세상사즐겁고행복하게

빅데이터에 대한 이야기는 아주 오래전 부터 나온 이야기 였지만.. 2000년대 초반때 였지만.. 그 당시에는 기술적으로 또는 시대적 요구와도 맞지가 않아서 저쪽 구석에 넘겨 놓았는데.. 지금 현재는 그 needs가 많이 커졌고, 기술적 역량 자체도 많이 올라간 것이 사실입니다. 요즘 벤처투자 쪽을 알아봐도 빅데이터에 대한 시장의 needs가 크다는 것을 쉽게 알 수 있었습니다. 지금의 미래 기술 중에 유전자공학이나 나노기술, 태양광기술, 스마트폰컨테츠 등 여러가지가 있지만. 그 중에 이 빅데이터도 하나의 자리를 차지하고 있습니다. 사실 앱쪽 기술자들은 많고,. 컨텐츠를 개발해서 성공하기도 힘든 시대이기 때문에 IT를 하는 저로써 미래를 위해 이 빅데이터 기술을 지금부터라도 공부하지 않으면 않된다는 생각이..

보통 공부를 할 때 처음에는 해당 과목의 개념, 의미, 의도, 추구하고자하는 방향을 먼저 알고 그다음에 세세한 내용을 단락별로 이해를 해가야 보다 정확하게 기억과 이해를 할 수 있다고 생각합니다. 그래서 빅데이터에 대한 자료를 찾아 공부를 하면서 괜찮은 개념과 유의해야 할 점들이 좀 보입니다. 그중 아래의 내용이 눈이 들어오네요. 아주 좋은 내용으로 보입니다. 그래서 간략히 정리를 좀 하였습니다. (http://www.cnet.co.kr/view/22723) 빅데이터 분석은 일회성 프로젝트(One-Time Project)가 아니다. 빅데이터 분석은 한번 구축하면 되는 SI 프로젝트가 아니다. 빅데이터 분석은 장기간에 걸친 시간, 돈, 전문 지식의 투자로 생각해야 옳다. 다시 말하면, 오랜 기간 동안 데이..

빅데이터의 마이닝을 하기 위해서는 현재까지 공부를 한 저로써는 아래와 같이 정리가 되는 것 같습니다. 1. 데이터수집 - 여러 필요 raw 데이터를 수집하여 서버 DB에 저장 2. 데이터 정리 - 목적을 가지고 목적이 되는 데이터를 정리 또는 써머리 작업 3. 마이닝 툴을 통해 데이터의 목표값, 또는 마이닝 추출 - 이때까지 추출된 데이터는 리스트 형태로 보입니다. (db 마이닝 쿼리) 4. 시각화 툴 - 위 리스트의 데이터를 가지고는 표시하고자 하는 값을 알기가 어렵기 때문에 차트. 또는 맵데이터로 표시를 해야할 때 필요 직관적이기 때문에 마케팅, 경영결정을 하기가 좋음. 위 정도로 정리가 되는 것 같습니다. 현재로서는 마이닝 추출은 R프로젝트나, mssql의 마이닝쿼리 또는 클라멘타인 과 같은 툴을 ..