[빅데이터] 특성과 정의

*빅데이터를 4V로 특성을 알아보자

* 4V

- Volume : 양 - 최소 수십 테라바이트

- Velocity : 속도 - 수많은 데이터를 빠르게 실시간으로 처리하는 특성

- Variety : 다양한 형태. 기존은 텍스트 위주의 데이터였음. 빅데이터는 음성, 이미지, 영상 등을 포함하는 여러 형태로 확대됨

- Value : 가치. 가장 중요한 요소. 빅데이터를 분석하고 그 결과를 활용하여 새로운 비즈니스 효과를 얻을 수 있음. 네가지 중 가장 우선적으로 충족되어야 함

정의

* 빅데이터 : 다양한 형태의 데이터를 수집. 처리. 저장하고 목적에 맞게 분석하여 분야의 필요한 지식을 추출하고 추출한 결과를 의사결정에 활용하거나 비즈니스 모델/ 서비스 모델의 개선, 이용하는 행위를 포괄적으로 의미하는 것. 

빅데이터를 하는 이유

빅데이터 :  데이터 분석을 통해 얻은 인사이트를 활용하여 비즈니스 가치를 얻기 위한 수단이라고 할 수 있음.

데이터로부터 인사이트를 얻는 과정은 data scientist같은 전문가가 함

이를 활용해 실질적인 의사결정과 액션이 일어날 때, 실질적인 비즈니스 가치를 얻을 수 있음.

따라서..!

기존의 감, 경험, 통념을 중심으로 한 경영자의 의사결정이 빅데이터를 통해 값, 통찰, 실험 중심으로 패러다임이 바뀜

빅데이터의 두가지 필요조건 : 역량 & 실행체계 확보

빅데이터는 단순히 존재하는 것만으로는 가치가 없음

1. 필요 역량 : 빅데이터 기술과 도메인 전문성

- 빅데이터를 잘 활용하기 위해서는 데이터를 확보, 처리, 축적할 수 있는 플랫폼 기술, 분석 기술 필수적

- 이에 못지 않게, 빅데이터를 활용한 비즈니스 기획과 시나리오를 개발하고 해석하는 능력도 중요 (컨설턴시)

2. 실행체계 : Top Management의 강력한 Commitment와 데이터 거버넌스

- 데이터에 대한 R&R, 권한 그리고 프로세스와 .. ?

빅데이터 vs DW/BI 차이 : 데이터 분석의 대상과 목적이 다름

기존 DW/BI는 비즈니스 현황을 분석해 보고한 뒤 이를 통해 주어진 시나리오를 중심으로 문제에 대한 원인을 파악하는 방식 자체를 중요시했음. 이에 필요한 인프라는 비싸고, 데이터양이 증가할수록 분석이 힘들다는 기술적 한계가 존재했음.

빅데이터 기술은 데이터 처리 비용 저렴, 데이터가 늘면 장비를 늘려 성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있음. (이게 장점인가?)