빅데이터 정리 보고서

목차

1. 빅데이터 (3V 모델)
2. 4V모델
3. 빅데이터의 사이즈
4. 빅데이터 처리 기법
5. 데이터의 구조
6. 빅데이터 처리 기법
7. 활용 사례

본문내용

1. 빅데이터 (3V 모델)
- 큰 용량, 빠른 속도, 그리고 높은 다양성을 갖는 정보 자산 (이를 통하여 의사 결정 및 통찰 발견, 프로세스 최적화를 향상시키기 위해서는 새로운 형태의 처리방식이 필요함)
- 통상적으로 사용되는 데이터 수집, 관리 및 처리 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기의 데이터
- 큰 데이터 집합으로부터 일정한 법칙을 추론하여 결과 및 행동을 예측하기 위해 사용.
- 통계적 추론과 비선형 시스템 식별(nonlinear system identification) 개념을 활용.
- 빅데이터와 경영정보학의 차이가 더 뚜렷하게 구분되고 있다.
(경영정보학은 대상을 측정하고 경향을 예측하는 등의 일을 하기 위해 고밀도의 데이터로 구성된 기술적 통계를 활용)

* 3V모델 : 데이터의 양(volume)
데이터의 입출력의 속도(velocity)
데이터의 종류의 다양성(variety)

2. 4V모델
- 진실성(veracity) 추가 (IBM)
- 가변성(variability) 추가 (브라이언 홉킨스)

3. 빅데이터의 사이즈
- 단일 데이터 집합의 크기: 수십 테라바이트 ~ 수 페타바이트(크기가 끊임없이 변화)

참고 자료

없음