빅 데이터(Big Data)란?

빅 데이터의 정의와 용어

빅 데이터에서의 "빅(big)"은 데이터가 기존의 데이터 처리 시스템이 감당하기 어려운 수준에서 매우 많거나, 데이터의 속도, 다양성이 매우 높거나, 데이터의 정확성이 매우 낮은 경우를 말합니다.

빅 데이터는 3V로 표현이 되며, Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)를 가지고 있습니다.

규모 면에서 빅 데이터는 기존의 데이터보다 수십 ~ 수백 배 이상 더 크고 데이터의 다양성이 다양하며, 데이터의 새로운 형태와 구조를 가지는 것입니다.

 

빅 데이터 처리 기술과 분석 방법

빅 데이터를 처리하는 기술과 분석 방법은 데이터의 용도에 따라 다르게 사용됩니다. 분산 처리 시스템인 하둡(Hadoop)은 대부분의 빅데이터 분석 프로젝트에 사용되며, 하이브(Hive)나 피그(Pig)는 하둡에서 데이터를 분석하기 위한 인터페이스로 지원됩니다. 또한, 데이터베이스 이외의 NoSQL(Not Only SQL)이라고 하는 분산형 데이터 저장소도 있으며, 분석을 위해서는 데이터베이스에 저장된 원본 데이터를 추출해야 하므로 ETL(Extract, Tranform, Load) 작업을 진행하기도 합니다. 분석 방법론에는 기존의 BI(Business Intelligence)와 데이터 마이닝 기법, 머신러닝 기술 등 다양한 방법이 사용됩니다. 머신러닝 알고리즘에 대한 성능 향상을 위한 딥러닝 기법이 적용되면서 빅 데이터 분석의 정확도도 매우 높아졌습니다.

 

 

빅 데이터의 활용 사례와 효과

빅 데이터는 많은 기업에서 다양한 분야에서 활용됩니다.

예를 들어, 핀테크(FinTech) 기업에서는 사용자 데이터를 활용해 개인 신용도를 분석해 대출 평가나 보험료 책정 등을 진행합니다. 또한, 쇼핑몰에서는 사용자가 클릭한 상품, 관심을 가지는 키워드 등의 데이터를 분석해 사용자 맞춤형 상품을 추천하거나 마케팅 전략을 수립합니다. 빅 데이터 기술을 활용하는 여러 산업군의 대표적인 사례로는,

1. 의료 분야에서는 유전자 정보 분석을 통해 정확한 진단과 치료를 제공합니다.
2. 공공부처에서는 대기오염 등의 환경 정보를 분석하여 바이오 에너지 및 분쟁 관련 정보 수집 및 원인 분석 등에 중요한 역할을 합니다.
3. 교육 분야에서는 빅데이터 기술을 활용해 개개 학생들의 학습 상태에 대한 정보를 확인 및 분석하여 효과적인 학습 방법을 제공할 수 있습니다.
4. 제조 분야에서는 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 분석함으로써 제품 불량률을 줄이고 생산성을 향상해 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

빅데이터의 활용은 효율적인 분석과 판단력을 제공해줄 뿐 아니라 범위가 다양하여 기존에 알 수 없었던 새로운 가치를 창출하는 것이 가능합니다. 그러므로 빅 데이터 분석 기술은 기업과 산업 전반에 걸쳐 지속해서 발전해 나갈 것으로 예상되며, 이를 기본으로 하는 기업들만이 살아남을 수 있을 것입니다.

 

 

빅 데이터 분석 사이트 10가지