에게 고도로 '개인화된' 경험을 제공할 수 있습니다.

누가 빅 데이터를 사용하고 있습니까? 5 애플리케이션

빅 데이터를 사용하는 사람들은 빅 데이터가 무엇인지 더 잘 압니다. 다음과 같은 일부 산업을 살펴보겠습니다.

1) 헬스케어

빅 데이터는 이미 의료 분야에서 엄청난 차이를 만들기 시작했습니다. 예측 분석의 도움으로 의료 전문가와 HCP는 이제 개별 환자에게 개인화된 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 그 외에도 빅 데이터와 AI로 구동되는 피트니스 웨어러블, 원격 의료, 원격 모니터링은 삶을 더 나은 방향으로 변화시키는 데 도움이 됩니다.

2) 학계

빅 데이터는 오늘날 교육 향상에도 기여하고 있습니다. 교육은 더 이상 교실의 물리적 경계에 국한되지 않습니다. 배울 수 있는 수많은 온라인 교육 과정이 있습니다. 교육 기관은 신진 학습자의 전면적인 개발을 지원하기 위해 빅 데이터 기술로 구동되는 디지털 과정에 투자하고 있습니다.

3) 뱅킹

은행 부문은 사기 탐지를 위해 빅 데이터에 의존합니다. 빅데이터 도구는 신용/직불카드의 오용, 검사 트랙의 보관, 고객 통계의 잘못된 변경 등과 같은 사기 행위를 실시간으로 효율적으로 감지할 수 있습니다.

4) 제조

TCS Global Trend Study에 따르면 제조 분야에서 빅 데이터의 가장 큰 이점은 공급 전략과 제품 품질을 개선하는 것입니다. 제조업 분야에서 빅데이터는 투명한 인프라를 구축하여 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 불확실성과 무능력을 예측합니다.

5) IT

빅 데이터의 가장 큰 사용자 중 하나인 전 세계의 IT 회사는 빅 데이터를 사용하여 기능을 최적화하고 직원 생산성을 향상하며 비즈니스 운영의 위험을 최소화하고 있습니다. 빅 데이터 기술을 ML 및 AI와 결합함으로써 IT 부문은 가장 복잡한 문제에 대한 솔루션을 찾기 위해 지속적으로 혁신을 추진하고 있습니다.
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6. 소매

빅 데이터는 전통적인 오프라인 소매점에서 일하는 방식을 변화시켰습니다. 수년에 걸쳐 소매업체는 지역 인구 통계 조사, POS 스캐너, RFID, 고객 충성도 카드, 매장 재고 등으로부터 방대한 양의 데이터를 수집했습니다. 이제 그들은 이 데이터를 활용하여 개인화된 고객 경험을 만들고, 판매를 늘리고, 수익을 늘리고, 뛰어난 고객 서비스를 제공하기 시작했습니다.

소매업체는 스마트 센서와 Wi-Fi를 사용하여 고객이 가장 많이 찾는 통로인 고객의 움직임을 추적하여 고객이 통로에 머무는 시간 등을 추적하고 있습니다. 그들은 또한 소셜 미디어 데이터를 수집하여 고객이 브랜드, 서비스에 대해 말하는 내용을 이해하고 그에 따라 제품 디자인 및 마케팅 전략을 조정합니다.

7. 교통

빅 데이터 분석은 운송 산업에 엄청난 가치를 가지고 있습니다. 전 세계 국가에서 민간 및 정부 운영 운송 회사 모두 빅 데이터 기술을 사용하여 경로 계획을 최적화하고 교통을 제어하며 도로 혼잡을 관리하고 서비스를 개선합니다. 또한 운송 서비스는 빅 데이터를 사용하여 수익 관리, 기술 혁신 추진, 물류 향상은 물론 시장에서 우위를 점할 수 있습니다.

빅 데이터 사례 연구

1. 월마트

Walmart는 빅 데이터 및 데이터 마이닝 을 활용하여 고객을 위한 맞춤형 제품 추천을 생성합니다. 이 두 가지 새로운 기술의 도움으로 Walmart는 가장 자주 구매하는 제품, 가장 인기 있는 제품, 심지어 가장 인기 있는 제품 번들(서로를 보완하고 일반적으로 함께 구매하는 제품)까지 보여주는 귀중한 패턴을 발견할 수 있습니다.

이러한 통찰력을 바탕으로 Walmart는 개별 사용자를 위한 매력적이고 맞춤화된 권장 사항을 만듭니다. 데이터 마이닝 기술을 효과적으로 구현함으로써 이 거대 소매업체는 성공적으로 전환율을 높이고 고객 서비스를 크게 개선했습니다. 또한 Walmart는 Hadoop 및 NoSQL 기술을 사용하여 고객이 서로 다른 소스에서 축적된 실시간 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.

2. 아메리칸 익스프레스

신용 카드 회사는 엄청난 양의 고객 데이터를 활용하여 사용자 충성도를 나타낼 수 있는 지표를 식별합니다. 또한 빅 데이터를 사용하여 잠재적인 고객 이탈을 예측하기 위한 115개의 다양한 변수와 함께 과거 거래를 분석하기 위한 고급 예측 모델을 구축합니다. 빅 데이터 솔루션 및 도구 덕분에 American Express는 향후 4~5개월 내에 폐쇄될 가능성이 높은 계정의 24%를 식별할 수 있습니다.

3. 제너럴 일렉트릭

General Electric의 회장인 Jeff Immelt는 지난 몇 년 동안 GE가 " 물리적 세계와 분석적 세계 "라는 두 세계의 장점을 하나로 모으는 데 성공했다고 말했습니다. GE는 빅데이터를 철저히 활용합니다. General Electric에서 작동하는 모든 기계는 작동 방식에 대한 데이터를 생성합니다. 그런 다음 GE 분석 팀은 이 엄청난 양의 데이터를 처리하여 관련 통찰력을 추출하고 그에 따라 기계와 작동을 재설계합니다.

오늘날 회사는 아무리 작은 개선이라도 회사 인프라에서 중요한 역할을 한다는 것을 깨달았습니다. GE 통계에 따르면 빅 데이터는 미국에서 생산성을 1.5% 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 20년에 걸쳐 수집하면 평균 국민 소득을 30%나 증가시킬 수 있습니다!

4. 우버

Uber는 세계의 주요 택시 서비스 제공업체 중 하나입니다. 고객 데이터를 활용하여 사용자가 가장 인기 있고 가장 많이 사용하는 서비스를 추적하고 식별합니다. 이 데이터가 수집되면 Uber는 데이터 분석을 사용하여 고객의 사용 패턴을 분석하고 어떤 서비스를 더 강조하고 중요하게 여겨야 하는지 결정합니다.

이 외에도 Uber는 또 다른 독특한 방식으로 빅 데이터를 사용합니다. Uber는 서비스의 수요와 공급을 면밀히 조사하고 그에 따라 택시 요금을 변경합니다. 이런 식으로 작동하는 것은 서지 가격 책정 메커니즘입니다. 바쁘고 붐비는 곳에서 택시를 예약해야 할 때 Uber가 정상 금액의 두 배를 청구한다고 가정해 봅시다!

5. 넷플릭스

Netflix는 전 세계 사람들이 사용하는 가장 인기 있는 주문형 온라인 비디오 콘텐츠 스트리밍 플랫폼 중 하나입니다. Netflix는 추천 엔진의 주요 지지자입니다. 사용자의 특정 요구 사항, 선호도 및 취향 패턴을 이해하기 위해 고객 데이터를 수집합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 개별 사용자가 무엇을 좋아할지 예측하고 개인화된 콘텐츠 추천 목록을 만듭니다.

오늘날 Netflix는 사용자를 위한 고유한 콘텐츠를 제작할 정도로 거대해졌습니다. 데이터는 추천 엔진과 새로운 콘텐츠 결정의 원동력이 되는 비밀 요소입니다. Netflix에서 사용하는 가장 중요한 데이터 포인트에는 사용자가 시청하는 제목, 사용자 등급, 선호하는 장르, 사용자가 재생을 중지하는 빈도 등이 있습니다. Hadoop, Hive 및 Pig는 Netflix에서 사용하는 데이터 구조의 세 가지 핵심 구성 요소입니다.

6. 프록터 앤 갬블

Procter & Gamble은 오랫동안 우리 주변에 있었습니다. 그러나 "오래된" 회사임에도 불구하고 P&G는 옛날 방식에 가깝지 않습니다. 빅 데이터의 잠재력을 인식한 P&G는 전 세계의 각 사업부에서 빅 데이터 도구와 기술을 구현하기 시작했습니다. 빅 데이터를 사용하는 회사의 주요 초점은 실시간 통찰력을 활용하여 보다 현명한 의사 결정을 내리는 것이었습니다.

이 목표를 달성하기 위해 P&G는 R&D, 공급망, 고객 대면 운영 및 고객 상호 작용 전반에 걸쳐 회사 리포지토리와 온라인 소스에서 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 수집하기 시작했습니다. 글로벌 브랜드는 관리자가 최신 산업 데이터 및 분석에 액세스할 수 있도록 빅 데이터 시스템 및 프로세스를 개발했습니다.

7. 국세청

예, 정부 기관에서도 빅 데이터 사용을 주저하지 않습니다. 미국 국세청은 신원 도용, 사기 및 제때 납부(세금을 납부해야 하지만 제때 납부하지 않는 사람들)를 방지하기 위해 빅 데이터를 적극 활용하고 있습니다.

IRS는 빅 데이터의 힘을 활용하여 조세 규칙 및 법률 준수를 보장하고 시행합니다. 현재 IRS는 특히 신원 도용의 경우 수십억 달러와 관련된 사기 및 사기를 성공적으로 방지했습니다. 지난 3년 동안 미화 20억 달러 이상을 회수했습니다.

마무리

“빅 데이터란 무엇인가?”에 답할 수 있기를 바랍니다. 충분히 명확하게 질문하십시오. 빅데이터의 종류, 빅데이터의 특성, 유스케이스 등에 대해 이해하셨기를 바랍니다.

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