2022년에 떠오르는 최고의 빅 데이터 기술

빅 데이터 애플리케이션은 더 이상 미래의 것이 아닙니다. 현재 존재하며 전 세계적으로 꾸준히 인기를 얻고 있습니다. 이 블로그에서는 다양한 유형의 빅 데이터 기술과 이러한 기술이 산업 전반에 걸쳐 성공을 주도하는 방법을 살펴봅니다.

빅데이터 소개

디지털 시대에 기업은 매일 많은 양의 데이터를 생성하고 접합니다. "빅 데이터"는 기본적으로 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가하는 이 방대한 데이터 모음을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 이제 기업이 방대하고 다양한 비축에서 관련 정보를 추출하려면 스마트 데이터 관리 시스템을 채택하는 것이 필수적입니다.

Gartner 에 따르면 빅 데이터에는 다음과 같은 특징이 있습니다.

• 대용량 및 고속입니다.
• 매우 다양한 정보 자산을 포함합니다.
• 비용 효율적이고 혁신적인 형태의 처리가 필요합니다.
• 조직의 의사 결정을 향상시킵니다.

오늘날 우리는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 같은 새로운 기술을 활용하여 기존의 관리 도구를 뛰어넘는 새로운 빅 데이터 회사를 목격하고 있습니다. 그렇게 하는 이유를 이해합시다.

빅데이터 수요

빅 데이터 기술은 데이터 마이닝, 공유, 시각화 등을 통합하는 소프트웨어 솔루션을 의미합니다. 여기에는 정렬, 검사, 리모델링, 분석 등에 사용되는 특정 데이터 프레임워크, 도구 및 기술이 포함됩니다. 인터넷 시대에 이러한 기능을 갖추면 비즈니스 성과가 크게 향상될 수 있습니다.

빅데이터 기술은 활용도에 따라 운영기술과 분석기술로 나눌 수 있다. 전자는 온라인 거래, 소셜 미디어 등과 같이 회사에서 매일 생성하는 데이터를 포함합니다. 전자 상거래 플랫폼(Amazon, Flipkart 등)에서의 온라인 구매, 항공편 및 영화의 온라인 티켓 예약은 일부 실생활입니다. 예. 이 데이터는 분석 빅 데이터 기술에 추가로 제공되어 중요한 의사 결정을 위한 통찰력을 얻습니다. 주식 시장, 일기 예보 및 의료 건강 기록 영역의 복잡한 데이터는 분석 기술의 범위에 속합니다.

현대의 데이터 분석 회사는 데이터 관리 작업을 수행하는 전문 직원을 필요로 합니다. 최근 NASSCOM 보고서 에 따르면 자격을 갖추고 기술적으로 유능한 전문가에 대한 현재 수요는 업계에서 준비된 인재의 공급을 능가합니다. 거의 140,000명의 사람들이 광범위한 빅 데이터 공간에서 "기술 격차"를 나타냅니다. 이는 또한 IT 인력이 빅 데이터 애플리케이션의 지식과 실용성을 갖추도록 하는 기본 기회를 강조합니다. 데이터 과학을 잘 이해하고 있는 IT 전문가는 의료, 자동차 산업, 소프트웨어 개발, 전자 상거래 등 많은 분야에서 수익성 있는 일자리를 찾을 수 있습니다.

이러한 관점에서 우리는 아래에 몇 가지 주요 기술을 설명했습니다. 계속해서 의문점을 명확히 하고 기술 향상을 위해 고려해야 할 영역을 찾으십시오.

2022년 10대 빅 데이터 기술

1. 인공지능

인공 지능(AI)은 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝과 같은 증강 기술과 함께 IT 환경뿐만 아니라 산업 전반에 걸쳐 변화를 촉진하고 있습니다. 기계에서 인간의 능력을 구축하는 것을 다루는 컴퓨터 과학 및 공학의 학제 간 분과입니다.

애플리케이션은 음성 기반 비서 및 자율 주행 자동차에서 정확한 날씨 예측 및 로봇 수술에 이르기까지 다양합니다. 또한 AI와 ML은 조직이 다음 단계로 혁신할 수 있는 방식으로 비즈니스 분석을 강화하고 있습니다. 가장 큰 장점은 인간이 간과할 수 있는 잠재적인 문제를 식별하여 경쟁에서 앞서나가는 데 있습니다. 따라서 소프트웨어 전문가와 IT 프로젝트 관리자가 AI 기본 사항을 인식하는 것이 적절해졌습니다.

2. SQL 기반 기술

SQL은 Structured Query Language의 약자로 데이터베이스에 저장된 데이터를 구조화, 조작 및 관리하는 데 사용되는 컴퓨터 언어입니다. MySQL과 같은 SQL 기반 기술에 대한 지식은 소프트웨어 개발 역할에 필수입니다. 조직이 관계형 데이터베이스에서 구조화된 데이터를 쿼리하는 것 이상으로 성장함에 따라 더 빠른 성능을 촉진하기 위해 NoSQL 데이터베이스의 실용적인 기술이 향상됩니다.

NoSQL 내에서 최신 애플리케이션을 설계하고 개발하는 데 사용할 수 있는 광범위한 기술을 찾을 수 있습니다. 실시간 웹 앱 및 빅 데이터 분석 소프트웨어에 추가로 배포될 데이터 축적 및 검색을 위한 특정 방법을 제공할 수 있습니다. MongoDB, Redis 및 Cassandra는 시장에서 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스입니다.

3. R ​​프로그래밍

R은 Eclipse 기반 환경을 통한 통계 컴퓨팅, 시각화 및 통신을 지원하는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 프로그래밍 언어로서 R은 다양한 코딩 및 페이싱 도구를 제공합니다.

데이터 마이너와 통계학자는 주로 데이터 분석을 위해 R을 구현합니다. 고품질 플로팅, 그래프 작성 및 보고가 가능합니다. 또한 C, C++, Python 및 Java와 같은 언어와 페어링하거나 Hadoop 및 기타 데이터베이스 관리 시스템과 통합할 수 있습니다.

4. 데이터 레이크

Data Lakes는 정형 및 비정형 데이터의 통합 리포지토리입니다. 축적 과정에서 비정형 데이터를 그대로 저장하거나 다양한 유형의 데이터 분석을 실행하여 정형 데이터로 변환할 수 있습니다. 후자의 경우 대시보드, 데이터 시각화, 실시간 데이터 분석 등을 활용해야 합니다. 이렇게 하면 더 나은 비즈니스 추론을 수집할 가능성이 더욱 높아집니다.

오늘날 AI 지원 플랫폼과 마이크로서비스는 데이터 레이크 프로젝트에 필요한 많은 기능을 사전 통합합니다. 데이터 분석 회사는 또한 로그 파일, 소셜 미디어, 클릭 스트림 및 사물 인터넷(IoT) 장치의 새로운 데이터 소스에 머신 러닝을 점점 더 적용하고 있습니다.

이러한 빅 데이터 기술을 활용하는 조직은 적극적인 참여와 정보에 입각한 결정을 통해 기회에 더 잘 대응하고 성장을 촉진할 수 있습니다.

5. 예측 분석

예측 분석은 이전 데이터를 기반으로 미래 행동 및 이벤트를 예측하는 빅 데이터 분석의 하위 부분입니다. 다음과 같은 기술로 구동됩니다.

• 기계 학습;
• 데이터 모델링;
• 통계 및 수학적 모델링.

예측 모델의 공식화에는 일반적으로 회귀 기술과 분류 알고리즘이 필요합니다. 트렌드를 예측하기 위해 빅 데이터를 배포하는 모든 회사는 높은 정밀도가 필요합니다. 따라서 소프트웨어 및 IT 전문가는 이러한 모델을 적용하여 다양한 매개변수 간의 관계를 탐색하고 발굴하는 방법을 알아야 합니다. 제대로 수행되면 그들의 기술과 기여는 비즈니스 위험을 크게 최소화할 수 있습니다.

5. 하둡

Hadoop은 분산 클러스터에 데이터를 저장하는 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크입니다. 이를 위해 MapReduce 프로그래밍 모델을 사용합니다. 다음은 알아야 할 몇 가지 중요한 hadoop 구성 요소입니다.

• YARN: 리소스 관리 작업을 수행합니다(예: 애플리케이션에 할당 및 작업 예약).
• MapReduce: 분산 스토리지 시스템 위에서 데이터를 처리할 수 있습니다.
• HIVE: SQL에 능숙한 전문가가 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
• PIG: 고급 스크립팅 언어인 Hadoop을 기반으로 데이터 변환을 촉진합니다.
• Flume: 구조화되지 않은 데이터를 파일 시스템으로 가져옵니다.
• Sqoop: 관계형 데이터베이스에서 구조화된 데이터를 가져오고 내보냅니다.
• ZooKeeper: Hadoop 환경에서 분산 서비스를 동기화하여 구성 관리를 지원합니다.
• Oozie: 특정 작업을 완전히 수행하기 위해 다른 논리적 작업을 바인딩합니다.

6. 아파치 스파크

실시간 데이터 처리 프레임워크인 Spark는 소프트웨어 개발자 지망생을 위한 또 다른 필수 도구입니다. SQL, 기계 학습, 그래프 처리 및 스트리밍 분석을 위한 내장 기능이 있습니다. 일부 사용 사례에는 신용 카드 사기 탐지 시스템 및 전자 상거래 추천 엔진이 포함됩니다.

또한 Hadoop과 쉽게 통합되어 비즈니스 요구 사항에 따라 빠른 조치를 수행할 수 있습니다. Spark는 데이터 처리에서 MapReduce보다 빠를 것으로 여겨져 데이터 과학 전문가들 사이에서 선호됩니다.

속도는 빅 데이터를 활용하려는 기업의 최우선 과제입니다. 그들은 서로 다른 소스에서 입력을 수집하고 처리하고 통찰력과 유용한 추세를 반환할 수 있는 솔루션을 원합니다. 필요성의 시급성과 즉각성은 스트리밍 분석과 같은 기술에 대한 관심을 불러일으켰습니다. IoT의 부상으로 이러한 애플리케이션은 더욱 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 엣지 컴퓨팅(생성 소스에 가까운 데이터를 분석하고 네트워크 트래픽을 줄이는 시스템)은 빅 데이터 회사에서 더 높은 수요를 목격할 가능성이 있습니다.

7. 처방적 분석

처방적 분석은 주어진 상황에서 원하는 결과를 향한 조치를 안내하는 것과 관련이 있습니다. 예를 들어, 기업이 가능한 행동 방침을 제안함으로써 경계 제품의 출현과 같은 시장 변화에 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 방식으로 예측 및 기술 분석을 결합합니다.

처방적 분석은 데이터 모니터링을 넘어 2022년에 가장 많이 찾는 빅 데이터 기술 중 하나입니다. 21세기 기업의 두 가지 초석인 고객 만족과 운영 효율성을 강조합니다.

8. 인메모리 데이터베이스

데이터 엔지니어는 데이터베이스 설계 및 아키텍처를 완전히 이해하는 것이 중요합니다. 즉, 시대에 뒤처지지 않고 다가오는 기술을 시도하는 것도 똑같이 중요합니다. 한 가지 예는 여러 위치에 분산된 많은 컴퓨터가 데이터 처리 작업을 공유하는 메모리 내 컴퓨팅(IMC)입니다. 데이터는 규모에 관계없이 즉각적으로 액세스할 수 있습니다. Gartner 는 산업 애플리케이션이 2022년 말까지 150억 달러를 초과할 것으로 예상합니다.

우리는 이미 IMC 애플리케이션이 의료, 소매 및 IoT 분야에서 번성하고 있음을 볼 수 있습니다. e-Therapeutics 와 같은 회사 는 네트워크 기반 약물 발견에 이를 사용하고 있습니다. 반면 Zalando 와 같은 온라인 의류 회사 는 인메모리 데이터베이스의 도움으로 증가하는 데이터 볼륨을 유연하게 관리할 수 있었습니다.

9. 블록체인

블록체인은 비트코인과 같은 암호화폐의 기본 기술입니다. 구조화된 데이터를 한 번 작성하면 절대 삭제하거나 변경할 수 없는 방식으로 고유하게 캡처합니다. 그 결과 은행, 금융, 증권 및 보험(BFSI)에 적합한 고도로 안전한 생태계가 형성됩니다.

BFSI 외에도 블록체인 애플리케이션은 교육 및 의료와 같은 사회 복지 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 따라서 데이터베이스 기술에 대한 고급 지식을 갖춘 소프트웨어 전문가는 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다.

이를 통해 2022년에 주목해야 할 몇 가지 주요 빅 데이터 응용 프로그램에 대해 간략히 설명했습니다. 현재 기술 발전 속도에서 미래 범위는 광범위하고 유망해 보입니다.

이제 전문화된 고등 교육이 이 분야에서 점수를 매기는 데 어떻게 도움이 되는지 이해합시다.

빅 데이터에서 기술을 향상시키는 방법?

IIT-Bangalore와 upGrad의 빅 데이터 소프트웨어 개발 의 이그 제 큐 티브 PG 프로그램 은 글로벌 IT 산업의 차세대 리더를 준비하기 위해 빅 데이터 전문화를 제공합니다.

13개월 과정은 온라인 형식으로 제공되어 일하는 전문가에게 필요한 유연성을 제공합니다. 취업 박람회, 모의 면접 및 업계 멘토링 세션을 통해 경력 지원을 용이하게 합니다. Amazon, Google 및 Microsoft를 포함한 최고의 채용 담당자의 인터뷰 질문에 독점적으로 액세스할 수 있습니다. 데이터 과학, 데이터 구조 및 알고리즘에 대한 추가 인증도 취득할 수 있습니다. 이 자격 증명은 장래의 고용주에게 귀하의 기술을 보여줍니다.

위에서 설명한 것과 같은 학습 옵션은 초급 IT 전문가에게 높은 평가를 받고 있습니다. 코더, 프로젝트 관리자, 데이터 분석가 및 소프트웨어 개발자는 모두 실무 및 산업 지향 학습 경험의 이점을 누릴 수 있습니다.

이 블로그가 2022년의 두드러진 빅 데이터 기술에 익숙해지기를 바랍니다.

그리고 새로운 전망으로 경력 경로를 계획하도록 동기를 부여했습니다!

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