빅데이터란 무엇인가?

빅데이터란?

빅데이터는 기존의 방법으로는 합리적인 시간에 처리하고 분석하기 어려운 매우 큰 데이터 세트를 설명하는 데 사용되는 포괄적인 용어입니다.

빅데이터는 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터로 구성됩니다. 빅 데이터는 공식적으로 부피, 속도, 다양성, 진실성, 가치(Five Vs)의 다섯 가지로 나뉩니다.

• 볼륨: 테라바이트, 페타바이트 또는 엑사바이트의 데이터가 포함된 데이터 세트의 방대한 크기와 크기를 나타냅니다.
• Velocity(속도): 방대한 양의 새로운 데이터가 생성되는 고속을 나타냅니다.
• Variety(다양성): 생성되는 다양한 데이터 유형 및 형식에 해당합니다.
• 무결성: 무결성은 매우 큰 데이터 세트에서 데이터의 품질과 무결성을 나타냅니다.
• 가치: 데이터를 실행할 수 있는 통찰력으로 전환할 수 있는 기능입니다.

예)

빅 데이터는 다양한 산업과 영역에 걸쳐 다양한 출처에서 나옵니다. 여기에 대규모 데이터 세트의 출처와 그에 포함된 데이터 유형에 대한 몇 가지 예가 있습니다.

중요성

빅데이터는 데이터 기반 의사 결정에 사용할 수 있는 패턴, 추세 및 기타 통찰력을 파악할 수 있는 잠재력 때문에 중요합니다.

비즈니스 관점에서 빅 데이터는 조직이 운영 효율성을 개선하고 리소스를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 전자 상거래 회사는 대규모 데이터 세트를 집계하고 고객 행동 및 시장 동향을 분석하여 고객 만족과 충성도를 높이고 궁극적으로 매출로 이어질 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

빅데이터 분석은 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리할 수 있는 오픈 소스 도구의 개발로 크게 향상되었습니다. 예를 들어, 아파치의 활성화된 커뮤니티는 초보자도 빅데이터를 실제 문제를 해결하는 데 쉽게 사용할 수 있게 해주었다는 평가를 받고 있습니다.

빅데이터의 종류

빅데이터는 크게 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터의 세 가지로 분류할 수 있습니다.

• 구조화된 빅데이터: 고도로 조직화하여 있으며 미리 정의된 스키마나 형식을 따릅니다. 일반적으로 스프레드시트나 관계형 데이터베이스에 저장됩니다. 각 데이터 요소는 특정 데이터 유형을 가지며 미리 정의된 필드와 테이블과 연관됩니다. 구조화된 데이터는 일관성과 균일성을 특징으로 하며 기존 데이터베이스 관리 시스템을 사용하여 쿼리, 분석 및 처리하는 것이 더 쉽습니다.
• 비정형 빅데이터: 구조가 미리 정의되지 않았으며, 서로 다른 데이터 개체 간에 명확한 관계가 설정될 수도 있고 설정되지 않을 수도 있습니다. 비정형 데이터 내에서 패턴, 감정, 관계 및 관련 정보를 식별하려면 일반적으로 자연어 처리(NLP), 자연어 이해(NLU) 및 컴퓨터 비전과 같은 고급 AI 도구가 필요합니다.
• 반구조화 빅데이터: 정형 데이터와 비정형 데이터의 요소를 모두 가지고 있으며 XML 또는 JSON 파일과 같은 부분적인 조직 구조로 되어 있으며 로그 파일, 타임스탬프가 있는 센서 데이터, 메타데이터를 포함할 수 있습니다.

대부분의 경우 조직 데이터에는 세 가지 유형의 데이터가 모두 혼합되어 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 공급업체의 대규모 데이터 세트에는 고객 인구 통계 및 거래 기록에 대한 정형 데이터, 소셜 미디어에 대한 고객 피드백에 대한 비정형 데이터, 내부 이메일 통신에 대한 반정형 데이터가 포함될 수 있습니다.

문제점과 장애물

빅 데이터의 진화는 문제와 해결책에 이어 롤러코스터를 탔습니다.

인터넷에서 처음 생성되는 방대한 양의 데이터에 대한 큰 문제 중 하나는 기존 데이터베이스 관리 시스템이 기업이 디지털화됨에 따라 생성되는 방대한 양의 데이터를 저장하도록 설계되지 않았다는 것입니다.

동시에 데이터의 다양성은 상당한 걸림돌이 되어 왔습니다. 소셜 미디어와 IoT는 전통적인 정형 데이터 외에도 반정형 비정형 데이터를 등장시켰습니다. 결과적으로 기업은 이러한 다양한 데이터 유형을 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 방법을 찾아야 했지만 기존 도구는 이 작업에 적합하지 않았습니다.

데이터의 양이 증가함에 따라 부정확하거나 일관되지 않거나 불완전한 정보도 증가하여 데이터 관리가 중요한 과제가 됩니다.

얼마 지나지 않아 메가 데이터셋의 새로운 사용은 데이터 개인 정보 보호와 정보 보안에 대한 새로운 질문을 제기했습니다. 조직은 특정 데이터를 수집하고 방법을 보호하며 사용법을 더 투명하게 공개해야 했습니다.

일반적으로 데이터 분석을 위해서는 서로 다른 데이터 유형을 하나의 일관된 형식으로 결합해야 합니다. 대규모 반구조화된 데이터 세트의 서로 다른 데이터 유형과 형식은 데이터 통합, 분석 및 해석에 여전히 어려움을 겪고 있습니다.

예를 들어, 기업은 전통적인 관계형 데이터베이스(구조화된 데이터)의 데이터와 소셜 미디어 게시물(비구조화된 데이터)에서 잘라낸 데이터를 혼합해야 할 수도 있습니다. 이 두 가지 데이터 유형을 분석에 사용할 수 있는 통합된 형식으로 변환하는 과정은 시간이 오래 걸리고 기술적으로 어려울 수 있습니다.

머신 러닝과 인공 지능(AI)의 발전은 이러한 문제 중 많은 것을 해결하는 데 도움이 되었지만, 그 자체로 어려움이 없는 것은 아닙니다.

빅데이터 도구

서로 다른 데이터 유형이 혼합된 대규모 데이터 세트를 처리하려면 서로 다른 데이터 형식과 분산된 데이터 구조를 처리하고 처리하는 데 적합한 전문 도구와 기술이 필요합니다. 인기 있는 도구는 다음과 같습니다:

Azure Data Lake: 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장하는 복잡한 작업을 단순화하는 것으로 잘 알려진 마이크로소프트 클라우드 서비스.

Beam: 다양한 빅데이터 프레임워크에서 배포 및 스트림 처리를 위한 오픈소스 통합 프로그래밍 모델 및 API 세트.

Cassandra: 여러 상용 서버에서 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계된 확장 가능한 오픈 소스 분산형 NoSQL 데이터베이스입니다.

DataBricks: 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 기능을 결합하여 대용량 데이터 세트를 처리하고 분석하는 통합 분석 플랫폼입니다.

엘라스틱 검색: 매우 큰 데이터 세트의 빠르고 확장할 수 있는 검색, 인덱스 및 분석을 가능하게 하는 검색 및 분석 엔진입니다.

구글 클라우드: 구글 빅쿼리(Google BigQuery), 구글 클라우드 데이터플로우(Google Cloud Dataflow) 등 구글 클라우드에서 제공하는 빅데이터 도구 및 서비스 모음입니다.

하둡(Hadoop): 분산 환경에서 매우 큰 데이터 세트를 처리하고 저장하는 데 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다.

하이브(hive): Hadoop 위에서 실행되는 오픈 소스 데이터 웨어하우징 및 SQL과 같은 쿼리 툴로 대규모 데이터셋을 쉽게 쿼리하고 분석할 수 있습니다.

카프카(kafka): 실시간 데이터 처리 및 메시징이 가능한 오픈 소스 분산 스트리밍 플랫폼입니다.

KNIME 빅 데이터 확장: Apache Hadoop 및 Apache Spark의 강력한 기능을 KNIME 분석 플랫폼 및 KNIME 서버와 결합합니다.

MongoDB: 빅데이터 애플리케이션을 위한 고성능 및 확장성을 제공하는 문서 중심의 NoSQL 데이터베이스입니다.

Pig: 대규모 데이터셋 처리 및 분석을 위한 오픈소스 상위 수준 데이터 흐름 스크립팅 언어 및 실행 프레임워크.

Redshift: Amazon이 완전히 관리하는 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스 서비스.

Spark: 매우 큰 데이터 세트에 대해 빠르고 유연한 분석 및 데이터 처리를 제공하는 오픈 소스 데이터 처리 엔진입니다.

Splunk: 로그 및 이벤트와 같은 기계에서 생성된 데이터를 검색, 분석 및 시각화하기 위한 플랫폼입니다.

Tableau: 사용자가 대규모 데이터 세트를 탐색하고 통찰력을 제시할 수 있도록 도와주는 강력한 데이터 시각화 도구입니다.

Talend: 오픈 소스 데이터 통합 및 초대형 데이터 세트의 통합 및 처리를 용이하게 하는 ETL(Extract, Transform, Load) 도구입니다.

빅데이터와 인공지능

빅데이터는 최근까지 AI 모델이 패턴을 감지하고 정확한 예측을 하는 방법을 배우기 위해 방대한 양의 훈련 데이터를 제공해야 했기 때문에 Generative AI와 같은 인공지능의 발전과 밀접한 관련이 있습니다.

과거에는 “빅데이터는 기계를 위한 것이고, 작은 데이터는 사람을 위한 것”이라는 비유가 빅데이터와 작은 데이터의 차이를 설명하는 데 자주 사용되었지만, 이 비유는 더 이상 유효하지 않습니다. AI와 ML 기술이 계속 발전함에 따라, 특히 빅데이터 집합을 집계하고 관리하는 데 시간과 비용이 많이 드는 상황에서, 어떤 종류의 AI와 ML 모델을 훈련할 빅데이터의 필요성은 줄어들고 있습니다.

많은 실제 시나리오에서는 모델이 직면할 수 있는 모든 클래스 또는 개념에 대해 많은 양의 데이터를 수집하는 것이 불가능합니다. 따라서 빅 데이터 기반 모델을 사전 학습에 사용하고 작은 데이터 세트를 사용하여 미세 조정하는 경향이 있습니다.

빅데이터에서 작은 데이터를 활용한 학습 AI 및 ML 모델로의 전환은 전이 학습, 제로샷, 원샷, 퓨샷 모델 개발 등 여러 기술 발전에 크게 기인합니다.