Big Data(빅데이터)
규모(Volume), 다양성(Variety), 생성 속도(Velocity)가 기존의 일반적인 데이터베이스 도구로는 저장·처리하기 어려운 수준에 이른 데이터를 뜻하며, 이를 다루기 위해 분산 처리 기술이 함께 발전해왔습니다.
한눈에 보는 정의
Big Data(빅데이터)는 기존의 일반적인 데이터베이스 도구로는 저장·처리하기 어려울 만큼 크고 다양하며 빠르게 쌓이는 데이터를 뜻합니다.
자세히 알아보기
- 예문: "하루에 쌓이는 로그 데이터만 수억 건에 달해, 기존 데이터베이스로는 감당할 수 없어 Big Data 처리 시스템을 도입했다."
- 흔히 데이터의 규모(Volume), 형태의 다양성(Variety), 생성되는 속도(Velocity)라는 세 가지 특징으로 설명되며, 이 세 가지가 기존 시스템의 한계를 넘어서는 순간 빅데이터로 다뤄지기 시작합니다.
- 데이터를 한 대의 서버가 아니라 여러 대의 서버에 나눠 저장하고 병렬로 처리하는 하둡(Hadoop) (하둡)이나 Spark(아파치 스파크) (Spark) 같은 분산 처리 기술이, 빅데이터를 실제로 다룰 수 있게 해준 핵심 기반입니다.
- 데이터가 많다는 것 자체보다, 그 안에서 의미 있는 패턴을 찾아내는 데이터 마이닝(Data Mining) (데이터 마이닝)이나 분석까지 이어져야 실제 가치를 만들어낼 수 있습니다.