빅데이터 정의는 좁은의미, 넓은 의미등 여러가지로 해석되고 있음.
기억할만한 키워드 3V – Volume(양) 데이터 규모 측면에서 크다. (센싱데이터, 비정형 데이터)
Variety(다양성) 데이터의 유형 측면, 소스 측면 (영상 또는 사진등의 데이터)
Veolocity(속도) 데이터 수집 속도 , 분석을 해야 하는 속도의 차
+ 4V
가치(Value), 시각화(Visualization), 정확성(Veracity)
빅데이터 도입에 따른 변화
데이터의 양적, 형태적 변화에 따른 DBMS 도입(NoSQL) – 저장 장치
클라우드 도입 필요 : 늘어나는 양에 대한 감당 필요
인력의 변화 : 클라우드 엔지니어, NoSQL 전문가, Data Scientist 필요
빅데이터 등장 배경
데이터의 축척, 컴퓨팅 파워 증가, 데이터 분석 알고리즘 고도화
빅데이터의 가치 및 활용
기존 통계와의 차이 => 새로운 가치 창출
숫자의 변화를 통한 해석 및 가치 도출
예) 이마트 매장 내 고객의 동선에 분석에 따른 물품 배치
가장 많이 사용되어지는 예) 뉴욕의 경찰 – 범죄 시간대 빅데이터 분석을 통한 사고 발생 시간 및 지점 예측
현재 또는 데이터 자체의 의미는 없을 지라도 쌓이고 , 분석을 하면 가치 있는 데이터가 될 수 있음. 기기 정보, IoT 기기 데이터, 기후 날씨 등
간혹 선거철 뉴스 키워드에 따른 지지율 빅데이터 분석, 기상, 인구이동, 각종 통계를 통한 변화 예측
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