빅데이터분석기사 필기
시험 직전 요약장
판단 기준과 헷갈리는 개념, 대표 예제를 짧게 확인하세요.
빅데이터의 특징과 가치 판단
원래 이론 →판단 기준
빅데이터를 몇 GB 또는 몇 TB 이상이라고 일률적으로 정의하기는 어렵다. 핵심 질문은 다음과 같다.
현재의 저장·처리·분석 방식으로 요구 시간과 품질 수준을 만족할 수 있는가?
같은 1TB라도 개인용 컴퓨터에서 짧은 시간 안에 처리해야 한다면 큰 부담이 될 수 있고, 대규모 분산 환경에서 정기적으로 처리한다면 일상적인 규모일 수 있다. 따라서 빅데이터 여부는 데이터 자체의 절대 크기만이 아니라 가용 자원, 처리 방식, 응답시간 요구를 함께 보아야 한다.
헷갈리는 개념
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| 특성 | 핵심 판단 질문 | 주로 달라지는 처리 요구 | 잘못된 판단 |
|---|---|---|---|
| 규모(Volume) | 저장·처리해야 할 양이 현재 자원으로 감당 가능한가? | 분산 저장, 병렬 처리, 보존·집계 수준 | 특정 용량을 넘으면 언제나 빅데이터라고 단정한다. |
| 속도(Velocity) | 데이터가 얼마나 빠르게 생성·유입되며, 얼마 안에 처리해야 하는가? | 연속 수집, 스트림·배치 선택, 지연시간 관리 | 유입이 빠르면 모든 후속 분석도 실시간이어야 한다고 본다. |
| 다양성(Variety) | 구조와 의미가 다른 데이터를 어떻게 함께 해석할 것인가? | 파싱, 스키마·단위 표준화, 품질 규칙, 저장 구조 | 비정형 데이터가 하나라도 있으면 무조건 빅데이터라고 본다. |
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