빅데이터경영,비즈니스분석 데이터 기술의 역사에 따른 데이터 기술의 변화

소개글

빅데이터경영,비즈니스분석 데이터 기술의 역사에 따른 데이터 기술의 변화에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. OLTP와 OLAP의 차이점은 무엇인가? 예를 들어서 간단히 설명하시오.

2. 아래 글은 DBMS의 물리적인 정의이다. 아래 정의 중 ‘Very Large’ ‘Shared’ ‘Consistent’ ‘Persistent’의 의미는 무엇인가? 예를 들어 간단히 설명하시오.

3. 아래 글은 Data Warehouse의 정의이다. 아래 정의 중 ‘Subject-Oriented’ ‘Time-Variant’ ‘Non-Volatile’ ‘Integrated’의 의미는 무엇인가? 예를 들어 간단히 설명하시오.

4. Data Model과 Data Architecture의 차이점은 무엇인가? 예를 들어서 간단히 설명하시오.

5. 전통적인 데이터 시대에는 상용 DBMS가 주로 사용되었지만, 빅데이터 시대에는 상용 DBMS보다는 Hadoop이 주로 사용되었다고 한다. 그 이유를 2가지 적으시오.

본문내용

Delete, update된 데이터 구조를 바탕으로 하였기에 데이터의 양에 큰 문제가 없었지만, 과거의 데이터를 삭제하는 것이 아닌, 데이터 웨어하우스의 시대부터는 이를 모두 축적하기 시작하였기 때문에 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어갔다. 위의 이야기와 더불어서 DBMS에서 받아들이는 데이터의 양은 점차적으로 증대하는 한편, 이를 제거하지 않으니 상용 DB로는 이를 모두 감당할 수 없는 상황에 이르게 된 것이다. 그에 따라 이를 Hadoop과 같은 기술로 open source 형태의 구조를 만들고 축적된 데이터들을 공개하고 모두 활용할 수 있게 하는 Big data 시대가 도래하게 되었다. 수많은 정보들을 통제할 수 없는 시기가 왔고 이를 활용하기 위한 기구들이 많이 등장하고 있는 시대가 도래하였다.

키워드

빅데이터경영,   비즈니스분석,   파이썬,   데이터분석,   Big data,   통계,   기술,   절차,   과정