빅데이터: Difference between revisions

Latest revision as of 21:04, 14 January 2022

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

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

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 ;Big Data
-;기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량 데이터 또는 비정형의 데이터를 분석하고 가치를 창출하는 기술
+;기존의 데이터 처리 능력을 넘어서는 대량의 데이터, 또는 그 데이터를 분석하고 가치를 창출하는 기술
 ==빅데이터의 특징(3V+α)==
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 !특징!!설명
 |-
-|규모(Volume)||처리하는 데이터의 양이 기존의 데이터베이스에 비해 거대
+|규모(Volume)||처리하는 데이터의 양이 기존 데이터베이스에 비해 거대
 |-
 |속도(Velocity)||데이터 입출력 속도가 기존 데이터베이스에 비해 초고속
 |-
-|다양성(Variety)||비정형 데이터까지 다루면서 처리하는 데이터량 대폭 증가
+|다양성(Variety)||[[비정형 데이터]], [[다크 데이터]] 등 다양한 종류의 데이터
 |}
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 |}
-* 그 외 가변성(Variability), 시각화(Visualization), 정확성(Veracity) 등이 사용되기도 함
+*그 외 가변성(Variability), 시각화(Visualization) 등이 사용되기도 함
 ==빅데이터 처리 기술==