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IT STORY

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빅데이터 처리 기술 및 분석도구 이해하기 빅데이터 처리 기술 및 분석도구 이해하기 ▣ 분산 컴퓨팅과 하둡 분산 컴퓨팅은 대규모 컴퓨팅 시스템에서 그 작업을 분산하고 병렬 처리함으로써 더 빠르게 처리하는 기술입니다. 분산 컴퓨팅을 이용하면 데이터 처리 속도를 향상할 수 있습니다. 하둡은 대규모 데이터 처리를 위한 분산 처리 시스템으로, Apache 기반의 오픈 소스 프레임워크입니다. 하둡은 다른 분산 처리 시스템과 달리 데이터를 분산 파일 시스템에 저장하고 이를 맵리듀스(MapReduce) 프로그래밍 모델을 통해 처리합니다. 하둡의 기술적인 구조는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. ◈ HDFS HDFS(Hadoop Distributed File System)는 대규모 분산 데이터 저장 및 처리를 위한 분산 파일 시스템입니다. Hadoop 클러스..
빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 하편 -2부 빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 하편 -2부 ▣ 빅데이터 관리 방법 및 절차 ◈ 데이터 수집 및 저장 데이터 수집 및 저장은 빅데이터 관리의 핵심 단계입니다. 이 단계에서는 데이터를 수집하고 저장하는 방법을 결정하고, 데이터의 크기, 빈도, 형식 등과 같은 특성을 고려해야 합니다. 또한 데이터의 기밀성과 보안을 보장하는 방법도 고려해야 합니다. 빅데이터 수집 및 저장은 빅데이터 분석의 성공 여부에 큰 영향을 미치는 실질적인 프로세스입니다. 빅데이터 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다. 1. 데이터 수집 계획 수립 데이터 수집 전에 목표와 용도를 고려하여 수집 계획을 수립해야 합니다. 대부분의 빅데이터 수집은 데이터를 자동으로 수집하는 방식으로 진행됩니다. 수집된 ..
빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 하편 -1부 빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 하편 -1부 ◆ 데이터 관리 개념과 유형 ◈ 데이터 처리 관리(Data Processing management) 데이터 처리 관리(Data Processing management)는 비즈니스에서 생성된 데이터를 수집, 전처리, 분석, 저장 및 보내는 프로세스입니다. 데이터 처리 관리는 데이터를 수집하고 처리하여 가치 있는 인사이트를 추출함으로써 비즈니스에 참고 자료를 제공합니다. 데이터 처리 관리에서는 다음과 같은 단계가 포함됩니다. 1. 데이터 수집 : 비즈니스 프로세스에서 생성되는 데이터를 수집합니다. 이 단계에서는 데이터 원본에 대한 체계적인 접근과 데이터 품질을 유지하기 위한 표준화된 데이터 수집 방법을 수립해야 합니다. 2. 데이터 전처리 : 수집한 데이터를..
빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 중편 빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 중편 ◆ 빅데이터 플랫폼 4. 데이터 시각화 다. D3.js : D3.js는 데이터 시각화를 위한 자바스크립트 라이브러리입니다. D3.js는 Document Object Model(DOM)을 기반으로 하여 데이터를 시각화하기 위한 HTML, SVC 및 CSS 등의 웹 표준 기술을 사용합니다. D3.js를 사용하면 그래프, 차트, 지도 등의 다양한 시각화 요소를 제작할 수 있습니다. 또한 데이터의 상호작용에 대한 다양한 기능을 제공합니다. D3.js는 다른 데이터 시각화 도구와 달리 데이터를 미리 구조화하고 준비할 필요가 없습니다. 대신, 사용자는 데이터를 DOM을 통해 직접 시각화하는 방식을 사용합니다. 이를 통해 사용자는 데이터 시각화 과정에서 더 큰 유연성과 제어..
빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 상편 빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 상편 ◆ 빅데이터 플랫폼과 수집 및 저장 빅데이터 플랫폼은 대용량 데이터를 수집, 저장, 분석, 가시화 등의 처리를 지원하는 기술적인 인프라 구조를 말합니다. 다음은 빅데이터 플랫폼의 수집 및 저장에 대한 구체적인 설명입니다. 1. 데이터 수집 : 데이터 수집은 빅데이터 플랫폼에서 가장 중요한 과정 중 하나입니다. 데이터 수집 방법은 용도, 유형, 양 등에 따라 다양하게 다릅니다. 2. 데이터 저장 : 빅데이터 플랫폼에서는 대용량 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 시스템이 필요합니다. 이를 위해 분산 저장 시스템인 Hadoop Distrbuted File System(HDFS)와 NoSQL 데이터베이스인 Cassandra 등이 활용됩니다. 3. 데이터 정제 : 데이터..
빅데이터-데이터 시각화 기법을 배우다 빅데이터-데이터 시각화 기법을 배우다 ◆ 데이터 시각화 기법과 이해 ▣ 빅데이터 시각화 기법 빅데이터 시각화는 거대한 양의 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 과정입니다. 빅데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 대중과 공유하기 위해서 사용됩니다. 다음은 빅데이터 시각화 기법의 예시입니다. 1. 선점도 : 선점도는 두 변수 간의 상관관계를 시각적으로 표현하는 데에 사용됩니다. 두 변수 간의 상관관계를 분석하여 데이터의 패턴을 파악할 수 있습니다. 2. 막대 차트 : 막대 차트는 데이터의 크기를 수직 또는 수평 막대로 나타내는 기법입니다. 원그래프나 파이 차트보다는 보다 명확하게 비교를 위해서 사용됩니다. 3. 히트맵 : 히트맵은 데이터를 색상으로 표시하는 기법입니다. 히트맵을 사용하여 데이터..
빅데이터-비정형 데이터마이닝 배우기 빅데이터-비정형 데이터마이닝 배우기 ◆ 비정형 데이터마이닝의 개요 비정형 데이터마이닝은 구조화되지 않은 다양한 형식의 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위한 기술입니다. 이를 위해 텍스트, 이미지, 비디오, 음성, 센서 데이터 등 다양한 형식을 분석하고 처리합니다. 일반적으로 비정형 데이터마이닝의 프로세스는 다음과 같습니다. 1. 데이터 수집 : 비정형 데이터를 수집합니다. 웹 사이트에서 스크랩, 소셜 미디어에서 수집, 디지털 문서, 이메일, 고객 의견 등을 수집하는 것이 가능합니다. 2. 데이터 전처리 : 수집한 데이터를 정제하고 구조화합니다. 이를 위해 텍스트 마이닝, 이미지 분석, 비디오 처리, 음성 인식, 자연어 처리등의 기술을 사용합니다. 3. 특정 추출 : 데이터에서 특징을 추출합니다. 이 과..
빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝 이해하기 빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝 이해하기 ◆ 빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝 빅데이터 분석기법과 데이터마이닝은 대부분이 경우 빅데이터를 분석하여 비즈니스 인텔리젼스 및 예측, 의사결정을 위한 기술입니다. 빅데이터 분석기법은 빅데이터를 처리 및 분석하기 위한 기술 전반을 의미할 수 있으며, 데이터 수집, 전처리, 저장, 분석, 시각화 등 모든 과정을 포함합니다. 이 기술은 데이터 구조화, 병렬 처리, 분산 처리, 클라우드 기술 등을 활용하며, 높은 확장성과 성능을 제공합니다. 데이터마이닝은 머신러닝 및 통계기술을 활용하여 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보 및 패턴을 추출하는 과정입니다. 이 기술은 분류, 예측, 클러스터링, 연관성 분석 등 다양한 기법을 사용하여, 데이터의 내재된 구조 및 상호 관..

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