"빅데이터"의 두 판 사이의 차이

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;big data
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;빅 데이터, 대용량 데이터, 대규모 데이터
;빅 데이터, 대용량 데이터, 대규모 데이터
*기존 DB 관리도구에서 다루는 것이 어려운 대량의 정형/비정형 데이터 집합
*대량 데이터를 분석하여 비즈니스 효율성을 향상하는 일
*대량 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술
*대량 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술
*구조화/비구조화 등 다양성과 크기 문제로 기존DB로 처리가 어려운 데이터
*구조화/비구조화 등 다양성과 크기 문제로 기존DB로 처리가 어려운 데이터
*기존 DB 관리도구에서 다루는 것이 어려운 대량의 정형/비정형 데이터 집합
*일반적인 DB SW가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터
*일반적인 DB SW가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터
*대규모 데이터를 분석하여 비즈니스 효율성을 향상하는 일
*대규모 데이터로부터 가치를 추출하고 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하는 기술 및 아키텍처
*대규모 데이터로부터 가치를 추출하고 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하는 기술 및 아키텍처
*3V: 용량(volume), 속도(velocity), 다양성(variety)<ref>용속다. 가변성(variability)를 포함하여 4V라고 하는 경우도 있음</ref>
*3V: 용량(volume), 속도(velocity), 다양성(variety)<ref>용속다. 가변성(variability)를 포함하여 4V라고 하는 경우도 있음</ref>

2013년 2월 22일 (금) 10:05 판

1 개요

big data
빅 데이터, 대용량 데이터, 대규모 데이터
  • 대량 데이터를 분석하여 비즈니스 효율성을 향상하는 일
  • 대량 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술
  • 구조화/비구조화 등 다양성과 크기 문제로 기존DB로 처리가 어려운 데이터
  • 기존 DB 관리도구에서 다루는 것이 어려운 대량의 정형/비정형 데이터 집합
  • 일반적인 DB SW가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터
  • 대규모 데이터로부터 가치를 추출하고 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하는 기술 및 아키텍처
  • 3V: 용량(volume), 속도(velocity), 다양성(variety)[1]
  • 적용분야: 검색엔진(페이지랭크), SNS, 웹서핑경로, 의료기록, 카드이용내역, CDR, 스마트폰 사용, 차량운행/교통정보, 동영상, CRM 등[2]
  • 관련요소: 분산파일시스템[3], 비관계형DB[4], 병렬처리[5], 통계[6], 오픈소스[7]

2 같이 보기

3 주석

  1. 용속다. 가변성(variability)를 포함하여 4V라고 하는 경우도 있음
  2. 과거에도 이런 자료들은 생성되고 있었지만 관리되지 않고 버려짐
  3. HDFS
  4. NoSQL
  5. MapReduce
  6. R
  7. 비용절감

4 참고 자료

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