빅데이터

2022-01-15T02:04:11Z

쟁이:

[[분류:데이터 과학]]
[[분류:데이터베이스]]

;Big Data
;기존의 데이터 처리 능력을 넘어서는 대량의 데이터, 또는 그 데이터를 분석하고 가치를 창출하는 기술

==빅데이터의 특징(3V+α)==

*가트너에서 제시한 3가지 특징

{| class="wikitable"
|-
!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

{| class="wikitable"
|-
!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==
===분석 기술===

*병렬 데이터베이스
**Divide and Conquer 방식을 이용하여 대량 데이터를 분산 및 병렬 처리
**기법/도구: [[하둡]], [[스파크]], [[하이브]]
*[[데이터 마이닝]]
**[[텍스트 마이닝]], [[군집분석]], [[연관분석]] 등 대량의 데이터에서 가치를 찾는 정보 도출
**기법/도구: [[머신러닝]], [[의사결정나무]]

===표현 기술===

*[[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]]

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