¸ñÂ÷/Â÷·Ê
1 ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ °³³ä ¹× Ư¡
2 ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ È°¿ë »ç·Ê
3 ºòµ¥ÀÌÅÍ ±â¼ú·Î ÀÎÇØ ¹ß»ýÇÑ ¹®Á¦Á¡
4 ºòµ¥ÀÌÅÍ °ü·Ã ¹®Á¦¿¡ ´ëÇÑ ÇØ°áÃ¥
5 °á·Ð ¹× °³ÀÎÀû Àǰß
¼·Ð
4Â÷ »ê¾÷Çõ¸í ½Ã´ëÀÇ Á߽ɿ¡´Â µ¥ÀÌÅͰ¡ ÀÖ´Ù. ½º¸¶Æ®Æù, »ç¹°ÀÎÅͳÝ, SNS, CCTV, Ŭ¶ó¿ìµå µî ´Ù¾çÇÑ ±â¼úÀÇ ¹ßÀüÀ¸·Î ÀÎÇØ ¿ì¸®´Â ¸Å ¼ø°£¸¶´Ù ¸·´ëÇÑ ¾çÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ »ý»êÇϰí ÀÖÀ¸¸ç, ÀÌ µ¥ÀÌÅÍ´Â °ú°ÅÀÇ ´Ü¼øÇÑ Á¤º¸ ÃàÀûÀ» ³Ñ¾î¼, ¹Ì·¡¸¦ ¿¹ÃøÇϰí ÇൿÀ» ºÐ¼®ÇÏ¸ç »çȸ ½Ã½ºÅÛÀ» Çõ½ÅÇÏ´Â ÇÙ½É ÀÚ¿øÀ¸·Î Àνĵǰí ÀÖ´Ù.
ÀÌ·¯ÇÑ È帧 ¼Ó¿¡¼ ¡®ºòµ¥ÀÌÅÍ¡¯´Â ´Ü¼øÇÑ ±â¼ú ¿ë¾î¸¦ ³Ñ¾î, ÇàÁ¤, ÀÇ·á, »ê¾÷, ±³À°, ¸¶ÄÉÆÃ µî ´Ù¾çÇÑ ¿µ¿ª¿¡¼ ÀÇ»ç°áÁ¤ÀÇ ±â¹ÝÀ¸·Î Ȱ¿ëµÇ¸ç »çȸ ±¸Á¶ ÀÚü¸¦ ¹Ù²Ù°í ÀÖ´Ù. ÇÏÁö¸¸ ±× À̸鿡´Â °³ÀÎÁ¤º¸ Ä§ÇØ, µ¥ÀÌÅÍ ÆíÇâ, ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ À±¸® ¹®Á¦ µîµµ ÇÔ²² Á¦±âµÇ¸é¼ ±â¼ú¿¡ ´ëÇÑ Àç°ËÅä¿Í ±Ô¹ü Á¤¸³ÀÇ Çʿ伺ÀÌ ´ëµÎµÇ°í ÀÖ´Ù.
º» ¸®Æ÷Æ®¿¡¼´Â ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ °³³ä°ú ÁÖ¿ä Æ¯Â¡À» »ì
...
º»¹®/³»¿ë
1 ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ °³³ä ¹× Ư¡
ºòµ¥ÀÌÅÍ(Big Data)¶õ ±âÁ¸ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ±â¼ú·Î´Â ¼öÁý, ÀúÀå, ºÐ¼®ÀÌ ¾î·Á¿î ¹æ´ëÇÑ ±Ô¸ðÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀǹÌÇÑ´Ù. ÀÌ´Â ´Ü¼øÈ÷ ¡®Å« µ¥ÀÌÅÍ¡¯¸¦ ¶æÇÏ´Â °ÍÀÌ ¾Æ´Ï¶ó, ¾çÀû Å©±â»Ó ¾Æ´Ï¶ó ±¸Á¶Àû ´Ù¾ç¼º°ú ó¸® ¼Óµµ, ±×¸®°í Ȱ¿ë °¡Ä¡¿¡ ÃÊÁ¡À» µÎ´Â °³³äÀÌ´Ù.
ÀϹÝÀûÀ¸·Î ºòµ¥ÀÌÅÍ´Â ´ÙÀ½°ú °°Àº 5VÀÇ Æ¯Â¡À¸·Î ¼³¸íµÈ´Ù.
1. Volume(µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¾ç): ÃÊ´ç ¼ö½Ê¸¸ °ÇÀÇ Æ®·£Àè¼Ç, À̹ÌÁö, ·Î±× µîÀÌ »ý¼ºµÇ¸ç, ±× ±Ô¸ð´Â ÆäŸ¹ÙÀÌÆ®(PB), ¿¢»ç¹ÙÀÌÆ®(EB)¸¦ ³Ñ³ªµç´Ù.
2. Velocity(¼Óµµ): ½Ç½Ã°£ ȤÀº °ÅÀÇ ½Ç½Ã°£À¸·Î ¼öÁýµÇ°í ºÐ¼®µÈ´Ù.
3. Variety(´Ù¾ç¼º): ÅØ½ºÆ®, ¿µ»ó, À½¼º, ¼¾¼ µ¥ÀÌÅÍ µî ±¸Á¶ÈµÈ µ¥ÀÌÅÍ»Ó ¾Æ´Ï¶ó ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅͱîÁö Æ÷ÇԵȴÙ.
4. Veracity(Áø½Ç¼º): Á¤º¸ÀÇ ½Å·Ú¼º°ú Á¤È®¼ºÀÌ Áß¿äÇϸç, °ÅÁþ Á¤º¸¿Í ³ëÀÌÁ °É·¯³¾ ¼ö ÀÖ´Â ±â¼úÀÌ ÇÊ¿äÇÏ´Ù.
5. Value(°¡Ä¡): ºÐ¼® °á°ú·ÎºÎÅÍ ÀÇ¹Ì ÀÖ´Â ÅëÂûÀ» µµÃâÇÏ¿© °æÁ¦Àû, »çȸÀû °¡Ä¡¸¦ âÃâÇØ¾ß ÇÑ´Ù.
ÀÌó·³ ºòµ¥ÀÌÅÍ´Â µ¥ÀÌÅÍ ÀÚüÀÇ Å©±âº¸´Ù, ±×°ÍÀÌ Çö½Ç ¼¼°èÀÇ º¹ÀâÇÑ Çö»óÀ» ÇØ¼®ÇÏ°í ¿¹ÃøÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô ÇÑ´Ù´Â Á¡¿¡¼ Áß¿äÇÏ´Ù.
2 ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ È°¿ë »ç·Ê
¡¦(»ý·«)