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빅데이터/쉽게 읽는 빅데이터

2. 빅데이터의 개념과 특징

IKKIson 2019. 5. 23. 16:37

기존 데이터와 빅데이터의 차이


1. 빅데이터는 다양한 방법과 원천, 환경에서부터 수집된 데이터와 데이터 집합을 의미하지만 여기서 비정형화된 데이터에 더 큰 초점을 맞춥니다.


2. 빅데이터는 병렬 처리를 위한 컴퓨터 시스템들이 필요할 정도의 큰 데이터셋을 말합니다. 


3. 빅데이터는 비지니스 혹은 연구에서 유용한 가치를 창출하여야 합니다.(원하는 의미를 갖춘 결과물)


4. 빅데이터가 창출하는 가치를 보장하기위해서는 타당성 (Validity), 신뢰성(Veracity)을 확보하는데 노력해야됩니다.(어려움)


5. 빅데이터는 오랫동안 저장되어 계속 가치를 창출할 수 있어야 하며, 단기간 활용보다는 장기적 활용에 초점을 맞춥니다. 




빅데이터의 속성 3V, 4V, 5V 요즘엔 7V?


빅데이터가 갖는 특징으로 3V, 4V, 5V로 표현하는데 우선 5가지에 대해 알아보겠습니다.



  1. 규모 Volume - 데이터의 크기
  2. 다양성 Variety - 다양한 종류의 데이터를 수용하는 속성
  3. 속도 Velocity - 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 속성
  4. 정확성 Veracity - 데이터에 부여할 수 있는 신뢰 수준
  5. 가치 Value - 빅데이터를 저장하려고 IT 인프로 구조 시스템을 구현하는 비용


빅데이터는 원래 3V라 하여 Volume, Variety, Velocity 3가지로 정의하였으나 이후 Veracity, Value가 추가되어 일반적으로 5V라고 불립니다.



2016년에 언급된 빅데이터의 정의입니다.


A 2016 definition states that "Big data represents the information assets characterized by such a high volume, velocity and variety to require specific technology and analytical methods for its transformation into value".


빅데이터란 Volume, Velocity, Variety로 특징지을 수 있는 정보 자원이며, 이를 활용하여 기술 및 분석 방법에서의 가치를 얻을 수 있어야합니다. 



최근 5V에 2가지인 정확성 Validity와 휘발성 Volatilty가 추가되어 7V로 부르기도 합니다. 영어단어처럼 하나의 정의가 없면서 정의하기 나름이기에 정답이 없다고 할 수있죠. 


  1. 규모 Volume - 데이터의 크기
  2. 다양성 Variety - 다양한 종류의 데이터를 수용하는 속성
  3. 속도 Velocity - 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 속성
  4. 신뢰성 Veracity - 데이터에 부여할 수 있는 신뢰 수준
  5. 가치 Value - 빅데이터를 저장하려고 IT 인프로 구조 시스템을 구현하는 비즈니스 적으로 유용한 속성
  6. 정확성 Valiaity - 어떤 결정을 내리는데 타당한 데이터인지 판단하는 속성
  7. 휘발성 Volatility - 데이터가 얼마나 오래 저장되고, 타당하여 얼마나 사용 될 수 있는 속성

2018년에 또다시 언급된 빅데이터의 정의 입니다.


A 2018 definition states "Big data is where parallel computing tools are needed to handle data", and notes, "This represents a distinct and clearly defined change in the computer science used, via parallel programming theories, and losses of some of the guarantees and capabilities made by Codd’s relational model."


빅데이터는 그것을 다루기 위해 병렬 컴퓨팅 툴이 필요할 정도의 데이터를 말합니다.


결국 빅데이터의 정의는 시대에 따라 당연히 달라지며, 이를 정의하고 해석하는 사람, 분야에 따라 달라질 수 있습니다. 우리가 집중해야 할 것은 여러 관점에서의 정의와 해석들이 존재하지만 이것들의 공통점을 이해해야됩니다.


시대에 따라, 관점, 사람, 분야에 따라 다양한 정의와 해석을 갖지만 가장 중요한 속성은 V3라는 것을 잊으면 안됩니다.






출처 & 참고

https://3months.tistory.com/348

https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=qwerbk&logNo=221182773286&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F


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