기술이 빠르게 발전함에 따라 우리는 복잡한 데이터 네트워크와 막연한 미래를 향하고 있습니다. 한편, 전 세계의 산업계는 빅 데이터, 데이터 마이닝, 머신 러닝과 같은 일부 혁신적인 기술을 채택하여 전면적인 변화를 시도하고 있습니다. 이제 왜 전 세계 모든 비즈니스가 이러한 기술을 채택하기를 열망하는지, 기본 개념은 무엇이며 서로 어떻게 다른지에 대한 질문이 생깁니다. 알아봅시다.
빅 데이터, 데이터 마이닝, 기계 학습과 같은 기술이 필요한 이유는 무엇입니까?
데이터 수요 증가와 경쟁 심화로 인해 각 회사는 이러한 기술을 서비스에 구현하여 모든 비즈니스에 예측 능력을 부여해야 합니다.
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우리의 삶은 자연적 존재에서 기계 지향적 존재로 점진적으로 변모하는 과정에 있다. 우리의 실존이 디지털로 전환되면서 동시에 기술에 중독된 지금 시점에서 유턴하기란 오히려 불가능하다. 신용 카드 거래 세부 정보에서 CCTV를 통한 활동 모니터링에 이르기까지 모든 것을 기록할 수 있으므로 이 디지털 세상에서 숨는 것은 이제 비현실적으로 보입니다.
기업의 경우 대부분의 재무 및 운영 데이터는 일종의 ERP에 저장됩니다. 한편, 웨어러블 기기의 확대는 우리의 모든 심장 박동과 호흡을 디지털화하여 사용 가능한 데이터로 변환하고 있습니다. 이제 모든 플랫폼이 디지털화되기 직전이므로 컴퓨터가 자신보다 사용자를 더 잘 이해한다고 주장하더라도 놀라지 마십시오.
현재 패턴을 기반으로 미래를 예측하는 데 도움이 되는 기술
스마트폰은 예약을 기반으로 근무 시간, 수면 패턴, 사무실 시간 및 휴가 계획을 알고 있습니다. 그들은 당신의 규칙적인 패턴에 익숙하기 때문에 당신의 다음 움직임과 아마도 당신의 미래를 예측하기 쉽습니다. 마찬가지로 비즈니스에서 기계는 사용 가능한 데이터와 공통 패턴을 기반으로 고객의 습관과 추세 행동을 분석할 수 있습니다. 따라서 이러한 데이터를 사용하여 비즈니스의 미래를 예측하는 것은 빅 데이터, 데이터 마이닝 및 머신 러닝을 대히트하게 만들고 있습니다.
이제 정기적으로 휴가를 갈 때 차량이 세차할 시간이라고 알려주거나 할인 쿠폰을 받는 상황을 상상해 보십시오. 기업의 경우 회사의 미래와 성장을 결정하기 위해 판매 예측을 얻는 것이 필수적입니다. 미래가 예측 가능해짐에 따라 우리는 항상 미리 계획하고 다음 행동을 준비할 수 있습니다.
하지만 빅 데이터, 데이터 마이닝, 기계 학습이 정확히 무엇입니까?
빅데이터란?
단일 시스템은 기능에 따라 제한된 데이터를 관리할 수 있습니다. 현재 데이터는 엄청난 속도로 축적되고 있으며, 더 많은 양의 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 슈퍼컴퓨터에 자리를 내주고 있습니다. 그러나 Windows 시스템의 경우 10GB를 초과하는 데이터나 파일은 전체 시스템에 충돌을 일으킵니다.
빅데이터는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 이 기술을 큰 파일을 작은 파일로 분할할 수 있는 특수 소프트웨어로 재해석하여 여러 시스템에서 쉽게 처리할 수 있습니다. 데이터 조각을 나누고 결합하는 방법을 MapReduce라고 하며 이 절차에 사용되는 소프트웨어 프레임워크를 Hadoop이라고 합니다.
하둡 Zookeeper, Pig 및 Hive와 같은 일부 도구의 도움으로 이러한 기본적인 문제를 해결하는 일을 담당합니다. 관련 도구와 함께 Hadoop은 일반적으로 "빅 데이터 기술"로 표시됩니다.
머신 러닝 이해
빅 데이터를 통해 특정 소프트웨어 프레임워크를 사용하여 정보를 처리하는 방법을 이해합니다. 이제 알고리즘을 사용하여 특정 요소를 결정하는 머신 러닝에 대해 알아보겠습니다.
예를 들어, 처리된 정보 조각에 고객의 구매 행동 그룹에 대한 데이터가 포함되어 있다고 상상해 보십시오. 이들에 대한 모든 통계 분석을 통해 기본 수준에서 구매 패턴을 예측할 수 있습니다.
이제 다른 유형의 쇼핑객 간의 상관 관계를 조사하거나 특정 고객의 습관을 일반화하거나 고객의 성별이나 연령을 예측하려는 경우 알고리즘이라는 더 복잡한 모델이 필요합니다. 로지스틱 회귀, 협업 필터링, 의사 결정 트리 등과 같은 데이터 마이닝 목적을 위해 개발된 알고리즘 덕분에 기계 학습을 자세히 이해하고 사용할 수 있습니다.
데이터 마이닝이란 무엇입니까?
기계 학습 알고리즘의 도움으로 현재 데이터를 예측에 사용할 수 있으므로 데이터 마이닝은 기계 학습과 밀접하게 연결되어 있습니다.
기계 학습 알고리즘의 장점은 거대한 데이터 세트의 공급에 크게 좌우됩니다. 알고리즘이 얼마나 최첨단인지에 관계없이 제한된 데이터 라인으로는 고무적인 예측을 할 수 없다는 점을 항상 기억하십시오. 빅 데이터 기술은 머신 러닝의 기반이며 머신 러닝의 도움으로 기존 데이터 세트에서 유익한 통찰력을 얻을 수 있으며 이것이 바로 데이터 마이닝입니다.