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빅데이터

저작시기 2017.09 |등록일 2017.09.18 | 최종수정일 2018.08.30 한글파일한컴오피스 (hwp) | 14페이지 | 가격 5,000원

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소개글

빅데이터 개념, 특징, 활용분야, 효과분석 및 빅데이터 활용사례와 빅데이터 문제점 및 개선방안연구 및 나의 의견정리 레포트입니다.

빅데이터의 향후방향에 대한 의견이 창의적인 발상이라 교수님에게 칭찬을 들었던 기억이 납니다.
참고하신다면 생각을 많이 해보았다고 칭찬 받을수있을거라 생각합니다.

목차

1. 빅데이터 개념

2. 빅데이터의 특징

3. 빅데이터 분석기법

4. 빅데이터 활용분야

5. 빅데이터의 효과분석

6. 빅데이터 활용사례 분석
(1) 월마트의 매출증가 사례
(2) 현대카드 이미지마케팅 활용사례
(3) SKT의 티맵 네비게이션 사례
(4) 메이저리그 활용사례
(5) 천재지변과 자연재해 대비

7. 빅데이터의 문제점과 개선방안 제언

8. 결론 및 나의견해

본문내용

1. 빅데이터 개념
많은 사람들이 빅 데이터를 ‘빅(Big)+데이터(Data)’식의 단순 합성어적 의미로 알고 있는데, 이러한 의미로 받아들이면 빅 데이터의 본질적인 의미와 가치를 놓치게 된다.
농협경제연구소는 다음과 같이 정의하였다. 빅 데이터는 기존의 방식으로는 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 규모가 크고 순환 속도가 빠르며, 형식이 다양한 데이터 또는 이러한 데이터를 분석하는 방법을 통칭한다.
즉, 빅 데이터는 단순히 대용량 데이터 그 자체만을 지칭하는 것이 아니라 그 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 기술의 총칭이다.

2. 빅데이터의 특징
빅데이터의 3대 요소(3V)란 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)을 의미하며, 각 요소는 다음과 같이 특징을 가지고 있다.

(1) 크기(Volume)
비즈니스 특성에 따라서 다를 수 있지만, 일반적으로 수십 테라 혹은 수십 페타 바이트 이상이 빅 데이터의 범위에 해당한다. 이러한 빅 데이터는 기존 파일 시스템에 저장하기 어려울 뿐 아니라, 데이터 분석을 위해서 사용하는 BI/DW 같은 솔루션에서 소화하기 어려울 정도로 급격하게 데이터의 양이 증가하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 확장 가능한 방식으로 데이터를 저장하고, 분석하는 분산 컴퓨팅 기법으로 접근해야 한다. 현재 분산 컴퓨팅 솔루션에는 구글의 GFS, 아파치의 하둡, 대용량 병렬 처리 데이터베이스로는 EMC의 GreenPlum, HP의 Vertica, IBM의 Netezza, 테라데이터의 Kickfire 등이 있다.

(2) 속도(Velocity)
빅 데이터의 속도적인 특징은 크게 실시간 처리와 장기적인 접근으로 나눌 수가 있다. 우리는 매일 매 순간 데이터를 생산하고 있다. 교통카드로 지하철과 버스를 이용할 때도 교통비와 탑승위치를 남기고, 금융 거래를 할 때도 금융 기관의 데이터베이스에 데이터를 만들게 된다.

참고 자료

없음
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