빅 데이터에서 NoSQL 기술이란 무엇입니까? 2022년의 중요성 및 직업 기회

빅 데이터 분석은 경제의 거의 모든 부문에 혁명을 일으켰습니다. 전 세계 기업과 기업의 목표와 목표를 발전시키는 데 광범위하게 사용되었습니다. 전 세계적으로 가장 강력한 연구 및 컨설팅 회사는 빅 데이터 분석이 회사의 미래에 얼마나 큰 영향을 미치는지 맹세합니다. 당연히 이 업계에서 일하도록 지정된 전담 팀이 있습니다.

원래 비SQL 또는 비관계형이라고 하는 NoSQL은 데이터의 안전한 저장 및 검색에 필요한 메커니즘을 제공하는 데이터베이스로 정의됩니다. 관계형 데이터베이스에서 요구되는 표 형식 관계와 다르게 모델링되었습니다. 이러한 데이터베이스는 1960년대 후반부터 존재하는 것으로 알려졌지만 웹 2.0의 요구로 인해 21세기 초에 "NoSQL"이라는 용어가 만들어졌습니다.

포괄적이고 방대한 기술과 아키텍처로 인해 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리합니다. NoSQL은 주로 브랜드가 확장성 및 성능과 관련된 문제를 해결하도록 돕는 데 사용됩니다. 이러한 빅 데이터 관련 문제는 관계형 데이터베이스가 완벽하고 효과적인 방식으로 문제를 해결할 수 없기 때문에 독점적으로 NoSQL이 필요합니다.

이는 빅 브랜드가 수많은 클라우드 서버에 저장되어 있는 비정형 원시 데이터를 대량으로 보유하고 있기 때문입니다. 데이터의 크기가 방대하기 때문에 압도적인 양의 데이터를 원활하고 효과적으로 효율적으로 처리하기 위해서는 적절한 기술이 필요합니다.

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적합한 NoSQL 형식을 선택하는 방법은 무엇입니까?

네 가지 다른 NoSQL 데이터베이스 형식이 있습니다.

• 문서 데이터베이스 : 이 데이터베이스는 JSON(JavaScript Object Notation) 개체와 유사한 문서에 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 각 문서는 값과 필드 쌍으로 구성됩니다. 이러한 값은 숫자, 문자열, 배열, 부울 또는 개체를 비롯한 다양한 유형이 될 수 있습니다.
• 키-값 데이터베이스: 이 데이터베이스는 훨씬 더 간단합니다. 이 유형의 데이터베이스에서 각 항목은 값과 키로 구성됩니다.
• 넓은 열 저장: 이 값은 행, 테이블 및 동적 열에 데이터를 저장합니다.
• 그래프 데이터베이스: 이 데이터베이스는 일반적으로 개인, 위치 및 개체에 대한 다양한 정보를 저장하는 모서리 및 노드에 데이터를 저장하는 반면, 모서리는 노드 간의 링크에 대한 정보를 저장합니다.

올바른 NoSQL 형식을 선택하는 것은 어려운 일처럼 보일 수 있습니다. 위의 네 가지 형식 중 하나를 선택하는 브랜드의 경우 엄격하게 따라야 할 몇 가지 지침이 있습니다. 그러나 수년에 걸쳐 기업이 키-값 데이터베이스를 훨씬 더 실현 가능한 옵션으로 선호하는 것이 일반적이었습니다. 키-값 데이터베이스는 사용자 프로필, 장바구니 정보 및 소비자 선호도와 같은 온라인 세부 정보, 세션 정보를 저장하는 데 매우 유용하고 이상적입니다.

그러나 데이터와 관련된 쿼리를 처리하고 해당 데이터 간의 연결을 찾아야 하는 브랜드는 이 데이터베이스 시스템을 사용하지 않아야 합니다. 이러한 경우에 이상적인 데이터베이스는 문서 데이터베이스입니다. 회사는 이 데이터베이스를 사용하여 콘텐츠 관리 시스템, 웹 분석, 블로깅 플랫폼, 전자 상거래 플랫폼 및 실시간 분석을 관리합니다.

NoSQL 데이터베이스 지식의 중요성

데이터의 중요성이 급격히 증가함에 따라 데이터 저장도 중요한 중요성 중 하나가 되었습니다. NoSQL의 구현으로 스토리지 비용의 급격한 감소와 형태와 크기에 관계없이 모든 유형의 데이터를 실용적으로 저장할 수 있게 되었습니다. NoSQL은 구조화, 반구조화 및 다형성 스키마를 쉽게 정의하는 데 중요한 역할을 합니다.

이러한 데이터베이스는 많은 양의 비정형 데이터를 저장할 수 있는 유연성 때문에 개발자들 사이에서 인기가 있습니다. 그러나 NoSQL에 대한 빅 데이터 및 지식의 가장 중요한 측면 중 하나는 전문가가 경력을 향상하고 더 높은 수준으로 발전할 수 있도록 적절한 지원을 제공하도록 설계되었다는 것입니다. 따라서 NoSQL 데이터베이스 지식은 모든 데이터 분석가에게 유용한 기술입니다.

NoSQL 데이터베이스 지식이 필수적인 이유는 다음과 같습니다.

• 생산성 : 생산성은 매일 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 데이터 분석가의 핵심 기술입니다. 이 데이터베이스에 대한 지식은 데이터 분석가의 생산성을 향상시키는 데 도움이 되는 기술을 제공합니다.
• 성능 : NoSQL 데이터베이스는 데이터의 성능을 높이는 것으로 알려져 있습니다. 대규모 데이터 세트를 쉽게 결합하고 지연 시간을 줄이며 전체 출력의 전반적인 개선에 기여할 수 있습니다.
• 요구 사항 충족: NoSQL 전문가에 대한 수요가 높다는 것은 잘 알려진 사실입니다. NoSQL 데이터베이스 지식 기술의 견실한 수준은 누구든지 취업 시장의 후보자 추천 목록에 높은 순위를 놓을 것입니다. 이러한 수요 증가는 이 직위를 구하는 후보자의 급여에 상당한 영향을 미쳤습니다. 따라서 거의 모든 주요 회사에서 가장 수익성이 높은 직책 중 하나로 간주되었습니다. 이에 IT 분야에서 NoSQL 전문가의 역할이 급속히 커지고 있다.

오늘날 잉여 데이터가 존재하기 때문에 NoSQL을 관리하는 데 필요한 기술을 보유한 전문가에 대한 수요가 전 세계적으로 높습니다. 이것은 전문가들이 기술을 업그레이드하는 원동력 중 하나여야 합니다.

NoSQL 데이터베이스 기술이 필요한 주요 직업

많은 기업과 산업 부문에는 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 유능한 전문가가 필요합니다. 따라서 NoSQL 기술은 기술 지원자들에게 습득할 가치가 있습니다. 다음은 NoSQL 기술이 필요한 몇 가지 역할입니다.

• 데이터베이스 관리자: 데이터베이스 관리자는 NoSQL 기술이 필요한 최고의 직책 중 하나일 수 있습니다. 그들은 높은 자격을 갖추고 있으며 주요 역할은 데이터를 포괄적으로 저장하고 구성하기 위해 고도로 기술적이고 전문화된 소프트웨어를 활용하는 것입니다. 용량 계획, 구성, 설치, 성능 모니터링, 마이그레이션, 데이터 복구 및 백업과 같은 중요한 데이터 관련 작업을 담당합니다. 전문 데이터베이스 관리자는 MongoDB, Oracle, Cassandra 등과 같은 수많은 데이터베이스 플랫폼에서 작업할 수 있을 만큼 충분히 유연해야 합니다.
• 데이터 설계자: 데이터 설계자는 이 데이터베이스, 해당 유형 및 기술에 대한 심층 지식이 있어야 합니다. Data Architects의 주요 책임 중 하나는 데이터 모델, 데이터 웨어하우스, 데이터 분석, 데이터 마이그레이션 등을 만드는 것입니다.
• 소프트웨어/응용 프로그램 개발자: 소프트웨어 또는 응용 프로그램 개발자의 직위는 NoSQL 기술을 요구하는 세간의 이목을 끄는 직업입니다. 그들은 게임 및 워드 프로세싱 프로그램과 같은 모바일 응용 프로그램을 만듭니다. 이 역할에는 프로그래밍 기술이 필수입니다.
• 데이터 과학자: 이것은 의심할 여지 없이 빅 데이터 산업에서 가장 일반적이면서도 수익성이 좋은 직업 중 하나입니다. 빅 데이터 과학자는 NoSQL 데이터베이스 처리 기술을 포함하여 다양한 데이터 중심 기술을 보유해야 합니다. 데이터 과학 분야는 수학, 통계, 데이터 마이닝, 패턴 인식 등 다양한 분야에서 도출된 이론과 기술을 사용합니다.

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결론

말할 필요도 없이 NoSQL은 데이터 과학의 필수적인 부분입니다. NoSQL 기술에 투자하는 것은 빅 데이터 산업에서 경력을 한 단계 끌어올릴 수 있는 좋은 방법입니다. 빅 데이터 고급 인증 프로그램 의 신뢰할 수 있는 과정에 등록하려는 경우 더 이상 찾지 마십시오. upGrad 에는 최고의 코스가 있습니다. PySpark를 사용한 데이터 처리, 데이터 웨어하우징, MapReduce, 클라우드에서 빅 데이터 처리, 실시간 처리 등과 같은 최고의 전문 기술을 배우게 됩니다.