빅데이터 vs 데이터 사이언스–2021년 동향 파악하기
빅데이터와 데이터 사이언스 는 우리가 흔히 보는 용어입니다. 오늘날에는 빅데이터와 데이터 사이언스 의 주요 차이점을 보게 될 것입니다. 이 두 용어는 모두 데이터를 다루지만 실제 사용법과 사용 방식은 다릅니다. 빅데이터와 데이터 사이언스의 차이와 함께, 우리는 그들이 어떻게 비슷한지 볼 것입니다. 빅데이터가 주요 데이터 사이언스 시스템의 한 부분을 어떻게 형성하는지 살펴봅니다.
데이터 사이언스 (Data Science)란 무엇입니까？
데이터 사이언스는 데이터를 연구하는 학문입니다. 심층 분석을 통해 데이터에서 패턴을 찾는 것입니다. 데이터 사이언스의 과정은 데이터에 대한 통찰력을 얻기 위한 추출, 데이터 변환, 데이터 분석 및 예측을 포함합니다. 데이터 사이언스를 통해 직원들은 기업의 성장 및 제품 품질 향상에 도움이 되는 의사결정 프로세스를 지원할 수 있습니다.
데이터 사이언스는 오늘날 가장 인기 있는 분야입니다. 데이터는 어디에나 있습니다. 그것은 기하급수적인 속도로 생성되고 있으며 사업의 진로를 형성할 수 있는 통찰력 안에 포함되어 있습니다. 이벤트 결과의 가능성을 찾는 데 도움이 되는 몇 가지 기계 학습과 비즈니스 인텔리전스 도구가 있습니다. 그것은 통계학, 수학, 컴퓨터 과학과 같은 여러 분야에서 비롯됩니다.
데이터 사이언스를 사용하면 비정형 데이터와 정형 데이터 모두에 대해 작업할 수 있습니다. 데이터 사이언스는 금융, 은행, 보건, 제조업과 같은 산업에서 많이 사용되고 있습니다. 업계는 데이터를 활용해 문제에 대한 적절한 해결책을 찾는데 도움이 될 숨겨진 패턴을 찾고 있습니다.
빅데이터 (Big Data)란 무엇입니까?
빅데이터는 대량의 데이터를 처리하는 데 필요한 추출, 분석 및 관리 기능입니다. 그것은 엄청난 양의 데이터를 수집한 데이터 유형 – 빅 데이터를 중심으로 합니다. 계산 기법의 한계로 인해 더 일찍 처리할 수 없었던 그러한 양의 데이터는 이제 고도로 발전된 도구와 방법론으로 수행될 수 있습니다.
빅데이터를 위한 툴로는 Finereport, Apache Hadoop, Spark, Flink 등이 있습니다. 빅 데이터에는 정형 데이터 및 비정형 데이터 풀이 포함되어 있으며, 구조화된 데이터로, 우리는 모바일 기기, 서비스, 웹사이트가 생성하는 데이터를 의미합니다. 비정형 데이터는 사용자가 직접 생성하는 조직화된 데이터에 가깝습니다. 예를 들어 이메일, 채팅, 전화 통화, 리뷰 등이 있습니다.*파인리포트란?
*FineReport는 데이터 연결부터, 리포트 제작,실시간 관제센터를 구축할 수 있는 대시보드 기능을 제공하는 데이터 관리 리포팅 대시보드 툴입니다.
현대 빅데이터는 구글이 맵리듀스에 관한 기술 논문을 발표한 후 생겨났습니다. 이것은 데이터 커뮤니티에 혁명을 가져왔습니다. 맵리듀스는 하둡이라는 오픈소스 프레임워크로 개발되었습니다. 이후 아파치는 맵리듀스 패러다임의 단점을 보완한 스파크를 출시했습니다.
오늘날 세계의 거의 모든 산업은 빅 데이터를 이용합니다. 금융, 의료, 은행, 제조업과 같은 산업은 잉여 데이터 양을 처리해야 합니다. 수백만 고객의 데이터를 관리하기 위해 기업들은 빅 데이터 접근법을 채택했습니다.
빅데이터와 데이터 사이언스 의 차이점
빅 데이터 및 데이터 사이언스 용어를 이해한 후, 이제 빅 데이터 대 데이터 사이언스라는 가장 큰 트렌드 차이를 확인해 봅시다. 빅데이터와 데이터 사이언스 모두 데이터를 다루는 반면 데이터 처리 방식은 다릅니다.
빅데이터 장점은 방대한 양의 데이터를 처리하고 관리하는 일을 다루는 것입니다. 빅 데이터 이전에는 업계에서는 이러한 대량의 데이터를 관리하는 데 필요한 툴과 리소스를 보유하지 않았습니다. 그러나 MapReduce와 Hadoop의 등장으로 인해 이러한 형태의 데이터를 보다 쉽게 처리할 수 있게 되었습니다. 반면에 데이터 사이언스는 데이터의 과학적 분석입니다. 그것은 본질적으로 더 양적이며 데이터 내에서 통찰력을 찾기 위해 다양한 통계적 접근법을 사용합니다.
빅데이터는 데이터 저장에 관한 것이라면 데이터 사이언스는 이를 분석하는 것입니다. 그러나 데이터 사이언스는 빅데이터를 포함하는 데이터 운영의 바다라는 점을 명심해야 합니다. 데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 상당히 크고 빅 데이터 플랫폼을 필요로 하는 데이터를 분석합니다. 따라서 이상적인 데이터 사이언티스트는 빅데이터 도구에 대한 지식도 보유해야 합니다.
더욱이 빅데이터는 데이터의 저장과 관리에만 국한됩니다. 그러나 최근에는 빅데이터 분석을 용이하게 하기 위해 Hadoop 프레임워크에 PIG, HIV와 같은 컴포넌트가 추가되고 있습니다. 더욱이 스파크 같은 새로운 프레임워크는 그것에 내재된 분석적 특징을 가지고 있습니다.
데이터 사이언티스트와 빅데이터 전문가의 역할도 다릅니다. 데이터 사이언티스트는 데이터의 분석, 통찰력 도출, 데이터 시각화, 강력한 스토리텔링으로 결과 전달이 요구됩니다. 반면, 빅 데이터 전문가는 방대한 양의 데이터를 저장하는 빅 데이터 클러스터를 개발, 유지 보수 및 관리합니다.
빅데이터와 데이터 사이언스의 공동점
데이터 운영에는 빅 데이터도 포함됩니다. 데이터 사이언스는 다른 중요한 데이터 운영과 함께 빅 데이터를 서브셋으로 포함하고 있는 더 큰 세트와 같습니다. 이 두 분야 모두 데이터를 다룹니다. 게다가, 데이터 사이언티스트는 종종 구조화되지 않은 빅데이터를 다루어야 합니다.
그러한 유형의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터 과학자가 기술을 보유해야 합니다. Hadoop이나 다른 빅 데이터 기술에 능숙하다면 프로필에 큰 보너스를 더할 것입니다. 게다가, 그것은 또한 시장에서 당신의 가치를 높이고 다른 사람들에 비해 당신에게 경쟁 우위를 줄 것입니다.
마지막
빅데이터 대 데이터 사이언스 기사의 마지막에 우리는 빅데이터 (Big Data) vs 데이터사이언스 (Data Science)가 데이터 처리의 공통적인 영역을 공유할 수는 있지만 전혀 다르다고 결론짓습니다. 우리는 이 두 용어와 각각의 작업을 수행하는 데 사용되는 도구에 대해 배웠습니다. 우리는 또한 어떻게 데이터 사이언스가 빅 데이터로 구성된 더 큰 집합인지에 대해 하위 파트로 설명했습니다. 또한 새로운 빅 데이터 플랫폼이 분석 툴을 어떻게 활용하고 있는지 알아보십시오.
