[Data Science] 전통적 빅데이터 분석도구 vs 최신 빅데이터 분석도구

당신의 사업은 다양한 형태의 데이터를 가지고 무엇을 하고 있는가? 빅데이터는 해결하고자 하는 문제에 따라 전통적 또는 최신의 다양한 데이터 분석 방법을 요구한다. 어떤 분석 방법은 전통적 데이터 웨어하우스를 사용할 것이고, 어떤 분석 방법은 최신의 예측 모델을 포함한 분석 방법을 이용할 것이다. 비즈니스의 미래를 성공적으로 계획하려면 많은 다양한 방법을 이용하여 빅데이터를 전체적으로 다룰 수 있어야 한다.

빅데이터를 위한 분석적 데이터 웨어하우스와 데이터 시장

활용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 분류한 후, 기업은 특정 패턴을 띄고 있는 데이터의 부분집합을 가지고 비즈니스에 활용 가능한 형태로 만드는 것이 실용적이다. 이러한 데이터 웨어하우스 및 데이터 시장은 압축, 멀티레벨 분류, 초병렬 처리 아키텍쳐를 제공한다.

빅데이터 분석도구

페타바이트의 데이터를 관리하고 분석하는 능력을 갖추면 기업은 비즈니스에 큰 영향을 줄 수 있는 정보 클러스터를 다룰 수 있다. 이를 위해 고분산 데이터를 관리하고 비즈니스 문제 해결을 위해 최적화 가능한 결과를 제공할 수 있는 분석 엔진이 요구된다. 분석 도구는 빅데이터 문제 해결에 있어 꽤나 복잡할 수 있다.

예를 들어, 어떤 조직은 사기를 미리 방지하기 위하여 정형 또는 비정형 구조의 데이터를 결합한 예측 모델을 사용하고 있다. 빅데이터에 대한 통찰력을 얻기 위해 많은 단체들은 소셜 미디어 분석 도구, 텍스트 분석 도구, 그리고 전혀 새로운 분석 도구들을 활용하고 있다.

리포트와 빅데이터 가시화

조직들은 월별 매출에서부터 성장 추이 등 사업에 관련된 모든 부분에 대해 데이터가 이야기해 주는 것에 대한 이해력을 높이기 위해 리포트를 생성 기능에 늘 의존해 왔다. 빅데이터는 데이터의 관리 및 사용방법에 대한 새로운 길을 제시한다.

만약 충분한 데이터를 수직, 관리, 분석이 가능하다면, 기업은 관리자로 하여금 신세대 도구를 사용하여 이러한 데이터 요소들이 현재 이슈가 되고 있는 비즈니스 문제를 기반으로 하는 맥락을 짚어낼 것인가에 대해 충분히 이해할 수 있도록 도와야 한다. 리포팅과 데이터 시각화는 데이터가 어떤 연관이 있는지 그리고 미래에 이러한 관계가 어떤 영향을 가져올 수 있을지에 대한 동향을 찾기 위한 것이다.

빅데이터 어플리케이션

전통적으로, 비즈니스 세계는 데이터를 가지고 무엇을 할지와 언제 사용할지의 질문에 대한 답을 하는 도구로서의 역할을 기대해 왔다. 데이터는 종종 범용 비즈니스 어플리케이션이라는 테두리로 통합되었다. 빅데이터의 출현에 따라, 이 어플리케이션들은 변화하고 있다. 이제 어플리케이션 개발은 빅데이터의 독특한 특징을 활용하는데 초점을 두어 개발되고 있다.

소위 뜨고 있는 어플리케이션들 중 몇몇은 헬스케어, 제조 관리, 교통 관리 등과 같은 분야의 것들이다. 이러한 빅데이터 어플리케이션들의 공통점은 무엇일까? 이들은 시장의 변화를 주도하는 이른바 3V(volumes, velocities, veracities)에 충실하다는 것이다.

헬스케어에 있어, 빅데이터 어플리케이션은 아마도 조숙아에게 언제 간섭이 필요한지를 모니터링 할 수 있을 것이다. 제조 분야에 있어서는 생산 과정에서 기계의 오동작이 멈춤 현상을 방지하는데 사용될 수 있다. 빅데이터 교통 관리 어플리케이션은 사고를 줄이고, 에너지 절약을 하고, 오염을 줄이는 등의 목적으로 도시 고속도로에서의 교통체증 횟수를 줄일 수 있을 것이다.