5V의 빅 데이터: 종합 가이드

빅 데이터는 학습자들 사이에서 가장 광범위하고 빠르게 성장하는 용어 중 하나입니다. 이것은 단순한 용어가 아니라 오늘날 가장 중요한 자산을 다루는 광범위한 영역입니다. 데이터. 오늘날의 디지털 시대에서 장치와 인간은 정보 처리를 위해 데이터에 동등하게 의존합니다. 단순한 Facebook 프로필에서 글로벌 네트워크를 갖춘 거대한 조직에 이르기까지 데이터는 이 모든 것을 결합합니다. 통신, 거래, 비즈니스 및 조직의 모든 기존 매체는 시대에 발맞추기 위해 디지털 수단으로 진화하고 있습니다. 많은 서비스를 규제하기 위해 데이터에 대한 의존도가 그 어느 때보다 높아졌습니다.

데이터 검색은 변화하는 고객 행동에 보조를 맞추려는 산업에서 심각한 문제이지만 데이터 수집은 어떻습니까?

여러 소스에서 매일 생성되는 엄청난 양의 데이터에 따라 데이터 수집이 검색에 대한 더 큰 관심사로 성장하고 있습니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 더 나은 서비스를 확장하기 위해 온라인 플랫폼은 데이터를 검색하지만 해당 데이터가 엄청나게 증가할 때 동일한 관리가 문제입니다. 게다가 대부분의 데이터는 구조화되지 않고 완전히 원시적이어서 가치를 얻는 것이 거의 불가능합니다. 빅 데이터는 끊임없이 증가하는 데이터 문제를 처리하는 데 도움이 됩니다.

빅데이터의 종류에 대해 자세히 알아보기 위해 빅데이터의 세계로 빠져봅시다.

빅 데이터란 무엇입니까?

빅데이터는 조직이 보유하고 있는 방대한 양의 데이터가 다양한 출처를 통해 수집되어 기하급수적으로 증가하는 것을 의미합니다. 이러한 소스는 전자 상거래, 소셜 미디어, 검색 기록, 거래 및 디지털 장치를 통해 액세스되는 기타 모든 디지털 활동에 이르기까지 다양합니다. 빅데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터의 집합체로 사용하기에는 너무 복잡하지만 이를 처리할 수 있는 광범위한 영역도 잘 갖춰져 있습니다. 광범위한 도메인은 방대한 양의 데이터를 분석하고 원시 형식에서 가치를 추출하여 비즈니스와 조직에 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있는 비전통적인 방법을 확장합니다.

데이터 수집은 기업이 데이터에서 가치를 추출하는 방법을 알고 있는 한 가치가 있습니다. 오늘날 고객 데이터 검색은 설문 조사 양식에 불과하지만 이를 사용하여 부족한 리소스를 개선하는 것은 어떻습니까? Raw 데이터는 인사이트가 없으면 무용지물이 되며, 빅데이터는 다양한 서비스를 확장하여 관련 데이터를 도출하여 부족한 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다. 디지털 접근성의 성장으로 기업은 AI, 소셜 미디어 또는 기타 인터넷 응용 프로그램을 통해 개인화된 토큰과 고객을 위해 명시적으로 선별된 제안을 통해 온라인에서 고객을 대상으로 하는 것이 더 쉬워졌습니다. 그러나 응용 프로그램이 정확하지 않은 경우 데이터가 너무 많으면 결과가 0이 될 수 있습니다.

빅 데이터 계측은 데이터 분석과 같은 여러 도구를 사용하여 기존 관리 데이터베이스에서 얻을 수 없는 관련 데이터를 추출합니다. 이러한 방대한 데이터 세트는 모든 비즈니스에 중대한 변화를 가져올 수 있습니다. 따라서 빅 데이터의 개념을 이해하면 노력을 한 단계 끌어올리는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

빅데이터의 특징

빅 데이터와 다양한 비즈니스 노력에 대한 영향을 더 잘 이해하기 위해 빅 데이터의 특성을 빅 데이터의 5V라고도 하는 5가지 범주로 구분합니다. 그 효과를 이해하기 위해 이 5V에 대해 자세히 알아봅시다!

용량

빅데이터의 양은 바로 그 크기를 말하며, 다양한 소스를 통해 수집된 엄청난 양의 데이터로 구성됩니다. 이러한 소스는 소셜 미디어, 전자 상거래, 센서, 금융 거래 등에서 다양할 수 있습니다. 빅데이터 범주에 속하는지 여부를 판단하는 데 있어 데이터의 양은 매우 중요합니다. 예를 들어, 로컬 웹사이트의 조회수를 통해 검색된 데이터는 전자상거래 웹사이트가 하루에 컴파일하는 것보다 상대적으로 적습니다. 둘 다 통찰력을 생성하는 데 중요하지만 데이터 크기는 로컬 웹사이트보다 전자상거래 플랫폼에서 더 큽니다. .

속도

데이터가 생성되는 데이터 흐름의 속도는 빅 데이터의 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 데이터의 지속적인 흐름은 데이터가 얼마나 빠르고 광범위하게 처리되고 고객의 요구를 충족하는지를 결정합니다. 데이터의 속도는 데이터 흐름의 연속성을 효율적으로 제어하여 그 양을 이해합니다. 데이터가 연속적이지 않다면 빅데이터로 간주할 만큼 방대하지 않다. 가장 눈에 띄는 데이터 소스는 소셜 미디어 사이트, 센서 기계 및 네트워크입니다. 고속 데이터 흐름이 느린 속도로 많은 데이터보다 항상 선호되기 때문에 속도는 볼륨보다 큽니다.

다양성

빅 데이터의 세 번째 V는 수신되는 데이터의 다양성을 규제하는 다양성을 나타냅니다. 급속한 디지털화 이전에는 문서, pdf 등의 데이터 형식이 제한되어 있었지만 지금은 데이터 형식이 더욱 다양해지고 있습니다. 이미지, 비디오 및 GIF는 수백만 명의 사람들이 공유하는 자주 사용되는 데이터 요소입니다. 데이터 다양성은 또한 정형, 반정형 및 비정형 데이터의 세 가지 범주로 나뉩니다. 다양성의 중요성은 서비스를 제공하는 조직과 관련이 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 부서는 판매 데이터가 아닌 고객 데이터를 활용하고 분석해야 합니다.

정확성

이 범주는 획득한 데이터의 품질을 나타냅니다. Veracity는 축적된 데이터의 불확실성과 불일치로 인해 방대한 양과 다양한 소스로 인해 엉망이 되는 경우가 많습니다. 주어진 데이터 세트를 최대한 활용하려면 관련 도메인에 따라 필터링하고 구조화하는 것이 중요합니다.

값

관련 데이터는 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 중요합니다. 분석가들은 열악한 데이터 품질이 득보다 실이 많을 수 있다고 말합니다. 따라서 수집된 데이터는 여러 매개변수를 통해 처리되어 귀중한 정보를 추출합니다. 데이터 과학자와 분석가는 가장 유용한 정보를 검색하기 위해 정리되고 정리된 원시 데이터를 분석합니다. 이 데이터는 패턴 식별을 통해 추가 분석 및 처리되어 가치가 있는지 여부를 결정합니다.

읽기: 빅 데이터 개발자가 되어야 하는 이유

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