빅데이터 중요한 이유 및 특징, 실생활 사례

조직에서 정보를 수집하고 기계 학습 프로젝트, 예측 모델링 및 기타 고급 분석 응용 프로그램에 사용할 수 있는 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터의 조합을 빅데이터라고 합니다. 이것을 처리하고 저장하는 시스템은 데이터 분석 사용을 지원하는 도구와 결합하게 되는데 오늘은 이것이 중요한 이유 및 특징, 실생활 사례를 알아봅니다.
 

빅데이터 중요한 이유

기업은 시스템상에서 빅데이터를 사용하여 운영 방식을 개선하고, 더 나은 고객 서비스를 제공하며, 개인화된 마케팅 캠페인을 만들고, 궁극적으로 수익과 이익을 증가시킬 수 있는 여러 조치를 이행합니다. 이를 효과적으로 사용하는 기업은 더욱 빠르고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있기 때문에 그렇지 않은 기업에 비해 잠재적으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 빅데이터는 기업이 고객 참여 및 전환율을 높이기 위해 마케팅, 광고 및 프로모션을 개선하기 위해서 고객에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다. 과거 데이터와 실시간 데이터를 모두 분석하여 소비자 또는 기업 구매자의 변화하는 선호도를 평가할 수 있으므로 기업은 고객의 요구와 필요에 더 잘 대응할 수 있습니다. 빅데이터는 또한 의료 분야 연구원이 질병 징후와 위험 요인을 식별하고 의사가 환자의 질병 및 의학적 상태를 진단하는 데 사용됩니다. 또한 전산상의 건강 기록, 소셜 미디어 사이트, 웹 및 기타 소스의 데이터 조합은 의료 기관 및 정부 기관에 전염병 위험 및 발생과 같은 분야에 대한 최신 정보를 제공합니다.
 

특징

일반적으로 빅데이터에서 두드러지는 특징은 바로 용량입니다. 용량은 빅데이터 시스템에서 생성되어 저장되는 데이터의 크기를 의미합니다. 예를 들면, 페타바이트와 엑사바이트 범위와 같은 데이터 크기를 의미하는 것입니다. 이러한 엄청난 양의 데이터에는 일반 노트북이나 데스크톱 CPU보다 훨씬 강력한 고급 처리 기술이 필요합니다. 대용량의 빅데이터의 예로 Instagram 또는 Twitter를 생각해 볼 수 있습니다. 사람들은 사진을 게시하고, 댓글을 달고, 게시물에 좋아요를 누르고, 게임을 하는 등 많은 시간을 보냅니다. 이렇게 폭발적으로 증가하는 데이터를 통해 분석, 패턴 찾기 등을 위한 엄청난 잠재력이 있습니다. 데이터가 축적되는 속도도 데이터를 빅데이터로 분류할지 일반 데이터로 분류할지에 영향을 미칩니다. 이 데이터의 대부분은 실시간으로 평가되어야 합니다. 따라서 시스템은 생성되는 데이터의 속도와 양을 처리할 수 있어야 합니다. 데이터 처리 속도는 이전 데이터보다 더 많은 데이터를 사용할 수 있음을 의미하지만 데이터 처리 속도도 그만큼 빨라야 함을 의미합니다. 정확성도 빅데이터의 특징에 해당되는데 이는 데이터의 신뢰성과 품질을 의미합니다. 데이터가 신뢰할 수 없다면 빅데이터의 가치는 의심받기 시작할 있습니다. 이는 실시간으로 업데이트되는 데이터로 작업할 때 특히 그렇습니다. 따라서 데이터의 정확성은 빅데이터 수집 및 처리 프로세스의 모든 단계에서 점검이 필요하고 균형을 이루어야 합니다.
 

실생활 사례

빅데이터는 고등 교육에서 상당히 많이 활용되곤 합니다. 예를 들어, 26,000명 이상의 학생이 있는 호주의 한 대학은 무엇보다 학생이 시스템에 로그인할 때 시스템의 여러 페이지에서 소요되는 시간과 학생의 전반적인 진행 상황을 추적하는 학습 및 관리 시스템을 배포했습니다. 교육에서 빅데이터를 사용하는 또 다른 활용 사례는 학생과 교사 모두에게 즐거운 경험을 보장하기 위해 교사의 성과 효율성을 측정하는 데에도 사용됩니다. 교사의 성과는 학생 수, 과목, 학생 인구 통계, 학생의 포부, 행동 분류 및 기타 여러 변수에 대해 조정 및 측정할 수 있습니다. 미국 교육부의 교육 기술 사무소는 빅데이터를 사용하여 분석을 개발하여 온라인 빅데이터 인증 과정을 거치는 동안 방향성을 잃은 학생들을 바로잡는 데 도움을 주고 있습니다. 한편, 석유, 농산물, 광물, 가스, 금속 등 천연자원에 대한 수요가 증가함에 따라 처리해야 할 과제인 데이터의 양, 복잡성 및 속도가 증가했습니다. 반면, 제조 산업에서는 많은 양의 데이터가 아직 활용되지 않았습니다. 이 정보를 충분히 활용하지 않으면 제품 품질, 에너지 효율성, 신뢰성 및 수익 마진이 향상되지 않습니다. 천연자원 산업에서 빅데이터는 지리적 공간 데이터, 그래픽 데이터, 텍스트 및 시간 데이터에서 대량의 데이터를 수집하고 통합하는 데 활용된 의사 결정을 지원하는 예측 모델링을 허용합니다. 이것이 사용된 관심 분야는 지진 해석 및 저수지 특성화와 같은 분야가 있습니다. 빅데이터는 또한 오늘날의 제조 문제를 해결하고 다른 이점 중에서 경쟁 우위를 확보하는 데 활용되기도 합니다.