[python] 데이터베이스 vs 빅데이터의 - 두 기술의 비교와 이해

 

목차

 

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빅데이터

빅데이터는 기존의 데이터베이스 관리 도구로 다루기 어려운 대량의 데이터를 다루는 기술이다.

이는 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터까지 포함하는데, 이런 다양한 데이터에서 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 말한다. 예를들어 많은 양의 텍스트 데이터, 영상, 사진 등도 빅데이터의 일부에 포함된다.

 

비정형 데이터는 정형데이터와 달리 구조화되지 않은 형태의 데이터를 말한다. 즉, 텍스트, 영상, 음악 등과 같이 데이터베이스 형태다 아닌 데이터이다. 예를 들어 유튜브 동영상, 소셜미디어 게시물, 위치 정보등이 비정형 데이터의 예시이다.

 

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🔍 정보란 무엇일까?

• 데이터는 각종 정보를 담고 있지만, 그 자체로는 의미가 없는 경우가 많다.
• 정보란, 이런 의미없는 데이터를 분석하고 해석하여 새로운 지식이나 통찰력을 도출하는 것이다.
• 예를 들어 '금광'은 데이터일 뿐이지만, 데이터 마이닝을 통해 금을 추출할수 있다.
• 이렇게 데이터를 분석하고 가공하여 유용한 정보를 찾아내는 것이 데이터 마이닝이다.
• 적은 데이터로도 많은 정보를 얻을수 있지만 많은 양의 데이터가 반드시 유용한 정보를 제공하는 것은 아니다.

 

 

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🖥 데이터베이스란?

• 데이터베이스는 의미있는 정보들을 체계적으로 관리하는 도구이다. 즉 데이터를 구조화하여 효율적으로 저장하고 관리한다.
• 주로 어디에 사용될지 미리 정해진 데이터만 저장하여 그 데이터의 효율적인 저장, 관리, 해석을 담당한다.
• 데이터베이스는 새로운 데이터의 저장, 관리, 해석이 필요할 때 유연성이 부족할 수 있으나, 일정한 규칙에 따라 데이터를 관리하여 일관성을 유지한다.
• 반면, 빅데이터는 의미없는 정보들을 수집하고 저장하는 것을 의미한다. 대규모의 다양한 데이터를 저장하고 분석하여 유용한 정보를 도출하는 기술이며, 데이터베이스와는 목적과 용도가 다르다.

 

 

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⚖ 데이터베이스와 빅데이터의 간단한 비교

항목	데이터베이스	빅데이터
목적	의미 있는 정보들을 체계적으로 관리하는 도구	의미없는 정보를 수집하고 저장하는 기술
저장 대상	어디에 사용될지 정해진 데이터만 저장	다양한 소스에서 대규모 데이터를 수집하여 저장
주요 기능	데이터의 효율적인 저장, 관리, 해석	대규모 데이터를 저장하고 분석하여 유용한 정보 도출
유연성 및 확장성	새로운 데이터의 저장, 관리, 해석시 유연성 부족	대규모 데이터의 저장과 분석에 유연성과 확장성 제공

 

이 표를 보면 데이터베이스는 의미 있는 정보를 체계적으로 관리하는 도구로 정해진 목적에 맞게 데이터를 저장하고 효율적으로 관리한다. 반면 빅데이터는 다양한 소스에서 대규모의 데이터를 수집하고 저장하여, 이를 분석하여 유용한 정보를 도출한다. 데이터베이스는 일반적으로 새로운 데이터의 유연한 관리 한계가 있지만, 빅데이터는 대규모의 데이터를 다루고 유연성과 확장성을 갖추고있다.

 

 

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⚠ 빅데이터의 문제?

빅데이터의 가장 큰 문제 중 하나는 쓰임이 있을지 없을지 모르더라도 모든 종류의 정보를 수집한다는 점이다.

이로 인해 데이터의 양이 폭증하고 데이터의 품질과 보안에 대한 문제가 발생할 수 있다. 

또한 인공지능(AI)의 발전을 위해서는 많은 양의 데이터가 필요한데, 이는 개인정보 보호와 관련된 문제를 야기할수 있다.

 

이를 해결하기 위해서는 적절한 데이터관리와 보호 정책이 필요하다. 또한 빅데이터를 활용하여 유용한 정보를 추출하고 분석하는 기술과 전문가들의 역할이 중요하다.