빅 데이터의 유형은 무엇입니까: 특성 및 정의

요약: 빅데이터는 정형, 비정형, 반정형, 준정형 데이터라는 네 가지 유형으로 구성됩니다. 아래에서 각 빅데이터 유형에 대해 자세히 알아보겠습니다!

대부분의 조직은 데이터 세트에 의존하여 통찰력을 얻고 고객, 산업 및 회사에 대해 학습합니다. 그러나 데이터의 크기가 커지면 데이터를 처리하고 처리하는 것이 어려워집니다.

이러한 데이터 세트를 빅 데이터 세트라고 하며 데이터의 다양성이 더 크고 본질적으로 거대합니다. 빅데이터는 정형, 비정형, 반정형, 준정형 등 다양한 형태로 나타날 수 있습니다.

아래 기사에서 다양한 유형의 빅 데이터 세트에 대해 자세히 알아 보겠습니다.

인기 있는 빅 데이터 유형은 무엇입니까?

빅데이터는 아래와 같이 4가지 주요 유형으로 분류됩니다.

1. 구조화된 데이터

구조화된 데이터는 소프트웨어와 사람이 쉽게 접근할 수 있는 표준화된 형식을 가진 데이터의 일종입니다. 일반적으로 데이터 속성을 강조하는 다양한 행과 열이 포함된 표 형식입니다.

구조화된 데이터는 연령, 연락처, 신용카드 번호 등과 같은 정량적 데이터로 구성됩니다. 본질적으로 정량적이기 때문에 소프트웨어는 이를 쉽게 처리하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

구조 데이터를 처리하기 위해 해당 데이터를 관련 지표에 넣을 필요는 없습니다. 또한 귀중한 통찰력을 얻기 위해 구조 데이터를 심층적으로 변환하고 해석할 필요가 없습니다.

구조화된 데이터 유형을 어디에 사용합니까?

• 고객 데이터 관리
• 송장 세부정보 관리
• 제품 데이터베이스 저장
• 녹음 연락처 목록

구조화된 데이터의 장점과 단점

2. 구조화되지 않은 데이터: XML, JSON, YAML

비정형 데이터는 특정 데이터 모델에 국한되지 않고 컴퓨터 프로그램에서 읽을 수 있는 식별 가능한 구조를 지닌 데이터의 일종입니다. 이러한 유형의 데이터는 적절하게 정의된 방식으로 구성되지 않으며 데이터를 처리하는 순서나 형식이 부족합니다.

구조화된 데이터와 달리 이러한 유형의 데이터는 행과 열 형태로 저장할 수 없습니다. 비정형 데이터의 일반적인 예는 이미지, 비디오, 텍스트 파일 등의 조합을 포함하는 이기종 데이터베이스입니다.

구조화되지 않은 데이터 유형을 어디에 사용합니까?

• 오디오 및 비디오 데이터 관리
• 개방형 설문조사 응답 처리
• 소셜 미디어 게시물 처리
• 비즈니스 문서 관리

비정형 데이터의 장점과 단점

3. 반구조화된 데이터

반구조화된 데이터는 적절하게 구조화되지 않았지만 동시에 완전히 구조화되지 않은 일종의 데이터입니다. 이 데이터는 엄격한 스키마와 데이터 모델을 고수하지 않습니다. 또한 쉽게 분류하거나 분류할 수 없는 구성 요소가 포함될 수도 있습니다.

반구조화된 데이터는 모든 데이터 요소에 대한 추가 정보를 제공하는 메타데이터와 태그가 특징입니다. 예를 들어 XML 파일에는 문서 구조를 나타내는 태그가 포함될 수 있으며 날짜나 키워드와 같은 콘텐츠에 대한 메타데이터를 제공하는 추가 태그가 포함될 수 있습니다.

반구조적 데이터 유형을 어디에 사용합니까?

• HTML을 통해 웹페이지 분석
• 이메일 데이터를 사용하여 고객에 대한 통찰력 확보
• 영상 및 이미지 분류 및 분석

Sem 구조화된 데이터 유형의 장단점

4. 준구조화된 데이터

준구조화된 데이터는 불규칙한 데이터 형식과 함께 제공되는 텍스트 데이터 유형입니다. 이러한 유형의 데이터는 다양한 데이터 분석 도구를 사용하여 형식을 지정할 수 있습니다. 여기에는 웹 클릭스트림 데이터와 같은 데이터가 포함됩니다.

준구조화된 데이터 유형을 어디에 사용할 수 있나요?

• 웹페이지 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

준구조적 데이터 유형의 장단점

데이터의 하위 유형은 무엇입니까?

빅데이터로 간주되지는 않지만 분석에 중요한 여러 데이터 하위 유형이 있습니다. 이러한 데이터의 출처는 소셜 미디어, 운영 로깅, 이벤트로 인해 발생하는 데이터 또는 지리 공간적 데이터일 수 있습니다. 또한 오픈 소스 시스템, API를 통해 전송된 데이터, 분실 또는 도난당한 장치에서 발생할 수도 있습니다.

빅데이터의 특징

빅데이터의 특성을 정의하는 5가지 V가 있습니다. 이러한 특성은 아래에 열거되어 있습니다.

• 볼륨(Volume): 빅데이터의 첫 번째 특징은 볼륨입니다. 빅데이터는 여러 소스에서 수집된 방대한 "볼륨" 데이터입니다. 소스에는 비즈니스 절차, 소셜 미디어 플랫폼, 기계, 인간 상호 작용 등이 포함될 수 있습니다.
• 진실성: 진실성은 주어진 데이터의 품질과 정확성으로 정의될 수 있습니다. 추출된 데이터에는 일부 누락된 요소가 있거나 귀중한 통찰력을 제공하지 못할 수 있습니다. 따라서 이 특성은 데이터 품질을 식별하고 통찰력을 얻는 데 유용합니다.
• 다양성: 다양성은 다양한 데이터 유형의 다양성으로 정의될 수 있습니다. 데이터는 값이 다를 수 있는 여러 데이터 소스에서 얻을 수 있습니다. 수집된 데이터는 구조화, 비구조화 또는 반구조화될 수 있습니다. 데이터의 다양성은 PDF, 이메일, 사진, 오디오 등의 형태일 수 있습니다.
• 가치(Value): 빅데이터가 제공할 수 있는 가치로 정의할 수 있다. 수집된 데이터에서 가치를 끌어내는 것은 귀중한 통찰력을 얻는 데 중요합니다. 조직은 데이터를 수집하여 분석할 때 사용한 것과 동일한 빅데이터 분석 도구를 사용할 수 있습니다.
• 속도(Velocity): 속도는 데이터가 생성되고 이동되는 속도를 나타냅니다. 이는 데이터가 빠르게 이동하여 적시에 통찰력을 얻을 수 있기를 원하는 기업에 중요한 요소입니다. 데이터는 기계, 스마트폰, 네트워크 등 다양한 소스에서 유입될 수 있습니다. 데이터가 수집되면 빠르게 분석할 수 있습니다.

일상적으로 빅데이터를 활용하는 분야

빅데이터는 의료, 농업, 교육, 금융 등 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다. 다음 분야에서 빅데이터가 어떻게 활용되는지 자세히 알아보겠습니다.

• 교육: 교육 부문에서 교사는 커리큘럼을 최적화하기 위해 학생들의 성적과 중퇴율을 분석할 수 있습니다. 또한, 학생의 성과를 분석하여 개선 영역을 파악하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
• 전자상거래: 전자상거래 부문에서는 빅데이터 분석을 활용하여 회사의 어떤 절차가 잘 진행되고 있는지, 어떤 절차에 개선이 필요한지 파악할 수 있습니다. 또한 참여를 유도하는 콘텐츠 유형과 가장 높은 트래픽을 유도하는 채널을 식별할 수도 있습니다.
• 의료: 의료 분야에서는 빅 데이터를 사용하여 생물 의학 연구에서 통찰력을 얻고 데이터를 분석한 후 환자에게 맞춤형 약품 추천을 제공할 수 있습니다. 또한 환자의 상태를 실시간으로 모니터링해 의료진에게 알림을 보낼 수도 있다.
• 정부: 정부는 빅데이터를 사용하여 여러 매개변수에 걸쳐 시민의 데이터를 대량으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어 인구조사의 빅데이터를 분석해 해당 국가의 청년 수나 실업자 수 등을 알아낸다. 연구 결과는 올바른 시민 집단을 대상으로 하는 계획과 계획을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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결론

빅 데이터를 통해 기업은 대량 데이터 세트를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 데이터를 대량으로 정렬, 구성 및 분석하면 기업이 귀중한 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 점점 더 많은 산업이 빅데이터 분석에 의존하여 복잡한 데이터를 처리하고 경쟁 우위를 위해 추론을 활용하고 있습니다.

빅데이터 유형 관련 FAQ