2023년 최고의 빅 데이터 도구 및 애플리케이션

빅 데이터라는 용어는 교육 분야, 은행, 산업 등에서 한동안 유행했습니다. 이제 그들은 삶의 모든 분야에 관여하고 있습니다. 빅데이터와 그 응용의 가치는 나날이 증가하고 있습니다. 이제 다양한 조직에서 이러한 데이터를 사용하여 시대를 앞서갈 수 있는 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 이번 포스트에서는 2023년 최신 트렌드와빅데이터 활용에 대해 자세히 다루겠습니다.

빅데이터란?

매년 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 이 데이터가 대량으로 수집되면 빅데이터가 됩니다. 시간이 지남에 따라 확장되며 정적이지 않습니다. 소셜 미디어는 빅 데이터의 가장 좋은 예 중 하나입니다. 매일 다양한 데이터를 생성합니다. 모든 인간은 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 데이터는 클라우드라는 장치와 공간에 저장됩니다. 다른 사람, 장치 또는 기술과 연결하고 어떤 활동을 수행하는 순간 우리는 데이터 소스가 됩니다.

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유형

빅데이터는 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

1. 구조화

구조화된 빅 데이터는 특정한 길이와 형식을 가지고 있습니다. 우리 대부분은 구조화된 데이터를 다룹니다. 고정된 형식으로 영구적으로 저장되고 검색됩니다. 이러한 유형의 데이터는 기계에서 처리되며 Excel 시트 형식으로 조직에서 사용됩니다.

2. 구조화되지 않은

특정 구조가 없는 데이터를 비정형 데이터라고 합니다. 이러한 유형의 데이터는 거의 모든 곳에 있습니다. 사람과 기계 모두 만들 수 있습니다. 비정형 데이터를 분석하고 이를 기반으로 정형 데이터를 구성합니다. 이것은 구조화된 데이터와 같은 엑셀 시트에 저장되지 않습니다.

3. 반구조화

여기에는 위의 두 가지 유형의 데이터가 모두 포함됩니다. 특정 형식이 없습니다. 입력된 데이터는 계층적 방식으로 정렬됩니다. 그룹 내의 항목은 다른 특성을 가질 수 있습니다. 반정형 데이터는 비정형 데이터처럼 엑셀 시트에 저장할 수 없습니다.

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형질

다음과 같은 특징이 있습니다

1. 용량

데이터는 양이 엄청나게 많아야 빅데이터가 됩니다. 따라서 특정 데이터가 빅데이터인지 여부를 결정하는 특성은 볼륨이다. 따라서 빅 데이터의 중요한 기능 중 하나임은 분명합니다.

2. 다양성

특징으로서의 다양성은 빅 데이터의 유형 자체에서 분명합니다. 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터가 있어야 합니다. 오늘날 데이터는 다양한 형식과 형식으로 제공됩니다.

3. 속도

데이터는 사용자의 요구를 충족시키기 위해 빠르게 생성되어야 합니다. 데이터가 생성되는 속도가 빅데이터인지 아닌지를 결정합니다.

4. 진실성

진실성은 데이터의 신뢰성과 관련이 있습니다. 이 기능은 데이터가 다양한 요구 사항에 사용될 수 있는지 여부를 결정하므로 중요합니다.

빅데이터 작업

빅 데이터는 모든 주제에 대한 많은 정보를 즉시 제공합니다. 이 데이터는 이상적인 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이렇게 많은 데이터를 처리하려면 체계적이고 잘 구성된 접근 방식이 필수적입니다. 방대한 양의 데이터를 관리하는 첫 번째 단계는 관련 정보를 분류하는 것입니다. 이 데이터는 이제 통합되어 저장됩니다. 데이터 전문가는 클라우드 또는 모든 시스템에 데이터를 저장할 수 있으며 데이터를 보관할 형식을 선택할 수 있습니다. 저장된 정보는 분석되어 다양한 목적으로 활용됩니다. 이렇게 계산된 결과는 조사, 고객 선호도 파악, 비즈니스 결정 등에 사용될 수 있습니다.

빅데이터의 중요성

업계와 기업은 빅데이터를 사용하여 고객과 선호도를 파악하고 의사 결정을 내리고 수익 마진을 높입니다. 이러한 기술을 사용하는 회사는 항상 시장에서 앞서 있습니다. 그들은 다른 회사보다 추가 이점이 있습니다. 이는 데이터를 효과적으로 사용하는 경우에만 달성할 수 있습니다. 기업이 수집한 이러한 데이터는 사용자의 변화하는 요구 사항을 파악하고 이에 적응하는 데에도 도움이 됩니다. 회사 외에도 의료 분야에서도 사용됩니다. 이를 통해 연구자는 다양한 실험을 수행하고 의미 있는 결론에 도달할 수 있습니다. 그들은 여러 질병에 대한 의약품 및 치료법을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 실행 가능한 정보는 또한 국가 전체의 이익을 위해 정부와 공유됩니다. 빅 데이터가 중요한 역할을 하는 다른 많은 분야가 있습니다.

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2023년 빅 데이터 애플리케이션

2023년 빅데이터 적용 분야 는 다음과 같다 .

1. 교육 부문

빅데이터는 교육 분야에서 학생과 그들의 행동 및 성적을 이해하는 데 사용됩니다. 이 정보는 교사와 학부모에게 유용합니다. 교사는 이 정보를 사용하여 교육 스타일을 개선하고 개별 학생에게 특별한 관심을 기울입니다. 학부모는 일반적으로 학교에서 와드의 성과에 대한 아이디어를 얻습니다. 이 외에도 매년 교육기관에서는 재학중인 학생, 성적, 출석, 등록금 등 많은 양의 데이터가 생성되며, 이러한 데이터의 분석은 학생뿐만 아니라 기관에도 도움이 됩니다. 학생들의 성과를 분석하는 데 사용되는 데이터에는 일반적으로 과목 선택, 학습 출처, 수업 중 주의력 등이 포함됩니다.

학생의 성과에 대한 연구는 학교 당국이 채점 시스템을 선택하는 데 도움이 됩니다. 채점 시스템의 선택은 학생들의 전반적인 기술을 향상시켜야 합니다. 이러한 기술 세트를 살펴보면 교사는 자신에게 적합한 진로를 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 요즘 생체 인식 시스템은 출석, 수업 중 얼굴 표정 등을 기록하고 캡처하기 위해 교육 기관에 도입되었습니다. 시스템의 카메라는 주로 학생의 주의력을 분석하기 위해 데이터를 캡처합니다. 이 정보를 바탕으로 교육 기관은 개별 학생이 관심을 되찾을 수 있는 특정 프로그램을 개발할 수 있습니다. 이 기술은 결국 학생들의 결과를 향상시켰습니다.

2. 은행 부문

은행에서는 상당한 양의 다양한 데이터가 생성됩니다. 데이터는 고객과 관련이 있습니다. 은행 업계는 주로 이러한 종류의 데이터로부터 이익을 얻었습니다. 더 많은 고객을 은행으로 초대할 프로젝트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 데이터는 은행의 비즈니스를 확대하는 데 중요한 역할을 합니다. 요즘 고객은 은행을 방문할 필요가 없습니다. 대신 은행은 그들을 여행합니다. 스마트폰 기기, 기술, ICT, 온라인 뱅킹 서비스의 출현으로 긴 줄을 서 있는 은행에서 고객을 볼 수 없습니다. 이러한 서비스는 고객과 은행 모두에게 유익합니다. 직원들의 부담을 덜었습니다. 그들은 이제 사무적인 일보다 필수적인 일에 더 집중할 수 있습니다.

이러한 데이터를 분석하면 고객을 구별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 은행은 고객의 요구를 개별적으로 충족하는 서비스를 설계할 수 있습니다. 이러한 목적으로 수집된 데이터에는 고객이 가장 많이 사용하는 서비스, 소유한 계정 수, 선호도 등이 포함됩니다. 은행은 또한 영업 사원을 통해 데이터를 수집합니다. 고객이 이러한 영업 사원과 갖는 상호 작용은 데이터 형식으로 저장됩니다. KYC(Know Your Customer)는 은행이 고객 데이터를 수집하는 한 가지 방법이기도 합니다. 수집된 이러한 정보는 높은 보안 수준으로 유지됩니다.

3. 의료 산업

빅 데이터가 중요한 역할을 한 가장 중요한 영역 중 하나는 의료 산업입니다. 이 분야에서 다양한 용도로 사용되었습니다. 전염병의 발생을 예측하고 질병의 확산을 방지하며 여러 조건에 대한 의약품 및 치료법을 발견하는 데 사용됩니다. 기업과 마찬가지로 의료 전문가는 환자로부터 데이터를 수집합니다. 이는 종합적으로 병원과 의사가 환자에 대해 더 많이 알 수 있도록 도와줍니다. 따라서 개별 환자에 대한 특정 치료 및 대상 서비스를 결정할 수 있습니다. 정보를 분석한 후 내린 결정은 환자에게 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 희귀질환 치료제 개발로 이어졌다.

수집된 빅 데이터는 의료 산업이 필요한 직원 수를 결정하는 데 도움이 되었습니다. 그 분석은 각 교대조에 필수적인 팀을 파악하는 데 도움이 됩니다. 둘째, 환자의 신체 기록을 장기간 유지하는 것이 현실적으로 어렵다. 따라서 이러한 문서는 이제 전자적으로 저장되고 요구 사항에 따라 검색됩니다. 이것은 또한 기록의 잘못된 배치 문제를 해결했습니다. 요즘에는 당뇨병, 혈압 등 사람이 어떤 질병을 앓고 있는지 확인할 수 있는 다양한 장치가 있습니다. 이렇게 수집된 데이터는 그 사람이 겪을 수 있는 상태를 예측할 수 있습니다.

4. 정부

정부의 빅 데이터 응용 프로그램은 광범위한 영향을 미칩니다. 그 영향은 국가 전체에서 볼 수 있습니다. 모든 국가의 정부는 매일 많은 문제로 고통 받고 있습니다. 문제를 해결하기 위해 내리는 결정은 정확해야 합니다. 이러한 결정의 여파는 지역, 주 및 국가 차원에서 볼 수 있습니다. 이 시나리오에서 빅 데이터는 그들이 적절한 솔루션에 도달하도록 도와줍니다. 결정의 사소한 실수라도 최악의 결과를 초래할 수 있습니다. 빅데이터를 활용해 많은 양의 데이터를 한 번에 분석할 수 있다. 수집된 데이터에 대한 신중한 분석도 필수적입니다. 마찬가지로 적시에 빠른 결정을 내리는 것도 마찬가지로 필요합니다.

이러한 데이터는 국가 안보를 위해 사용됩니다. 정보 기관은 이 데이터를 분석하여 국가의 안전을 강화하고 경계를 유지합니다. 이것은 정부가 빅 데이터와 이를 지원하는 기술에 투자하도록 장려합니다. 이러한 정부의 노력은 국가 안보를 향상시킬 수 있습니다. 한 국가의 정부는 다른 국가와 데이터를 공유할 수도 있습니다. 이러한 데이터는 양자 무역, 안보 문제 등에 도움이 되어 양국이 서로에게 도움을 줄 수 있습니다. 국가의 내부 문제도 이 데이터를 사용하여 해결할 수 있습니다.

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5. 금융 부문

금융 빅데이터는 복잡한 재무 문제를 해결하고 최신 트렌드를 따라잡으며 비즈니스 수익을 높이는 데 도움이 됩니다. 상업 부문에서 고객을 파악하고 고객에 따라 서비스를 개선하기 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 주식 시장도 빅 데이터 분석의 도움으로 기능하고 있습니다. 이 정보화 시대에는 많은 양의 데이터가 생성됩니다. 이 데이터를 추적하는 것은 상업 및 비즈니스 조직에 매우 중요합니다. 이전에는 생성되는 데이터가 적었을 때는 사람이 분석했지만 지금은 대부분의 작업을 컴퓨터가 수행합니다.

오늘날 수집된 방대한 데이터의 도움으로 더 나은 거래 결정이 가능합니다. 데이터 분석을 통해 회사는 고객에게 적합한 서비스를 알 수 있습니다. 그들은 제품과 서비스의 결과를 예측할 수 있습니다. 이것은 계산된 위험을 감수할 수 있기 때문에 회사의 위험 성향을 증가시킵니다. 고객은 모든 비즈니스의 영혼입니다. 따라서 적절한 서비스를 제공함으로써 그들의 요구를 충족시키는 것이 필수적입니다. 금융 기관은 이제 사기 행위를 알아낼 수 있습니다. 그들은 언제 어디서나 모든 거래를 모니터링할 수 있습니다. 그들은 같은 기술을 사용하고 있습니다.

6. 미디어

소셜 미디어 사이트, 방송사, 출판사 등은 모두 미디어라는 옷을 입고 있습니다. 미디어는 오락과 최신 정보를 유지하기 위해 개인이 사용합니다. 오늘날 사용자에게는 많은 옵션이 있습니다. 유익한 콘텐츠가 도처에 있습니다. 따라서 미디어 하우스는 사용자의 선택을 이해하기 위해 경계해야 합니다. 여기에 빅 데이터가 등장합니다. 엔터테인먼트 회사는 이 데이터를 사용하여 사용자의 행동 패턴을 분석할 수 있습니다. 그들은 사용자가 더 자주 보고 싶어하는 것을 예측할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터를 조사하면 추세에 더 가까워질 수 있습니다. 트렌드에 대한 명확한 이해는 사용자 중심의 정보를 설계하는 데 도움이 됩니다.

7. 보험 산업

보험 업계는 은행 업계와 마찬가지로 데이터를 중심으로 돌아갑니다. 빅 데이터는 보험 부문을 전통적인 방식에서 변화시키는 것으로 간주됩니다. 보험은 일반적으로 특정 이벤트가 보유한 위험을 보상하기 위해 제공됩니다. 위험한 상황에서 고객의 안전을 보장합니다. 따라서 이 산업은 위험 관리에 기반을 두고 있음을 분명히 알 수 있습니다. 모든 위험을 관리하려면 문제에 대한 적절한 연구가 필요합니다. 이러한 작업은 빅데이터와 이 데이터의 분석으로 가능합니다. 예측은 아직 발생하지 않은 상황에 대해 이루어져야 합니다. 따라서 빅데이터로 가능한 구조화된 연구 시스템이 필요하다.

결론

빅데이터라는 용어는 20년대에 처음 사용되었습니다. 그러나 오랫동안 존재해 왔습니다. 빅 데이터의 사용은 계속 증가했습니다. 오늘날 정보화 시대에 가장 중요한 것이 되었습니다. 빅데이터가 적용되지 않은 분야는 없습니다. 거의 모든 인간, 기계 등이 빅 데이터의 소스가 되었습니다. 그것은 인간의 부담을 상당히 줄였습니다. 빅데이터가 없었다면 생성된 방대한 양의 정보를 해석하는 것이 현실적으로 불가능했을 것입니다.

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