빅데이터: Difference between revisions
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| 속도(Velocity) || 데이터 입출력 속도가 기존 데이터베이스에 비해 초고속 | |속도(Velocity)||데이터 입출력 속도가 기존 데이터베이스에 비해 초고속 | ||
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* IBM 등에서 제시한 개념이 추가됨 | |||
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| | |신뢰성(Veracity)||대용량의 데이터를 빠르게 처리하는 과정에서 품질 유지 | ||
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| | |가치(Value)||대량의 데이터를 모으고 빠르게 처리하여 새로운 가치 창출 | ||
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|기존에 다룰 수 없었던 대용량 데이터로부터의 정확한 분석·예측 | |||
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|데이터 처리 결과가 유효한 의미를 가질 수 있는 기간 내 처리 | |||
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== 빅데이터 처리 기술 == | *그 외 가변성(Variability), 시각화(Visualization) 등이 사용되기도 함 | ||
=== 분석 기술 === | |||
* 병렬 데이터베이스 | ==빅데이터 처리 기술== | ||
** Divide and Conquer 방식을 이용하여 대량 데이터를 분산 및 병렬 처리 | ===분석 기술=== | ||
** 기법/도구: [[하둡]], [[스파크]], [[하이브]] | |||
* [[데이터 마이닝]] | *병렬 데이터베이스 | ||
** [[텍스트 마이닝]], [[군집분석]], [[연관분석]] 등 대량의 데이터에서 가치를 찾는 정보 도출 | **Divide and Conquer 방식을 이용하여 대량 데이터를 분산 및 병렬 처리 | ||
** 기법/도구: [[머신러닝]], [[의사결정나무]] | **기법/도구: [[하둡]], [[스파크]], [[하이브]] | ||
=== 표현 기술 === | *[[데이터 마이닝]] | ||
* [[NoSQL]] | **[[텍스트 마이닝]], [[군집분석]], [[연관분석]] 등 대량의 데이터에서 가치를 찾는 정보 도출 | ||
** 대량의 반정형 데이터에 대한 유연한 조회, 갱신 처리 지원 | **기법/도구: [[머신러닝]], [[의사결정나무]] | ||
** 기법/도구: [[몽고DB]], [[카우치베이스]] | |||
* [[R]] | ===표현 기술=== | ||
** 분석된 빅데이터를 대상으로 데이터의 의미를 시각화해주는 프로그래밍 언어 | |||
*[[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]] | |||
* [[데이터베이스]] | |||
Latest revision as of 11:04, 15 January 2022
- Big Data
- 기존의 데이터 처리 능력을 넘어서는 대량의 데이터, 또는 그 데이터를 분석하고 가치를 창출하는 기술
빅데이터의 특징(3V+α)[edit | edit source]
- 가트너에서 제시한 3가지 특징
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| 규모(Volume) | 처리하는 데이터의 양이 기존 데이터베이스에 비해 거대 |
| 속도(Velocity) | 데이터 입출력 속도가 기존 데이터베이스에 비해 초고속 |
| 다양성(Variety) | 비정형 데이터, 다크 데이터 등 다양한 종류의 데이터 |
- 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) 등이 사용되기도 함
빅데이터 처리 기술[edit | edit source]
분석 기술[edit | edit source]
- 병렬 데이터베이스
- 데이터 마이닝
