[BigData] 개념, 특징, 활용, 빅데이터 프로젝트

출처: 위키북스 - 실무로배우는 빅데이터기술

 

1. 빅데이터의 개념

1. 개념

-3V

크기(volume): 방대한 양의 데이터

다양성(varity): 정형(DBMS, 전문 등) + 비정형(sns, 동영상, 사진, 음성, 텍스트 등)

속도(velocity): 실시간으로 생산되며, 빠른 속도로 데이터를 처리/분석

 

-2V

진실성(veracity): 주요 의사결정을 위해 데이터의 품질과 신뢰성 확보

시각화(visualization): 복잡한 대규모 데이터를 시각적으로 표현

 

-1V

가치(value): 비즈니스 효익을 실현하기 위해 궁극적인 가치를 창출

 

=>

지금 이 순간에도 방대한 크기(Volume)의 다양한(Varity) 데이터들이 빠른 속도(Velocity)로 발생하고 있다. 빅데이터는 

3V(Volume, Varity, Velocity)를 수용하며, 데이터의 진실성(Veracity)을 확보하고, 분석 데이터를 시각화(Visualization)함으로써 새로운 효익을 가져다 줄 가치(Value)를 창출하는 것이다.

 

2. 목적

빅데이터 시스템을 이용해 의사결정 인사이트를 발견하는 것.

이해 인사이트	발견 인사이트	예측 인사이트
시계열별 회원가입 추이	고객이 증가/감소한 원인은?	상품가입/이탈할 고객은?
고객별 서비스 평균이용시간	매출이 증가/감소한 원인은?	부정거래 가망 고객은?
서비스 유입 또는 이용 경로	부정적 평판 점수가 높아진 원인은?	상품 구매력이 높은 고객은?

 

3. 활용

 

4. 빅데이터 기술의 변화 및 구현기술

빅데이터 기술의 변화

단계별 역할 및 활용기술

 

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2. 빅데이터 프로젝트 

• 플랫폼 구축형 프로젝트

전형적인 빅데이터 SI 구축형 사업. 빅데이터의 하드웨어와 소프트웨어를 설치 및 구성

수집 -> 적재 -> 처리 -> 탐색 -> 분석의 기능을 구현

3~6개월 추진

 

• 빅데이터 분석 프로젝트

빅데이터 플랫폼 구축 완료후 수행

빅데이터 탐색으로 데이터의 이해가 높아질 때 시작

조직의 가치사슬 중, 대규모 분석이 필요한 시점에 추진

1~3개월 추진

분석 주제 영역 - 마케팅/고객, 상품/서비스 개발, 리스크 관리

 

• 빅데이터 운영 프로젝트

구축 완료된 플랫폼을 중장기적으로 유지 관리

대규모 하드웨어/소프트웨어로 운영비용 높음

빅데이터 분야별 전문가 그룹이 확보되어야 함

빅데이터 거버넌스 체계를 수립해야 함

 

 

빅데이터 프로젝트의 개요