빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 하편 -2부

빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 하편 -2부

▣ 빅데이터 관리 방법 및 절차

◈ 데이터 수집 및 저장

데이터 수집 및 저장은 빅데이터 관리의 핵심 단계입니다. 이 단계에서는 데이터를 수집하고 저장하는 방법을 결정하고, 데이터의 크기, 빈도, 형식 등과 같은 특성을 고려해야 합니다. 또한 데이터의 기밀성과 보안을 보장하는 방법도 고려해야 합니다. 빅데이터 수집 및 저장은 빅데이터 분석의 성공 여부에 큰 영향을 미치는 실질적인 프로세스입니다. 빅데이터 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.

1. 데이터 수집 계획 수립

데이터 수집 전에 목표와 용도를 고려하여 수집 계획을 수립해야 합니다. 대부분의 빅데이터 수집은 데이터를 자동으로 수집하는 방식으로 진행됩니다. 수집된 데이터와 관련된 메타데이터(데이터 설명, 저작권, 소유권, 라이선싱, 구조 등)를 수집하여 보관해야 합니다.

2. 데이터 형식 및 수집 도구 선택

빅데이터 수집은 다양한 형식으로 이루어질 수 있습니다. 데이터베이스, SNMP(단일 네트워크 관리 프로토콜), CSV(쉼표로 구분된 값) 등으로 저장할 수 있습니다. 데이터 수집 도구에는 수동 및 자동 도구 등이 잇습니다.

3. 데이터 저장소 및 보안 

데이터 저장소는 빅데이터 처리를 위한 물리적 저장 공간을 의미합니다. 클라우드, 하드 드라이브, Hadoop 등의 저장소를 선택할 수 있습니다. 저장소에서는 데이터의 진실성, 신뢰성, 기밀성을 지키기 위해 보안 조치가 필수적입니다.

4. 데이터 전처리 

빅데이터 수집 후에는 데이터를 전처리하여 사용 가능한 형식으로 변환해야 합니다. 전처리는 빅데이터 분석 결과를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 전처리에서는 데이터를 필터링, 정규화, 중복 제거, 클렌징 등을 수행합니다.

5. 데이터 저장 관리

빅데이터 관리에서의 데이터 저장 관리는 데이저 저장소의 구성 및 설정, 호스팅 환경, 백업 정책, 데이터 저장 요구사항 및 저장 요건 등을 포함합니다.

이러한 절차에 따라 빅데이터 수집 및 저장을 효과적으로 수행할 수 있으며, 데이터의 품질과 정확성을 높이며 빅데이터 분석의 효과를 극대화할 수 있습니다.

 

◈ 빅데이터 분석

빅데이터 분석은 대규모의 데이터셋으로부터 유용한 정보와 인사이트를 도출하는 것을 의미합니다. 이를 위해 다양한 분석 기법과 도구가 사용됩니다. 다음은 빅데이터 분석의 대표적인 기술과 절차에 대한 설명입니다.

1. 데이터 수집

빅데이터 분석의 첫 번째 단계는 대규모 데이터를 수집하는 것입니다. 데이터 수집 방법에는 자동 수집, 수동 수집, 웹 스크래핑, IoT센서 데이터 수집 등이 있습니다.

2. 데이터 전처리

수집한 데이터를 실제 분석에 사용할 수 있는 형식으로 가공하는 작업입니다. 전처리 과정에서는 데이터 정제, 이상치 탐지 및 제거, 결측치 대체, 스케일링 등의 작업이 수행됩니다.

3. 데이터 탐색

데이터를 탐색하고 시각화하여 데이터의 특성과 패턴 등을 파악하는 작업입니다. 여기서는 데이터 시각화 도구나 통계학적 기법 등을 사용합니다.

4. 데이터 모델링

데이터 모델링은 데이터의 분석 목적에 맞게 생성하는 작업입니다. 분석 목적에 따라, 분류, 회귀, 예측, 군집화 등의 모델링 기법을 사용합니다.

5. 분석

모델링 결과로부터 예측, 분류, 군집화 등의 다양한 분석 결과를 도출하는 단계입니다. 이 단계에서 데이터 과학자들은 데이터를 토대로 의사결정을 내리거나 예측할 수 있습니다.

6. 결과 시각화

분석 결과를 적절한 방법으로 시각화하여 얻은 인사이트를 쉽게 이해하고 전달할 수 있도록 합니다. 이를 통해 시각적으로 분석 결과를 확인하며 인사이트를 도출할 수 있습니다.

 

◈ 빅데이터 시각화

빅데이터 시각화란, 대규모 데이터를 시각적으로 표현하여 데이터의 패턴, 특징, 흐름 등을 쉽게 파악할 수 있는 기술입니다. 빅데이터 시각화는 다음과 같은 이유로 중요합니다. 

대규모 데이터를 쉽게 이해할 수 있습니다. 데이터 간의 상관관계를 파악할 수 있습니다. 데이터의 트렌드 및 패턴을 예측할 수 있습니다. 데이터의 잠재적인 문제점을 빠르게 발견할 수 있습니다. 다음은 빅데이터 시각화를 위한 대표적인 기술과 도구입니다.

1. 차트 및 그래프

일반적으로 막대 그래프 선, 그래프, 원 그래프 등을 이용하여 데이터를 시각화합니다. 이를 통해 데이터를 간단하게 비교하고 시각적으로 이해할 수 있습니다.

2. 지도 시각화

지도 시각화는 지리 정보를 시각화하여 분석합니다. 지리 정보와 연동된 데이터를 효과적으로 시각화합니다. 시계열 데이터 등 다차원 데이터의 흐름을 파악할 때 사용됩니다.

3. 히트맵

히트맵 셀의 밀도에 따라 색상을 칠해 표현하며, 다차원 데이터의 흐름을 파악할 때 사용됩니다.

4. 운동량차트

운동량 차트는 좌측Y축과 운동량 값을, 우측 Y축과 빈도를 나타내는 라인 차트로, 데이터를 비교하고 분석하며 운동량과 운동에 따른 빈도, 소비량 등을 분석할 때 사용됩니다.

5. 파이 차트

파이 차트는 전체 데이터를 나타내는 원 안에 각 데이터가 차지하는 비율을 나타내며, 비율을 직관적으로 파악할 수 있습니다.

6. 네트워크 차트

네트워크 차트는 데이터가 서로 어떤 관계를 맺고 있는지 그래프로 표현하며, 데이터의 네트워크 특성을 파악할 수 있습니다.

빅데이터 시각화를 통해 데이터를 효과적으로 분석하고 인사이트를 도출할 수 있습니다. 하지만 시각화할 때 범례의 측의 레이블, 데이터 간의 지속적인 비굘ㄹ 위해 일관된 색상과 크기 등을 사용하여 시각화해야 합니다.

 

◈ 빅데이터 관리

빅데이터는 기업 및 조직에서 생성 및 수집되는 광범위한 데이터 집합입니다. 이러한 데이터는 분석, 예측 및 의사결정에 사용되기 때문에 적절한 관리가 필요합니다. 이를 위해 다음과 같은 빅데이터 관리 절차가 필요합니다.

1. 데이터 수집 및 저장 빅데이털ㄹ 수집하고 저장하기 위해서는 효과적인 데이터 수집 기술과 데이티 저장소가 필요합니다. 수집된 데이터는 가공, 저장 및 보관되어야 하며, 이를 위해 클라우드 기반 데이터 저장소를 사용함으로써 비용 및 시간을 절약할 수 있습니다.

2. 데이터 품질 관리 분석, 예측 의사결정 등 데이터 활용을 위해서는 높은 데이터 품질이 필요합니다. 이를 위해 데이터 품질 관리를 수행할 필요가 있으며, 데이터 정확성, 일관성, 완전성 등을 확인해야 합니다.

3. 보안 및 개인정보 보호 빅데이터는 개인정보가 매우 민감하기 때문에 보안과 개인정보 보호를 유지해야 합니다. 데이터 암호화, 권한 부여, 액세스 제한 등의 기술을 사용하여 보안성을 강화할 수 있습니다.

4. 데이터 분석 및 모델링 빅데이터를 효과적으로 활용하려면 데이터를 가지고 분석 및 모델링을 수행해야 합니다. 이를 위해 데이터 분석 전문가들이 데이터 분석을 위한 도구를 사용하여 데이터를 분석하고, 데이터 모델링을 수행합니다.

5. 데이터 시각화 및 보고 데이터 시각화와 보고는 데이터와 정보를 시각적으로 전달하는 것입니다. 이를 위해 효과적인 데이터 시각화 도구와 분석 결과를 보고할 수 있는 대시보드 등의 보고 도구를 사용합니다. 

빅데이터 관리는 빅데이터 분석 및 활용의 효과성이 직접적인 영향을 미치므로, 전문적인 기술 및 지식과 함께 체계적인 관리 절차가 필요합니다.

 

◈ 빅데이터 활용

빅데이터는 매우 큰 양의 데이터를 다양한 분야에서 분석하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

1. 비즈니스 인텔리전스 빅데이터 분석은 상품 판매 추세, 고객성향 및  메시지, 광고 효과, 경쟁사의 행동 분석 등을 포함한 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다. 이를 통해 조직은 결정을 내리고 조정할 수 있습니다.

2. 예측 및 예방 빅데이터 분석은 지난 데이터와 새로운 데이터를 조합하여 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 향후 이벤트, 트렌드 및 문제를 사전에 파악하고 대응할 수 있습니다.

3. 고객 경험 개선 빅데이터 분석은 고객 성향 및 행동을 이해하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 고객은 선호하는 채널을 통해 광고를 제공받고, 제품 및 서비스를 구매하며, 고객 지원 및 서비스 문제를 해결할 때 경험을 강화합니다.

4. 제품 및 서비스 개발 빅데이터는 제품 및 서비스 개발에 중요한 역할을 합니다. 데이터는 제품과 서비스를 개선하고 새로운 제품과 서비스를 개발하는 데 필요합니다.

5. 효율성 향상 빅데이터 분석은 비용과 시간을 절감하는 데도 도움이 됩니다. 데이터는 공급망, 운송 및 유통, 공간 계획,  인력 관리 등의 주요 영역에서 효율성을 향상합니다.

빅데이터는 다양한 산업, 조직 및 분야에서 활용될 수 있으며, 많은 이점을 제공합니다. 따라서 조직은 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 분석 및 활용할 수 있는 전문가와 기술을 보유해야 합니다.

 

◈ 빅데이터 검증

빅데이터를 검증하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 검증 과정은 빅데이터가 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 다음은 빅데이터 검증에 대한 몇 가지 방법입니다.

1. 데이터 유효성 검사 데이터가 정확하고 최신인지 확인하고 필요한 경우 데이터를 정리하고 정규화하여 유효성을 검증합니다. 또한 데이터가 신뢰할 만한 소스에서 수집되었는지도 확인합니다.

2. 데이터 중복성 검사 데이터 세트가 중복되어 있을 경우, 중복된 데이터를 제거하지 않으면 빅데이터 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다. 따라서 중복성을 제거하고 중복을 최소화하는 것이 필요합니다.

3. 데이터 일관성 검사 데이터 세트 내부에서 데이터가 일관적인지 확인합니다. 같은 유형의 데이터라도 표기법이 다르거나 형식이 다르면 일관성이 없을 수 있습니다. 일관성 검사를 통해 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

4. 이상치 및 오류 처리 데이터는 때때로 이상치 및 오류를 포함합니다. 이것들을  처리하지 않으면 모델의 분석 결과가 왜곡되거나 에러를 발생시킬 수 있습니다. 따라서 데이터에서 이상치 및 오류를 처리하는 것이 중요합니다.

5. 검증용 테스트 데이터 사용 빅데이터 검증은 정확성을 확인하는 것이 목적이므로 적절한 검증용 테스트 데이터를 사용해야 합니다. 이를 통해 검증 결과를 비교 분석하고 문제점을 해결할 수 있습니다.

빅데이터 검증은 빅데이터 분석 전 과정에서 필요한 단계입니다. 검증된 데이터를 사용하여 빅데이터 모델을 만들면 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있습니다.