빅 데이터 란?
빅 데이터는 계속 증가하는 속도로 커지는 크고 다양한 정보를 말합니다. 여기에는 정보의 양, 정보가 생성 및 수집되는 속도 또는 속도, 그리고 다루고있는 데이터 포인트의 다양성 또는 범위가 포함됩니다. 빅 데이터는 종종 여러 소스에서 제공되며 여러 형식으로 제공됩니다.
빅 데이터 작동 방식
빅 데이터는 비정형 또는 구조화로 분류 할 수 있습니다. 구조화 된 데이터는 데이터베이스와 스프레드 시트에서 조직이 이미 관리하는 정보로 구성됩니다. 성격 상 종종 숫자입니다. 비정형 데이터는 구성되지 않은 정보이며 미리 결정된 모델 또는 형식에 속하지 않습니다. 여기에는 소셜 미디어 소스에서 수집 한 데이터가 포함되어있어 기관이 고객 요구에 대한 정보를 수집 할 수 있습니다.
3 개의 V는 전통적으로 빅 데이터의 특성을 나타냅니다. 데이터의 양 (양), 수집 속도 (속도) 및 다양한 정보입니다.
소셜 네트워크 및 웹 사이트에 대한 공개적으로 공유 된 의견에서 설문, 제품 구매 및 전자 체크인을 통해 개인 전자 제품 및 앱에서 자발적으로 수집 한 빅 데이터를 수집 할 수 있습니다. 스마트 장치에 센서 및 기타 입력이 있으면 광범위한 상황과 상황에서 데이터를 수집 할 수 있습니다.
빅 데이터는 대부분 컴퓨터 데이터베이스에 저장되며 크고 복잡한 데이터 세트를 처리하도록 특별히 설계된 소프트웨어를 사용하여 분석됩니다. 많은 SaaS (Software-as-a-Service) 회사는 이러한 유형의 복잡한 데이터 관리를 전문으로합니다.
빅 데이터의 사용
데이터 분석가는 인구 통계 데이터 및 구매 내역과 같은 다양한 유형의 데이터 간의 관계를 조사하여 상관 관계가 존재하는지 확인합니다. 이러한 평가는 회사 내에서 또는 외부에서 빅 데이터를 소화 가능한 형식으로 처리하는 데 주력하는 외부 업체에 의해 수행 될 수 있습니다. 기업은 종종 이러한 전문가의 빅 데이터 평가를 사용하여이를 실행 가능한 정보로 전환합니다.
회사의 거의 모든 부서는 데이터 분석, 인적 자원 및 기술에서 마케팅 및 영업에 이르는 결과를 활용할 수 있습니다. 빅 데이터의 목표는 제품 출시 속도를 높이고 시장 채택을 확보하고 고객을 대상으로하며 고객 만족을 유지하는 데 필요한 시간과 리소스의 양을 줄이는 것입니다.
주요 테이크 아웃
- 빅 데이터는 볼륨이 증가하고 속도가 더 빨라지는 방대한 양의 다양한 정보로, 빅 데이터는 구조화 (종종 숫자, 쉽게 형식화 및 저장)되거나 구조화되지 않을 수 있습니다 (자유형, 정량화가 불가능). 회사의 부서는 빅 데이터 분석에서 찾은 결과를 활용할 수 있지만 혼란과 노이즈를 처리하면 문제가 발생할 수 있습니다.
빅 데이터의 장단점
사용 가능한 데이터 양이 증가하면 기회와 문제가 모두 발생합니다.
일반적으로 고객 (및 잠재 고객)에 대한 데이터가 많을수록 회사는 제품 및 마케팅 노력을 더 잘 조정하여 최고 수준의 만족도를 창출하고 비즈니스를 반복 할 수 있습니다. 많은 양의 데이터를 수집 할 수있는 회사에는보다 심층적이고 풍부한 분석을 수행 할 수있는 기회가 제공됩니다.
더 나은 분석은 긍정적이지만 빅 데이터는 과부하 및 노이즈를 생성 할 수도 있습니다. 기업은 노이즈와 비교하여 어떤 데이터가 신호를 나타내는 지 결정하면서 더 많은 양의 데이터를 처리 할 수 있어야합니다. 데이터의 관련성을 결정하는 것이 핵심 요소가됩니다.
또한 데이터의 특성과 형식은 데이터를 처리하기 전에 특별한 처리가 필요할 수 있습니다. 숫자 값으로 구성된 구조화 된 데이터를 쉽게 저장하고 정렬 할 수 있습니다. 이메일, 비디오 및 텍스트 문서와 같은 비정형 데이터는 유용하기 전에보다 정교한 기술을 적용해야 할 수 있습니다.
