빅 데이터란?
기계의 능력은 제한적입니다. 성능 제한 중에는 처리할 수 있는 데이터의 크기가 있습니다. 오늘날 기계는 대용량 데이터를 처리할 수 있지만 데이터 크기의 기하급수적 증가는 여전히 큰 문제입니다.
오늘 날짜의 데이터는 거대하고 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 크기 증가로 인해 데이터를 저장하고 처리하는 기존 방법은 크게 실패했습니다.
이 문제를 극복하기 위해서는 이 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 시스템이나 프로세스가 필요합니다. 빅 데이터는 거대한 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 고급 실시간 처리 장치와 쉽게 사용할 수 있는 하드웨어를 사용하는 프로세스입니다.
데이터는 더 이상 예전과 같은 형식이 아닙니다. 과거의 데이터는 주로 트랜잭션 데이터였지만 이제는 트랜잭션 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 혼합되어 있습니다. 이 구조화되지 않은 데이터는 비공개로 수집되지만 공개적으로 사용할 수 있습니다.
이러한 종류의 데이터는 공용 데이터 센터와 개인 데이터 센터 모두를 위한 완전히 새로운 아키텍처로 이어졌습니다. 결과적으로 빅 데이터에는 많은 과제가 있습니다. 데이터 품질과 정확성을 제공하려면 이러한 빅 데이터 문제를 극복해야 합니다.
참조 :빅 데이터로 인해 무엇이 잘못될 수 있습니까?
정복해야 할 빅 데이터 과제
이 기사는 빅 데이터가 데이터 정확성과 품질을 유지하기 위해 직면하게 될 문제에 관한 것입니다. 그들이 무엇인지 알기 위해 계속 읽으십시오:
1. 데이터 통합에서 빅 데이터가 직면한 문제:
빅데이터 프로세스는 방대한 양의 데이터를 관리하고 통합하는 것으로 알려져 있기 때문에 데이터 수집 및 처리 과정에서 오류가 발생할 경우 잘못된 결과가 나올 수 있습니다.
빅데이터는 조직에서 수집하는 방대한 데이터로 인해 데이터 통합에 많은 문제가 있습니다. 또한 통합 프로세스가 얼마나 효과적인지 모니터링하는 것도 매우 어렵습니다.
이는 주로 데이터를 수집, 확인, 저장한 다음 최종적으로 활용하는 방식과 관련된 잘못된 인식 때문에 발생합니다. 이러한 잘못된 인식은 부정확한 결과로 이어질 수 있으므로 처리해야 하는 큰 문제입니다.
2. 데이터 복잡성:
시간이 지남에 따라 데이터 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있음을 알 수 있습니다. 결과적으로 빅데이터 시스템은 더욱 고도화되고 정확해야 하며 이는 여러 가지 제약과 측면을 고려할 때에만 달성될 수 있습니다.
이제 하루의 원시 데이터는 운영, 소비자 등과 같은 여러 단계와 소스를 거칩니다. 따라서 데이터의 복잡성이 다양하게 증가했습니다. 더 중요한 것은 다양한 단계와 채널을 통해 데이터를 처리하는 데 사용되는 기술의 종류입니다.
관련된 데이터 복잡성과 기술로 인해 빅 데이터가 처리하기가 매우 어렵습니다.
3. 데이터 보안을 제공하는 데 있어 빅 데이터가 당면한 과제:
빅 데이터 문제 중 또 다른 문제는 데이터 보안입니다.
수많은 소스에서 수집된 데이터는 어디에도 저장할 수 없습니다. 처리해야 할 주요 요구 사항 중 하나는 보안입니다. 조직과 사람들은 클라우드에 저장된 데이터에 쉽게 액세스할 수 있기 때문에 클라우드 서비스를 사용하여 데이터를 저장하기 시작했습니다.
클라우드 서비스는 데이터를 저장하는 쉬운 옵션이지만 여전히 안전하지 않습니다.
기본 수준에서 조치를 취하면 이러한 모든 문제를 피할 수 있습니다.
빅데이터가 그것을 정복하면 전체 데이터 처리 및 통합이 원활해질 것입니다.
4. 데이터 값:
데이터 저장 방법에 대한 오래된 철학이 변경되었습니다. 모두 데이터 값 덕분입니다. 현재 관련된 데이터의 종류는 조직에 중요하므로 그 유용성이 증가했습니다.
현재 시나리오에서는 데이터를 장기간 저장해야 하며 쉽게 처리할 수 있어야 합니다.
이 정확하고 장기적인 데이터는 데이터를 분석하고 원하는 결과를 생성하는 데 도움이 됩니다.
빅 데이터 문제:문제는 계속될 것입니다:
빅 데이터가 직면한 많은 문제가 있지만 조직과 기업은 빅 데이터를 쉽게 찾고, 추출하고, 정렬하고, 저장하는 프로세스를 만들 수 있는 방법을 찾아야 합니다.
엄청난 양의 데이터로 인해 빅 데이터 문제는 쉽게 해결되지 않는 것 같습니다.