데이터를 생성하거나 수집 및 통합하고 분석·활용하는 모든 단계에 있어서는 그 속도가 매우 중요하다고 말할 수 있는데, 궁극적으로 빅 데이터에서는 분석 결과를 실시간으로 활용하는 것을 추구하고 있으며, 이것이야말로 과거의 유사한 기술 트렌드와 빅 데이터를 구별하는 가장 큰 특징으로 볼 수 있다. 어떤 기업이 실시간 데이터를 통해 적시성 있는 분석정보를 만들어 내고 이것을 통해 기업의 의사결정에 실시간 활용하는 것은 예측적분석의 영역에서 기업에게 타 기업과 차별되는 경쟁우위를 가져다 줄 수 있으며 사회적인 영역에서는 구글의 독감 데이터 예측사례와 같이 이슈에 대한 적시성과 정확성을 가지는 정보를 제공함으로서 사람들에게 실시간 대응이나 대비가 가능하게끔 하는 편리함을 가져다 줄 수 있다.
2. 빅데이터 활용기술
Open API
- 서비스, 정보, 데이터 등을 어디서나 쉽게 이용할 수 있도록 개방된 API로 데이 터 수집방식 제공
- 다양한 어플리케이션을 개발할 수 있도록 개발자와 사용자에게 공개
Crawling
- SNS, 뉴스, 웹 정보 등 인터넷상에서 제공되는 웹문서·정보 수집
Streaming
- 인터넷에서 음성, 오디오, 비디오 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 기술
RDB Aggregator
- 관계형 데이터베이스에서 정형 데이터를 수집하여 HDFS(하둡 분산파일시스 템)이나 HBase와 같은 NoSQL에 저장하는 오픈 소스 기술
- 종류 : Sqoop, Direct JDBC/ODBC 등
FTP
- TCP/IP 프로토콜을 활용하는 인터넷 서버로부터 각종 파일들을 송수신
- 보안을 강화하기 위해 SFTP 사용 고려
- 서버간 연동시에는 전용 네트워크 구축 고려
Log Aggregator
- 웹서버 로그, 웹 로그, 트랜잭션 로그, 클릭 로그, DB의 로그 등 각종 로그 데이 터를 수집하는 오픈 소스 기술
- 종류 : Chukwa, Flume, Scribe 등
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