Big Data

1. Chap 3 Big Data

2. I. VBRE(Value-Based RE) II. Requirement Prioritization III. AHP(Analytical Hierarchy Process) IV. Requirement Negotiation Q & A

3. I. 빅 데이터의 개요 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고, 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처 기술적 빅데이터의 정의 일반적인 데이터베이스 소프트웨어가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터 규모적 기존의 관리 및 분석 체계로 감당할 수 없을 정도의 거대한 데이터의 집합 대규모 데이터와 관계된 기술 및 도구(수집, 저장, 검색, 공유, 분석 시각화 등)  스마트 사회로 변화에 따른 데이터 저장, 처리 비용의 하락 SNS 확대 등으로 소셜, 사물, 라이프로그 데이터 등이 결합 디지털 데이터의 양이 기하급수적으로 폭증 데이터 홍수(Data Deluge)

4. I. 빅 데이터의 개요 전 세계적으로 매일 2.5 quintillion(1018) 바이트의 데이터가 생성되고, 존재하는 데이터의 90% 이상은 최근 2년 안에 생성 빅데이터의 생성

5. I. 빅 데이터의 개요 디바이스 빅뱅: 2010년 100억 개 모바일기기-> 2017년 7조개 무선 단말로 연결 데이터 빅뱅: 2010년 800EB(ExaByte)-> 2020년 35ZB로 확대 2010~2015년: 모바일트래픽은6300% , SNS는 연간 47%이상 확대 데이터 빅뱅

6. I. 빅 데이터의 개요 비정형데이터의 생성

7. I. 빅 데이터의 개요 고객정보와 같은 정형화된 자산정보 뿐만 아니라 외부 데이터, 비정형, 소셜, 실시간 데이터 등이 복합적으로 구성 빅 데이터의 종류

8. I. 빅 데이터의 개요 고객정보와 같은 정형화된 자산정보 뿐만 아니라 외부 데이터, 비정형, 소셜, 실시간 데이터 등이 복합적으로 구성 정형 (Structured) 빅 데이터의 종류 고정된 필드에 저장된 데이터 (RDB, 스프레드시트에 저장된 데이터) 고정된 필드에 저장되어 있지는 않지만, 메타데이터나 스키마 등을 포함하는 데이터 (XML이나 HTML 텍스트 데이터) 반정형(Semi-Structured) 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터 (텍스트 분석이 가능한 텍스트 문서, 이미지/동영상/음성 데이터) 비정형 (Unstructured)

9. I. 빅 데이터의 개요 기존 BI(Business Intelligence) 영역: 구조화된 데이터 구조에서 출발 빅데이터 영역: 단순 데이터 크기를 넘어 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 유출하는 영역으로 확대 빅 데이터의위치

10. II. 빅 데이터의 기술 대용량 데이터를 처리하고 중가치 있는 소수의 데이터를 발굴 비정형 데이터를 사용자 관점에서 활용할 수 있도록 가공 대용량 데이터/비정형화된 데이터의 수집, 검색, 데이터 전처리 및 분석 기술, 시각화 기술(표현 기술) 빅 데이터의요소기술

11. II. 빅 데이터의 기술 빅 데이터 분석 기술

12. II. 빅 데이터의 기술 빅 데이터 처리 기술

13. II. 빅 데이터의 기술 고급 분석, 빠른 처리 속도, 확장성 및 실시간성을 지원 대용량 데이터저장 기술, 분산 또는 병렬처리 기술 등이 핵심 비정형 데이터로 복잡성과 확장성에 대한 고려 빅 데이터 플랫폼

14. II. 빅 데이터의 기술 Hadoop프레임워크 구성