빅 데이터 3V | [19] 빅 데이터의 뜻과 특징 – 3V와 6V Of Big Data 빠른 답변

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안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다.
지난 시간에 이어 데이터에 대해 이야기해보려고합니다.
빅 데이터가 무엇인지 정의를 알아보고, 특징 3V, 6V를 알아보겠습니다 🙂

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빅데이터의 특징 3V – 네이버 블로그

자 그럼 빅데이터의 특지 3V에 대해서 알아보겠습니다. Volume은 데이터의 양, Velocity는 데이터의 입출력 속도, Variety는 데이터의 다양성을 의미 …

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Source: m.blog.naver.com

Date Published: 11/29/2022

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[DE] 빅데이터의 특징(3V, 5V, 7V) – velog

초기 빅데이터의 특징은 Volume(규모), Variety(다양성), Velocity(속도)로 3V라 불립니다. … 여기서 Variety (다양성)의 다양한 종류의 데이터는 아래를 …

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Source: velog.io

Date Published: 8/4/2021

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1 빅데이터의 공통적 속성 3V

3V는 데이터의 크기(Volume), 데이터의 속도(Velocity),. 데이터의 다양성(variety)을 나타내며 이러한 세 가지 요소의 측면에서. 빅데이터는 기존의 데이터베이스와 …

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Source: smart.science.go.kr

Date Published: 8/11/2021

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빅데이터의 3V, 5V를 넘어 7V까지?? – 대학내일

빅데이터의 특징을 이야기 할 때 나오는 3가지는 혹시 알고 계신가요? 3V라고 불리는 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)입니다. 빅데이터를 …

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Source: universitytomorrow.com

Date Published: 1/12/2022

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빅 데이터란 무엇인가? – 아이엠그루

[그림1.1] 빅 데이터 3대 요소 빅 데이터의 3대 요소(3V)란 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)를 의미하며, 각 요소는 다음과 같이 특징을 …

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Date Published: 11/17/2021

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빅 데이터란 무엇입니까? | Oracle 대한민국

빅 데이터란 양(volume)이 매우 많고, 증가 속도(velocity)가 빠르며, 종류(variety)가 매우 다양한 데이터를 말합니다. 이것을 3V라고도 합니다.

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Date Published: 6/24/2021

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빅데이터의 3대 요소(3V) – 개발일기

빅데이터의 3대 요소(3V) · 데이터는 정형화 정도에 따라 정형(Structured), 반정형(Semi-Structured), 비정형(Unstructured)으로 구분 · 정형 데이터는 …

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Source: k-ryoung.tistory.com

Date Published: 1/4/2022

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빅데이터란 무엇인가 4V > IT News > Knowledge

3V란 규모(volume), 다양성(variety), 속도(velocity)를 의미합니다! 3V는 빅데이터의 핵심적인 특징을 포함하고 있지만 여기에 정확성(veracity)라는네 …

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Source: www.weeslee.co.kr

Date Published: 1/30/2021

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빅데이터의 3대 요소(3V)

빅데이터의 3대 요소(3V) · 크기(Volume) · 속도(Velocity) · 다양성(Variety).

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Source: sites.google.com

Date Published: 10/15/2022

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주제에 대한 기사 평가 빅 데이터 3v

• Author: 친절한 AI
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• Date Published: 2020. 4. 27.
• Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=760CkdhvTIE

빅데이터의 특징 3V ?

자 그럼 빅데이터의 특지 3V에 대해서 알아보겠습니다.

Volume은 데이터의 양, Velocity는 데이터의 입출력 속도, Variety는 데이터의 다양성을 의미하며, 가장 일반적으로 정의되는 빅데이터의 3가지 특징입니다.

첫번째, 볼륨은 데이터의 양으로 일반적인 사전적 의미로 보면 됩니다. 하지만, 단순히 데이터의 량이 많다고 빅데이터는 아닙니다. 최근 사물인터넷의 활성 기로에서 데이터의 량 보다는 기존에 관리하지 않았던 데이터를 가져와 분석 하는 빅데이터 분석 사례가 늘고 있죠. 이 처럼 과거에 사용하지 않거나, 관리하지 않았던 데이터들을 사용의 범주로 가져오게되는데 이렇게 등장한 데이터 역시 빅데이터라고 보면 됩니다. 관심 대상이 아니 데이터 무심히 발생하거나 존재했던 데이터가 이제 빅데이터 분석의 대상이 되어 새로운 이벤트나 비지니스가 되는 것죠. 이러한 데이터가 바로 빅데이터가 되겠습니다.

저 역시 이러한 빅데이터가 새로운 비지니스의 기회라고 생각하고 있기도 합니다. 2016년 가장 핫 트랜드인 사물인터넷과 빅데이터 분석은 불가분의 관계이기에 새로운 비지니스 모델이 봄물 터지듯 나타 날 것으로 보여 관심을 가져 보아야 겠습니다. 물론 전 비지니스 모델을 이미 몇개 준비하고 있습니다.

두번째, Velocity는 데이터의 입출력 속도를 말합니다. 이 역시 단순히 빠르다 고속이다 라는 의미와 함께 데이터의 수집과 적재 처리와 분석 – 예측(결과) 이 모든 단계의 신속성과 긴밀성 역시 속도의 개념으로 보는 것이 빅데이터 입니다. 단순히 고성능의 H/W(CPU, Storage)에서의 속도를 의미하지 않는다는 것이죠. 이러한 속도의 개념에서 전통적인 관계형 데이터베이스 (Oracle, DB2, MySQL 등)와 분산형 NoSQL(IBM Cloudant, Mongo DB, Cassandra, Couch DB 등) 데이터베이스로 구분하여 접근 할 필요가 있습니다. 전통적인 관계형DB는 데이터의 통합 위크플로워와 분석 위크플로워의 분리한 형태로 정밀한 분석이나 대용량 데이터의 신속한 분석을 주로 다루고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 분산형 DB로 분산DB와 분산처리로 실시간 또는 병렬처리로 Velocity를 커버합니다. 즉, 속도의 개념과 실시간 처리 모두가 빅데이터의 특징인 Velocity이라고 봐야 합니다.

세번째, Variety는 데이터의 다양성과 변화를 말합니다. 볼륨에서도 언급한 것 처럼 새로운 데이터를 관심의 영역으로 가져온 것이 빅데이터라는 것입니다. 이렇게 다양한 데이터와 실시간으로 변화하는 데이터를 다루는 것이 바로 빅데이터의 특징이라는 보시면 됩니다.

빅데이터의 의미를 조금이나마 이해하는데 도움이 되었는지 모르겠습니다. 시시각각 변화무썅한 데이터들이 지금도 발생하고 있습니다. 이 데이터를 누가 어떻게 볼 것인가 어떻게 가져 올 수 있는가 그리고 무엇에 사용 할 수 있게 할 것인가 이러한 질문을 한번쯤 해보는 하루되면 합니다.

IOT(센싱) – 빅데이터 분석 – 비지니스 모델

이즈막,

빅데이터의 3V, 5V를 넘어 7V까지??

「 빅데이터를 설명할 때 나오는 특징 3가지(3V), 이젠 7가지(7V)라고? 」

빅데이터에 대한 정확한 의미에 대해서는 이전글에서 알아 보았습니다. (아래 링크 참조)

2020/08/21 – [IT이슈 및 정보] – [한국정보화진흥원 면접기출] 빅데이터(Bigdata), 이렇게 대답하면 오답!(실제기출포함)

빅데이터의 특징을 이야기 할 때 나오는 3가지는 혹시 알고 계신가요?

3V라고 불리는 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety) 입니다.

빅데이터를 공부하시면서 한번쯤은 들어보셨을 겁니다.

하지만 빅데이터의 개념이 확장되면서 이제는 5가지 특성, 더 나아가 7가지 특성을 가지고 있다는 의견도 힘을 얻고 있습니다.

그렇다면 3가지 특징을 넘어 새로운 특징으로 정의되는 나머지 부분에 대해서 알아보도록 합시다.

빅데이터의 특징

「 기본적인 빅데이터의 특징 3V에 대해 알아보자 」

기본적인 빅데이터의 특징이라 부르는 3V에는 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)이 있습니다.

1) 크기(Volume)

빅데이터라는 이름에서도 알 수 있듯, 큰 데이터를 의미합니다.

과거에 관리되던 고객의 회원정보(이름, id, 전화번호 등), 창고의 물품 재고 정보(이름, 물품식별번호, 수량, 가격 등) 등의 데이터의 개념을 넘어선 비정형 데이터(SNS에 올라오는 사진, 영상 등)들이 다양한 플랫폼에서 저장되어 활용되고있습니다.

이처럼 빅데이터 분야에서는 사람이 입력한 텍스트 정도만 관리하던 과거와는 달라진 개념의 데이터를 처리합니다.

2) 속도(Velocity)

빅데이터는 데이터가 수집되는 속도에서도 이전과는 다르게 빠릅니다.

데이터가 수집되는 플랫폼 또한, 기계, 네트워크, SNS 등 다양화되고있으며, 이러한 데이터의 양도 크기때문에, 수집되는 속도도 빨라져야 합니다.

특히, 아무리 많은 양의 좋은 데이터가 있다 하더라도 수집되는 속도가 느리다면, 그 데이터는 이미 과거의 데이터가 될 것이고 쓸모가 없어지게 됩니다.

빠른속도로 수집되어 가공될 수 있는 RealTime 데이터가 중요합니다.

3) 다양성(Variety)

데이터의 종류 또한 이전과는 비교가 안 될 정도로 다양해졌습니다.

과거의 정형데이터들 뿐 만 아니라 비정형데이터 또한 활용할 수 있는 데이터로 인정받으면서, 종류는 무궁무진해졌습니다.

정형데이터(고객의 이름, ID, 주소 등)의 한정된 데이터 종류에서, 비정형데이터(고객의 손글씨, SNS에 올라온 사진 등)의 영역까지 다루게되면서, 다양성 또한 빅데이터의 3가지 특징에 속하게 되었습니다.

「 3V에서 추가 된 2가지 특성, 5V가 되다 」

빅데이터라는 단어가 처음 등장하기 시작하고, 개념이 정립되어 사용되면서 특징을 설명하는데 크기, 속도, 다양성 세가지 특성이면 충분했습니다.

하지만 데이터의 영역이 더욱 커지고, 다양한 기술이 빅데이터와 결합되면서, 이 세가지 특성으로는 설명하기 부족하다는 의견이 있었습니다.

이때 두가지 주장이 제기되었는데 한가지는 정확성(Veracity), 다른 한가지는 가치(Value)였습니다.

4) 진실성(Veracity)

‘진실성’이라는 특성은 빅데이터를 구성하는 데이터들이 얼마나 신뢰할 수 있는지를 의미합니다.

많은 데이터를 수집하다보면, 원치않는 데이터를 함께 수집할 수 도 있습니다.

이러한 데이터들을 확인하고, 삭제하는 작업을 통해, 빅데이터를 구성하는 데이터들의 신뢰성을 확보해야만이 빅데이터가 의미를 가집니다.

예를들어, 개와 고양이 사진을 수집했는데, 각 사진이 기술적 결함으로 훼손되어서 개인지 고양이인지 판단하기 힘들다면, 진실성이 떨어지는 데이터가됩니다.

이러한 의견을 통해 ‘진실성’ 또한 빅데이터를 설명하는 중요한 특징이라는 주장입니다.

5) 가치(Value)

가치를 빅데이터의 중요한 특징이라고 주장하는 의견은, 결국 이 데이터가 가치있는 정보가 되어야 그 의미가 있다는 것 입니다.

빅데이터를 수집하기전에 수집 한 데이터로 어떤 가치있는 정보를 만들것인지 설계하는것이 가장 먼저라는 의견입니다.

많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 수집했다하더라도, 이 데이터로 무엇을 할 것인지 설계하지 않고 수집한 데이터는 아무 가치가 없다는 것 입니다.

이러한 의견을 통해 빅데이터의 중요한 특성을 ‘가치’라고 판단했습니다.

두 의견 다 설명을 듣고 생각 해 보시면 빅데이터를 구성하는 중요한 특성이라는 생각이 드실겁니다.

무궁무진한 빅데이터의 활용성

「 5V도 많은데 7V까지….? 」

5개도 많은데 7개라니… 최근에는 빅데이터의 활용범위가 넓어지면서 5v를 넘어 7v로 빅데이터 특성을 정의하는 의견까지 나오게 되었습니다.

6) 정확성(Validity)

다양하고 큰 데이터를 빠른 속도로 수집하더라도, 그 데이터가 타당한지 정확한지 여부를 무시한다면 이는 올바르게 활용될 수 없습니다.

아무리 많은 데이터를 빠른 시간내에 수집했다 하더라도, 이를 가공하여 어떠한 정보를 얻어내기 위해서는 수집 된 데이터가 정확한지부터 검증하는게 필요합니다.

예를들어 가지와 당근의 사진 데이터를 수집하였는데, 당근사진을 보고 가지로 인식하고, 가지사진을 보고 당근으로 인식하여 데이터를 수집하고있다면, 이는 정확성이 떨어지는 데이터입니다.

이처럼 빅데이터의 중요한 또 한가지 특성은 ‘정확성’이라는 주장이 있습니다.

7) 휘발성(Volatility)

‘휘발성’이라는 특징은, 데이터가 얼마나 오래 저장될 수 있고 타당하며, 오랜시간 활용 할 수 있는지에 대한 특징입니다.

다양한 양질의 데이터를 많이 수집했다 하더라도, 그 데이터를 오래 보관 할 수 없어 삭제가 된다면 의미가 없다는 뜻입니다.

따라서, 데이터를 수집하고 가공하여 유용한 정보로 만드는 과정에 앞서, 설계단계에서부터 이러한 휘발성의 특징을 고려하여 판단해야한다는 의견입니다.

「 빅데이터의 특징… 어떻게 정리하면 좋을까? 」

빅데이터의 활용분야는 시간이 지날수록 광범위해지고 있으며, 그 특성 또한 단순한 몇가지로 정의하기 힘든 수준까지 왔습니다.

빅데이터를 정의하고, 특정짓는 다양한 의견이 있지만, 그 중 가장 많은 의견으로 일치되는 7가지 특성에 대해 알아보았습니다.

가장 중요한 3가지 특성(크기, 속도, 다양성)을 먼저 기억하시고, 다음으로 이어지는 추가의견(진실성, 가치, 정확성, 휘발성)은 어떠한 것이 있고 무엇을 의미하는지, 이러한 특징이 왜 빅데이터를 설명하는데 필요한지를 다시 한 번 생각 해 보시면 좋을 것 같습니다.

「 면접기출(2017년 하반기 기술보증기금 면접 기출) 」

Q1. 빅데이터를 정의하는 3가지 특성인 3V가 뭔지 설명할 수 있는지?

Q1-1. 3V를넘어 4V, 5V까지 개념이 확장되고있는데, 이에 대해 설명 할 수 있는지?

빅 데이터란 무엇인가?

얼마 전 빅데이터는 무엇인가에 대해 자료를 찾아보던 중 blrunner님의 블로그에서 좋은 자료를 찾을 수 있었습니다. 빅 데이터의 시대 빅 데이터라는 용어는 처음 들었지만, 빅 데이터는 이미 오래 전부터 우리의 곁에 있었습니다. 얼마 전 모 멤버쉽카드의 회원수가 1천만을 돌파했다는 뉴스가 나왔습니다. 이 멤버쉽 카드로 다양한 할인과 적립혜택을 받을 수 있으며, 그 중 위치에 기반한 서비스도 포함이 됩니다. 예를 들어 고객이 신촌역이 있을 경우, 신촌 역 반경 몇 M내에서 멤버쉽 카드를 이용해 혜택을 받을 수 있는 정보가 스마트폰에 노출됩니다. 위치 기반 서비스 외에도 고객이 멤버쉽 카드를 사용하는 성향에 따라서 다양한 쿠폰이 고객에게 배송됩니다. 1천만 회원이라면 전 국민의 1/4이 이 카드를 소지하고 있는 것인데, 어떻게 이러한 서비스가 가능할까요? 최근 유행하고 있는 소셜커머스의 경우도 사용자의 위치에 기반해 할인 업체를 제공하고, 또 사용자가 구매 패턴과 위치에 기반해 다양한 상품 추천 서비스를 제공하고 있습니다. 구글의 크롬 브라우저를 사용하고 계시다면, 한 번쯤은 실시간 자동 번역 서비스를 이용해보셨을 것입니다. 지난 40여년 동안 과학자들은 컴퓨터가 명사, 형용사, 동사 등 단어와 문법적 구조를 인식하여 번역하는 방식으로 자동 번역 프로그램 개발을 시도해왔습니다. 이에 반해 구글과 IBM은 문서와 번역문을 데이터베이스화하여서, 유사한 문장과 어구를 데이터베이스에서 추론해나가는 통계적 기법을 이용해 개발을 시도하였습니다. IBM은 캐나다 의회의 수백만 건의 문서를 활용하여 영어-불어 자동번역 시스템을 시도하였으나 실패로 끝났고, 구글은 수억건의 문서를 활용하여 전 세계 65개 언어의 자동 번역 프로그램을 성공하였습니다. 바로 ‘수백만 건’과 ‘수억 건’이라는 데이터의 차이가 두 기업의 자동 번역 프로그램의 번역 품질과 정확도, 서비스의 성패를 좌우한 것입니다. 1) 빅 데이터의 출현 배경 우리는 데이터 폭증의 시대에 살고 있습니다. 최근 2년간 생상된 데이터가 인류가 지금까지 생산한 데이터보다 양이 많다고 합니다. 스마트폰과 같은 디지털 기기의 보급과 소셜네트워크서비스(SNS)의 부상으로 엄청난 양의 데이터가 생산되고 있습니다. 특히 페이스북과 트위터와 같은 SNS의 성장과 스마트 폰과 같은 모바일 기기의 확산이 결합되면서 급격하게 데이터가 증가되고 있습니다. 2011년 5월 맥킨지에서 발표한 자료에 의하면 매달 300억개의 컨텐츠가 페이스북에서 공유되며, 전세계 데이터는 매년 40%씩 증가하고 있습니다. 스토리지 전문기업인 EMC가 발표한 자료에 따르면, 2011년에 전 세계에서 생성된 디지털 데이터의 양은 1.8 제타바이트(ZB)에 이릅니다. 1.8 ZB는 약 1조 8천억 기가바이트(GB)에 해당 하는 수치입니다. 이는 우리나라 전 국민이 18만년 동안 쉬지 않고, 1분마다 트위터 글을 3개씩 게시하는 것이나 마찬가지 입니다. 또한 2시간이 넘는 HD 영화 2000억편을 한 사람이 쉬지 않고 4천700만년 동안 시청할 분량에 해당합니다. 이를 32GB 아이패드에 저장할 경우에는 575억개의 아이패드가 필요하고, 이는 서울 면적의 2.1배에 해당하는 수량입니다. 이러한 데이터는 앞으로도 매년 2배 이상씩 증가할 것이라고 예상되고 있습니다. 이제 빅 데이터는 기업 뿐만 아니라 국가 차원에서도 이슈가 되고 있습니다. 지난 3월 미국 백악관은 국가 차원의 빅 데이터 R&D 추진안을 발표하였습니다. 대통령 직속 기관인 과학기술정책국(OSTP)이 중심으로 추진하며, 미 정부 산하 6개 기관이 대용량 디지털 데이터 저장 및 분석과 관련해 총 2억 달러를 투자하기로 하였습니다. 또한 백악관은 이 기술을 통해 과학 및 엔지니어링 분야의 발전을 촉진하는 한편 국가 안보 및 교육도 증진할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔습니다. 일본의 경우도 총무성과 국가전략회의를 중심으로 빅 데이터 R&D를 추진하고 있습니다. 우리 나라도 빅 데이터에 중요성을 인식하고, 각 정부 산하 조직에서 빅 데이터 R&D 추진을 진행하고 있습니다. 2) 빅 데이터의 개념 빅 데이터가 과연 무엇이길래 이렇게 화두가 되고 있는 걸까요? 문자 그대로 사이즈가 큰 데이터를 빅 데이터라고 하는 걸까요? 사실 지금까지 빅 데이터의 정의에 대해서 명확하게 합의가 된 적은 없었습니다. 세계적인 컨설팅 기관인 맥킨지와 IDC에서는 다음과 같이 빅 데이터를 정의하였습니다. * 데이터의 규모에 초첨을 맞춘 정의 기존 데이터 베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 데이터 – 맥킨지 2011년 6월 * 업무 수행 방식에 초점을 맞춘 정의 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고, 데이터의 빠른 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처 – IDC 2010년 4월 위 두 가지 정의만으로는 빅 데이터를 이해하기에 부족한 감이 있습니다. 빅 데이터의 개념을 정확히 이해하기 위해서는, 반드시 빅 데이터의 3대 요소(3V)를 이해하고 있어야 합니다. 그림 1.1은 BI/DW 리서치 기관인 TDWI가 정의한 빅 데이터의 3대 요소를 나타낸 그림입니다.

[그림1.1] 빅 데이터 3대 요소 빅 데이터의 3대 요소(3V)란 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)를 의미하며, 각 요소는 다음과 같이 특징을 가지고 있습니다. * 크기(Volume) 비즈니스 특성에 따라서 다를 수 있지만, 일반적으로 수십 테라 혹은 수십 페타 바이트 이상이 빅 데이터의 범위에 해당합니다. 이러한 빅 데이터는 기존 파일 시스템에 저장하기 어려울 뿐만 아니라, 데이터 분석을 위해서 사용하는 BI/DW 같은 솔루션에서 소화하기 어려울 정도로 급격하게 데이터 양이 증가하고 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 확장 가능한 방식으로 데이터를 저장하고, 분석하는 분산 컴퓨팅 기법으로 접근해야 합니다. 현재 분산 컴퓨팅 솔루션에는 구글의 GFS, 아파치의 하둡, 대용량 병렬 처리 데이터 베이스로는 EMC의 GreenPlum, HP의 Vertica, IBM의 Netezza, 테라데이터의 Kickfire 등이 있습니다 * 속도(Velocity) 빅 데이터의 속도적인 특징은 크게 실시간 처리와 장기적인 접근으로 나눌 수가 있습니다. 우리는 매일 매 순간 데이터를 생산하고 있습니다. 교통카드로 지하철과 버스를 이용할 때도 교통비와 탑승위치를 남기고, 금융 거래를 할 때도 금융 기관의 데이터 베이스에 데이터를 만들게 됩니다. 인터넷 검색을 할 때도 모든 검색어가 저장이 되고, 쇼핑몰이나 포털 사이트 같은 곳을 이용할 때도 우리가 클릭한 이력이 모두 저장됩니다. 스마트폰에서 SNS나 지도 같은 앱을 이용할 때도 우리의 위치 정보를 남기게 됩니다. 이와 같이 오늘날 디지털 데이터는 매우 빠른 속도로 생성이 되기 때문에 데이터의 생산, 저장, 유통, 수집, 분석이 실시간으로 처리되어야 합니다. 예를 들어 게임의 채팅창에서 누군가 불건전한 내용을 입력할 경우, 시스템에서 이러한 문구를 바로 분석해서 다른 사용자에게 피해가 없도록 조치를 해야 합니다. 또한 온라인 쇼핑몰에서 고객이 책을 주문할 경우, 주문한 책과 유사한 장르나 비슷한 성향의 고객이 구입한 책을 추천 한다면 매출을 늘리는데 도움이 될 것입니다. 물론 모든 데이터가 실시간 처리만을 요구한 것은 아닙니다. 수집된 대량의 데이터를 다양한 분석 기법과 표현 기술로 분석을 해야 하는데, 이는 장기적이고 전략적인 차원에서 접근할 필요가 있습니다. 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연어 처리, 패턴 인식 등이 분석 기법에 해당합니다. * 다양성(Variety) 다양한 종류의 데이터들이 빅 데이터를 구성하고 있습니다. 데이터의 정형화의 종류에 따라서 정형(Structured), 반정형(Semi-Structured), 비정형(Unstructed)로 나눌 수 있습니다. 정형 데이터는 문자 그대로 정형화된 데이터로, 고정된 필드에 저장되는 데이터를 의미합니다. 예를 들어 우리가 온라인 쇼핑몰에서 제품을 주문할 때 이름, 주소, 연락처, 배송주소, 결제정보 등을 입력한 후 주문을 하면 데이터 베이스에 미리 생성되어 있는 테이블에 저장됩니다. 이때 테이블은 고정된 필드들로 구성이 되는데, 이렇게 일정한 형식을 갖추고 저장되는 데이터를 정형 데이터라고 합니다. 정형 데이터는 기존의 솔루션을 이용하여 비교적 쉽게 보관, 분석, 처리 작업을 진행할 수 있습니다. 반정형 데이터는 고정된 필드로 저장되어 있지는 않지만, XML이나 HTML같이 메타 데이터나 스키마 등을 포함하는 데이터를 의미합니다. 비정형 데이터란 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터를 의미합니다. 유투부에서 업로드하는 동영상 데이터, SNS나 블로그에서 저장하는 사진과 오디오 데이터, 메신저로 주고 받은 대화 내용, 스마트폰에서 기록되는 위치 정보, 유무선 전화기에서 발생하는 통화 내용 등 다양한 비정형 데이터가 존재합니다. 빅 데이터는 이러한 비정형 데이터도 처리할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다. 3대 요소(3V) 가운데 두 가지 이상의 요소만 충족한다면 빅 데이터라고 볼 수 있습니다. 예를 들어 화장품 쇼핑몰에서 사용자가 클릭하는 로그가 하루에 200기가씩 쌓인다고 가정합니다. 기존에 이 로그 파일을 분석하는데 1시간이 소요된 것을, 하둡과 같은 솔루션으로 수초 내에 분석을 끝낼 수 있다면 회사에 더 많은 가치를 만들어 낼 수 있습니다. 이러한 경우 데이터의 크기는 조금 부족하지만, 속도와 다양성은 빅 데이터에 부합니다. 2) 왜 하둡인가? 빅 데이터에 대한 신문 기사와 기술 보고서를 보면, 하둡이 꼭 함께 소개되고 있습니다. 또한 IT에 몸 담고 있는 사람들은 대부분 빅 데이터하면 하둡을 떠오를 정도로 자리 잡게 되었습니다. 하둡은 대규모 데이터의 분산 처리를 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 하둡은 오픈 소스 검색 엔진인 루씬(Luecene)의 창시자인 더그 커팅이 개발한 오프 소스 프로젝트이며, 구글이 논문을 통해 발표한 GFS(Google File System)와 MapReduce를 기반으로 진행됐습니다. 하둡의 핵심은 데이터 저장과 처리입니다. 하둡은 여러 개의 서버를 마치 하나의 서버처럼 묶어서 데이터를 저장하고, 처리할 수 있게 해줍니다. HDFS(Hadoop Distributed File System)를 통해 분산 저장하고, MapReduce(맵리듀스)를 통해 분산 저장된 데이터를 분산 처리하게 됩니다. 그렇다면 왜 하둡이 빅 데이터에서 가장 주목 받게 된 것일까요? 앞서 빅 데이터를 소개할 때 말씀 드렸듯이, 현대는 엄청나게 많은 다양한 종류의 데이터가 쏟아져 나오고 있습니다. 정형 데이터의 경우 기존 RDBMS에 저장할 수 있지만, 웹 로그 같은 비정형 데이터를 RDBMS에 저장하기에는 데이터 사이즈가 너무 큽니다. 상용 RDBMS가 설치되는 장비는 대부분 고가의 장비를 사용하게 되는데, 데이터를 감당하기 위해 언제까지 스토리지를 늘릴 수도 없기 때문입니다. 또한 어렵게 데이터를 저장한다 하더라도, 기존 BI 솔루션으로는 비정형 데이터를 분석해 내기가 어렵습니다. 하둡은 우선 오픈 소스이기에 소프트웨어 라이센 비용에 대한 부담도 없습니다. 시스템 운영이나 DB에 조금이라도 관련되신 분이라면, 상용 RDBMS의 라이센스 비용이 얼마나 큰지 아실 것입니다. 또한 값비싼 유닉스 장비를 사용하지 않고, x86 CPU에 리눅스 서버면 얼마든지 설치하고 운영할 수 있습니다. 데이터 저장 용량이 부족할 경우, 필요한 만큼 리눅스 서버만 추가해주면 됩니다. 또한 하둡은 데이터의 복제본을 저장하기 때문에 데이터의 유실이나 장애도 방지할 수가 있습니다. 그리고 기존 RDBMS는 데이터가 저장된 서버에서 데이터를 처리하는 방식이지만, 하둡은 여러 대의 서버에 데이터를 저장하고, 데이터가 저장된 각 각의 서버에서 동시에 데이터를 처리하는 방식입니다. 이러한 분산 컴퓨팅 방식을 통해 하둡은 기존에 데이터 분석 방식으로는 상상도 못했던 성과를 보여 주었습니다. 2008년 뉴욕 타임즈는 130년 분량의 신문 기사 1100만 페이지를 아마존 EC2, S2, 하둡을 이용해 하루만에 PDF로 변환하는데 성공했습니다. 이때 소요된 비용은 200만원에 불과했습니다. 이 변환 작업은 그 당시 일반 서버로 진행할 경우, 약 14년이 소요되는 엄청난 작업량이었습니다. 하둡의 저렴한 구축 비용과 비용 대비 빠른 데이터 처리, 그리고 장애를 대비한 특성은 많은 기업들의 구미를 당기게 했습니다. 하둡은 초기에 야후에서만 주도적으로 사용됐지만, 현재는 아마존, 이베이, 페이스북, 마이스페이스 등 글로벌 서비스 업체들에서 주로 이용하고 있으며, 국내에서는 NHN, DAUM과 같은 포털 기업과 KT, SKT 같은 기관통신사업체에서 사용되고 있습니다. 참고로 현재 야후에서는 약 5만 대, 페이스북에서는 1만대 이상의 하둡 클러스터를 이용하고 있습니다. 작년 7월 세계적인 DW 업체인 테라데이타(Teradata)의 댄 그레험(Dan Graham) 엔터프라이즈 시스템 총괄 매니저는 하둡은 철광석이고, 테라데이타는 이를 가공하는 제철소라고 밝혔습니다. 하둡이라는 철광석을 철강으로 만들기 위해서 많은 글로벌 기업들이 빅 데이터 시장이 띄어 들고 있습니다. EMC, IBM, 테라데이타, 오라클, 델, 마이크로소프트, HP 등은 지난 해부터 하둡과 관련된 제품들을 쏟아내고, 마케팅을 강화하고 있습니다. 또한 미국에서는 클라우드데라, 호튼웍스와 같은 하둡 컨설팅 업체들이 활발히 활동하고 있으며, 국내에서는 넥스알, 그루터, 클라우다인 같은 기업들이 하둡과 연계한 자체 솔루션을 선보이고 있습니다.

출처: http://blrunner.com/12 [BLRUNNER.COM]

빅 데이터란 무엇입니까?

빅 데이터의 가치와 진실

지난 몇 년 동안 두 개의 V가 더 등장했습니다. 값(value)과 정확성(veracity)이 바로 그것입니다. 데이터는 내재적 가치를 가집니다. 그러나 가치는 발견이 되기 전까지는 무용지물입니다. 이와 똑같이 중요한 것이 있습니다. 데이터가 얼마나 진실하며 얼마나 신뢰할 수 있는가입니다.

오늘날에는 빅 데이터가 자본이 되었습니다. 세계에서 가장 큰 기술 회사를 생각해 보십시오. 이들이 제공하는 가치의 대부분은 데이터에서 나오고 있으며, 효율성을 높이고 신제품을 개발하기 위해 데이터를 지속적으로 분석하고 있습니다.

최근의 기술 혁신으로 데이터 스토리지 및 컴퓨팅 비용이 대폭 감소하면서 이전보다 더 많은 데이터를 보다 쉽고 저렴하게 저장할 수 있게 되었습니다. 더 많은 양의 빅 데이터를 보다 저렴하고 손쉽게 액세스할 수 있게 되면서 보다 정확하고 정밀하게 비즈니스 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

빅 데이터에서 가치를 찾는 것은 단순히 데이터를 분석하는 일이 아닙니다(분석은 완전히 다른 이점을 제공). 통찰력 있는 분석가, 비즈니스 사용자 및 경영진이 올바른 질문을 던지고, 패턴을 인식하고, 정보에 입각한 가정을 세우고, 행동을 예측해야 하는 전체적인 발견 프로세스입니다.

그렇다면 어떻게 여기까지 올 수 있었을까요?

빅데이터의 3대 요소(3V)

Volume(크기)

– 일반적으로 수십 테라바이트(terabyte) 혹은 수십 페타바이트(petabyte) 이상이 빅데이터 범위에 해당

Velocity(속도)

Variety(다양성)

데이터는 정형화 정도에 따라 정형(Structured), 반정형(Semi-Structured), 비정형(Unstructured)으로 구분

정형 데이터는 고정된 필드에 저장되는 데이터를 의미하며, 일정한 형식을 갖추고 있음

반정형 데이터는 고정된 필드로 저장되지는 않지만, XML 이나 HTML 같이 메타데이터나 스키마 등을 포함

비정형 데이터는 고정된 필드에 저장되지 않는 데이터를 의미함. 사진, 동영상, 메신저로 주고 받은 대화 내용, 스마트폰에 기록되는 위치 정보, 통화 내용 등이 이에 해당

빅데이터란 무엇인가 4V > IT News > Knowledge

빅데이터(Big Data)란 무엇인가? 기업의 실용적 접근

빅데이터란 단순 정보인지, 수집만을 말하는 것인지 정의와 관련해서대부분 혼란을 겪고 있습니다. 빅 데이터라는 용어을 잘 설명할 수 있는 문구가 분산되어 있는데요. 데이터의 규모 확대, 새로운 유형의 데이터 분석, 실시간 분석에 대한 요구라는 단어들이 나오더군요. 이런 빅데이터를특징 짓는 내용들을 조합해 보면 3가지 차원을 의미하는 3V와일맥상통하는데요. 3V란 규모(volume), 다양성(variety), 속도(velocity)를 의미합니다! 3V는 빅데이터의 핵심적인 특징을 포함하고 있지만 여기에 정확성(veracity)라는네 번째의 차원을 하나 더 고려해야 됩니다. 수많은 데이터들, 특정유형의 데이터가 포함하고 있는 불확실성에 대한 인식 제고의 중요성이 필요하기 때문이지요.

4V란 ?

규모(Volume)

단순히 말하자면 데이터의 양입니다. 기업들이 의사결정을 하기 위해활용하는 데이터의 양인데요. 데이터의 규모는 그럼 어떻게 생각해야 될까요? [대규모]는 어느정도가 대규모의 데이터가 될까요? ㅎ 산업별, 지역별로 차이가 많지만 보통 PT(petabytes) or ZT(zetabytes)보다 적은 규모로 언급됩니다. 그러나 대규모의 기준이 이렇다!라고 단정지을 수는 없습니다. 확실한건 오늘보다 내일이 더 커지고 있다라는 점이죠 ㅎ

다양성(variety)

빅데이터의 다양한 형태와 소스를 말하는데요. 다양성은 정형, 반정형, 비정형 데이터를 전부 포함해서 복잡하고 다양한 형태의 데이터를수집/관리해야 됩니다. 비즈니스내에서 전통/비전통적으로 접근되고 수집되는 복합적인 데이터가 필요합니다. 최근에소셜콜라보레이션(social collaboration)이라는 협업으로 인해, 텍스트, 웹데이터, 문서, 트위터, 페이스북 메시지, 동영상스트림, 로그데이터 등 수많은 형태의 데이터가 생산되고 있습니다.

속도(velocity)

데이터의 이동, 생산, 처리, 분석되는 속도는 지속적으로 빠르게 진행되고 있습니다. 데이터가 생산/수집되는 시간과 데이터에 접근할 수 잇는 시점 사이의 격차가 짧아져야 한다는 얘기죠! 최근 실시간으로 진행되는 마케팅과 같은 업무 프로세스에서는 속도의 중요성은 두번 말할 필요 없겠죠?

정확성(veracity)

데이터의 불확실성. 아무리 최고의 데이터 수집 기법을 사용해도 고객의미래 의사결정, 날씨, 경제와 같은 본질적으로 불확실성이내재된 데이터는 제거할 수 없습니다. 그렇기에 불확실성에 대해 인식을 하고 경영진의 정확한 대비가 필요합니다.

일반적으로 빅데이터라고 생각하면 내 개인 사생활 전체가 도구로 사용될 지 모른다는 불안감이 있습니다. 일부 대중매체의 보도가 과장된 면이 없진 않죠. 하지만 기업들이현재 빅데이터의 도입 단계에 있다는 사실은 맞습니다. 로컬 시장이든,글로벌 시장이든 기업들이 경쟁 우위를 차지하는데 필요한 데이터와 소스, 전문 기술과 활용 방법을 자연스럽게 발전시켜 나가는 과정인 ‘빅 데이터 도입(bigdata adoption)’은 ‘실제’입니다.

빅데이터를 활용하여 고객 중심적인 고객 미래 예측 분석 및 의사결정 분석 기능적인 목표로 내부 업무 효율 관리및 위험요소 관리 등 적용할 수 있는 범위는 ‘생각’을 넘어설 수 있습니다. 이런 빅데이터를 위해서 강력한 분석 능력이 이제는 필요한 시기가 됐습니다. 정형/비정형 데이터를 이용할 수 있는 고급 분석 역량을 모두 키우시길바랍니다!

키워드에 대한 정보 빅 데이터 3v

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사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 [19] 빅 데이터의 뜻과 특징 – 3V와 6V of Big Data

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