정말 간단히, 대충 적으면 '초 거대 데이터베이스에서 뭔가 목적을 갖고 뽑아내는 데이터'입니다. 더 간단하게 말하면 사람들이 살면서 쌓는 여러 데이터베이스들을 모아서 거기에서 뭔가 데이터를 뽑아내는 행동입니다. 예를 들어 2CPU, 나베르 즐, 다나와 등 Q&A 사이트들의 내용을 모아서 거기에서 '20대 여성의 컴퓨터 관련 질문 태도는 네 가지가 없더라'라는 데이터를 뽑으면 그게 빅 데이터인겁니다.(실제 저런 내용이라는건 아닙니다.^^) 한 발 더 나아가 그 내용을 바탕으로 누군가 '20대 여성에게 알맞는 사탕발림 하드웨어 Q&A 전문 사이트'를 구축하면 그게 빅데이터를 활용한 것이 됩니다.
정말 대충 적으면 이런건데, 빅데이터는 사람이 하는 모든 행동을 데이터베이스화하여 분석하는 것이기에 쓰기에 따라서는 별의 별 용도로 다 쓸 수 있습니다. 한여름에 편의점에 들어가니 스포츠음료 1+1 안내가 뜨는 것은 과거에는 상품 기획자의 판단이 크게 작용했지만, 빅데이터를 분석하여 자동으로 그런 안내를 나오게 할 수도 있습니다.
정말 대충 적으면 이런건데, 빅데이터는 사람이 하는 모든 행동을 데이터베이스화하여 분석하는 것이기에 쓰기에 따라서는 별의 별 용도로 다 쓸 수 있습니다. 한여름에 편의점에 들어가니 스포츠음료 1+1 안내가 뜨는 것은 과거에는 상품 기획자의 판단이 크게 작용했지만, 빅데이터를 분석하여 자동으로 그런 안내를 나오게 할 수도 있습니다.
빅데이터 자체는 의미없어 보이는 모든 현상을 데이터로 취급하여 수집하는 행위 정도라고 생각합니다.
실제로 시너지가 창출되는 부분은 수집된 데이터의 패턴을 분석/유추하여 객관적인 의사결정에 활용할 때 입니다.
새로운 기술이나 분야가 아니고 데이터마이닝이란 용어로 꽤 오래전부터 존재하던 기술 분야입니다.
실제 사용되고 있는 예를 들어보면
마트에서 고객의 상품 구매내역과 신상의 누계 데이터를 분석하여
30대 중반의 남자가 팝콘과 캔맥주와 기저귀를 같이 구매하는 패턴이 매우 높다는 팩트를 발견하여
팝콘과 캔맥주와 기저귀를 나란히 디스플레이하여 영업증진을 도모하는 등의 행위입니다.
최근에는 인문학적 분야까지 저변을 넓혀가고 있는것으로 보입니다.
짐작한 대로의 뜻인 듯 합니다만.., 그래도 속 시원한 이해가 잘 되네요.
감사합니다.
답답함이 많이 풀렸습니다.
감사합니다.
예전같은 경우 치킨집에서 영업종료 후 오늘은 몇개 팔았고 매출이 얼마냐 라는 정도만 집계가 나왔을 겁니다.
그런데 이제는 상단의 집계를 더 확장 합니다.
주문요일 / 주문시간 / 메뉴종류 / 강수량 / 온도 / 주문자 성별 / 포장손님, 배달손님 / 주류주문손님 / 주문 동네 등등
위와같은 상단의 집계를 통한 결과를 뽑아내서 특정 기간에는 배달주문이 많으니 기간제 배달 아르바이트생을 채용한다던지... 장사가 안되는 기간이라서 가격인하 이벤트를 한다던지... 이런식의 의사결정이나 마케팅 용도로 사용 합니다.
치킨집을 예시로 들었지만 거대 포털사나 쇼핑몰 같은 경우 의사결정 및 마케팅에 중대한 영향을 미칩니다.
감사합니다.
"빅데이터"라는 용어가 등장하기 이전에도 다 써먹었던 내용들이니까요.
예를 들면 요새는 "유비쿼터스"라는 용어 잘 안쓰죠? 대신 "사물인터넷"이라는 용어가 새로 등장했습니다.
그러나 알고 보면 이것도 이미 다 해왔던 일들입니다.
컴퓨터 업계에서는 돌고 도는 마케팅 용어일 뿐입니다.
빅데이터에 대한 활용도는 잘하면 유용하지요
빅데이터를 빠르게 처리할 수 있는 인프라 구축이 필요하긴 합니다. 목적 없이 구축하지는 않지요
사용하고 싶어도 결과가 나오는 것을 기다리면 벌써 지나간(필요없는) 데이터가 추출되었다면
요즘은 성능이 좋아진 하드웨어 및 소프트웨어로 실시간 활용할 수 있게 되고있다 라고 봐야하지 않을까요?