.svg)
빅데이터를 다룰 때는 기존 데이터베이스와는 다른 접근 방식이 필요해요. 전통적인 방식으로는 속도가 느려지고, 시스템이 버티지 못하기 때문이죠.
✔ 일정 시간 동안 쌓인 데이터를 한꺼번에 처리하는 방식이에요. ✔ 예를 들어, 하루 동안 누적된 온라인 쇼핑몰 판매 데이터를 한 번에 분석하는 경우가 있어요. ✔ 대량의 데이터를 정기적으로 분석할 때 유용하지만, 실시간 처리에는 적합하지 않아요.
✔ 대표적인 기술: Hadoop, Apache Spark (배치 모드)
✔ 데이터가 생성되는 즉시 분석하여 바로 활용하는 방식이에요. 예를 들어, 금융 거래 시스템에서 실시간으로 사기 거래를 감지하는 것이 이에 해당해요. ✔ 실시간 처리가 가능해야 즉각적인 의사 결정이 가능해져요.
✔ 대표적인 기술: Apache Kafka, Apache Flink, Spark Streaming
✔ 배치 처리와 실시간 처리를 결합한 방식으로, 실시간 분석과 대량 데이터 분석을 동시에 수행할 수 있어요. 예를 들어, SNS 플랫폼에서 트렌드 분석을 실시간으로 수행하면서도, 하루 전체 데이터를 한꺼번에 분석하는 경우가 있어요.
✔ 대표적인 기술: Lambda Architecture, Kappa Architecture
💡 빅데이터 처리 방식은 사용 목적에 따라 다르게 선택해야 해요!
빅데이터는 너무 커서 한 대의 컴퓨터에서 처리하는 것이 불가능해요. 그래서 여러 대의 컴퓨터(서버)가 협력해서 데이터를 처리하는 분산 처리 기술이 필수적이에요.
✔ 하둡보다 빠른 분산 처리 엔진으로, 메모리에서 데이터를 처리하여 속도가 훨씬 빨라요. ✔ 배치 처리 + 실시간 처리를 모두 지원하기 때문에 유연성이 높아요. ✔ Spark Streaming을 활용하면 실시간 분석도 가능해요. ✔ 대표적인 활용 사례: 금융 데이터 분석, 실시간 IoT 데이터 처리
✔ 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)보다 빅데이터 처리가 훨씬 빠르고 유연한 방식이에요. ✔ 대표적인 NoSQL 데이터베이스:
💡 분산 저장 & 처리는 빅데이터 시스템의 핵심 기술이에요!
빅데이터는 단순히 저장하는 것이 아니라, 의미 있는 패턴을 찾아내는 것이 중요해요! 다양한 분석 기술이 활용되고 있어요.
✔ 대표적인 도구: RapidMiner, Weka, Orange
✔ 머신러닝 알고리즘을 적용해 데이터를 학습하고 예측하는 기술이에요. 예를 들어, 고객의 행동을 분석해 맞춤형 추천 시스템을 만드는 것이 이에 해당해요. ✔ 대표적인 알고리즘:
✔ 대표적인 도구: TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch
✔ 데이터를 사람이 이해하기 쉽게 그래프, 대시보드 형태로 표현하는 기술이에요. 예를 들어, 매출 데이터를 시각적으로 분석하여 경영 전략을 수립할 수 있어요.
✔ 대표적인 도구: Tableau, Power BI, Google Data Studio
💡 빅데이터 분석 기술을 활용하면, 단순한 숫자가 강력한 인사이트로 변할 수 있어요!
빅데이터는 AI, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT)과 결합되면서 더욱 발전하고 있어요. 앞으로는 더 빠르고 효율적인 분석 기술이 등장할 것이고, 기업뿐만 아니라 개인도 빅데이터를 활용하는 시대가 될 거예요!
이제 빅데이터 처리 기술의 기본 개념과 활용법이 조금 더 명확해지셨나요? 😊 앞으로 IT 산업에서 데이터의 중요성은 계속 커질 것이기 때문에, 이 기술들을 잘 익혀두면 많은 기회가 열릴 거예요!
빅데이터 분석과 머신러닝을 배우고 싶다면, 로켓부스트에서 IT 직업훈련을 통해 전문 기술을 익혀보세요!🚀
