빅 데이터를 통한 디지털 혁명

빅 데이터를 통한 디지털 혁명

빅 데이터를 통한 디지털 혁명

빅 데이터 분석의 핵심

Hadoop은 빅데이터 스토리지 및 분석과 동의어인 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크를 의미합니다.
시스템의 광범위한 데이터 저장 및 처리 기능은 예측 분석, 데이터 마이닝 및 머신 러닝과 같은 고급 분석을 지원하는 데 이상적입니다.
Hadoop은 4개의 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 빅 데이터 분석을 위한 특수 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 분산 파일 시스템을 사용하면 다수의 스토리지 장치에서 빠르게 데이터에 액세스할 수 있으며, MapReduce는 효율적인 데이터 세트 변환을 지원합니다. Hadoop Common을 사용하면 다양한 컴퓨터 운영 체제가 Hadoop에 저장된 데이터에 접근을 시도할 수 있습니다. 마지막으로, YARN은 시스템 리소스의 할당을 담당합니다.

효과적인 데이터 처리

IoT 장치는 엄청난 양의 데이터를 수집하는데, 이 데이터를 클라우드 기반의 중앙 집중식 시스템에서 처리하는데에는 많은 시간과 리소스가 소요됩니다. 하지만 수집된 모든 데이터가 사용되지는 않기 때문에, 이 시스템은 비효율적일 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅은 가장 관련성이 높은 정보만 클라우드에 전송함으로써 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 시설의 업무량을 크게 줄일 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 네트워크 트래픽 및 연결 비용도 낮출 수 있습니다.

데이터 엑세스 가속화

인메모리 데이터베이스는 하드 드라이브 대신 RAM에 데이터를 저장합니다.
이는 프로세스 속도를 방해하는 디스크가 없기 때문에 액세스 속도가 빨라지고 실시간 업데이트가 가능하다는 장점이 있습니다.
또한 인메모리 데이터베이스는 대량의 비정형 데이터를 저장, 전송 및 처리하는 데 발생하는 어려움 해결합니다.

미래 예측

그 이름에서 알 수 있듯이, 예측 분석은 과거 데이터의 분석을 기반으로 미래 사건에 대한 예측을 하는 것을 말합니다.
데이터 마이닝, 통계, 모델링 및 인공지능의 광범위한 기술을 사용하여 데이터들의 패턴과 트렌드를 포착합니다.
기업의 경우, 이러한 관계를 활용하여 사전 유지보수, 재무 분석 및 품질 보증을 포함하여 미래의 위험과 기회 요소를 식별할 수 있습니다.
인공지능이 발전함에 따라 예측 분석의 정확도가 향상되어 조직이 보다 능동적이고 전향적인 사고를 할 수 있게 됩니다.

안정적이면서도 안전한 데이터 저장장치

블록체인 기반의 스토리지 시스템은 중앙 서버가 아닌 여러 컴퓨터에 정보를 저장함으로써 투명성과 보안성을 더욱 강화합니다. 기술의 분산적 특성은 단일 기관이 트랜잭션과 데이터를 변경하지 못하도록 하여 기록된 정보의 무결성을 보존합니다. 빅 데이터의 맥락에서 블록체인은 데이터를 단일 위치에서 가져올 수 없도록 설정되어 있기 때문에 의료 기록과 같은 민감한 정보를 더욱 안전하게 저장할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

실시간 분석

스트리밍 분석의 주요 이점은 해당 구성에서 데이터가 사용가능한 상태가 되는 즉시 처리할 수 있다는 것입니다.
구성들이 빠르게 여러 이벤트들과 사건들을 신속하게 연결하고 기회와 위험요인을 식별 할 수 있기 때문에 분초를 다투는 긴급한 상황에서의 의사결정을 강화하는데 이상적입니다.

더 스마트한 미래

인공지능이 새로운 개념은 아니지만, 최근 몇 년간 인공지능의 발전은 컴퓨터와 모바일 장치의 기능을 크게 확장시키고 있습니다. AI의 한 분야인 머신 러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하고, 진화하며, 개선할 수 있는 능력을 갖게 합니다. 빅 데이터의 유용성과 결합된 이 프로세스는 과거 데이터로부터 패턴을 추출하고 모델을 구축하여 향후 결과를 예측할 수 있습니다.
딥러닝은 다중 계층 신경망으로 비정형 데이터를 처리함으로써 컴퓨터가 시각 콘텐츠와 구어와 같은 복잡한 정보를 분석할 수 있게 합니다. 이를 통해 더 많은 유형의 데이터 구성을 추적 및 분석할 수 있습니다.