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빅 데이터와 데이터 마이닝의 차이점은 무엇인가요? [종료됨] 본문
위키피디아에 언급된 대로
데이터 마이닝 프로세스의 전반적인 목표는 데이터 세트에서 정보를 추출하고
이를 이해 가능한 구조로 변환하여
추가적인 사용을 위해 활용하는 것입니다.
빅 데이터와 어떤 관련이 있나요? Hadoop이 병렬로 데이터 마이닝을 수행한다고 말해도 되나요?
답변 1
이것은 여러 문제에 적용되므로, Hadoop에서의 실제 데이터 마이닝은 잘 동작하지 않는 것 같습니다. 모두가 이것을 시도하고 많은 회사들이 이 제품을 판매하지만, 비-빅 버전보다는 그리 많이 개선되지 않습니다. 그러나 고객들이 이것을 구매하려고 한다면 회사들은 이 기능을 판매할 것입니다. 그리고 이것이 부담금을 얻을 수 있다면, 연구자들은 어떻든지 이에 대한 논문을 쓸 것입니다. 작동하든 말든. 그게 인생입니다.
이러한 일들이 작동하는 몇 가지 경우가 있습니다. Google 검색이 그 예입니다. Cern도 그렇습니다. 그러나 이미지 인식 또한 (하지만 Hadoop을 사용하지 않으며, GPU 클러스터를 사용하는 것 같습니다) 최근에는 데이터 크기의 증가로 인해 혜택을 받았습니다. 그러나 이러한 경우 중 어느 경우에도 상당히 깨끗한 데이터를 갖고 있습니다. Google은 모든 것을 인덱싱하고, Cern은 관심 없는 데이터를 버리고 관심 있는 측정 값만 분석합니다 - Cern에 스팸을 제공하는 스패머는 없습니다... 그리고 이미지 분석에서는 미리 선택된 관련 이미지로 훈련시키며, 웹캠이나 인터넷의 무작위 이미지는 대표적인 데이터가 아니라고 처리합니다 (그렇다면 그러한 이미지는 무작위 이미지로 취급되며 대표적인 데이터로 취급되지 않습니다).
답변 2
큰 데이터와 데이터 마이닝의 차이는 무엇일까요?큰 데이터와 데이터 마이닝은 모두 현대 사회에서 중요한 역할을 하는 데이터 분석 기술입니다. 그러나 두 용어의 의미와 적용 분야가 다르기 때문에 구분할 필요가 있습니다.
큰 데이터는 기본적으로 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 이는 주로 인터넷, 소셜 미디어, 센서 등 다양한 소스에서 생성되는 대규모 데이터 집합을 가리킵니다. 큰 데이터의 주요 특징은 3V로 표현됩니다. 첫 번째 V는 볼륨(Volume)으로, 데이터의 양이 상당히 많다는 것을 의미합니다. 두 번째 V는 다양성(Variety)으로, 다양한 유형의 데이터가 포함되어 있다는 것을 의미합니다. 세 번째 V는 속도(Velocity)로, 데이터가 실시간으로 생성되고 처리되는 속도를 말합니다.
큰 데이터는 비즈니스, 과학 연구, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 여기서 중요한 점은 큰 데이터 자체가 기업과 기관에 가치를 제공하지 않는다는 것입니다. 데이터가 가치를 가지려면 적절한 분석과 처리가 필요합니다. 이때 데이터 마이닝이 등장하는데, 데이터 마이닝은 큰 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 의미 있는 통찰력을 발견하는 과정입니다.
데이터 마이닝은 대규모의 데이터를 자동 분석하여 패턴, 규칙, 통계적 상관관계 등 유용한 정보를 도출합니다. 이를 통해 예측 분석, 클러스터링, 군집화, 분류 등 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 기업이나 기관에 숨어 있는 유용한 정보를 찾아내어 전략적인 의사결정에 도움을 줍니다.
따라서 큰 데이터와 데이터 마이닝은 밀접한 관련이 있지만, 큰 데이터는 데이터 마이닝의 입력으로 사용되는 원시 데이터의 형태이며, 데이터 마이닝은 큰 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 기술 및 과정입니다. 큰 데이터는 데이터 마이닝의 기반이 되며, 데이터 마이닝을 통해 큰 데이터로부터 가치있는 인사이트를 얻게 됩니다.
이처럼 큰 데이터와 데이터 마이닝은 서로 보완적인 개념으로 한정될 수 있습니다. 따라서 기업이나 기관이 데이터 자산을 효과적으로 활용하기 위해서는 큰 데이터를 수집하고 정리하는 것뿐만 아니라 데이터 마이닝 기술을 적용하여 그 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 얻어야 합니다.
이렇듯 큰 데이터와 데이터 마이닝은 많은 한계와 장점을 갖고 있습니다. 적절하게 활용하면 기업이나 기관은 경쟁 우위를 얻고 혁신적인 아이디어를 발전시킬 수 있습니다. 따라서 큰 데이터와 데이터 마이닝은 현대 사회에서 매우 중요한 개념이며, 앞으로 더욱 발전해 나갈 것으로 기대됩니다.