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Video Transcript

교차로에 서있는 상상을 해보자
신호등이 바뀔 때마다
교차로를 통과하는 차의 수를
세어 기록한다
하루가 지나면
상당한 기본 데이터가 수집된다
1주 후면 여러분의 데이터는
더 유용하게 되고
한 달이면, 교차로를
더 효율적으로 사용할 수 있는
방법을 발견하게 되는
잠재적 자원이 된다
대규모로 데이터를 수집하고
분석하는 이 아이디어는
큰 문제를 해결할 새로운 기회를
발견할 수 있게 해줄 지도 모른다
교차로 한 곳에서 차의 수를
기록하는 대신에
미국 전역에 교차로마다
센서를 설치하여
모든 기록을 보고한다
하루 만에, 센서는
수백만 개의 정보를 보고한다
1주면 10억 개,
한 달이면 천억 개 이상으로
매일 증가한다
점점 늘어나는 정보의 거대한 더미에
숨겨져 있는 중요한 실마리는
통근자들에게 시간을
절약할 수 있게 해준다
이 모든 정보를 유용한 정보로
바꾸는 것이 빅 데이터의 목표다
하지만 그게 쉽지는 않다
빅 데이터는 정말 거대하고
복잡한 데이터이다
유용한 정보로 만들기 위해서는
몇 가지 것들이 필요하다
우선, 저장할 장소가 필요하다
보통 우리의 컴퓨터와 프로그램은
너무 작고 느리다
빅 데이터는 확실한
컴퓨팅 파워가 필요하다
둘째, 여러 다양한 출처에서
다른 형태로 들어올 수 있는
쏟아지는 많은 교통 정보를
처리해야 한다
또, 이를 활용하려면 유사하고
비교 가능한 형태로 만들어야만 한다
또한 날씨나 가스 요금과 같이
밀접하게 변화하는 조건에 대한
데이터 처리도 필요하다
이런 시스템을 갖추고
실시간으로 엄청난 양의
복잡한 데이터를
수집하고 분석해야만 한다
교통 문제나 더 많은 일을 해결하는데
단서를 제공할 수 있는 데이터이다
의료서비스 산업이나 기상청,
소셜 네트워킹에서
쏟아져 나오는 엄청난 정보를
생각해보자
이 데이터들은 더 건강한 삶,
안전한 가정, 그리고
더 성공적인 사업에
도움이 될 수 있을 것이다
오늘날, 과학자나 기술자
기업가 등
모든 형태의 조직들은
업무에 거대한 데이터를
입력하는 데 집중한다
이런 도전을 이해함으로써
우리에게 유용하게 만들 수 있다
우리가 원한 때 신호등을 바꾸게 할
수는 없을 지라도
보다 더 효과적으로 원하는 것을 얻을 수
있는 방법을 찾게 해줄 것이다

What it teaches

Incredible amounts of data are produced every day, so much that we can’t use it all.  Big data is a term used to describe the tools and processes that seek to make this data useful and productive.  This video uses the example of traffic data to teach:
 

  • Where big data comes from and how it’s collected
  • Why special tools are required to use it
  • The three big challenges: Volume, Variability and Velocity
  • The potential of big data across multiple industries

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