빅데이터

Big Data

기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량 데이터 또는 비정형의 데이터를 분석하고 가치를 창출하는 기술

빅데이터의 특징(3V+α)

• 가트너에서 제시한 3가지 특징

특징	설명
규모(Volume)	처리하는 데이터의 양이 기존의 데이터베이스에 비해 거대
속도(Velocity)	데이터 입출력 속도가 기존 데이터베이스에 비해 초고속
다양성(Variety)	비정형 데이터까지 다루면서 처리하는 데이터량 대폭 증가

• IBM 등에서 제시한 개념이 추가됨

특징	설명
신뢰성(Veracity)	대용량의 데이터를 빠르게 처리하는 과정에서 품질 유지
가치(Value)	대량의 데이터를 모으고 빠르게 처리하여 새로운 가치 창출
타당성(Validity)	기존에 다룰 수 없었던 대용량 데이터로부터의 정확한 분석·예측
휘발성(Volatility)	데이터 처리 결과가 유효한 의미를 가질 수 있는 기간 내 처리

• 그 외 가변성(Variability), 시각화(Visualization), 정확성(Veracity) 등이 사용되기도 함

빅데이터 처리 기술

분석 기술

• 병렬 데이터베이스
  • Divide and Conquer 방식을 이용하여 대량 데이터를 분산 및 병렬 처리
  • 기법/도구: 하둡, 스파크, 하이브
• 데이터 마이닝
  • 텍스트 마이닝, 군집분석, 연관분석 등 대량의 데이터에서 가치를 찾는 정보 도출
  • 기법/도구: 머신러닝, 의사결정나무

표현 기술

• NoSQL
  • 대량의 반정형 데이터에 대한 유연한 조회, 갱신 처리 지원
  • 기법/도구: 몽고DB, 카우치베이스
• R
  • 분석된 빅데이터를 대상으로 데이터의 의미를 시각화해주는 프로그래밍 언어

같이 보기

• 데이터베이스