“빅데이터란 무엇인가?”에 대한 지식을 이어가면, 이 기사는 기업이 사용할 수 있는 주요 빅데이터 기술 중 일부를 공개할 것입니다. 전 세계적으로 생성되고 수집되고 사용되는 데이터 양은 2024년에 149 제타바이트에 달할 것으로 예측됩니다. 기업이 이러한 데이터를 저장하고 처리하고 분석하기 위해서는 빅데이터 기술이 필요합니다.
I. 빅데이터 기술이란?
빅데이터 기술은 대규모 데이터 집합에서 정보를 분석하고 처리하고 추출하기 위해 설계된 소프트웨어 유틸리티입니다. 보통 이러한 데이터는 매우 큰 규모와 매우 복잡한 구조를 가지고 있어 전통적인 기술로 처리할 수 없습니다.
II. 빅데이터 기술의 분류 데이터 저장
이 유형의 빅데이터 기술은 데이터를 가져오고 저장하고 관리할 수 있는 인프라를 포함합니다. 다양한 소프트웨어 프로그램이 데이터를 쉽게 접근하고 사용하고 빠르게 처리할 수 있습니다.
Big Data technology is divided into four main types – Image: analytixlabs.com
데이터 마이닝
데이터 마이닝은 원시 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 분석하는 과정입니다. 일반적으로 이러한 데이터는 규모가 크고 변동성이 높으며 매우 빠른 속도로 흐릅니다. 따라서 특별한 기술 없이는 데이터 추출이 거의 불가능합니다.
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데이터 분석
데이터 분석에서는 기술을 사용하여 데이터를 정리하고 변환하여 비즈니스 의사 결정을 지원할 가치 있는 정보로 만듭니다. 빅데이터 분석 도구를 사용하면 고객 선호도와 시장 트렌드에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
데이터 시각화
데이터 시각화 기술은 그래프, 차트 및 지도와 같은 시각적 요소를 사용하여 데이터의 트렌드, 패턴 및 이상치를 설명합니다. 데이터가 처리되어 대규모 정보를 몇 초 만에 파악할 수 있는 그래픽 표현을 만듭니다.
Data visualization is the visual presentation of data or information – Image: venngage.com
III. 최고의 빅데이터 기술
1. 아파치 하둡
아파치는 데이터 저장 기술 범주에 속합니다. MapReduce 프로그래밍 모델을 사용하여 대용량 데이터를 저장하고 처리하기 위한 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼입니다. 이 기술은 모든 데이터 형식을 처리할 수 있는 유연성과 확장성을 갖추고 있으며 장애에서 복구할 수 있습니다. 아파치 하둡은 가장 널리 사용되는 빅데이터 엔진입니다.
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2. 프레스토
프레스토는 데이터 마이닝 기술 범주의 대표입니다.
Facebook에서 개발된 프레스토는 대규모 데이터의 SQL 쿼리 분석을 허용하는 오픈 소스 SQL 쿼리 엔진입니다. 이 기술은 데이터를 별도의 분석 시스템으로 이동시키지 않고 데이터가 있는 위치를 쿼리할 수 있습니다. 특히 프레스토에서의 단일 쿼리는 조직 내에서 여러 소스에서 데이터를 결합하고 몇 분 내에 분석을 수행할 수 있습니다.
Presto technology brings many great benefits – Image: github.com
3. 아파치 스파크
아파치 스파크는 데이터 분석 기술에서 두드러진 이름입니다. 애플리케이션 실행 시 빠르고 효율적이기 때문에 데이터 분석에 대한 인기 있는 빅데이터 기술입니다.
스파크에는 SQL, 기계 학습, 그래프 처리 및 스트림 분석을 위한 내장 기능이 있습니다. 또한, 비즈니스 기업의 요구에 따라 하둡과 쉽게 통합되어 빠른 작업을 수행할 수 있습니다.
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4. 카프카
아파치 스파크 외에도, 카프카는 데이터 분석 범주의 빅데이터 기술입니다. 카프카는 대규모로 스트리밍 데이터를 수집, 저장, 읽고 분석하기 위한 시스템입니다.
실시간 온라인 데이터 분석을 위해 카프카는 아파치 스파크와 원활하게 통합될 수 있습니다. 이 플랫폼은 트위터, 스포티파이, 넷플릭스, 링크드인을 포함한 수천 개의 조직에서 사용됩니다. 카프카의 유일한 단점은 좋은 모니터링 솔루션이 부족하다는 것입니다.
Kafka is a real-time online data analytics technology – Image: developers.redhat.com
5. Tableau
Tableau는 데이터 시각화 기술에 속합니다. 사용자가 다양한 종류의 차트와 대시보드를 만들어 데이터 시각화 및 분석을 쉽게 할 수 있습니다. Tableau를 사용하면 사용자들은 실시간 데이터 세트에서 작업하여 가치 있는 정보를 얻고 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 개발을 촉진하는 데 도움이 됩니다.
결론
마지막으로, 빅데이터는 여전히 많은 기존 빅데이터 기술의 응용 프로그램으로 발전 중입니다. 위에서 언급된 인기 있는 기술 외에도, AI, NoSQL 또는 블록체인 등이 주요 이름 중 하나입니다. 비즈니스에서 빅데이터 기술을 구현하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 시장에서 제공되는 기술을 최대한 활용하려면 기업이 직면한 문제의 유형을 파악해야 합니다. 이것이 최적의 해결책을 선택하는 데 도움이 될 것입니다.
