빅 데이터 란?
빅 데이터는 현재 사용되는 기존 애플리케이션으로는 효과적으로 처리 할 수없는 대량의 데이터를 의미합니다. 빅 데이터의 처리는 집계되지 않은 원시 데이터로 시작되며 단일 컴퓨터의 메모리에 저장이 불가능한 경우가 많습니다.
비정형 및 정형 빅 데이터 모두 방대한 양의 데이터를 설명하는 데 사용되는 유행어는 일상적으로 비즈니스를 침수시킬 수 있습니다. 빅 데이터는 통찰력을 분석하는 데 사용되어 더 나은 의사 결정과 전략적 비즈니스 이동으로 이어질 수 있습니다.
Gartner는 다음과 같은 빅 데이터 정의를 제공합니다.“빅 데이터는 대용량, 고속 또는 매우 다양한 정보 자산으로, 향상된 통찰력, 의사 결정 및 프로세스 자동화를 가능하게하는 비용 효율적이고 혁신적인 정보 처리 형식을 요구합니다. ”
빅 데이터의 응용
- 금융 서비스를위한 빅 데이터
신용 카드 회사, 소매 은행, 개인 자산 관리 자문, 보험 회사, 벤처 펀드 및 기관 투자 은행은 모두 금융 서비스에 빅 데이터를 사용합니다. 이들 모두의 공통적 인 문제는 빅 데이터가 해결할 수있는 여러 이질적인 시스템에 존재하는 방대한 양의 다중 구조 데이터입니다. 따라서 빅 데이터는 다음과 같은 여러 방법으로 사용됩니다.
- 고객 분석
- 규정 준수 분석
- 사기 분석
- 운영 분석
- 커뮤니케이션의 빅 데이터
신규 가입자 확보, 고객 유지, 현재 가입자 기반 내 확장은 통신 서비스 제공 업체의 최우선 과제입니다. 이러한 문제에 대한 해결책은 매일 생성되는 대량의 고객 생성 데이터와 기계 생성 데이터를 결합하고 분석하는 능력에 있습니다.
- 소매 용 빅 데이터
오프라인 기업이든 온라인 소매 업체이든 관계없이 게임에 머물고 경쟁력을 갖추기위한 답은 고객을 더 잘 이해하는 것입니다. 이를 위해서는 웹 로그, 고객 거래 데이터, 소셜 미디어, 매장 브랜드 신용 카드 데이터 및 로열티 프로그램 데이터를 포함하여 회사가 매일 처리하는 모든 이질적인 데이터 소스를 분석 할 수있는 능력이 필요합니다.
빅 데이터 전문가가되기 위해 필요한 기술
- 분석 기술 : 이러한 기술은 데이터를 이해하고 보고서를 작성하고 솔루션을 찾을 때 어떤 데이터가 적절한 지 결정하는 데 필수적입니다. 창의성 : 데이터 전략을 수집, 해석 및 분석하기위한 새로운 방법을 만들 수있는 능력이 있어야합니다. 수학 및 통계 기술 : 데이터 과학, 데이터 분석 또는 빅 데이터와 같이 훌륭하고 구식의 "숫자 처리"도 필요합니다.
- 컴퓨터 과학 : 컴퓨터는 모든 데이터 전략의 중추입니다. 프로그래머는 데이터를 인사이트로 처리하기위한 알고리즘을 지속적으로 고안해야합니다.
- 비즈니스 기술 : 빅 데이터 전문가는 비즈니스의 성장과 수익을 주도하는 기본 프로세스뿐만 아니라 현재 존재하는 비즈니스 목표를 이해해야합니다.
빅 데이터 전문가 급여
Glassdoor에 따르면 빅 데이터 전문가의 평균 기본 급여는 연간 $ 103,000입니다.
원본 : https://www.simplilearn.com/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics-article
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