빅데이터의 특지 3V에 대해서 알아보겠습니다.
Volume 은 데이터의 양, Velocity 는 데이터의 입출력 속도, Variety 는 데이터의 다양성을 의미하며, 가장 일반적으로 정의되는 빅데이터의 3가지 특징입니다.

첫번째, 볼륨은 데이터의 양으로 일반적인 사전적 의미로 보면 됩니다. 하지만, 단순히 데이터의 량이 많다고 빅데이터는 아닙니다. 최근 사물인터넷의 활성 기로에서 데이터의 량 보다는 기존에 관리하지 않았던 데이터를 가져와 분석 하는 빅데이터 분석 사례가 늘고 있죠. 이 처럼 과거에 사용하지 않거나, 관리하지 않았던 데이터들을 사용의 범주로 가져오게되는데 이렇게 등장한 데이터 역시 빅데이터라고 보면 됩니다. 관심 대상이 아니 데이터 무심히 발생하거나 존재했던 데이터가 이제 빅데이터 분석의 대상이 되어 새로운 이벤트나 비지니스가 되는 것죠. 이러한 데이터가 바로 빅데이터가 되겠습니다.
저 역시 이러한 빅데이터가 새로운 비지니스의 기회라고 생각하고 있기도 합니다. 2016년 가장 핫 트랜드인 사물인터넷과 빅데이터 분석은 불가분의 관계이기에 새로운 비지니스 모델이 봄물 터지듯 나타 날 것으로 보여 관심을 가져 보아야 겠습니다.  물론 전 비지니스 모델을 이미 몇개 준비하고 있습니다.

두번째, Velocity는 데이터의 입출력 속도를 말합니다. 이 역시 단순히 빠르다 고속이다 라는 의미와 함께 데이터의 수집과 적재 처리와 분석 - 예측(결과) 이 모든 단계의 신속성과 긴밀성 역시 속도의 개념으로 보는 것이 빅데이터 입니다. 단순히 고성능의 H/W(CPU, Storage)에서의 속도를 의미하지 않는다는 것이죠. 이러한 속도의 개념에서 전통적인 관계형 데이터베이스 (Oracle, DB2, MySQL 등)와 분산형 NoSQL(IBM Cloudant, Mongo DB, Cassandra, Couch DB 등) 데이터베이스로 구분하여 접근 할 필요가 있습니다. 전통적인 관계형DB는 데이터의 통합 위크플로워와 분석 위크플로워의 분리한 형태로 정밀한 분석이나 대용량 데이터의 신속한 분석을 주로 다루고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 분산형 DB로 분산DB와 분산처리로 실시간 또는 병렬처리로 Velocity를 커버합니다.  즉, 속도의 개념과 실시간 처리 모두가 빅데이터의 특징인 Velocity이라고 봐야 합니다.

세번째, Variety는 데이터의 다양성과 변화를 말합니다. 볼륨에서도 언급한 것 처럼 새로운 데이터를 관심의 영역으로 가져온 것이 빅데이터라는 것입니다. 이렇게 다양한 데이터와 실시간으로 변화하는 데이터를 다루는 것이 바로 빅데이터의 특징이라는 보시면 됩니다.