빅데이터란 무엇인가요?

기업 조직은 오랫동안 데이터를 수집해 왔지만 인터넷과 기타 연결된 기술의 등장으로 사용 가능한 데이터의 양과 종류가 크게 증가하면서 "빅데이터"라는 개념이 탄생했습니다.

오늘날 기업은 고객 거래 및 소셜 미디어 노출부터 내부 프로세스 및 독점 연구에 이르기까지 모든 것에 대해 테라바이트 또는 페타바이트 단위로 측정되는 대량의 데이터를 수집합니다.

지난 10년 동안 이러한 정보는 업계 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 촉진했습니다. 실제로 빅 데이터는 비즈니스 성장과 혁신을 주도하는 역할로 인해 "새로운 석유"라는 별명을 얻었습니다.

데이터 과학, 특히 빅데이터 분석은 조직이 빅데이터의 크고 다양한 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 분야에서는 머신 러닝과 같은 고급 도구를 사용하여 패턴을 발견하고 인사이트를 추출하며 결과를 예측합니다. 

최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 과 머신러닝의 등장으로 빅데이터에 대한 관심이 더욱 커졌습니다. 이러한 시스템은 모델을 학습하고 예측 알고리즘을 개선하기 위해 대규모 고품질 데이터 세트에 의존합니다.

전통적인 데이터와 빅 데이터는 주로 관련된 데이터 유형, 처리되는 데이터의 양 및 분석에 필요한 도구에서 다릅니다.

기존 데이터는 주로 관계형 데이터베이스에 저장된 구조화된 데이터로 구성됩니다. 이러한 데이터베이스는 데이터를 명확하게 정의된 테이블로 구성하므로 SQL과 같은 표준 툴을 사용하여 쉽게 쿼리할 수 있습니다. 기존의 데이터 분석은 일반적으로 통계적 방법을 사용하며, 예측 가능한 형식과 상대적으로 작은 크기의 데이터 세트에 적합합니다.

반면 빅데이터는 정형, 반정형, 비정형 데이터 등 다양한 형식의 대규모 데이터 세트를 포괄합니다. 이러한 복잡성으로 인해 의미 있는 인사이트를 추출하기 위해서는 머신 러닝, 데이터 마이닝 및 데이터 시각화와 같은 고급 분석 접근 방식이 필요합니다. 또한 빅데이터의 양이 방대하기 때문에 데이터를 대규모로 효율적으로 처리할 수 있는 분산 처리 시스템이 필요합니다. 

빅데이터의 "V"인 볼륨(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 진실성(Vercecity) 및 가치(Value)는 빅데이터를 다른 종류의 데이터와 구별하는 5가지 특성입니다. 이러한 속성은 빅데이터가 기존 데이터 세트와 어떻게 다른지, 그리고 이를 효과적으로 관리하는 데 필요한 것이 무엇인지 설명합니다. 

빅 데이터가 '빅'인 이유는 데이터가 더 많기 때문입니다. 오늘날 웹 앱, IoT 디바이스, 거래 기록 등에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 어떤 조직에서 관리하기 어려울 수 있습니다. 기존의 데이터 스토리지 및 처리 시스템은 대규모 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

클라우드 기반 스토리지를 포함한 빅데이터 솔루션은 조직이 이렇게 점점 더 커지는 데이터 세트를 저장 및 관리하고 스토리지 용량 한계로 인해 중요한 정보가 손실되지 않도록 도와줍니다.

속도는 데이터가 시스템으로 유입되는 속도이며, 빅데이터는 빠르게 이동합니다.

오늘날 데이터는 실시간 소셜 미디어 업데이트부터 높은 빈도의 주식 거래 기록까지 그 어느 때보다 빠르게 도착합니다. 이러한 빠른 데이터 유입은 신속한 의사 결정을 지원하는 시기적절한 인사이트를 얻을 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 처리하기 위해 조직은 스트림 처리 프레임워크 및 인메모리 시스템과 같은 도구를 사용하여 거의 실시간으로 데이터를 캡처, 분석하고 이에 따라 조치를 취합니다.

다양성은 빅데이터가 취할 수 있는 다양한 형식을 의미합니다.

기존의 정형 데이터와 함께 빅데이터에는 자유 형식 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 비정형 데이터가 포함될 수 있습니다. 여기에는 JSON 및 XML 파일과 같이 일부 조직적 속성은 있지만 엄격한 스키마는 없는 반정형 데이터가 포함될 수도 있습니다.

이러한 다양성을 관리하려면 보다 포괄적인 데이터 분석을 위해 여러 데이터 형식을 저장하고 통합할 수 있는 스키마 온 리드 프레임워크가 있는 NoSQL 데이터베이스 및 데이터 레이크와 같은 유연한 솔루션이 필요합니다. 

진실성은 데이터의 정확성과 신뢰성을 의미합니다. 빅데이터는 워낙 방대하고 다양한 출처에서 수집되기 때문에 노이즈나 오류가 포함될 수 있으며, 이는 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

빅데이터를 사용하려면 조직은 데이터 품질과 정확성을 보장하기 위한 프로세스를 구현해야 합니다. 조직은 종종 데이터 정리, 유효성 검사 및 검증 도구를 사용하여 부정확한 데이터를 걸러내고 분석의 품질을 개선합니다.

가치란 조직이 빅데이터를 통해 얻을 수 있는 실질적인 이점을 의미합니다. 이러한 이점에는 비즈니스 운영 최적화부터 새로운 마케팅 기회 식별에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 빅데이터 분석은 이 프로세스에 매우 중요하며, 원시 정보를 실행 가능 인사이트로 변환하기 위해 고급 분석, 머신 러닝 및 AI에 의존하는 경우가 많습니다.

"빅데이터"라는 용어는 종종 광범위하게 사용되어 정확한 의미가 모호해지곤 합니다.

빅데이터는 단순히 방대한 양의 정보 그 이상입니다. 오히려 방대한 양의 다양한 데이터를 캡처, 저장, 관리 및 분석하는 데 사용되는 기술, 방법론 및 프로세스의 에코시스템입니다.

빅데이터의 개념은 1990년대 중반 디지털 기술의 발전으로 조직이 전례 없는 속도로 데이터를 생성하기 시작하면서 처음 등장했습니다. 처음에는 이러한 데이터 세트가 더 작았고 일반적으로 기존 형식으로 구조화되어 저장되었습니다.

하지만 인터넷이 성장하고 디지털 연결이 확산되면서 진정한 의미의 빅데이터가 탄생했습니다. 온라인 거래와 소셜 미디어 상호 작용부터 휴대폰과 IoT 디바이스에 이르기까지 새로운 데이터 소스가 폭발적으로 증가하면서 정보 풀이 급속도로 커졌습니다.

이처럼 데이터의 종류와 양이 급증함에 따라 조직은 데이터를 효율적으로 처리하고 관리할 수 있는 새로운 방법을 모색하게 되었습니다. Hadoop과 같은 초기 솔루션은 데이터가 단일 시스템이 아닌 여러 서버 또는 "클러스터"에 저장되는 분산 데이터 처리를 도입했습니다.

이러한 분산형 접근 방식은 병렬 처리를 가능하게 합니다. 즉, 조직이 워크로드를 클러스터 전체에 분산하여 대규모 데이터 세트를 보다 효율적으로 처리할 수 있으며 이는 오늘날에도 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다.

오픈 소스 analytics engine인 Apache Spark와 같은 최신 도구는 인메모리 컴퓨팅을 도입했습니다. 이를 통해 데이터를 시스템의 메인 메모리(RAM)에서 직접 처리할 수 있어 기존 디스크 스토리지 읽기보다 훨씬 빠른 처리 시간을 제공합니다.

빅데이터의 양이 증가함에 따라 조직은 새로운 스토리지 솔루션도 모색했습니다. 데이터 레이크는 사전 정의된 스키마 없이 유연한 스토리지 솔루션을 제공하는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 위한 확장 가능한 리포지토리로서 매우 중요해졌습니다(자세한 내용은 아래의 "빅데이터 스토리지" 참조).

클라우드 컴퓨팅 또한 빅데이터 에코시스템의 혁신을 위해 등장했습니다. 선도적인 클라우드 제공업체들은 확장 가능하고 비용 효율적인 스토리지 및 처리 옵션을 제공하기 시작했습니다.

조직은 온프레미스 하드웨어에 필요한 막대한 투자를 피할 수 있습니다. 대신 필요에 따라 데이터 스토리지와 처리 능력을 확장하거나 축소하여 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다. 

이러한 유연성 덕분에 데이터 과학 및 분석에 대한 액세스가 대중화되어 상당한 IT 예산을 보유한 대기업뿐만 아니라 모든 규모의 조직에서 인사이트를 사용할 수 있게 되었습니다.

결과적으로 빅데이터는 이제 다양한 산업 분야의 조직에 중요한 자산이 되었으며, 비즈니스 인텔리전스, 인공 지능, 머신 러닝 분야의 이니셔티브를 주도하고 있습니다.

데이터 관리는 조직이 원시 데이터를 실행 가능 인사이트로 변환하는 데 사용하는 데이터 수집, 데이터 처리 및 데이터 분석의 체계적인 프로세스입니다.

이 프로세스의 핵심은 데이터 파이프라인, 스토리지 시스템 및 통합이 효율적이고 대규모로 운영될 수 있도록 하는 데이터 엔지니어링입니다.

이 단계에는 빅데이터를 구성하는 다양한 소스에서 대량의 정보를 캡처하는 작업이 포함됩니다.

유입되는 데이터의 속도와 다양성을 처리하기 위해 조직에서는 종종 실시간 데이터 스트리밍을 위한 Apache Kafka, 데이터 흐름 자동화를 위한 Apache NiFi와 같은 전문적인 빅데이터 기술과 프로세스에 의존합니다.

이러한 툴은 조직이 여러 소스에서 실시간 스트림 또는 주기적인 배치로 데이터를 캡처하고 데이터 파이프라인을 통해 이동하는 동안 정확성과 일관성을 유지할 수 있도록 도와줍니다.

데이터가 구조화된 스토리지 및 처리 환경으로 이동함에 따라 통합 툴은 다양한 소스의 데이터 세트를 통합하여 분석을 지원하는 포괄적인 단일 뷰를 생성하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

이 단계에는 데이터의 출처, 형식 및 기타 특성에 대한 정보인 메타데이터를 캡처하는 작업도 포함됩니다. 메타데이터는 향후 데이터를 정리하고 처리하는 데 필수적인 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

이 단계에서는 높은 데이터 품질을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 대규모 데이터 세트는 오류와 부정확성이 발생하기 쉬워 향후 인사이트의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 스키마 유효성 검사 및 중복 제거와 같은 유효성 검사 및 정리 절차는 오류를 해결하고 불일치를 해결하며 누락된 정보를 채우는 데 도움이 될 수 있습니다.

수집된 데이터는 어딘가에 보관되어야 합니다. 빅데이터를 위한 세 가지 주요 스토리지 솔루션은 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크하우스입니다.

데이터 레이크는 방대한 양의 정형 및 비정형 원시 데이터를 처리하도록 설계된 저비용 스토리지 환경입니다. 데이터 레이크는 일반적으로 데이터를 정리, 검증 또는 정규화하지 않습니다. 대신 데이터를 기본 형식으로 저장하므로 다양한 유형의 데이터를 수용하고 쉽게 확장할 수 있습니다.

데이터 레이크는 빅 데이터의 볼륨, 다양성 및 속도가 높고 실시간 성능이 덜 중요한 애플리케이션에 이상적입니다. 일반적으로 AI 교육, 머신 러닝 및 빅데이터 분석을 지원하는 데 사용됩니다. 데이터 레이크는 모든 빅데이터를 위한 범용 스토리지 공간으로도 사용할 수 있으며, 필요에 따라 레이크에서 다른 애플리케이션으로 이동할 수 있습니다.

데이터웨어하우스는 여러 소스의 데이터를 하나의 일관된 중앙 데이터 저장소로 집계합니다. 또한 데이터를 정리하고 바로 사용할 수 있도록 준비하는데, 이는 주로 데이터를 관계형 형식으로 변환하는 방식으로 이루어집니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 과학 작업을 지원하기 위해 구축되었습니다.

웨어하우스는 엄격한 스키마를 적용하기 때문에 스토리지 비용이 높을 수 있습니다. 웨어하우스는 범용 빅데이터 스토리지 솔루션이 아니라 주로 비즈니스 사용자가 BI 및 분석을 위해 빅데이터의 일부 하위 집합을 쉽게 사용할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.

데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 구조 및 쿼리 기능을 결합하여 조직이 통합 플랫폼에서 두 가지 솔루션 유형의 장점을 모두 활용할 수 있도록 합니다. 레이크하우스는 비교적 최근에 개발되었지만 두 개의 서로 다른 데이터 시스템을 유지 관리할 필요가 없기 때문에 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

레이크, 웨어하우스 및 레이크하우스 중에서 무엇을 선택할지는 데이터의 유형과 목적, 데이터에 대한 비즈니스의 요구 사항에 따라 달라집니다. 데이터 레이크는 유연성과 저렴한 스토리지가 장점인 반면, 데이터 웨어하우스는 더 빠르고 효율적인 쿼리를 제공합니다. 레이크하우스는 두 가지 기능을 결합한 것이지만 설정 및 유지 관리가 복잡할 수 있습니다.

많은 조직에서는 이 중 두 가지 또는 세 가지 솔루션을 모두 함께 사용합니다. 예를 들어, 은행은 데이터 레이크를 사용하여 거래 기록과 원시 고객 데이터를 저장하는 동시에 데이터 웨어하우스를 활용하여 재무 요약 및 규제 보고서에 대한 빠른 액세스를 지원할 수 있습니다.

빅데이터 분석은 조직이 빅데이터에서 가치를 창출하는 데 사용하는 분석 프로세스입니다. 빅 데이터 분석에는 머신 러닝, 데이터 마이닝 및 통계 분석 툴을 사용하여 대규모 데이터 세트 내의 패턴, 상관 관계 및 추세를 식별하는 것이 포함됩니다.

빅데이터 분석을 통해 기업은 방대한 양의 정보를 활용하여 새로운 인사이트를 발견하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 즉, 기존 보고를 넘어 예측적이고 처방적인 인사이트에 도달할 수 있습니다. 

예를 들어, 다양한 소스의 데이터를 분석하면 조직이 개인화된 제품 추천 및 맞춤형 의료 솔루션과 같은 사전 예방적 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 의사 결정은 궁극적으로 고객 만족도를 높이고 수익을 늘리며 혁신을 주도할 수 있습니다.

조직은 다양한 빅데이터 처리 툴을 사용하여 원시 데이터를 가치 있는 인사이트로 변환할 수 있습니다. 

데이터 처리에 사용되는 세 가지 주요 빅데이터 기술은 다음과 같습니다. 

• Hadoop
• Apache Spark
• NoSQL 데이터베이스

Hadoop은 컴퓨터 클러스터에서 대규모 데이터 세트를 분산 저장하고 처리할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이 프레임워크를 사용하면 Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS)이 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

Hadoop의 확장성은 조직이 제한된 예산으로 대규모 데이터 세트를 처리해야 할 때 이상적입니다. 예를 들어, 전화 회사는 보다 비용 효율적인 네트워크 성능 분석을 위해 Hadoop을 사용하여 분산된 서버에서 통화 기록을 처리하고 저장할 수 있습니다.

Apache Spark는 특히 실시간 데이터 분석에 있어서 빠른 속도와 단순성으로 유명합니다. 인메모리 처리 능력 덕분에 데이터 마이닝, 예측 분석 및 데이터 과학 작업에 탁월합니다. 조직은 일반적으로 라이브 스트림 분석과 같이 신속한 데이터 처리가 필요한 애플리케이션에 이를 사용합니다.

예를 들어 스트리밍 플랫폼은 Spark를 사용하여 사용자 활동을 실시간으로 처리하여 시청자 습관을 추적하고 즉각적인 추천을 할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 비정형 데이터를 처리하도록 설계되어 있어, 빅데이터 애플리케이션에 적합한 유연한 선택입니다. 관계형 데이터베이스와 달리 문서, 키-값 및 그래프 데이터베이스와 같은 NoSQL 솔루션은 수평으로 확장할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 테이블에 깔끔하게 들어맞지 않는 데이터를 저장하는 데 매우 유용합니다.

예를 들어, 전자 상거래 회사는 NoSQL 문서 데이터베이스를 사용하여 제품 설명, 이미지 및 고객 후기를 관리하고 저장할 수 있습니다.

빅데이터는 조직이 인사이트를 수집하고 전략적 의사 결정을 내리는 방식을 변화시켰습니다.

Harvard Business Review의 연구에 따르면 데이터 기반 기업은 경쟁 기업보다 수익성이 높고 혁신성이 높은 것으로 나타났습니다.¹ 빅데이터와 AI를 효과적으로 활용하는 조직은 운영 효율성(81% 대 58%), 매출 성장률(77% 대 61%), 고객 경험(77% 대 45%)을 포함한 주요 비즈니스 메트릭에서 경쟁 기업보다 우수한 성과를 거두었다고 보고했습니다.

다음은 빅데이터의 가장 중요한 이점과 사용 사례입니다.

• 의사 결정 개선: 조직은 방대한 데이터 세트를 분석하여 패턴과 추세를 파악함으로써 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 식료품 체인에서는 판매 데이터와 일기 예보를 사용하여 계절별 제품의 수요를 예측하고 그에 따라 매장에 재고를 확보하고 폐기물을 줄일 수 있습니다.

• 고객 경험 향상: 빅데이터를 통해 기업은 고객 행동을 보다 세부적인 수준에서 이해할 수 있으므로 보다 맞춤화된 상호 작용을 위한 기반을 마련할 수 있습니다. 예를 들어, 빅데이터 분석은 특정 브랜드의 스킨케어 제품을 자주 구매하는 고객을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 브랜드는 이 정보를 사용하여 한정 판매 또는 유사한 제품에 대한 특별 혜택을 위한 캠페인을 타기팅할 수 있습니다.

• 운영 효율성 향상: 실시간 데이터를 통해 조직은 운영을 간소화하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 제조 분야에서 조직은 장비 고장이 발생하기 전에 실시간 센서 데이터를 분석하여 고장을 예측할 수 있습니다. 예측적 유지 관리라고 불리는 이 프로세스는 가동 중지 시간을 방지하고 유지보수 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 반응형 제품 개발: 빅데이터 인사이트는 기업이 고객의 요구에 대응하고 제품 개선을 유도하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 여러 사용자가 스마트폰의 특정 기능이 배터리 수명을 너무 빨리 소모한다고 보고하면 개발자는 다음 소프트웨어 업데이트에서 해당 기능을 최적화하는 데 우선순위를 둘 수 있습니다.

• 가격 책정 최적화: 빅데이터를 통해 조직은 실시간 시장 상황에 따라 가격 책정 전략을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 항공사는 빅데이터에서 얻은 인사이트를 사용하여 수요 변화와 경쟁사 가격에 대응하여 항공권 가격을 동적으로 조정할 수 있습니다.

• 위험 관리 및 사기 탐지 강화: 빅데이터를 통해 조직은 위험을 사전에 식별하고 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, 은행은 거래 패턴을 분석하여 잠재적인 사기를 탐지합니다. 고객의 신용 카드가 다른 국가에서 비정상적으로 고액 구매에 사용되는 경우, 은행은 거래에 플래그를 지정하고 확인을 위해 고객에게 이 사실을 알릴 수 있습니다.

• 의료 혁신: 의료 서비스 제공자는 빅데이터를 사용하여 환자 기록, 유전 정보 및 웨어러블 장치의 데이터를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 당뇨병 환자를 위한 지속적인 혈당 모니터링은 실시간으로 혈당 수치를 추적할 수 있으므로 의료 서비스 제공자는 위험한 혈당 급증 또는 저하 현상을 감지하고 이에 따라 치료 계획을 조정할 수 있습니다.

빅데이터는 엄청난 잠재력을 제공하지만, 특히 규모와 속도 측면에서 상당한 과제도 안고 있습니다.

빅데이터의 가장 큰 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 품질 및 관리: 데이터 포인트를 연결하고 데이터의 정확성을 유지하는 일은 복잡한 작업일 수 있습니다. 특히 소셜 미디어, IoT 기기 및 기타 소스에서 끊임없이 엄청난 양의 정보가 유입되는 경우에는 더욱 그렇습니다. 예를 들어, 물류 회사는 배송 성능을 정확하게 파악하기 위해 플릿의 GPS 데이터를 고객 피드백 및 창고 재고와 통합하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

• 확장성: 데이터가 증가함에 따라 조직은 이를 따라잡기 위해 스토리지 및 처리 시스템을 확장해야 합니다. 예를 들어, 매일 수백만 건의 시청자 상호 작용을 분석하는 스트리밍 플랫폼은 수요를 처리하기 위해 스토리지와 컴퓨팅 파워를 지속적으로 추가해야 할 수 있습니다. 클라우드 서비스는 온프레미스 솔루션에 대한 보다 확장 가능한 대안을 제공할 수 있지만 많은 양과 속도의 데이터를 관리하는 것은 여전히 어려울 수 있습니다.

• 개인정보 보호 및 보안 : GDPR 및 HIPAA와 같은 규정에서는 환자 기록에 대한 무단 액세스를 방지하기 위한 강력한 액세스 제어 및 암호화와 같은 엄격한 데이터 개인정보 보호 및 보안 조치를 요구합니다. 이러한 요구 사항을 준수하는 것은 데이터 세트가 방대하고 지속적으로 진화하는 경우 어려울 수 있습니다.

• 통합 복잡성: 여러 소스에서 다양한 유형의 데이터를 결합하는 것은 기술적으로 까다로울 수 있습니다. 예를 들어, 소매 체인은 제품 성능을 종합적으로 파악하기 위해 정형화된 판매 기록과 비정형화된 고객 후기 및 반정형화된 공급업체 데이터를 통합하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

• 숙련된 인력: 빅데이터 작업에는 데이터 과학, 엔지니어링 및 분석 분야의 전문 기술이 필요합니다. 많은 조직은 대규모 데이터 세트를 관리하고 해석할 수 있는 데이터 분석가 및 기타 전문가와 같은 전문가를 찾는 데 지속적인 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, 금융 기관은 거래 데이터를 분석하고 시장 동향을 예측하기 위해 머신 러닝과 재무 모델링에 모두 능숙한 데이터 과학자를 고용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

최고 성과를 내는 CEO의 72%는 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 가장 진보된 생성형 AI를 보유해야 한다는 데 동의합니다. 이러한 최첨단 AI를 구현하려면 무엇보다도 대량의 고품질 데이터가 필요합니다.

대규모 언어 모델(LLM)과 같은 고급 AI 시스템 및 머신 러닝 모델은 딥 러닝이라는 프로세스에 의존합니다.

딥 러닝은 레이블이 지정되지 않은 광범위한 데이터 세트를 사용하여 이미지 및 음성 인식과 같은 복잡한 작업을 학습하도록 모델을 훈련시킵니다. 빅데이터는 딥 러닝에 필요한 볼륨(대용량 데이터), 다양성(다양한 데이터 유형) 및 진실성(데이터 품질)을 제공합니다.

이러한 기반을 통해 머신 러닝 알고리즘은 패턴을 식별하고 인사이트를 개발하며 예측 가능한 의사 결정을 통해 혁신을 주도하고 고객 경험을 개선하며 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.