[IT 용어 풀이] 빅데이터

[IT 용어 풀이]

빅데이터

빅 데이터는 증가하는 볼륨, 속도 및 다양한 데이터로 인해 기존 데이터베이스로는 해결할 수 없는 데이터 관리 과제에 대해 설명할 수 있습니다. 빅 데이터에 대한 정의는 다양하지만 대부분 빅 데이터에 대한 "3V"개념이 포함되어 있습니다. 데이터 규모는 테라 바이트에서 페타 바이트까지의 데이터 범위에 이르고, 다양한 소스 및 형식(예:웹 로그, 소셜 미디어 상호 작용, 전자 상거래 및 온라인 트랜잭션, 금융 거래 등)의 데이터 포함합니다. 데이터가 생성되는 시점부터 사용자에게 실행 가능한 통찰력을 제공하는 시점까지 기업의 요구 사항은 점점 더 엄격해 지고 있습니다. 따라서 비교적 짧은 기간(매일에서 실시간)내에 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석해야 합니다.

빅 데이터는 너무 방대하고 복잡하여 기존의 데이터 처리 애플리케이션 소프트웨어로는 처리하기가 어렵습니다. 빅 데이터 과제로는 데이터 캡처, 데이터 스토리지, 데이터 분석, 검색, 공유, 전송, 시각화, 쿼리, 업데이트, 정보 개인 정보 보호 및 데이터 소스가 있습니다. 빅 데이터와 관련된 수많은 개념이 있습니다.

최근에는 "빅 데이터"라는 용어가 데이터에서 가치를 추출하는 예측 분석, 사용자 행동 분석 또는 특정한 고급 데이터 분석 방법을 의미하는 경향이 있으며 특정 크기의 데이터 집합에는 거의 사용되지 않습니다. "현재 사용할 수 있는 데이터의 양이 실제로 많다는 것에는 의심의 여지가 없지만, 이는 새로운 데이터 환경의 가장 관련성이 높은 특성이 아니므로, 데이터 세트 분석을 통해"비즈니스" 과학자들은 기상학, 유전체학, 코넥 텀, 복잡한 물리학 시뮬레이션, 생물학 및 환경 연구를 포함한 전자 과학 연구의 한계에 직면했습니다. 데이터 세트는 빠르게 증가하고 있습니다. 부분적으로 싸고 수많은 정보에 의해 점점 더 수집되고 있기 때문입니다. 데이터를 시각화하기 위해 데이터베이스 관리 시스템과 데스크 톱 상태 관련 시스템 및 소프트웨어 패키지가 필요한 경우가 많습니다. 이 작업에서는 "수십, 수백 또는 수천대의 서버에서 실행되는 대규모 병렬 소프트웨어"가 필요할 수 있습니다. "빅 데이터"로 간주되는 것은 사용자와 도구의 기능에 따라 다르며, 빅 데이터 이동 기능은 확장됩니다. "일부 조직에서는 수백 GB의 데이터를 처음으로 접하게 되면 데이터 관리 옵션을 다시 고려할 필요가 있을 수 있습니다. 다른 조직에서는 수십 또는 수백테라바이트의 시간이 걸릴 수 있습니다."