빅데이터 제대로 배우기 2부

빅데이터 제대로 배우기 2부

빅데이터 이론

빅데이터 처리 기술의 진보

열-분할 처리

빅데이터에서 열-분할처리(Columnar Partitioning)는 데이를 열 단위로 세분화하여 저장하는 방법입니다. 이는 테이블의 열(Column)이 매우 많고, 한 행에서 일부 열만을 검색하거나 조작하는 경우 효율적인 방법입니다. 예를 들어 고객 정보가 포함된 대규모의 데이터베이스가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 데이터베이스는 고객의 성별, 연령대, 주거지, 구매 내역 등 다양한 열을 포함하고 있습니다. 이 경우 고객의 주거지를 검색하기 위해 전체 데이터를 읽는 것이 비효율적일 수 있습니다. 따라서, 주거지 열만을 분리하여 저장하고 열 단위로 검색하는 것이 더욱 효율적입니다. 열-분할 처리는 일반적으로 칼럼 지향 데이터베이스(Columnar Database)에서 사용됩니다. 이 방법을 사용하면 대체로 전체 데이터를 읽는 방식보다 더욱 빠른 검색과 분석이 가능합니다. 다만, 열-분할 처리는 데이터를 처리하고 검색하는 방식이 다른 방법보다 복잡할 수 있습니다. 따라서, 데이터와 특성과 필요한 처리방식에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

 

머신러닝

빅데이터에서의 머신러닝(Machine Learning)은 대량의 데이터 속에서 패턴을 발견하고 예측 모델을 생성하는 알고리즘 기반의 기술입니다. 머신러닝은 데이터를 학습하여, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 구매 기록과 고객의 성별, 연령대, 거주지 등의 정보를 가지고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 학습시켜, 고객이 다음에 어떤 제품을 구매하는지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 고객에게 해당 제품을 추천하여 매출을 증대시킬 수 있습니다. 또한, 머신러닝은 데이터 분류 및 클러스터링을 수행할 수 있습니다. 이를 이용해 대규모 데이터베이스에서 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 비슷한 군집(Cluster)을 생성하여 효율적인 데이터 관리 및 향상된 비즈니스 의사결정을 도와줄 수 있습니다. 하지만, 머신러닝은 일반적으로 매우 복잡한 알고리즘을 사용허기 때문에 양질의 데이터와 높은 수준의 전문 지식이 필요합니다. 또한, 알고리즘이 생성한 모델의 성능은 반드시 검증되어야 하며, 모델 생성 및 유지보수 등을 위해 전문가들의 지속적인 노력과 지식이 필요합니다.

 

인덱싱 기술

빅데이터 인덱싱 기술은 대규모 데이터를 빠르게 검색하고 분석하기 위한 기술입니다. 인덱싱은 데이터베이스에서 데이터를 조작하거나 검색할 때, 데이터를 찾기 쉽도록 색인(index)를 만든 것입니다. 빅데이터 인덱싱 기술은 매우 큰 데이터 세트를 처리해야 하므로, 대용량 데이터를 처리하면서 매우 높은 검색 속도와 처리량이 요구됩니다. 빅데이터를 처리하는 여러 가지 인덱싱 기술이 있지만, 가장 일반적으로 사용되는 것은 아래와 같습니다. 첫 번째, 분산 인덱싱: 대규모 데이터는 분산 저장소에 저장할 수 있으며, 이는 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데 많은 이점을 제공합니다. 두 번째, Hadoop Distributed File System(HDFS):분산 데이터 저장 시스템으로 Hadoop에서 사용됩니다. 빅데이터를 처리하는 데 사용되며, 높은 확장성과 안정성을 갖추고 있습니다. 셋째, Apache Solr : 오픈소스 검색 엔진으로, 대규모 데이터를 빠르고, 효율적으로 검색할 수 있습니다. 넷째, Apache Cassndra : 빅데이터 처리, 분산 데이터베이스 및 빠른 읽기/쓰기 처리 속도를 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 빅데이터 인덱싱 기술은 데이터 처리 및 분석 중에 발생하는 다양한 문제를 해결하고 대량의 데이터를 빠르게 처리하여 빠른 의사결정을 돕습니다. 또한, 향상된 검색 속도와 쿼리 처리 시간을 제공하여 조직의 생산성을 향상합니다.

 

분산 데이터베이스

빅데이터 분산 데이터베이스는 대규모의 데이터를 다루기에 적합한 데이터 저장 및 처리 시스템입니다. 이 ㅅ스템은 여러 대의 컴퓨터에 데이터를 분산하여 저장하고, 데이터 처리 작업도 분산되어 처리됩니다. 이를 통해 데이터 처리 속도와 안정성이 향상됩니다. 분산 데이터베이스의 대표적인 예시 중 하나는 Hadoop Distributed File System(HDFS)입니다. HDFS는 대용량 데이터의 저장 및 처리를 위한 분산 파일 시스템으로, 여러 대의 컴퓨터에 데이터를 분산하여 저장합니다. HDFS는 네임노드, 데이터노드, 클라이언트 등으로 구성됩니다. 네임노드는 전체 파일 시스템의 메타데이터를 관리하며, 데이터노드는 실제 데이터를 저장하는 서버입니다. 클라이언트는 데이터를 읽고 쓰는 요청을 보내며, 하듐 맵리듀스와 같은 분산처리 시스템과 연동하여  데이터를 처리합니다. 분산 데이터베이스의 장점은 다음과 같습니다. 첫 번째, 데이터 분산 : 분산 데이터베이스는 여러 대의 컴퓨터에 데이터를 분산하여 저장하기 때문에, 이전의 중앙 집중식 데이터베이스에 비해 데이터 저장 용량을 더욱 확장할 수 있습니다. 두 번째, 고성능 : 분산 데이터베이스는 여러 대의 컴퓨터를 동시에 사용하기 때문에, 데이터 처리 속도와 처리량이 더욱 빠릅니다. 셋째, 안정성 : 하나의 컴퓨터에 데이터가 집중되어 있는 중앙집중적인 데이터베이스에 비해, 분산 데이터베이스는 데이터를 여러 대의 서버에 분사하여 저장하여 안정성을 더욱 높일 수 있습니다. 넷째, 확장성:분산 데이터베이스는 새로운 노드를 추가하여 저장 용량 및 데이터 처리 능력을 증가시킬 수 있으므로, 데이터 용량이 증가하더라도 확장성을 가진 데이터 처리가 가능합니다. 빅데이터 분산 데이터베이스는 대용량의 데이터 처리에 적합한 기술로, 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 

 

빅데이터 머신러닝 기술의 발전

빅데이터 머신러닝 기술의 발전은 최근 몇 년간 컴퓨팅 파워와 데이터용 저장 공간의 개선, 그리고 데이터 수집과 분석 방법론 등의 기술적 발전에 기인합니다. 이러한 발전은 다음과 같은 측면에서 큰 영향을 미치고 있습니다. 첫번째, 딜러닝 기술의 발전 : 빅데이터에 있는 양질의 데이티로 더욱 정확한 학습이 가능하고, 신경망 모델 개발 등의 딥 러닝 기술이 널리 사용됨에 따라 머신러닝의 성능과 정확도가 크게 향상되고 있습니다. 둘째, 오픈소스 머신러닝 프레임워크 : 머신러닝 알고리즘 실행을 간편하게 해주는 프레임워크인 Tensor Flow, PyTorch 등이 많이 나오면서 머신러닝 모델을 구현하고 관리하기가 조금 더 쉬워졌습니다. 셋째, 클라우드 기술의 발전 : 클라우드 기술이 발전하면서 더욱 많은 데이터가 수집되고 분석되면서 머신러닝 모델의 정확도와 성능이 더욱 향상되었습니다. 넷째, loT 기술의 발전 : 데이터와 머신러닝 기술은 loT 기술과 밀접한 관련이 있습니다. 다수의 센서에서 수집된 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있도록 머신러닝 알고리즘이 개발되었으며 이후, loT 기술이 발전하면서 머신러닝 분야에 많은 영향을 미치고 있습니다. 다섯째, 분산처리 기술의 발전 : 머신러닝은 대개 대규모 데이터셋에서 모델을 학습하여 모델을 적용하기 때문에 데이터를 분산처리하여 학습하는 데 매우 적합합니다. 이러한 분산처리 기술의 발전으로 머신러닝 분야는 머신러닝 프레임워크를 이용해서 대규모 데이터셋에서 빠르고 정확한 모델을 학습하는 것이 가능해졌습니다. 이러한 발전으로 인해 빅데이터 머신러닝 분야에서는 다양한 응용 분야가 나오면서 새로운 비즈니스 모델이 향상되고 있습니다. 예를 들어 스마트 홈, 스마트 금융, 스마트 헬스케어 등 빅데이터와 머신러닝을 할 용한 실용적인 서비스들이 출시되고 있습니다. 이는 빅데이터 분석과 머신러닝 분야에서의 기술 발전이 종합적으로 이루어지고 있기 때문입니다.

 

빅데이터의 영향

빅데이터가 IT산업에 미치는 영향

빅데이터(대규모의 다양한 데이터)는 IT산업에서 비즈니스 모델의 변화를 가져오고 있습니다. 기존의 비즈니스 모델에서는 데이터 수집 및 분석이 미약했지만, 빅데이터 기술의 발전으로 인해 더욱 정확하고 효율적인 데이터 수집, 분석 및 활용이 가능해졌습니다. 그 결과로 새로운 비즈니스 모델이 등장했습니다. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자들이 생성한 데이터를 수집하여 분석하고 이를 기반으로 타케 마케팅이나 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 모델이 등장했습니다. 쇼핑몰에서는 사용자들이 검색한 상품 정보를 수집하여 이를 분석하고 개인에게 맞춤형 광고를 보여주는 모델도 등장했습니다.

또한, 빅데이터를 활용한 예측 분석 기술을 통해 기존의 비즈니스 모델에서는 예측하기 힘들었던 수요 예측, 제품 생산 및 유통 전략 등을 개선할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 비용을 절감하고 수익성을 높일 수 있는 장점을 가지게 되었습니다. 결론적으로, 빅데이터 기술은 IT산업에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 비즈니스 모델의 변화는 기업들이 빅데이터 기술을 적극적으로 활용하여 업무를 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 도와주고 있습니다. 이는 기업은 경쟁력을 높이는 요인 중 하나로 자리 잡을 것입니다.

 

빅데이터가 경제에 미치는 영향

빅데이터는 현대 사회에서 빠르게 성장하는 새로운 분야로써, 경제에 큰 영향을 미치고 있습니다. 빅데이터는 대량이 데이터를 수집, 분석, 활용함으로써 새로운 비즈니스 기회를 창출하고, 기존 비즈니스 모델을 변화시시키는 역할을 수행합니다. 빅데이터는 기업 경쟁력을 높이고, 고객 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 빅데이터를 활용하여 고객의 선호도와 구매 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 상품 추천과 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 빅데이터를 활용하여 고객 서비스 품질을 개선하고 문제점을 발견하여 빠르게 대응할 수 있습니다.

빅데이터는 새로운 비즈니스 모델을 발견하는 데도 큰 역할을 합니다. 빅데이터를 분석하여 새로운 마켓을 발견하고, 인사이트를 제공함으로써 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 빅데이터 분석을 통해 사용자들의 동향을 파악하고, 그에 맞는 새로운 상품이나 서비스를 개발할 수 있습니다. 빅데이터는 또한 개인 경제적인 측면에서도 영향을 미칩니다. 빅데이터를 분석하여 개인의 금융 거래 정보와 신용 검사 결과를 이용하여 개인 평점을 매길 수 있습니다. 이러한 개인 평점은 금융 서비스와 관련된 여러 가지 활동에서 중요한 역할을 합니다. 빅데이터의 활용은 무궁무진합니다. 그러나 빅데이터를 활용함으로써 발생하는 경제적, 사회적, 개인적 문제점을 극복하기 위해서는 투명하면서도 안전성을 가진 데이터 수집 및 분석 체계가 필요합니다. 또한, 이러한 데이터를 활용하는 기업 및 조직의 윤리적인 노력이 필요합니다. 결국, 빅데이터의 활용에 있어서 기술적, 정책적, 윤리적 제약을 고려하면서 적절하게 활용해 나가는 것이 중요합니다.