글로벌기업 SAP의 빅데이터 활용한 경영성공전략 사례분석과 SAP의 빅데이터 활용한 향후전략제안 레포트

GFS, 아파치의 하둡, 대용량 병렬 처리 데이터베이스로는 EMC의 GreenPlum, HP의 Vertica, IBM의 Netezza, 테라데이터의 Kickfire 등이 있다.

속도(Velocity)
빅 데이터의 속도적인 특징은 크게 실시간 처리와 장기적인 접근으로 나눌 수가 있다. 우리는 매일 매 순간 데이터를 생산하고 있다. 교통카드로 지하철과 버스를 이용할 때도 교통비와 탑승위치를 남기고, 금융 거래를 할 때도 금융 기관의 데이터베이스에 데이터를 만들게 된다. 인터넷 검색을 할 때도 모든 검색어가 저장이 되고, 쇼핑몰이나 포털 사이트 같은 곳을 이용할 때도 우리가 클릭한 이력이 모두 저장된다. 스마트폰에서 SNS나 지도 같은 앱을 이용할 때도 우리의 위치 정보를 남기게 된다. 이와 같이 오늘날 디지털 데이터는 매우 빠른 속도로 생성이 되기 때문에 데이터의 생산, 저장, 유통, 수집, 분석이 실시간으로 처리되어야 한다. 예를 들어 게임의 채팅창에서 누군가 불건전한 내용을 입력할 경우, 시스템에서 이러한 문구를 바로 분석해서 다른 사용자에게 피해가 없도록 조치를 해야 한다. 또한 온라인 쇼핑몰에서 고객이 책을 주문할 경우, 주문한 책과 유사한 장르나 비슷한 성향의 고객이 구입한 책을 추천 한다면 매출을 늘리는데 도움이 될 것이다. 물론 모든 데이터가 실시간 처리만을 요구한 것은 아니다. 수집된 대량의 데이터를 다양한 분석 기법과 표현 기술로 분석을 해야 하는데, 이는 장기적이고 전략적인 차원에서 접근할 필요가 있다. 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연어 처리, 패턴 인식 등이 분석 기법에 해당한다.

다양성(Variety)
다양한 종류의 데이터들이 빅 데이터를 구성하고 있다. 데이터의 정형화의 종류에 따라서 정형(Structured), 반정형(Semi-Structured), 비정형(Unstructed)로 나눌 수 있다. 정형 데이터는 문자 그대로 정형화된 데이터로, 고정된 필드에 저장되는 데이터를 의미한다

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