이러한 경우 데이터에서 의미있는 통찰력을 추출하기가 어려워 지거나 불가능할 수있어 조직이 이용 가능한 데이터를 기반으로 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 조직은 종종 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위해 분산 컴퓨팅 플랫폼 또는 머신 러닝 알고리즘과 같은 특수 빅 데이터 처리 도구 및 기술을 사용해야합니다.
빅 데이터가 너무 커질 수있는 특정 시나리오는 다음과 같습니다.
1. 데이터 볼륨 : 조직에서 수집하거나 생성 한 데이터의 양이 스토리지 시스템의 용량을 초과하면 데이터를 효과적으로 관리하고 처리하기가 어려워 질 수 있습니다. 이는 환자 기록, 금융 거래 및 고객 상호 작용과 같은 다양한 소스에서 대량의 데이터가 생성되는 의료, 금융 및 소매와 같은 산업에서 발생할 수 있습니다.
2. 데이터 복잡성 : 데이터가 매우 복잡하거나 구조화되지 않은 경우 빅 데이터도 너무 커질 수 있습니다. 여기에는 텍스트 문서, 이미지, 비디오 및 센서 데이터와 같은 다양한 형식의 데이터가 포함될 수 있습니다. 기존 데이터 처리 도구는 종종 표 형식으로 구조화 된 데이터를 위해 설계되기 때문에 이러한 복잡한 데이터에서 의미있는 통찰력을 추출하는 것은 어려울 수 있습니다.
3. 데이터 속도 : 특정 시나리오에서는 빅 데이터가 생성되거나 스트리밍되는 고속으로 인해 빅 데이터가 너무 커질 수 있습니다. 이는 소셜 미디어 분석 또는 금융 거래와 같은 실시간 응용 프로그램과 관련하여 많은 양의 데이터가 지속적으로 생성되며 효과적인 의사 결정을 위해 즉각적인 처리가 필요합니다.
4. 계산 자원 부족 : 조직은 강력한 서버 또는 고성능 컴퓨팅 시스템과 같은 필요한 계산 리소스가 부족한 경우 빅 데이터 관리에 어려움을 겪을 수 있습니다. 이는 합리적인 기간 내에 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하는 기능을 제한하여 귀중한 통찰력의 적시 추출을 방해 할 수 있습니다.
빅 데이터가 너무 커질 때 데이터 기반 모델을 이해할 수 있도록하려면 조직은 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다.
1. 데이터 샘플링 : 조직은 전체 데이터 세트를 분석하는 대신 샘플링 기술을 사용하여 처리 및 분석을위한 데이터의 대표적인 하위 집합을 선택할 수 있습니다. 이를 통해 계산 복잡성을 줄이고 관리 가능한 데이터 볼륨으로 쉽게 작업 할 수 있습니다.
2. 데이터 집계 : 데이터 집계는 중요한 정보를 유지하면서 데이터 세트의 크기를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화함으로써 조직은 데이터를 더 높은 수준으로 요약하고 분석하여 더 이해하기 쉽게 할 수 있습니다.
3. 데이터 시각화 : 빅 데이터를 시각화하면 이해력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 차트, 그래프 및 대화식 시각화를 사용하여 조직은 이해하고 해석하기 쉬운 방식으로 복잡한 데이터를 제공 할 수 있습니다.
4. 치수 감소 : PCA (Principal Component Analysis) 및 T-Distributed 확률 론적 인 이웃 임베딩 (T-SNE)과 같은 기술은 빅 데이터의 차원을 줄이려면보다 관리하기 쉽고 시각화하기 쉽습니다.
5. 기계 학습 및 인공 지능 : 기계 학습 알고리즘은 빅 데이터에 적용되어 패턴을 식별하고 통찰력을 추출하며 예측할 수 있습니다. 이러한 기술은 분석 프로세스를 자동화하고 크고 복잡한 데이터 세트에서 귀중한 정보를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 전략을 사용하고 적절한 도구와 기술을 활용함으로써 조직은 빅 데이터와 관련된 문제를 극복하고 의사 결정을 지원하고 전반적인 성과를 향상시키기 위해 귀중한 통찰력을 도출 할 수 있습니다.
