빅데이터란?

요즘 "빅데이터"라는 용어가 자주 언급되고 있다. 그렇다면 빅데이터란 정확히 무엇일까?

 

사실 "빅데이터"라는 단어는 매우 복잡하고 다층적인 의미를 지닌다. 오늘은 빅데이터에 대해 무엇인지 포스팅해보도록 하겠다.

 

1. 빅데이터의 정의

출처: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=46870

 

빅데이터는 단순히 '큰 데이터'를 의미하지 않는다. 빅데이터는 대규모 데이터를 수집하고 분석하여, 이를 통해 유의미한 정보를 추출하고 활용하는 모든 과정을 포함하는 포괄적인 개념이다.

 

초기에는 데이터베이스(Database)와 같이 데이터를 체계적으로 관리하는 시스템을 지칭했으나, 데이터의 양과 다양성이 증가하면서 이제는 빅데이터가 하나의 독립적 영역으로 자리 잡게 되었다. 이 용어는 단순히 크기를 의미하는 것이 아니라, 데이터를 분석하고 활용하는 데 필요한 전체적인 기술과 과정을 포괄한다.

2. 빅데이터의 특성

출처: https://opensistemas.com/en/the-four-vs-of-big-data/

 

빅데이터는 4V라는 네 가지 특성으로 정의된다. 이 특성은 데이터를 관리하고 분석하는 과정에서 중요하게 작용한다.

1. 규모 (Volume): 방대한 양의 데이터는 전통적인 데이터베이스 시스템으로는 처리하기 어렵다.
2. 속도 (Velocity): 데이터가 실시간으로 빠르게 생성되고 처리된다.
3. 다양성 (Variety): 데이터는 구조화된 형식뿐만 아니라, 비구조화된 형식까지 포함한다.
4. 진실성 (Veracity): 데이터의 정확성과 신뢰성은 중요하며, 데이터 오류나 불확실성을 다루는 기술이 필요하다.

4V는 빅데이터의 핵심을 이해하는 데 필수적이며, 이를 통해 빅데이터의 본질을 보다 명확하게 알 수 있다. 또한 위 내용에서 수집/가공/분석/활용 부분도 같이 포함되어야 한다. 

 

3. 빅데이터의 형성

빅데이터는 정성적인 정보를 정량적으로 변환하고, 불규칙한 패턴을 정리하는 과정에서 형성된다. 이를 통해 다양한 데이터 소스에서 의미 있는 정보를 추출하고, 데이터의 가치를 극대화할 수 있다.

 

4. 빅데이터의 자원 

출처: https://www.facebook.com/100063699888124/posts/1203247663166614/

 

빅데이터는 단순한 데이터를 넘어, 가공과 분석을 통해 가치 있는 정보와 지식으로 전환됩니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 이루어진다.

• 자료 (Data): 기록된 기본 원천.
• 정보 (Information): 가공된 데이터로, 사용자 요구에 따라 가치가 변한다.
• 지식 (Knowledge): 정보가 축적되고 맥락이 부여된 형태로, 문제 해결에 유용하다.
• 통찰 (Insight): 지식을 응용하여 얻은 중요한 의미와 패턴이다.
• 지혜 (Wisdom): 통찰을 창의적으로 적용하여 혁신적인 결과물을 만들어낸다.

이러한 자원들은 단계적으로 연결되어 데이터의 가치를 극대화하며, 궁극적으로 인사이트와 혁신을 창출하는 데 기여한다.

 

5. 빅데이터의 종류

빅데이터는 크게 세 가지 형태로 구분된다.

• 정형 데이터 (Structured Data): 관계형 데이터베이스와 같은 규칙적인 형식으로 저장된 데이터.
• 비정형 데이터 (Unstructured Data): 소셜 미디어 게시물, 이미지, 영상 등 다양한 형식을 포함하는 데이터.
• 반정형 데이터 (Semi-structured Data): JSON, XML과 같이 구조는 있지만 고정된 스키마는 없는 데이터.

이제 빅데이터의 개념과 특성, 자원, 형성 방식, 그리고 종류에 대해 이해했으니, 다음 글에서는 빅데이터의 분석 절차와 실제 사례를 살펴보도록 하겠다.

 

---

요약

 

1. 빅데이터의 정의
빅데이터는 단순히 '큰 데이터'가 아니라, 대규모 데이터를 수집하고 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 활용하는 포괄적인 개념이다. 초기에는 데이터베이스 관리에 집중되었으나, 지금은 데이터를 다루는 전체 기술과 과정을 포함한다.

 

2. 빅데이터의 특성 (4V)

• 규모 (Volume): 방대한 양의 데이터.
• 속도 (Velocity): 빠른 생성과 실시간 처리.
• 다양성 (Variety): 구조화된 형식과 비구조화된 형식 포함.
• 진실성 (Veracity): 데이터의 정확성과 신뢰성 확보가 중요.

3. 빅데이터의 형성
다양한 데이터 소스에서 패턴을 정리하고 의미를 추출하여 데이터의 가치를 극대화한다.

 

4. 빅데이터 자원의 단계

• 자료 (Data) → 정보 (Information) → 지식 (Knowledge) → 통찰 (Insight) → 지혜 (Wisdom)
• 각 단계에서 데이터가 가공되고 의미가 부여되며, 최종적으로 창의적 혁신을 가능하게 한다.

5. 빅데이터의 종류

• 정형 데이터: 관계형 데이터베이스와 같은 구조적 데이터.
• 비정형 데이터: 소셜 미디어 게시물, 이미지 등 다양한 형식.
• 반정형 데이터: JSON, XML처럼 구조는 있지만 고정 스키마가 없는 데이터.