빅데이터는 기존 방식으로 처리하거나 분석하기에는 너무 큰 데이터 컬렉션을 의미합니다.
이 글을 읽은 후에 다음을 할 수 있습니다:
글 링크 복사
빅데이터는 기존의 데이터 처리 소프트웨어로는 관리할 수 없을 정도로 매우 크고 복잡하며 빠르게 증가하는 데이터 컬렉션을 말합니다. 이러한 컬렉션에는 정형 데이터와 비정형 데이터가 모두 포함될 수 있습니다. "빅데이터"에 대한 기술적으로 정확한 정의는 아직 없지만, 이 용어는 일반적으로 빠르게 확장되는 대규모 데이터 컬렉션에 사용됩니다.
최초의 컴퓨터가 개발된 이후 디지털 저장 공간 용량은 기하급수적으로 증가했습니다. 데이터를 대규모로 저장하고 몇 초 이내에 검색할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 덕분에 데이터 저장 공간은 사실상 무제한이 되었습니다. 이러한 진전이 합쳐져서 빅데이터의 출현이 가능해졌습니다. 또한 인터넷 사용이 보편화되면서 사용자 활동, 웹 호스팅 콘텐츠, 사물 인터넷(IoT) 장치의 데이터를 기록 및 분석하여 예측을 하거나 첨단 인공 지능(AI) 모델을 학습시킬 수 있습니다.
빅데이터는 공개적으로 사용 가능한 소스에서 가져올 수도 있고, 독점적인 것일 수도 있습니다. 빅데이터의 예는 다음과 같습니다.
빅데이터의 일반적인 용도는 다음과 같습니다.
"빅데이터"가 정확히 무엇으로 구성되는지에 대한 확고한 합의는 없지만, 이 용어는 일반적으로 볼륨, 속도, 다양성이라는 일반적인 기준을 충족하는 데이터 컬렉션에 적용됩니다.
이들 속성을 합쳐서 "3개의 V"라고 합니다.
AI는 컴퓨터가 텍스트를 생성하거나 추천을 생성하는 등의 인지적 작업을 수행할 수 있는 능력을 말합니다. 어떤 면에서 빅데이터와 AI는 공생 관계에 있습니다.
방대한 데이터 세트를 이용하면 효과적인 AI를 마련할 수 있으므로 고급 알고리즘에 대한 보다 정확하고 포괄적인 학습이 가능합니다. 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트는 머신 러닝 모델을 학습시키는 데 사용할 수 있으며, 딥러닝 모델은 레이블이 지정되지 않은 원시 데이터를 처리할 수 있지만, 그에 상응하는 컴퓨팅 성능이 더 필요합니다.
예를 들어, 대규모 언어 모델(LLM)인 ChatGPT는 수백만 개의 문서로 학습되었습니다. 사용자가 제공하는 입력은 인공지능이 사람이 하는 이야기처럼 들리는 응답을 생성하도록 학습하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 예로, 소셜 미디어 플랫폼에서는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 사용자를 위한 콘텐츠를 큐레이션합니다. 소셜 미디어 플랫폼에서는 수백만 명의 사용자가 게시물을 보고 좋아요를 누른 덕분에 사람들이 무엇을 보고 싶어하는지에 대한 많은 데이터를 확보하고 있으며, 이들 데이터를 사용하여 사용자 행동에 따라 뉴스 피드 또는 "For You" 페이지를 큐레이션할 수 있습니다.
반대로, AI의 빠른 처리 속도와 연관성 생성 능력은 인간이나 기존 데이터 쿼리 소프트웨어가 자체적으로 처리할 수 없는 방대한 데이터 세트를 분석하는 데 사용할 수 있음을 의미합니다. 넷플릭스와 같은 스트리밍 공급자는 과거 시청 행동을 기반으로 한 독점 알고리즘을 사용하여 시청자가 가장 좋아할 만한 프로그램이나 영화를 예측합니다.
정보 과부하: 방이 지나치게 어수선하면 필요한 물건을 찾기 어렵듯이, 데이터베이스가 너무 크면 아이러니하게도 유용하고 관련성 있는 데이터를 찾기 어려울 수 있습니다.
데이터 분석: 일반적으로 데이터가 많을수록 더 정확한 결론을 도출할 수 있습니다. 그러나 기존 소프트웨어는 이러한 대량의 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪고 있으며, 빅데이터는 인간의 분석 능력을 훨씬 뛰어넘으므로 방대한 데이터 세트에서 결론을 도출하는 것은 어려운 일이 될 수 있습니다.
데이터 검색: 특히 데이터가 클라우드에 저장되어 있는 경우 데이터 검색에 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 개체 스토리지는 유지 관리가 거의 필요 없고 거의 무제한으로 사용할 수 있으므로 빅데이터 세트에 이상적입니다. 하지만 개체 스토리지 공급자는 저장된 데이터를 검색할 때 송신 수수료를 부과하는 경우가 많습니다.
데이터 정확성 보장: 데이터가 부정확하거나 신뢰할 수 없는 경우 해당 데이터로 학습된 예측 모델과 머신 러닝 알고리즘에서는 잘못된 결과가 생성됩니다. 그러나 빠르게 증가하는 대량의 데이터를 실시간으로 정확하게 확인하는 것은 어려운 일입니다.
개인정보 보호 및 규제 문제: 빅데이터 컬렉션에는 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규제 프레임워크에서 개인 데이터로 간주하는 데이터가 포함될 수 있습니다. 데이터 세트에 현재 그러한 데이터가 포함되어 있지 않더라도 새로운 프레임워크는 개인 정보의 정의를 확장하여 이미 저장된 데이터도 이에 해당하도록 할 수 있습니다. 조직에서는 데이터 세트에 이러한 데이터가 포함되어 있다는 사실을 인지하지 못할 수도 있지만, 알고 있는데도 데이터에 부적절하게 액세스하거나 사용할 경우 벌금 및 처벌을 받을 수 있습니다. 또한 데이터베이스에 개인 정보가 포함되어 있는 경우 데이터 유출 시 데이터베이스 소유자는 더 많은 책임을 져야 합니다.
Cloudflare for AI는 개발자가 어디에서든 AI를 기반으로 구축할 수 있도록 지원하는 제품 및 기능 모음입니다. Cloudflare R2는 송신 수수료가 없는 객체 스토리지로, 개발자가 학습 데이터를 쉽게 저장할 수 있도록 지원합니다. Vectorize는 머신 러닝 모델을 학습시키고 개선하기 위해 데이터를 임베딩으로 변환합니다. 또한 Cloudflare에서는 생성형 AI 작업을 실행하기 위한 NVIDIA GPU의 전역 네트워크를 제공합니다. AI 개발을 위한 Cloudflare의 모든 솔루션에 대해 알아보세요.