정의: 빅데이터

‘빅데이터’라는 용어는 지난 10년 동안 사전에 등장하기 시작했지만, 개념 자체는 적어도 제2차 세계대전 이후부터 존재해 왔습니다. 최근에는 무선 연결, 인터넷 2.0 및 기타 기술로 인해 대용량 데이터 세트를 관리하고 분석하는 것이 우리 모두에게 현실이 되었습니다.

‘빅데이터’란 말은 기존 처리 애플리케이션에 비해 데이터 세트가 너무 크고 복잡함 및 데이터 관리. 모바일 기술과 사물인터넷(Internet of Things)의 출현으로 사람들이 자신의 기기를 통해 점점 더 많은 데이터를 생산하게 되면서 빅데이터가 더욱 대중화되었습니다. 예를 들어 위치 기반 서비스, 웹 검색 기록, 소셜 미디어 활동 또는 피트니스 앱에서 생성된 데이터를 생각해 보세요.

이 용어는 비즈니스 인텔리전스를 생성하기 위해 막대한 양의 디지털 정보를 수집하고 분석하는 프로세스를 의미할 수도 있습니다. 데이터 세트가 지속적으로 증가하고 애플리케이션이 실시간으로 지속적으로 더 많은 데이터를 생성함에 따라 기업은 빅 데이터를 저장, 관리 및 분석하기 위해 클라우드로 전환하고 있습니다.

빅데이터가 왜 그렇게 중요한가?

소비자는 기다림이 즉각적으로 이루어지는 디지털 세상에 살고 있습니다. 디지털 판매 거래부터 피드백 및 마케팅 개선에 이르기까지 오늘날의 클라우드 기반 비즈니스 세계에서는 모든 것이 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 빠른 트랜잭션은 모두 동일한 속도로 데이터를 생성하고 컴파일합니다. 이 정보를 실시간으로 활용하는 것은 대상 고객에 대한 360도 뷰를 위해 정보를 활용하는 것과 그렇게 하는 경쟁사에게 고객을 잃는 것 사이의 차이를 낳는 경우가 많습니다.

데이터 작업을 관리하고 사용하는 가능성(및 잠재적 위험)은 끝이 없습니다. 빅데이터가 조직을 변화시킬 수 있는 몇 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

경제 인텔리전스 : 조직의 이익을 위해 중요한 데이터의 수집, 분석 및 적용을 설명하도록 설계된 비즈니스 인텔리전스는 현대 시장을 위한 싸움에서 필수적인 무기입니다. 활동과 과제 지점을 매핑하고 예측함으로써 비즈니스 인텔리전스는 조직의 빅 데이터를 제품에 활용합니다.

혁신 : 산업과 시장 내에서 발생하는 수많은 상호 작용, 패턴 및 이상 현상에 대한 잠망경 수준의 관점을 분석함으로써 빅데이터를 사용하여 제품과 새롭고 창의적인 도구를 제공합니다.

회사 ‘X’가 빅 데이터를 검토하고 더운 날씨에 제품 B가 프랑스 남부에서 제품 A보다 두 배에 가까운 비율로 판매되는 반면, 프랑스 북부나 동부에서는 매출이 일정하게 유지된다는 사실을 발견했다고 상상해 보세요. 회사 ‘X’는 제품 B의 인기와 즉각적인 가용성을 강조하는 독특한 광고를 통해 프랑스 남부 시장을 대상으로 하는 소셜 미디어 캠페인을 추진하는 마케팅 도구를 개발할 수 있습니다. 이러한 방식으로 회사 ‘X’는 빅 데이터를 사용하여 수익 잠재력을 극대화하는 새롭거나 개인화된 제품 및 광고.

소유 비용 절감 : 1원 절약이 1원 적립이라면 빅데이터는 1원을 많이 절약합니다. IT 전문가는 장비 가격이 아닌 연간 계약, 라이선스, 간접 직원 비용 등 다양한 요소를 기준으로 운영을 측정합니다.

빅 데이터에서 얻은 통찰력은 리소스가 제대로 활용되지 않는 영역과 더 많은 주의가 필요한 영역을 신속하게 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 정보를 통해 관리자는 현대적인 환경에서 운영할 수 있을 만큼 유연한 예산을 유지할 수 있습니다.

거의 모든 분야에서, 조직과 브랜드는 혁신을 위해 빅데이터를 사용합니다.. 운송 회사는 이를 사용하여 운송 시간을 계산하고 요금을 설정합니다. 빅데이터는 획기적인 과학 및 의학 연구의 근간을 이루며 이전에는 불가능했던 속도로 분석하고 연구할 수 있게 해줍니다. 그리고 그들은 우리의 일상 생활 방식에 영향을 미칩니다.

분석, 데이터 센터 및 데이터 레이크

빅 데이터는 실제로 새로운 사용 사례와 아이디어에 관한 것이지 데이터 자체에 관한 것이 아닙니다. 빅 데이터 분석에는 매우 크고 세분화된 데이터 세트를 조사하여 숨겨진 패턴, 알 수 없는 상관관계, 시장 동향, 고객 선호도 및 새로운 비즈니스 아이디어를 찾아내는 작업이 포함됩니다. 이제 사람들은 집계된 데이터만 저장할 수 있었기 때문에 기존 데이터 웨어하우스에서는 불가능했던 질문을 할 수 있습니다.

당신이 모나리자 그림을 보고 있는데 당신이 보는 모든 것이 큰 픽셀이라고 잠시 상상해 보십시오. 이는 데이터 센터의 고객에 대한 관점입니다. 고객에 대한 세부적인 정보를 얻으려면 해당 고객에 대한 미세하고 세분화된 나노 수준의 데이터를 저장하고 데이터 마이닝이나 기계 학습과 같은 빅데이터 분석을 사용하여 세부적인 그림을 확인해야 합니다.

데이터 레이크는 다양한 소스의 중요한 데이터를 원시적이고 세분화된 형식으로 포함하는 중앙 스토리지 저장소입니다. 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터 또는 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있습니다. 즉, 향후 사용을 위해 데이터를 보다 유연한 형식으로 보관할 수 있습니다. 데이터를 저장할 때 데이터 레이크는 더 빠른 검색을 위해 이를 식별자 및 메타데이터 태그와 연결합니다. 과학자들은 데이터 레이크를 사용하여 데이터에 더 빠르고 정확하게 액세스하고, 준비하고, 분석할 수 있습니다. 분석 전문가의 경우 다양한 비전통적 형식으로 제공되는 이 방대한 데이터 저장소는 감정 분석, 사기 탐지 등 다양한 사용 사례에 대한 데이터에 액세스할 수 있는 고유한 기회를 제공합니다.

비정상적인 데이터를 위한 일반적인 도구

위의 내용을 모두 이해하려면 기본부터 시작해야 합니다. 빅 데이터의 경우 일반적으로 Apache Software 프로젝트의 세 가지 제품인 Hadoop, MapReduce 및 Spark가 있습니다.

하둡 빅 데이터 작업을 위해 설계된 오픈 소스 소프트웨어 솔루션입니다. Hadoop 도구를 사용하면 빅 데이터 세트를 처리하는 데 필요한 처리 로드를 몇 개 또는 수십만 개의 개별 컴퓨팅 노드에 분산시킬 수 있습니다. 페타바이트 규모의 데이터를 작은 처리 사이트로 이동하는 대신 Hadoop은 그 반대를 수행하여 정보 집합을 처리할 수 있는 속도를 획기적으로 가속화합니다.

맵리듀스는 이름에서 알 수 있듯이 데이터 세트를 컴파일 및 구성(매핑)한 다음 작업이나 쿼리에 응답하는 데 사용되는 더 작고 구성된 세트로 세분화하는 두 가지 기능을 수행하는 데 도움이 됩니다.

불꽃 Apache Foundation의 오픈 소스 프로젝트이기도 하며 대규모 처리 및 기계 학습을 위한 초고속 분산 프레임워크입니다. Spark의 처리 엔진은 독립 실행형 설치, 클라우드 컴퓨팅 서비스 또는 Kubernetes나 Spark의 이전 버전인 Apache Hadoop과 같은 널리 사용되는 분산 컴퓨팅 시스템이 이미 실행 중인 모든 곳에서 실행될 수 있습니다.

Apache의 이러한 도구와 기타 도구는 조직에서 빅 데이터를 사용하는 가장 안정적인 방법 중 일부입니다.

빅데이터의 미래 활용

클라우드 컴퓨팅 기술이 폭발적으로 증가함에 따라 계속 증가하는 데이터 양에 대처해야 하는 필요성이 디지털 아키텍처 설계의 주요 고려 사항이 되었습니다. 트랜잭션, 재고, 심지어 IT 인프라까지 순수 가상 상태로 존재할 수 있는 세상에서 우수한 빅 데이터 접근 방식은 다음을 포함한 다양한 소스의 데이터를 수집하여 전체적인 보기를 생성합니다.

• 가상 네트워크 로그
• 보안 이벤트 및 패턴
• 글로벌 네트워크 트래픽 패턴
• 이상 탐지 및 해결
• 규정 준수 정보
• 고객 행동 및 선호도 추적
• 지리적 위치 데이터
• 브랜드 감정 추적을 위한 소셜 채널 데이터
• 재고 수준 및 배송 추적
• 조직에 영향을 미치는 기타 특정 데이터

메가 데이터 추세에 대한 가장 보수적인 분석에서도 온프레미스 물리적 인프라가 지속적으로 감소하고 가상 기술에 대한 의존도가 증가하고 있음을 나타냅니다. 이러한 발전은 기계가 이를 에뮬레이션하는 비트와 바이트로 대체되는 세상을 관리할 수 있는 도구와 파트너에 대한 의존도가 높아지는 것을 동반할 것입니다.

빅데이터는 미래의 중요한 부분일 뿐만 아니라 미래 그 자체가 될 수도 있습니다. 기업, 조직 및 이를 지원하는 IT 전문가가 임무에 접근하는 방식은 데이터를 저장, 이동 및 이해하는 방식의 진화에 따라 계속해서 형성될 것입니다.

빅 데이터, 클라우드 및 서버리스 컴퓨팅

클라우드 플랫폼이 도입되기 전에는 모든 빅데이터 처리 및 관리가 온프레미스에서 이루어졌습니다. Microsoft Azure, Amazon AWS 및 Google BigQuery와 같은 클라우드 기반 플랫폼의 도입으로 이제 데이터 관리 프로세스를 원격으로 수행하는 것이 유리해졌습니다.

서버리스 아키텍처의 클라우드 컴퓨팅은 기업과 조직에 다음과 같은 일련의 이점을 제공합니다.

능률 – 스토리지 계층과 컴퓨팅 계층이 모두 분리되어 있으므로 스토리지 계층에 데이터 양을 유지하는 한 비용과 필요한 계산을 수행하는 데 걸리는 시간에 대한 비용을 지불합니다.

구현 시간 단축 – 몇 시간 또는 며칠이 걸리는 관리형 클러스터 배포와 달리 서버리스 빅데이터를 적용하는 데는 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.

내결함성 및 가용성 – 기본적으로 클라우드 서비스 제공업체가 관리하는 서버리스 아키텍처는 SLA(서비스 수준 계약)를 기반으로 내결함성, 가용성을 제공합니다. 따라서 관리자를 호출할 필요가 없습니다.

손쉬운 확장 및 자동 확장 – 정의된 자동 확장 규칙을 통해 워크로드에 따라 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. 이로 인해 치료 비용이 크게 절감됩니다.

빅데이터를 위한 도구 선택

훌륭한 데이터 통합 ​​도구는 이 프로세스를 크게 단순화할 수 있습니다. 빅 데이터 관리 도구에서 찾아야 할 기능은 다음과 같습니다.

커넥터가 많다 : 세상에는 수많은 시스템과 애플리케이션이 있습니다. 대규모 데이터 통합 ​​도구에 사전 구축된 커넥터가 많을수록 팀에서 더 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

오픈 소스 : 오픈 소스 아키텍처는 일반적으로 공급업체 종속을 피하면서 더 많은 유연성을 제공합니다. 게다가 빅 데이터 생태계는 여러분이 사용하고 채택하고 싶은 오픈 소스 기술로 구성되어 있습니다.

이식성 : 기업이 점점 더 하이브리드 클라우드 모델을 채택함에 따라 빅 데이터 통합을 한 번 구축하고 온프레미스, 하이브리드, 클라우드 등 어디에서나 실행할 수 있는 것이 중요합니다.

사용의 용이성 : 빅 데이터 통합 ​​도구는 빅 데이터 파이프라인을 쉽게 시각화할 수 있도록 그래픽 인터페이스를 통해 쉽게 배우고 사용할 수 있어야 합니다.

가격 투명성 : 데이터 통합 ​​도구 공급업체는 커넥터 수나 데이터 볼륨 증가에 대해 귀하를 비난해서는 안 됩니다.

클라우드 호환성 : 데이터 통합 ​​도구는 기본적으로 단일 클라우드, 멀티 클라우드 또는 하이브리드 환경에서 실행되고, 컨테이너에서 실행될 수 있어야 하며, 서버리스 컴퓨팅을 사용하여 빅 데이터 처리 비용을 최소화하고 유휴 상태가 아닌 사용한 만큼만 비용을 지불해야 합니다. 서버.

통합된 데이터 품질 및 거버넌스 : 빅 데이터는 일반적으로 외부 세계에서 오며, 관련 데이터는 비즈니스 사용자에게 공개되기 전에 큐레이팅 및 관리되어야 합니다. 그렇지 않으면 비즈니스에 큰 책임이 될 수 있습니다. 빅 데이터 도구나 플랫폼을 선택할 때 데이터 품질과 거버넌스가 통합되어 있는지 확인하세요.