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데이터 사이언스 vs 빅데이터 : 2022년 동향 파악하기

최종 업데이트:2022-1-7

빅데이터와 데이터 사이언스 는 우리가 흔히 보는 용어입니다. 오늘날에는 빅데이터와 데이터 사이언스 의 주요 차이점을 보게 될 것입니다. 이 두 용어는 모두 데이터를 다루지만 실제 사용법과 사용 방식은 다릅니다. 빅데이터와 데이터 사이언스의 차이와 함께, 우리는 그들이 어떻게 비슷한지 볼 것입니다. 빅데이터가 주요 데이터 사이언스 시스템의 한 부분을 어떻게 형성하는지 살펴봅니다.

빅데이터

데이터 사이언스 (Data Science)란 ?

데이터 사이언스 는 데이터를 연구하는 학문입니다. 심층 분석을 통해 데이터에서 패턴을 찾는 것입니다. 데이터 사이언스의 과정은 데이터에 대한 통찰력을 얻기 위한 추출, 데이터 변환, 데이터 분석 및 예측을 포함합니다. 데이터 사이언스를 통해 직원들은 기업의 성장 및 제품 품질 향상에 도움이 되는 의사결정 프로세스를 지원할 수 있습니다.

데이터 사이언스 중요한 이유는?

데이터는 마법을 만들어냅니다. 산업계는 신중한 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터가 필요합니다. 데이터 과학은 원시 데이터를 의미 있는 통찰력으로 표현합니다. 따라서 산업계에는 데이터 과학이 필요합니다.

데이터 과학자는 데이터를 사용하여 마법을 만드는 방법을 아는 마법사입니다. 숙련된 데이터 과학자는 어떤 데이터를 발견하든 의미 있는 정보를 캐내는 방법을 알게 됩니다. 그는 회사를 올바른 방향으로 돕습니다.

회사는 그가 전문가인 강력한 데이터 중심 결정을 요구합니다. 데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 통계학과 컴퓨터 과학의 다양한 기초 분야의 전문가입니다. 그는 자신의 분석적 적성을 이용하여 사업 문제를 해결한다.

데이터 사이언스 활용사례

데이터 사이언스는 오늘날 가장 인기 있는 분야입니다. 데이터는 어디에나 있습니다. 그것은 기하급수적인 속도로 생성되고 있으며 사업의 진로를 형성할 수 있는 통찰력 안에 포함되어 있습니다. 이벤트 결과의 가능성을 찾는 데 도움이 되는 몇 가지 기계 학습과 비즈니스 인텔리전스 도구가 있습니다. 그것은 통계학, 수학, 컴퓨터 과학과 같은 여러 분야에서 비롯됩니다.、

데이터 사이언스

데이터 사이언스를 사용하면 비정형 데이터와 정형 데이터 모두에 대해 작업할 수 있습니다. 데이터 사이언스는 금융, 은행, 보건, 제조업과 같은 산업에서 많이 사용되고 있습니다. 업계는 데이터를 활용해 문제에 대한 적절한 해결책을 찾는데 도움이 될 숨겨진 패턴을 찾고 있습니다.

데이터사이언스 활용 분약 사례 : 금융

1. 리스크 분석

리스크 분석은 금융 분야에서 데이터 사이언스 및 비즈니스 인텔리전스의 핵심 영역 중 하나입니다. 위험 분석 및 관리를 통해 기업은 전략적 결정을 내리고 회사의 신뢰성과 보안을 강화할 수 있습니다.

회사가 직면한 위험에는 여러 가지 형식이 있습니다. 이런 위험은 경쟁사, 신용대출, 시장 등에서 나옵니다. 리스크 분석을 통해 리스크를 식별하고 감사하며 우선적으로 리스크를 처리할 수 있습니다.

2. 실시간 분석

전통적인 분석에서 데이터 처리는 분할하여 진행하는 것입니다. 데이터 처리는 실시간 할 수 없습니다. 업종별로 실시간 데이터를 확보해 현황을 파악해야 하는 문제가 생긴 것입니다.

그러나 기술의 진보를 통해 실시간 분석할 수 있게 되었습니다. 데이터 사이언스를 활용하면 무역을 추적하고 다른 재무 속성을 분석할 수 있으며, 어떠한 지연의 문제도 발생하지 않습니다.

출처: FineReport
출처: FineReport

3. 소비자 분석

소비자의 개별화는 금융 기구의 주요 업무 중 하나입니다. 실시간 분석의 도움으로 데이터 사이언티스트들은 소비자 행동으로부터 정보를 얻고 적절한 비즈니스 의사결정을 할 수 있습니다.

보험사 등 금융기관은 소비자 분석을 이용해 고객의 종신가치를 따져 교차 판매를 늘리고 제로 이하 고객은 피해를 최적화합니다.

4. 고객자료 관리

금융기관은 데이터를 필요로 합니다. 사실 빅데이터는 금융기관의 운영방식을 완전히 바꿨습니다. 데이터의 양과 종류는 소셜미디어와 대량 구역을 통해 제공됩니다.

자료에는 두 가지 형식이 있다. 구조화된 데이터와 비구조적 데이터입니다. 구조화된 데이터 비교이지만쉽게 처리할 수 있지만 많은 문제를 일으키는 것은 비구조화된 데이터입니다. 이 비구조화된 데이터는 몇몇 NoSQL 도구로 처리되며 MapReduce에서도 처리됩니다.

5. 차별화된 서비스 제공

금융기관은 다양한 기술을 활용해 고객정보를 분석하고 고객들을 위해 차별화된 서비스를 제공합니다. 금융기관은 음성 인식과 자연어 처리 소프트웨어로 고객에게 더 나은 서비스를 제공합니다. 고객이 제공하는 데이터가 있으면 금융기관은 고객의 필요에 따라 적절한 판단을 내릴 수 있습니다다.그래서 이윤을 늘릴 수 있습니다.

출처: FineReport

빅데이터 (Big Data)란 무엇입니까?

빅데이터는 대량의 데이터를 처리하는 데 필요한 추출, 분석 및 관리 기능입니다. 그것은 엄청난 양의 데이터를 수집한 데이터 유형 – 빅 데이터를 중심으로 합니다. 계산 기법의 한계로 인해 더 일찍 처리할 수 없었던 그러한 양의 데이터는 이제 고도로 발전된 도구와 방법론으로 수행될 수 있습니다.

빅데이터를 위한 툴로는 Finereport, Apache Hadoop, Spark, Flink 등이 있습니다. 빅 데이터에는 정형 데이터 및 비정형 데이터 풀이 포함되어 있으며, 구조화된 데이터로, 우리는 모바일 기기, 서비스, 웹사이트가 생성하는 데이터를 의미합니다. 비정형 데이터는 사용자가 직접 생성하는 조직화된 데이터에 가깝습니다. 예를 들어 이메일, 채팅, 전화 통화, 리뷰 등이 있습니다.

현대 빅데이터는 구글이 맵리듀스에 관한 기술 논문을 발표한 후 생겨났습니다. 이것은 데이터 커뮤니티에 혁명을 가져왔습니다. 맵리듀스는 하둡이라는 오픈소스 프레임워크로 개발되었습니다. 이후 아파치는 맵리듀스 패러다임의 단점을 보완한 스파크를 출시했습니다.

오늘날 세계의 거의 모든 산업은 빅 데이터를 이용합니다. 금융, 의료, 은행, 제조업과 같은 산업은 잉여 데이터 양을 처리해야 합니다. 수백만 고객의 데이터를 관리하기 위해 기업들은 빅 데이터 접근법을 채택했습니다.

빅데이터와 데이터 사이언스 의 차이점

빅 데이터 및 데이터 사이언스 용어를 이해한 후, 이제 빅 데이터 대 데이터 사이언스라는 가장 큰 트렌드 차이를 확인해 봅시다. 빅데이터와 데이터 사이언스 모두 데이터를 다루는 반면 데이터 처리 방식은 다릅니다.

  • 빅데이터 장점은 방대한 양의 데이터를 처리하고 관리하는 일을 다루는 것입니다. 빅 데이터 이전에는 업계에서는 이러한 대량의 데이터를 관리하는 데 필요한 툴과 리소스를 보유하지 않았습니다. 그러나 MapReduce와 Hadoop의 등장으로 인해 이러한 형태의 데이터를 보다 쉽게 처리할 수 있게 되었습니다. 반면에 데이터 사이언스는 데이터의 과학적 분석입니다. 그것은 본질적으로 더 양적이며 데이터 내에서 통찰력을 찾기 위해 다양한 통계적 접근법을 사용합니다.
  • 빅데이터는 데이터 저장에 관한 것이라면 데이터 사이언스는 이를 분석하는 것입니다. 그러나 데이터 사이언스는 빅데이터를 포함하는 데이터 운영의 바다라는 점을 명심해야 합니다. 데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 상당히 크고 빅 데이터 플랫폼을 필요로 하는 데이터를 분석합니다. 따라서 이상적인 데이터 사이언티스트는 빅데이터 도구에 대한 지식도 보유해야 합니다.
  • 더욱이 빅데이터는 데이터의 저장과 관리에만 국한됩니다. 그러나 최근에는 빅데이터 분석을 용이하게 하기 위해 Hadoop 프레임워크에 PIG, HIV와 같은 컴포넌트가 추가되고 있습니다. 더욱이 스파크 같은 새로운 프레임워크는 그것에 내재된 분석적 특징을 가지고 있습니다.
  • 데이터 사이언티스트와 빅데이터 전문가의 역할도 다릅니다. 데이터 사이언티스트는 데이터의 분석, 통찰력 도출, 데이터 시각화, 강력한 스토리텔링으로 결과 전달이 요구됩니다. 반면, 빅 데이터 전문가는 방대한 양의 데이터를 저장하는 빅 데이터 클러스터를 개발, 유지 보수 및 관리합니다.

빅데이터와 데이터 사이언스의 공동점

데이터 운영에는 빅 데이터도 포함됩니다. 데이터 사이언스는 다른 중요한 데이터 운영과 함께 빅 데이터를 서브셋으로 포함하고 있는 더 큰 세트와 같습니다. 이 두 분야 모두 데이터를 다룹니다. 게다가, 데이터 사이언티스트는 종종 구조화되지 않은 빅데이터를 다루어야 합니다.

데이터 사이언스

그러한 유형의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터 과학자가 기술을 보유해야 합니다. Hadoop이나 다른 빅 데이터 기술에 능숙하다면 프로필에 큰 보너스를 더할 것입니다. 게다가, 그것은 또한 시장에서 당신의 가치를 높이고 다른 사람들에 비해 당신에게 경쟁 우위를 줄 것입니다.

데이터 사이언스 를 공부해야 할 5가지 이유

데이터 사이언스를 공부해야 하는 이유 :산업 발전의 동력

21세기에 데이터 사이언스는 발전을 촉진하는 새로운 동력입니다. 공업계는 그들의 실적을 향상시켜 그들의 업무를 증가시키고 그들의 고객에게 더 좋은 제품을 제공합니다. 사실 자동차 업계조차 자동차 자율성과 안전성 제고를 위해 데이터를 활용하고 있습니다.

우리는 매출을 극대화하고자 하는 상업의 예를 들었습니다. 매출을 극대화하려면 매출 배후에 있는 데이터를 철저히 분석해 고객의 구매 패턴을 파악하고, 그들의 조언을 활용해 제품을 개선해야 합니다. 이 모든 임무를 완수하려면 데이터 사이언티스트가 필요합니다.

데이터 사이언스를 공부해야 하는 이유:수급문제

위에서 서술한 바와 같이 대량의 데이터가 있습니다. 그러나 이 데이터를 유용한 제품으로 바꿀 자원은 충분치 않습니다. 회사가 가진 잠재력을 활용할 수 있도록 필요한 기능을 갖춘 사람이 충분치 않다는 것입니다. 이 때문에 데이터 사이언티스트가 가장 인기 있는 사람이 되었습니다.

데이터 사이언스를 공부해야 하는 이유—-고임금 직업

Glassdoor의 연구에 따르면 데이터 사이언티스트의 평균 연봉은 117345달러입니다. 이는 평균인 44564달러보다 높은 수준입니다. 이에 따라 데이터 사이언티스트는 평균보다 163% 많습니다. 데이터 사이언스는 통계학·수학·컴퓨터과학 등 몇몇 분야에서 숙련과 지식을 요구하기 때문에 데이터 사이언티스트의 가치는 시장에서 높습니다.

데이터 사이언티스트는 회사에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 회사는 그의 전문지식을 바탕으로 데이터를 구동하는 결정을 내려 그들이 올바른 방향으로 항해할 수 있도록 합니다. 하지만 데이터 과학자들이 관찰한 임금은 이들이 투입해야 할 작업량과 비례합니다. 데이터 과학은 노력이 필요합니다.

데이터 사이언스

데이터 사이언스 를 공부해야 하는 이유: 세상을 더 나은 곳으로 만들 수 있다.

빅 데이터 & 데이터 사이언스는 즈니스 지능이 있을 뿐만 아니라 각종 자선 및 사회조직이 데이터를 활용해 봉사활동 제품을 만들고 있습니다. 이 밖에도 각종 의료단체는 의사들이 환자의 건강 상태를 더 잘 파악할 수 있도록 데이터를 활용하고 있습니다.

데이터 사이언스 를 공부해야 하는 이유: 미래의 직업

데이터 사이언스는 미래의 직업입니다. 많은 사람들이 인터넷과 상호작용하면서 더욱 많은 데이터를 만들어냅니다. 데이터 지식 습득이 필수조건이 된 세상입니다. 우리는 대략적인 데이터가 어떻게 의미 있는 제품으로 전환되는지를 배워야 합니다. 우리는 반드시 기술을 배우고, 분석해야 합니다. 빅데이터와 데이터 사이언스는 미래 발전의 중요한 조건입니다.

마지막

빅데이터 대 데이터 사이언스 기사의 마지막에 우리는 빅데이터 (Big Data) vs 데이터사이언스 (Data Science)가 데이터 처리의 공통적인 영역을 공유할 수는 있지만 전혀 다르다고 결론짓습니다. 우리는 이 두 용어와 각각의 작업을 수행하는 데 사용되는 도구에 대해 배웠습니다. 우리는 또한 어떻게 데이터 사이언스가 빅 데이터로 구성된 더 큰 집합인지에 대해 하위 파트로 설명했습니다. 또한 새로운 빅 데이터 플랫폼이 분석 툴을 어떻게 활용하고 있는지 알아보십시오.

문장 참고:https://data-flair.training/blogs/big-data-vs-data-science/

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