□  빅 데이터의 3대 요소(3V)

1. 크기(Volume),

일반적으로 수십 테라 혹은 수십 페타 바이트 이상이 빅 데이터의 범위에 해당합니다.

이러한 빅데이터는 기존 파일 시스템에 저장하기 어려울 뿐만 아니라, 데이터 분석을 위해서

사용하는 DW 같은 솔루션에서 소화하기 어려울 정도로 급격하게 데이터 양이 증가하고

있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 확장 가능한 방식으로 데이터를 저장하고, 분석하는     분산 컴퓨팅 기법으로 접근해야 합니다. 현재 분산 컴퓨팅 솔루션에는 구글의 GFS, 아파치의 하     둡, 대용량 병렬 처리 데이터 베이스로는 EMC의 GreenPlum, HP의 Vertica, IBM의 Netezza, 테     라데이터의 Kickfire 등이 있습니다

2. 속도(Velocity),

빅 데이터의 속도적인 특징은 크게 실시간 처리와 장기적인 접근으로 나눌 수가 있습니다.

인터넷 검색을 할 때도 모든 검색어가 저장이 되고, 쇼핑몰이나 포털 사이트 같은 곳을 이용할 때    도 클릭한 이력이 모두 저장됩니다.

스마트폰에서 SNS나 지도 같은 앱을 이용할 때도 우리의 위치 정보를 남기게 됩니다.

이와 같이 오늘날 디지털 데이터는 매우 빠른 속도로 생성이 되기 때문에 데이터의 생산, 저장,     유통, 수집, 분석이 실시간으로 처리되어야 합니다.

온라인 쇼핑몰에서 고객이 책을 주문할 경우, 주문한 책과 유사한 장르나 비슷한 성향의 고객이     구입한 책을 추천 한다면 매출을 늘리는데 도움이 될 것입니다.

수집된 대량의 데이터를 다양한 분석 기법과 표현 기술로 분석을 해야 하는데, 이는 장기적이고     전략적인 차원에서 접근할 필요가 있습니다. 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계    학습, 자연어 처리, 패턴 인식 등이 분석 기법에 해당합니다

3. 다양성(Variety) .

다양한 종류의 데이터들이 빅 데이터를 구성하고 있습니다.

데이터의 정형화의 종류에 따라서 정형(Structured), 반정형(Semi-Structured), 비정형              (Unstructed)로 나눌 수 있습니다.

- 정형 데이터는 문자 그대로 정형화된 데이터로, 고정된 필드에 저장되는 데이터를 의미합니다.     - 반정형 데이터는 고정된 필드로 저장되어 있지는 않지만, XML이나 HTML같이 메타 데이터나       스키마 등을 포함하는 데이터를 의미합니다.

- 비정형 데이터란 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터를 의미합니다. 유투부에서 업로드       하는 동영상 데이터, SNS나 블로그에서 저장하는 사진과 오디오 데이터, 메신저로 주고 받은       대화 내용, 스마트폰에서 기록되는 위치 정보, 유무선 전화기에서 발생하는 통화 내용 등 다양       한 비정형 데이터가 존재합니다.