기업은 어떻게 빅데이터를 처리하고 분석할 수 있는가
정보화와 정보화의 심층적인 통합이 지속적으로 발전함에 따라 기업이 디지털화, 자동화 및 지능화를 완전히 실현하는 것이 중요합니다. 사업 관리 및 생산 프로세스는 시장 경쟁력을 유지하는 열쇠입니다. 이 과정에서 데이터는 반드시 기업의 핵심 자산이 될 것이며, 데이터의 처리, 분석, 적용은 기업의 핵심 경쟁력을 크게 향상시킬 것입니다. 그러나 오랫동안 데이터 분석 방법과 도구의 부족으로 인해 많은 양의 비즈니스 데이터가 시스템에 축적되어 사용할 수 없게 되었습니다. 이는 시스템 운영 및 유지 관리에 대한 부담을 가중시킬 뿐만 아니라 지속적으로 발생하고 있습니다. 제한된 기업 자본 투자를 잠식합니다. 오늘날 빅데이터 기술과 애플리케이션이 점차 발전하고 성숙해짐에 따라, 대량의 데이터를 어떻게 처리하고 분석하는가가 기업의 초점이 되었습니다.
기업 입장에서는 오랜 기간 축적된 방대한 데이터로 인해 분석적 가치가 있는 데이터는 무엇일까? 일시적으로 처리할 수 없는 데이터는 무엇입니까? 이는 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고 구현하기 전에 반드시 해결해야 할 문제들이다. 다음은 기업이 빅데이터 플랫폼을 구현 및 배포하고 대용량 데이터를 효과적으로 활용하는 방법을 제안합니다.
1단계: 데이터 수집
기업이 새로 구현한 시스템이든 기존 시스템이든 빅데이터 분석 플랫폼을 구현하려면 먼저 이해해야 할 사항 그들이 무엇을 하고 있는지 어떤 데이터를 수집해야 하는지. 데이터 수집의 어려움과 비용으로 인해 빅데이터 분석 플랫폼은 기업의 모든 데이터를 수집하는 것이 아니라, 기업이 전략적 의사결정을 위해 어떤 데이터가 필요한지, 관련성이 있고 직간접적으로 연결된 데이터를 수집해야 합니다. 어떤 세부적인 결정을 내리는 것이 도움이 되며, 분석된 데이터 결과는 데이터 분석가를 테스트하는 순간이기도 합니다. 예를 들어, 기업이 생산 라인 장비의 작동 상태만 알고 싶다면 생산 라인 장비의 성능에 영향을 미치는 주요 매개변수만 수집하면 됩니다. 또 다른 예로, 제품 애프터 서비스 프로세스에서 기업은 제품 사용 상태, 구매 그룹 및 기타 정보를 이해해야 합니다. 이러한 데이터는 신제품 연구 개발 및 시장 예측을 지원하는 데 매우 중요한 가치가 있습니다. 따라서 기업은 빅데이터 분석을 계획할 때 프로젝트 목표에 대한 정확한 분석을 수행하여 비즈니스 목표를 보다 쉽게 달성하는 것이 좋습니다.
빅데이터 수집 과정에서 가장 큰 어려움은 동시 접속자 수가 많다는 점이다. 기차표 판매 사이트나 접속하는 타오바오 등 수천 명의 사용자가 동시에 접속하고 운영할 수 있기 때문이다. 동시에 볼륨이 최고치에 도달하면 이를 지원하기 위해 수집 측에 많은 수의 데이터베이스를 배포해야 합니다. 그리고 이러한 데이터베이스 간의 로드 밸런싱 및 샤딩을 수행하는 방법에도 심층적인 생각이 필요합니다.
2단계: 가져오기 및 전처리
데이터 수집 프로세스는 빅데이터 플랫폼 구축의 첫 번째 단계일 뿐입니다. 어떤 데이터를 수집해야 하는지 결정한 후 다음 단계는 다양한 소스의 데이터를 균일하게 처리하는 것입니다. 예를 들어, 스마트 팩토리에는 영상 감시 데이터, 장비 가동 데이터, 자재 소비 데이터 등이 있을 수 있습니다. 이러한 데이터는 정형 데이터일 수도 있고 비정형 데이터일 수도 있습니다. 이때 기업은 ETL 도구를 사용하여 관계형 데이터, 플랫 데이터 파일 등과 같은 분산 및 이기종 데이터 소스에서 정리, 변환 및 통합을 위해 임시 중간 계층으로 데이터를 추출한 다음 이러한 데이터를 가져와야 합니다. 프런트 엔드에서 중앙 집중식으로 대규모 분산 데이터베이스 또는 분산 스토리지 클러스터가 최종적으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트에 로드되어 온라인 분석 처리 및 데이터 마이닝의 기반이 됩니다. 데이터 소스의 가져오기 및 전처리 프로세스에서 가장 큰 과제는 주로 가져오는 데이터의 양이 초당 가져오는 데이터의 양이 수백 메가바이트 또는 심지어 기가바이트 수준에 도달한다는 것입니다.
3단계: 통계 및 분석
통계 및 분석은 주로 분산 데이터베이스 또는 분산 컴퓨팅 클러스터를 사용하여 여기에 저장된 대용량 데이터에 대한 일반적인 분석 및 분류를 수행합니다. 가장 일반적인 분석 요구 사항을 충족하기 위해 일부 실시간 요구 사항은 EMC의 GreenPlum, Oracle의 Exadata 및 MySQL 기반 열 스토리지 Infobright 등을 사용하는 반면 일부는 일괄 처리하거나 반구조를 기반으로 해야 합니다. 데이터를 최적화하려면 Hadoop을 사용할 수 있습니다.
또한 가설검정, 유의성 검정, 차이분석, 상관분석, T검정, 분산분석, 카이제곱분석, 부분상관분석, 거리분석, 회귀분석, 단순회귀분석, 다중회귀분석 등 데이터에 대한 통계분석 방법도 다양하다. 회귀분석, 단계적 회귀, 회귀예측 및 잔차분석, 능선회귀, 로지스틱 회귀분석, 곡선추정, 요인분석, 군집분석, 주성분분석, 요인분석, 고속 군집화법 및 군집화법, 판별분석, 대응분석, 다변량 대응 분석(최적 규모 분석), 부트스트랩 기술 등 통계 및 분석 부분의 주요 특징이자 과제는 분석에 많은 양의 데이터가 포함되어 많은 시스템 리소스, 특히 I/O를 소비한다는 것입니다.
4단계: 가치 마이닝
데이터 마이닝은 기존 통계 및 분석 프로세스와 달리 일반적으로 미리 정해진 주제가 없으며 주로 기존 데이터를 기반으로 계산됩니다. 알고리즘은 예측 효과를 달성하고 일부 높은 수준의 데이터 분석 요구를 충족할 수 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 클러스터링을 위한 Kmeans, 통계 학습을 위한 SVM, 분류를 위한 NaiveBayes가 있으며 주로 Hadoop의 Mahout 등이 사용됩니다. 이 프로세스의 특징과 과제는 주로 마이닝에 사용되는 알고리즘이 매우 복잡하고 계산에 포함되는 데이터의 양과 계산이 크다는 것입니다. 일반적으로 사용되는 데이터 마이닝 알고리즘은 주로 단일 스레드입니다.
요약
더 정확한 결과를 얻으려면 빅 데이터 분석 프로세스에서 기업의 관련 비즈니스 규칙을 결정해야 합니다. 이러한 비즈니스 규칙은 데이터 분석가가 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 작업의 복잡성으로 인해 이러한 데이터의 복잡성을 처리하고 데이터를 분석하여 귀중한 결과를 얻으려면 더 나은 구현이 필요합니다. 관련 비즈니스 규칙을 공식화한 후 데이터 분석가는 데이터를 분석하고 출력해야 합니다. 왜냐하면 이러한 데이터 결과는 다음 의사 결정에서 더 나은 쿼리 및 사용을 위한 것이기 때문입니다. 비즈니스 부서에서는 많은 프로젝트를 지속적으로 반복하고 재구성해야 합니다. 마지막으로, 분석 플랫폼이 장기간 사용될 것이기 때문에 기업의 발전에 따라 의사결정 수준의 요구도 변화하고 있으며, 데이터 분석가의 데이터 분석도 업데이트되어야 합니다. 요즘에는 많은 양의 데이터가 분석 소프트웨어 혁신의 주요 측면은 데이터 분석 결과의 지속적인 가치를 유지할 수 있는 데이터에 대한 수요 변화에 관한 것이기도 합니다.