빅데이터란? 10 가장 인기 있는 빅 데이터 도구

게시 됨: 2023-01-18

빅데이터란?

빅데이터는 대량의 정형 및 비정형 데이터가 빠른 속도로 생성되고 수집되어 기존의 데이터 처리 도구로는 처리하기 어려운 것을 말합니다. 이러한 대규모 데이터 세트는 소셜 미디어, 센서 데이터 및 트랜잭션 기록과 같은 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 데이터는 통찰력을 발견하고 더 나은 결정을 내리기 위해 분석됩니다.

빅 데이터에는 일반적으로 허용 가능한 경과 시간 내에 데이터를 캡처, 선별, 관리 및 처리하기 위해 일반적으로 사용되는 소프트웨어 도구의 능력을 넘어서는 크기의 데이터 세트가 포함됩니다. 빅 데이터 "크기"는 지속적으로 움직이는 대상입니다. 현재 데이터 세트는 수십 테라바이트에서 수 페타바이트 데이터 범위인 경우 빅 데이터로 간주됩니다. 빅 데이터의 세 가지 주요 특징은 볼륨, 속도 및 다양성입니다.

볼륨은 생성된 데이터의 양을 말하며 페타바이트 또는 엑사바이트 단위일 수 있습니다. 이 데이터는 소셜 미디어, 센서 데이터 및 트랜잭션 기록과 같은 다양한 소스에서 가져올 수 있으며 정형 또는 비정형일 수 있습니다.

속도는 데이터가 생성되고 처리되어야 하는 속도를 나타냅니다. 이 데이터는 실시간으로 생성되며 유용하게 사용하려면 빠르게 분석하고 처리해야 합니다.

다양성은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같이 생성되는 다양한 유형의 데이터를 나타냅니다. 이 데이터는 정형, 반정형 또는 비정형일 수 있으며 처리 및 분석을 위한 특수 도구와 기술이 필요합니다.

빅 데이터는 금융, 의료, 소매 및 운송과 같은 다양한 산업에서 통찰력을 얻고 더 나은 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다. 기계 학습 및 인공 지능과 같은 고급 분석은 숨겨진 패턴, 추세 및 인사이트를 발견하기 위해 빅 데이터를 분석하는 데 자주 사용됩니다.

빅 데이터의 몇 가지 예

트윗, Facebook 게시물 및 Instagram 사진과 같은 소셜 미디어 데이터 는 소비자 정서 및 행동에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
장비 성능 및 환경 조건에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 IoT 장치에서 수집된 데이터와 같은 센서 데이터 .
시장 동향 및 투자 기회에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 주가 및 거래량과 같은 금융 데이터 .
환자 건강에 대한 통찰력을 제공하고 새로운 치료법 개발에 도움이 될 수 있는 전자 의료 기록 및 유전체학 데이터와 같은 의료 데이터 .
소비자 구매 행동에 대한 통찰력을 제공하고 재고 관리에 도움이 될 수 있는 판매 데이터 및 고객 구매 내역과 같은 소매 데이터 .
차량의 GPS 데이터 및 교통 데이터 와 같은 교통 데이터는 교통 패턴에 대한 통찰력을 제공하고 경로 최적화에 도움이 될 수 있습니다.
사용자 행동에 대한 통찰력을 제공하고 웹사이트 최적화에 도움이 될 수 있는 웹 서버의 로그 데이터 .
게놈 데이터 는 질병에 대한 유전적 소인에 대한 통찰력을 제공하고 개인화된 의학을 도울 수 있습니다.

이것들은 오늘날 생성되고 수집되고 있는 많은 빅 데이터 소스의 몇 가지 예일 뿐입니다. 빅 데이터에서 얻을 수 있는 통찰력은 효율성을 개선하고 운영을 최적화하며 비즈니스 성장을 촉진하는 데 사용할 수 있습니다.

빅데이터의 종류

구조화된 데이터 : 이 유형의 데이터는 관계형 데이터베이스와 같은 특정 형식으로 구성됩니다. 구조화된 데이터의 예로는 금융 거래, 고객 기록 및 센서 데이터가 있습니다.
반구조화된 데이터 : 이 유형의 데이터에는 구조가 있지만 구조화된 데이터만큼은 아닙니다. 반정형 데이터의 예로는 이메일, 소셜 미디어 게시물 및 로그 파일이 있습니다.
비정형 데이터 : 이 유형의 데이터는 미리 정의된 구조가 없으며 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 다양한 형태로 제공될 수 있습니다. 비정형 데이터의 예로는 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트 문서가 있습니다.
스트리밍 데이터 : 이 유형의 데이터는 실시간으로 생성 및 처리되며 처리 및 분석을 위한 전문 도구 및 기술이 필요합니다. 스트리밍 데이터의 예로는 소셜 미디어 데이터, 센서 데이터 및 금융 시장 데이터가 있습니다.
다크 데이터 : 이 유형의 데이터는 조직에서 수집, 처리 및 저장하지만 사용하지 않는 데이터입니다. 다크 데이터는 비정형일 수 있으며 이메일, 소셜 미디어 게시물, 로그 파일과 같은 다양한 형태로 발견될 수 있습니다.
공공 데이터 : 이 유형의 데이터는 데이터를 대중에게 제공하는 정부 기관, 연구 기관 및 기타 단체에서 생성합니다. 공공 데이터는 연구 및 공공 서비스 개선에 사용될 수 있습니다.

이러한 각 유형의 데이터에는 고유한 특성이 있으며 처리 및 분석을 위해 서로 다른 도구와 기술이 필요합니다. 다양한 유형의 빅 데이터를 이해하면 조직이 데이터를 관리, 저장 및 분석하는 방법에 대해 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

빅데이터의 장점

빅 데이터 처리에는 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

향상된 의사 결정 : 조직은 대량의 데이터를 분석하여 기존 방법으로는 볼 수 없었던 통찰력과 패턴을 발견할 수 있습니다. 이것은 더 나은 의사결정과 전략적 계획으로 이어질 수 있습니다.
효율성 향상 : 빅 데이터 처리를 통해 조직은 비효율성을 식별하고 운영을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 재고 관리, 공급망 최적화, 사기 식별 및 방지에 도움이 될 수 있습니다.
신제품 개발 : 빅데이터를 활용하여 소비자 행동에 대한 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 신제품 및 서비스 개발에 활용할 수 있습니다.
개인화 : 빅 데이터를 사용하여 개인화된 마케팅 캠페인, 제품 및 서비스 추천 등 고객을 위한 개인화된 경험을 생성할 수 있습니다.
비용 절감 : 빅 데이터 처리는 비효율성을 식별하고 운영을 최적화함으로써 조직이 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사기 탐지 : 빅 데이터를 사용하여 신용 카드 사기 또는 보험 청구 사기와 같은 사기 행위를 탐지할 수 있습니다.
예측 유지 관리 : 빅 데이터를 사용하여 장비가 고장날 가능성이 있는 시기를 예측할 수 있으므로 조직에서 유지 관리를 예약하고 가동 중지 시간을 줄이며 효율성을 높일 수 있습니다.
예측 모델링 : 빅 데이터를 사용하여 조직이 판매, 고객 행동 등과 같은 미래 이벤트를 예측하는 데 도움이 되는 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

전반적으로 빅 데이터 처리는 조직에 귀중한 통찰력을 제공하고 더 나은 결정을 내리고 효율성을 개선하며 성장을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최고의 빅 데이터 도구 및 소프트웨어

#1 아파치 하둡

Apache Hadoop은 사용하기 쉬운 프로그래밍 인터페이스를 활용하여 여러 컴퓨터 클러스터에 걸쳐 대용량 데이터 세트를 배포할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다.

특징:
- 대용량 데이터 세트의 분산 저장 및 처리
- 새로운 노드를 추가하여 시스템을 쉽게 확장할 수 있으므로 확장성
- 데이터가 노드 간에 복제되므로 내결함성
- 다양한 데이터 형식 및 스토리지 시스템 지원
- 높은 데이터 처리량
- Apache Spark 및 Apache Hive와 같은 다른 빅 데이터 도구와 통합

아파치 하둡 웹사이트

#2 아파치 스파크

Apache Spark는 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있는 오픈 소스 분산 컴퓨팅 시스템입니다.

특징:
- 빠른 분석을 위한 인메모리 데이터 처리
- 다양한 유형의 데이터 형식 및 스토리지 시스템을 처리하는 기능.
- SQL, 스트리밍 및 머신 러닝 지원
- Apache Hadoop 및 Apache Kafka와 같은 다른 빅 데이터 도구와의 통합
- 클러스터 또는 단일 머신에서 실행 가능
- Java, Python 및 Scala용 고급 API

아파치 스파크 웹사이트

#3 아파치 카프카

Apache Kafka는 대용량, 높은 처리량 및 낮은 대기 시간 데이터 스트림을 처리할 수 있는 오픈 소스 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼입니다.

특징:
- 높은 처리량, 내결함성 데이터 스트리밍
- 실시간 데이터 처리 지원
- 새로운 노드를 추가하여 시스템을 쉽게 확장할 수 있으므로 확장성
- 다양한 데이터 형식 및 스토리지 시스템 지원
- Apache Storm 및 Apache Hadoop과 같은 다른 빅 데이터 도구와 통합

아파치 카프카 웹사이트

#4 엘라스틱서치

Elasticsearch는 전체 텍스트 검색, 성능 분석 및 로깅에 사용할 수 있는 Lucene 라이브러리 기반의 검색 엔진입니다.

특징:
- 실시간 검색 및 분석
- 새로운 노드를 추가하여 시스템을 쉽게 확장할 수 있으므로 확장성
- 다양한 유형의 데이터 형식 및 스토리지 시스템을 처리하는 기능.
- 패싯 검색 및 지리 공간 검색을 포함한 고급 검색 기능
- Logstash 및 Kibana와 같은 다른 빅 데이터 도구와의 통합

Elasticsearch 웹사이트

#5 태블로

Tableau는 광범위한 데이터 원본에 연결하고 대화형 시각화 및 대시보드를 만들 수 있는 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 소프트웨어입니다.

특징:
- 시각화 생성을 위한 드래그 앤 드롭 인터페이스
- 빅데이터 플랫폼을 포함한 다양한 데이터 소스 지원
- 시각화 및 대시보드 공유 기능과 같은 상호 작용 및 협업 기능
- 예측 및 통계 모델링과 같은 고급 분석
- R 및 Python과 같은 다른 빅 데이터 도구와의 통합

태블로 웹사이트

#6 아파치 스톰

Apache Storm은 데이터 스트림을 실시간으로 처리할 수 있는 실시간 분산 컴퓨팅 시스템입니다.

특징:
- 실시간 데이터 처리
- 새로운 노드를 추가하여 시스템을 쉽게 확장할 수 있으므로 확장성
- 다양한 유형의 데이터 형식 및 스토리지 시스템을 처리하는 기능.
- Java, Python 및 Ruby를 포함한 여러 프로그래밍 언어 지원
- Apache Kafka 및 Apache Hadoop과 같은 다른 빅 데이터 도구와 통합

아파치 스톰 웹사이트

#7 클라우데라

Cloudera는 빅 데이터 관리 및 분석을 위한 추가 도구와 서비스가 포함된 Apache Hadoop 배포판입니다.

특징:
- 대용량 데이터 세트의 분산 저장 및 처리
- 새로운 노드를 추가하여 시스템을 쉽게 확장할 수 있으므로 확장성
- 다양한 유형의 데이터 형식 및 스토리지 시스템을 처리하는 기능.
- 기계 학습 및 SQL과 같은 고급 분석
- Apache Spark 및 Apache Kafka와 같은 다른 빅 데이터 도구와 통합
- 오픈 소스 및 엔터프라이즈 버전으로 사용 가능

Cloudera 웹사이트

#8 몽고디비

MongoDB는 대량의 비정형 데이터를 처리할 수 있는 NoSQL 문서 지향 데이터베이스입니다.

특징:
- JSON과 유사한 문서 지원
- 수평 확장 지원
- 풍부한 쿼리 언어 지원
- 실시간 분석 지원
- Apache Spark 및 Apache Hadoop과 같은 다른 빅 데이터 도구와 통합
- 오픈 소스 및 엔터프라이즈 버전으로 사용 가능

몽고DB 웹사이트

#9 데이터브릭

Databricks는 데이터 엔지니어링, 기계 학습 및 분석을 위한 클라우드 기반 플랫폼입니다.

특징:
- 아파치 스파크 지원
- 새로운 노드를 추가하여 시스템을 쉽게 확장할 수 있으므로 확장성
- 다양한 유형의 데이터 형식 및 스토리지 시스템을 처리하는 기능
- 기계 학습 및 SQL과 같은 고급 분석
- Apache Kafka 및 Elasticsearch와 같은 다른 빅 데이터 도구와 통합
- 오픈 소스 및 엔터프라이즈 버전으로 사용 가능

데이터브릭스 웹사이트

#10 재능

Talend는 다양한 소스의 빅데이터를 통합하고 관리할 수 있는 빅데이터 통합 도구입니다.

특징:
- 다양한 유형의 데이터 형식 및 스토리지 시스템을 처리하는 기능
- Java, Python 및 Ruby를 포함한 여러 프로그래밍 언어 지원
- 실시간 데이터 처리 지원
- 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 지원
- Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB와 같은 다른 빅 데이터 도구와 통합
- 오픈 소스 및 엔터프라이즈 버전으로 사용 가능

Talend 웹사이트

이들은 현재 사용 가능한 가장 인기 있는 빅 데이터 도구 및 소프트웨어 중 일부이지만 다른 많은 옵션도 있습니다. 이러한 도구 중 다수는 특정 사용 사례가 있으며 작업에 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.