Big Data vs Data Analytics vs Data Science - BMC Software https://www.bmc.com/blogs/big-data-vs-analytics/ 데이터는 오늘날 경영 비즈니스에서 가장 중요한 요소가 되었다. 결과적으로 이 데이터 중심 세계에서 데이터를 처리, 변환, 분석 및 저장하기 위해 다양한 기술, 방법론 및 시스템이 발명되었다. 빅 데이터는 크고 복잡한 데이터 모음을 의미한다.

데이터 분석은 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 프로세스이다. 데이터 과학은 광범위한 통찰력을 생성하는 것을 목표로 하는 다학문 분야이다. 이러한 각 기술은 서로를 보완하지만 별도로 사용할 수 있다.

예를 들어, 빅 데이터는 대규모 데이터 세트를 저장하는 데 사용할 수 있으며 데이터 분석 기술은 더 간단한 데이터 세트에서 정보를 추출할 수 있다. 빅 데이터는 매우 큰 데이터 세트를 나타낸다. 이러한 데이터 세트의 복잡성 및 진화하는 특성과 결합된 이 크기로 인해 기존 데이터 관리 도구의 기능을 능가할 수 있었다. 이러한 방식으로 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 기존 데이터베이스의 성능을 훨씬 능가하는 빅 데이터를 처리하는 필수 솔루션으로 부상했다. 빅데이터는 일반 데이터 저장 및 처리 방식을 훨씬 능가하는 방대한 규모이다.

경영 실무에서는 빅데이터 중에서 주로 정형 데이터와 비정형 데이터를 활용하고 있다. 정형 데이터란 정해진 규칙에 의거하여, DB(Data Base)에 삽입된 Data 중 그 의미를 파악하기 쉬운 것을 일컫는다. Excel, Word 등의 문서 또는 표로 제작되는 경우가 많으며, 숫자 또는 기호, 문자를 통해 표현하는 기존 컴퓨팅 방식으로 제작 및 활용하기 쉬운 이점이 있다.

일상에서 주로 사용하는 문서 및 참고자료에서 자주 볼 수 있으며, 대부분의 Data를 이해 및 파악하기 쉬운 구조를 지니고 있다. 예를 들면, 나이, 지역, 성별, 인구, 자산규모 등 숫자 또는 간략한 단어 등으로 표현되어 비교, 분석이 비교적 용이한 Data이다.

비정형 데이터란 정형 데이터와 반대로, 정해진 규칙이 존재하지 않기에 삽입된 Data의 의미를 파악하기 힘든 것을 뜻한다. 문서, 동영상 등 불규칙한 유형으로 존재하는 경우가 대다수이다. 비정형 데이터는 그 종류가 다양하여 불규칙한 정도에 따라 반정형 데이터로 분류하기도 한다.