빅 데이터란 무엇이며 중요한 이유 - 빅 데이터에 대한 궁극적인 가이드
게시 됨: 2021-12-13빅 데이터는 오늘날 세계에 존재하는 방대한 양의 데이터를 처리하는 혁신적인 아이디어입니다. 빅 데이터 회사가 엄청난 양의 데이터를 처리하는 방법을 모른다면 이 가이드를 읽고 빅 데이터 분석 서비스 와 2022년 최고의 빅 데이터 회사 에 대한 모든 정보를 알아보세요.
요즘에는 여러 소셜 앱을 사용할 수 있으며 매일 엄청난 양의 데이터를 흡수하고 있습니다. 매일 사용자가 소셜 미디어에 연결하고 데이터를 공유한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 모든 기업과 회사도 전 세계적으로 기밀 데이터를 공유합니다. 데이터가 제한된 볼륨에 있을 것이라고 착각하지 마십시오. 빅 데이터 회사 와 사용자가 방대한 양의 데이터를 어떻게 처리 하는지 궁금 하신가요? 여기에 빅 데이터가 작용합니다. 이 블로그는 빅데이터, 빅데이터 분석 서비스, 2022년 빅데이터 상위 기업에 대한 모든 측면을 조명할 것입니다. 하지만 먼저 빅데이터가 무엇인지 이해합시다.
빅 데이터 – 짧은 요약
Gartner에 따르면 빅 데이터는 더 나은 해석 및 의사 결정 프로세스를 위해 비용 효율적이고 고유한 유형의 데이터 처리가 필요한 방대한 양, 속도 및 다양성을 가진 자산 데이터입니다. 따라서 빅 데이터는 유용한 정보를 얻기 위해 처리되고 평가되어야 하는 복잡하고 방대한 데이터 볼륨을 의미합니다.
빅 데이터는 물리적 장치가 저장하고 처리하기에는 너무 방대한 데이터를 의미합니다. 대신 이 용어는 많은 시스템을 단일 리소스로 결합할 수 있는 클라우드 시스템을 나타냅니다. 예를 들어 인공 지능은 소셜 미디어에서 수십억 장의 공개 사진을 분석하여 사물, 사람, 감정을 인식합니다. 마찬가지로 디지털 광고 엔진은 수십억 개의 콘텐츠를 필터링하여 관련 광고를 찾습니다.
빅 데이터의 유형
다음 빅 데이터 범주는 모든 분석 수준과 관련이 있습니다. 방대한 양의 데이터로 작업할 때 빅 데이터 분석 회사 는 평가 전에 원본 데이터의 출처와 데이터 처리 방법을 먼저 이해해야 합니다.
따라서 프로젝트가 가치가 있으려면 데이터 추출이 빨라야 합니다. 빅데이터의 의미를 이해한 만큼 빅데이터의 다양한 유형을 살펴보자.
구조화
구조화된 데이터는 대용량 데이터를 처리하는 데 편리합니다. 데이터 처리, 저장 및 검색을 지원하는 미리 결정된 매개변수에 의해 결정된 차원으로 잘 구성되어 있습니다. 또한 쉬운 검색 엔진 방식을 사용하여 데이터베이스에서 신속하게 보유 및 복구되는 깔끔하게 정리된 자료를 말합니다.
예를 들어, 설계된 직원 테이블은 직원 세부 정보, 작업 역할, 급여 및 기타 정보를 정렬하기 위해 회사 데이터베이스에 있습니다.
비정형
모든 데이터는 신중하게 선별되지 않고 구조화된 데이터로 정렬됩니다. 연구에 따르면 전체 데이터의 약 20%만이 구조화된 데이터에 포함됩니다. 비정형 데이터는 특정 모양이나 패턴이 없는 데이터 유형입니다. 정형 데이터는 프로세스 속도를 높이는 반면 비정형 데이터는 시간과 노력이 필요합니다.
따라서 비정형 데이터를 처리하고 분석하는 것은 엄청나게 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 컴퓨터로 수행하는 거의 모든 작업은 구조화되지 않은 데이터를 생성합니다. 아무도 전화 통화를 지시하거나 작성하는 모든 트윗에 의미 있는 태그를 추가하지 않습니다.
반구조화
이 데이터 유형은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 혼합되어 있습니다. 대부분의 경우 메타데이터가 포함된 비정형 데이터로 변환됩니다. 먼저 시간, 장소, 장치 ID 스탬프, 이메일 또는 의미 태그와 같이 나중에 데이터에서 생성됩니다.
보다 구체적으로, 특정 저장소(데이터베이스)로 분류되지는 않았지만 데이터 내부의 다른 부분을 분리하는 필수 정보 또는 태그가 있는 데이터를 포함합니다.
다양한 유형의 빅 데이터에 관한 것입니다.
빅 데이터가 비즈니스 성장에 미치는 영향
빅 데이터는 기업이 방대한 양의 데이터를 보다 효율적으로 관리하는 데 영향을 미칩니다. Grand View Research Inc의 연구에 따르면, 빅 데이터는 2025년까지 미화 1,232 억 3,000만 달러에 이를 것입니다. 결과적으로 빅 데이터 분석 기업 은 데이터 인프라 및 클라이언트. 따라서 기업은 데이터 아키텍처를 재구성하고 데이터를 병합하며 오래된 기술을 근절하고 있습니다. 기업에서 빅데이터를 사용하는 이유는 다음과 같습니다.
- 기업은 수익 증대에 도움이 되는 빅 데이터로 고객 지원을 개선하는 것을 목표로 합니다. 또한 여러 기업에서 고객 관계를 개선하기를 원합니다. 다른 목표에는 우수한 타겟 마케팅, 비용 절감 및 운영 효율성 향상이 포함됩니다.
- 빅 데이터 애플리케이션을 통해 기업은 막대한 양의 데이터를 저장하면서 비용을 절감할 수 있습니다. 클라우드 기반 인텔리전스와 Hadoop은 이러한 기술의 두 가지 예입니다. 그들은 기업이 데이터를 분석하고 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 또한, 데이터 침해는 기술이 제공할 수 있는 강화된 보호를 필요로 합니다. 결과적으로 빅 데이터는 조직을 사회적, 경제적으로 개선합니다. 따라서 수많은 정부 기관에서 빅 데이터의 성장을 장려하는 정책을 개발했습니다.
- 로봇 프로세스 자동화는 빅 데이터의 도움으로 운영 생산성을 높입니다. 방대한 양의 실시간 데이터를 한 번에 검사하고 자동화된 의사 결정을 위해 비즈니스 운영에 통합할 수 있습니다. 또한 확장 가능한 IT 인프라와 저렴한 클라우드 서비스 비용으로 데이터 수집 및 저장이 자동화됩니다.
- 또한 빅 데이터는 방대한 양의 데이터를 평가할 수 없기 때문에 이전에 발견하지 못한 비즈니스 기회를 발견합니다. 복잡한 데이터 세트도 새로운 제품을 만들거나 기존 제품을 개조할 수 있습니다. 경쟁의 세계에서 독점 데이터는 매우 가치가 있습니다.
- 새로운 데이터 소스를 계산하는 빠른 데이터 분석 기술 덕분에 기업은 이제 정보를 즉시 평가하고 지능적이고 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
빅 데이터 회사 사용 사례
여러 비즈니스 문제 및 사용 사례는 빅 데이터 분석 서비스의 이점을 얻습니다. 다음은 몇 가지 사례입니다.
고객 분석
대기업은 고객 경험, 전환 및 유지를 개선하기 위해 고객 데이터를 분석합니다.
사기 예방
빅데이터는 회사 내부의 악의적인 거래와 패턴을 탐지하는 데 도움이 됩니다. 사기 행위 및 위험 완화를 나타낼 수 있습니다.
가격 최적화
빅 데이터 분석은 기업이 제품 및 서비스에 대한 가격을 최적화하여 수입을 증가시키는 데 도움이 됩니다.
운영 분석
많은 기업이 운영 성과를 개선하고 자산을 더 잘 사용하기를 원합니다.
결과적으로 기업은 빅 데이터 분석을 사용하여 보다 효과적으로 실행하고 성과를 향상시키는 방법을 사용할 수 있습니다.
2022년 최고의 빅 데이터 분석 기업
모든 대기업은 빅 데이터를 사용합니다. 기업이 더 짧은 시간에 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 지원하여 작업에 더 쉽게 접근하고 수익성을 높일 수 있습니다. 방대한 데이터라도 기업은 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고 실시간으로 일대일 대화에 참여할 수 있습니다. 2022년 운영에 빅데이터를 구현할 상위 빅데이터 기업을 살펴보겠습니다 .
아마존
Amazon은 개척자이자 온라인 소매업체입니다. 그들은 구매자에 대한 모든 정보를 추적하여 특정 제품에 돈을 쓰는 방법을 알아냅니다. 이 데이터는 고객 상호 작용을 개선하고, 항목을 제안하고, 소비자 경험과 서비스를 향상시키는 등의 작업을 수행하는 소셜 미디어 광고 알고리즘에 입력하기 위해 수집됩니다.
빅 데이터 분석 회사 Google은 빅 데이터를 통해 사용자가 원하는 것이 무엇인지 파악합니다. 첫째, Google은 검색 기록, 지역 및 트렌드를 기반으로 사용자 선호도를 얻습니다. 그런 다음 정교한 추정을 수행하는 알고리즘을 거친 다음 Google은 소비자의 요구를 충족시키기 위해 중요도와 권한에 따라 정렬되거나 배치된 색인 목록을 표시합니다.
마지막으로 Google은 사용자의 요구에 맞춤화된 관련성과 관련하여 순위가 지정된 검색 결과를 표시합니다. 인덱싱된 사이트, 필터링 도구, 실시간 피드, 그래프 데이터 페이지, 텍스트 및 구조 검색, Google 번역기 및 기타 기술은 고객 요구 사항을 더 잘 이해합니다.
넷플릭스
Netflix는 더 나은 사용자의 요구 사항, 선택 사항 및 선호도 패턴을 이해하기 위해 정보를 수집합니다. 나중에 빅데이터는 각 사용자가 무엇을 즐기는지 예측하고 맞춤형 콘텐츠 추천 목록을 작성합니다. 넷플릭스는 가입자를 위한 오리지널 콘텐츠를 개발하는 단계에 이르렀다.
데이터는 추천 알고리즘과 콘텐츠 생성 결정을 촉진하는 핵심 요소입니다. 회사는 본 제목, 사용자 평가, 선호하는 장르 및 시청자가 재생을 일시 중지하는 빈도를 비롯한 다양한 데이터 요소를 사용합니다.
아메리칸 익스프레스
이 신용 카드 회사는 사용자 충성도를 나타낼 수 있는 특성을 식별하기 위해 방대한 양의 소비자 데이터를 스캔합니다. 또한 빅 데이터를 사용하여 고객 이탈을 예측하기 위해 이전 거래 및 115개의 기타 요소를 조사하기 위한 복잡한 예측 모델을 생성합니다. 결과적으로 American Express는 빅 데이터 솔루션 및 기능을 사용하여 곧 폐쇄될 고객 계정의 24%를 감지할 수 있습니다.
빅 데이터의 V를 분해
" 빅 데이터의 5V "는 빅 데이터의 필수 부분을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 빅 데이터의 5가지 기본 속성입니다. 기업이 빅 데이터가 어떻게 더 잘 작동하는지 파악하는 데 도움이 되는 빅 데이터의 5V를 살펴보겠습니다.
1. 속도
데이터가 생성되고 전송되는 속도를 속도라고 합니다. 이 속도는 네트워킹 기술과 하드웨어가 향상됨에 따라 증가하여 기업이 더 많은 데이터 포인트를 동시에 기록할 수 있도록 합니다.
예를 들어, 이제 다양한 건강 장치를 사용하여 의료 산업에서 환자를 모니터링하고 데이터를 수집할 수 있습니다. 따라서 병원 내 의료기기에서 웨어러블 기기까지 획득한 데이터를 신속하게 전달하고 분석해야 합니다.
2. 볼륨
볼륨은 수집된 데이터의 양을 나타냅니다. 따라서 빅데이터의 정확한 크기는 획득한 정보에 따라 결정됩니다. 예를 들어; 소규모 비즈니스의 전자 상거래 데이터와 비교하면 Netflix 데이터베이스의 고객 분석은 엄청날 것입니다. 그러나 둘 다 방대한 양의 데이터를 수집하기 때문에 빅 데이터로 간주될 수 있습니다.
3. 다양성
"다양성"이라는 용어는 사용 가능한 광범위한 데이터 유형을 나타냅니다. 예를 들어, 조직은 각각 다른 값을 가진 다양한 소스에서 데이터를 얻을 수 있습니다.
조직 내부와 외부에 있을 수 있습니다. 예를 들어 제품 리뷰에 대한 감정 분석을 실행하여 긍정적인지 부정적인지 파악할 수 있습니다. 빅 데이터는 "긍정적인 리뷰의 %" 점수를 빠르게 알 수 있도록 도와줍니다.
4. 가치
수집된 데이터의 가치를 가치라고 합니다. 회사의 빅 데이터 중 일부는 선택을 하거나 결과를 달성하는 데 쓸모가 없을 수 있습니다. 반면에 회사는 규정 준수 목적으로 가치가 없는 엄청난 양의 데이터를 획득하고 유지할 수 있습니다.
그러나 기업이 자발적으로 빅데이터를 수집하기 위해서는 어떤 데이터를 수집하고 있으며 그것이 기업에 어떤 도움이 될 수 있는지 정확히 분석해야 합니다. 데이터가 현재 또는 앞으로 거의 사용되지 않는 경우 정보 수집을 중지하는 것이 좋습니다. 유용하지 않은 데이터는 주의를 산만하게 할 수 있습니다.
5. 진실성
데이터의 품질 또는 신뢰성을 진실성이라고 합니다. 분석 결과의 정확성이 확실하지 않은 경우 빅 데이터를 수집하는 것은 무의미합니다. 일반적으로 진실성은 수집된 데이터의 보증 수준을 나타냅니다. 불행히도 데이터는 때때로 사용하기에 복잡하고 혼란스러운 것으로 드러났습니다.
정보가 누락된 경우 엄청난 양의 데이터가 솔루션보다 더 큰 혼란을 야기할 수 있습니다. 예를 들어 모든 주문 데이터, 특히 사기 또는 취소된 구매를 입력하는 경우 인위적으로 상승한 전자 상거래 전환율 연구에 의존할 수 없습니다.
빅 데이터: 미래는 무엇인가?
향후 몇 년 동안 빅 데이터 시장은 배가될 것입니다. 중요한 이유는 조직 및 비정형 데이터의 빠른 성장입니다. 삶의 모든 측면에서 기술 우위가 증가하고 휴대전화가 널리 사용되는 것도 몇 가지 다른 요인입니다. 더 많은 양의 데이터가 생성됩니다. 예측 기간 동안 데이터 분석에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 빅 데이터에 대한 수요가 증가할 것입니다. 또한 이익 마진 증가로 인해 업계의 디지털 비즈니스 수가 급증하고 있습니다.
의료, 금융 및 에너지와 같은 다른 부문 은 고객 경험을 개선하기 위해 빅 데이터 분석 서비스 에 크게 의존 합니다. 예를 들어, 소매 국제 빅 데이터 분석 회사 는 2020년에 48억 5,000만 달러를 벌었고 2021년에서 2028년 사이에 CAGR 23.1%로 2028년까지 255억 6,000만 달러로 성장할 것입니다.
일상적인 운영에서 빅 데이터를 지능적으로 사용하면 기업이 순이익에 직접적인 영향을 미치는 시장 변화에 빠르게 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 모든 부문에서 경쟁이 지속적으로 증가하여 기업에 오류의 여지가 없고 경쟁력을 유지하기 위해 종단 간 분석 및 혁신 기술이 필요합니다.
엔딩 노트
의심할 여지 없이 빅 데이터는 환경을 바꾸고 있습니다. 사실은 현재 유입되는 데이터를 효율적으로 사용하는 방법을 배우면 빅 데이터 회사가 더 많은 정보에 입각한 결론으로 더 잘 성장할 수 있다는 것입니다. 빅 데이터의 중요한 측면은 크기가 아니라 다양성입니다. 관련 통찰력을 얻기 위해 많은 데이터를 조사할 필요가 없습니다. 올바른 데이터를 분석하고 있는지 확인하기만 하면 됩니다.
데이터 혁명의 진정한 이점을 얻으 려면 소비자, 시장 및 경쟁자에 대한 완전한 파노라마를 제공할 수 있는 빅 데이터 분석 서비스 를 사용하십시오. 모두 오늘날의 현대적인 빅 데이터 기술과 함께 데이터로 사용되어 기업이 시장 요소에 전례 없는 액세스를 제공할 수 있습니다.