
비행기 엔진으로 새로운 비즈니스를 만드는 GE 2. 이 글에서 데이터과학, 빅데이터의 출현배경과 실제로 오픈소스를 활용한 트렌드 분석, 실제 기업, 정부의 빅데이터 활용 사례에 대해 다루었다.
광주광역시 광산구의 GIS와 공공데이터 연계를 통한 복지 프로젝트 Ⅵ. 빅데이터의 출현배경, 데이터과학 빅데이터의 출현배경 최근 몇 년간 빅데이터가 IT 업계의 화두가 되어 왔으나, 아직까지 빅데이터에 대한 단일한 개념이 정립되어 있는 것은 아니다.
인터넷을 통해 촘촘한 네트워크가 형성된 덕분에 정형화된 정보와 비정형 형태의 정보가 무수하게 발생하게 되었다.
2020년에는 관리해야할 정보량이 현재보다 50배 급증하고 10배 많은 서버가 필요할 것으로 전망된다.
기존의 소셜 미디어와 모바일 서비스에서 지능화, 개인화 그리고 사물정보화 서비스로 패러다임이 변화한다.
현재 트렌드에서 빅데이터 분석의 중요성이 커지고 있는 이유는 빅데이터의 활용이 개인이나 기업, 혹은 국가의 풀지 못하는 문제에 대한 현명한 해결책을 제시해 줄 수 있기 때문이다.
1990년대 이후 인터넷의 확산으로 1인 컴퓨터 1대 시대가 열리게 되었다. 인터넷을 통해 촘촘한 네트워크가 형성된 덕분에 정형화된 정보와 비정형 형태의 정보가 무수하게 발생하게 되었다. 2020년에는 관리해야할 정보량이 현재보다 50배 급증하고 10배 많은 서버가 필요할 것으로 전망된다. 모바일 시대에서 스마트시대로 변하는 것은 패러다임의 변화를 의미한다.
현재 트렌드에서 빅데이터 분석의 중요성이 커지고 있는 이유는 빅데이터의 활용이 개인이나 기업, 혹은 국가의 풀지 못하는 문제에 대한 현명한 해결책을 제시해 줄 수 있기 때문이다. 또한 이렇게 문제를 해결하면 기업이나 국가, 개인의 경쟁력은 더욱 높아진다.
이 글에서 데이터과학, 빅데이터의 출현배경과 실제로 오픈소스를 활용한 트렌드 분석, 실제 기업, 정부의 빅데이터 활용 사례에 대해 다루었다.
최근 몇 년간 빅데이터가 IT 업계의 화두가 되어 왔으나, 아직까지 빅데이터에 대한 단일한 개념이 정립되어 있는 것은 아니다. 기존 논의에서는 대략 세 가지 정도의 개념이 주로 언급되어 왔다. Gartner는 빅데이터를 ‘향상된 시사점(Insight)과 더 나은 의사 결정을 위해 사용되는 비용 효율이 높고, 혁신적이며, 대용량, 고속 및 다양성의 특성을 가진 정보 자산’이라고 정의하였다.
맥킨지는 데이터베이스의 규모에 초점을 맞추어, ‘일반적인 데이터베이스 SW가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터’라고 정의하였다.
마지막으로 IDC는 데이터베이스가 아닌 업무수행에 초점을 맞추어, ‘다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대기술 및 아키텍처’로 개념화하였다.
이전에도 웹 검색 데이터나 구매 정보를 분석해 상품이나 서비스를 추천하는 마케팅 전략이 없었던 것은 아니다. 그렇다면 기존 데이터 분석과 빅데이터 분석의 차이점은 무엇일까?
Gartner(2011)는 ‘양(Volume)’, ‘속도(Velocity)’, ‘다양성(Variety)’ 등 ‘3V’ 를 기준으로 기존 데이터와 빅데이터의 특성을 비교하였다.
첫 번째 특성인 양(Volume)은 물리적인 크기와 개념적인 범위까지 대규모인 데이터의 양을 의미하고, 두 번째 특성인 속도(Velocity)는 실시간으로 생산되며 유통 속도 또한 매우 빠름을 나타낸다. 1) 이승훈 (2013. 5.
| 핵심어 | 문서 속 설명 |
|---|---|
| 빅데이터 | 그렇다면 기존 데이터 분석과 빅데이터 분석의 차이점은 무엇일까? |
| 출현배경 | 이 글에서 데이터과학, 빅데이터의 출현배경과 실제로 오픈소스를 활용한 트렌드 분석, 실제 기업, 정부의 빅데이터 활용 사례에 대해 다루었다. |
| 공공데이터 | 광주광역시 광산구의 GIS와 공공데이터 연계를 통한 복지 프로젝트 Ⅵ. |
| 트렌드 | 이 글에서 데이터과학, 빅데이터의 출현배경과 실제로 오픈소스를 활용한 트렌드 분석, 실제 기업, 정부의 빅데이터 활용 사례에 대해 다루었다. |
첫 번째 특성인 양은 물리적인 크기와 개념적인 범위까지 대규모인 데이터의 양을 의미하고, 두 번째 특성인 속도는 실시간으로 생산되며 유통 속도 또한 매우 빠름을 나타낸다.
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