✅ 빅데이터의 이해
📍 빅데이터의 정의
- 일반적 정의
: 빅데이터의 빅(big)에는 단순히 양적인 개념 뿐만 아니라 복잡하고 다양한 질적인 개념도 포함되어 있음. 일반적으로 큰 용량과 복잡성으로 기존 애플리케이션이나 툴로는 다루기 어려운 데이터셋의 집합을 의미
📍 빅데이터의 특징
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3V
빅데이터를 데이터의 양(Volume), 데이터의 유형(Variety), 데이터의 생성 및 처리 속도의 증가(Velocity)
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4V
위의 3V에 Value(가치), Veracity(정확성), Visualization(시각화), Variability(가변성) 들 중 하나를 추가하는 견해가 있음.
✅ 빅데이터 출현 배경
📍 빅데이터의 출현 배경
- 데이터의 양적 증가
- 산업계의 변화
- 학계의 변화
- 관련 기술의 발전
📍 빅데이터의 기능과 변화 비유 표현
빅데이터는 산업혁명의 석탄, 철
: 제조업뿐만 아니라 서비스 분야의 생산성을 획기적으로 끌어올려 사회, 경제, 문화, 생활 전반에 혁명적 변화를 가져올 것으로 기대됨.
빅데이터는 21세기 원유
: 빅데이터도 원유처럼 각종 비즈니스, 경제 성장에 필요한 정보를 제공하여 산업 전반의 생산성을 향상시키고 새로운 범주의 산업을 만들어낼 것으로 기대
빅데이터는 렌즈
: 렌즈를 통해 현미경이 생물학 발전에 끼쳤던 영향만큼, 빅데이터도 렌즈처럼 산업 발전에 큰 영향을 줄 것으로 기대
빅데이터는 플랫폼
: 플랫폼은 공동 활용의 목적으로 구축된 유무형의 구조물을 의미, 빅데이터는 플랫폼으로서 다양한 서드파티 비즈니스에 활용될 것으로 기대.
📍 빅데이터가 만들어내는 변화
- 사전처리 → 사후처리
: 데이터를 사전 처리하지 않고 가능한 많은 데이터를 모으고 데이터를 다양한 방식으로 조합하여 숨은 인사이트를 발굴
- 표본조사 → 전수조사
: 기술의 발전으로 데이터 처리 비용이 감소하게 되면서 데이터 활용 방법이 표본조사에서 전수조사로 변화
- 질 → 양
: 수집 데이터의 양이 증가할수록 분석의 정확도가 높아져 양질의 분석 결과 산출에 긍정적인 영향을 주었음
- 인과관계 → 상관관계
: 특정한 인과관계가 중요시되던 과거와 달리, 데이터의 양이 급격하게 늘어나면서 상관관계를 통해 특정 현상의 발생 가능성이 포착되고 그에 상응하는 행동을 추천하는 등 상관관계를 통한 인사이트 도출이 점점 확산되고 있음
