데이터베이스 관련 신기술 ★★★

p.760, 5-56, 20년 1, 2회 기출문제

Big Data (빅데이터) ★	▶ 기존의 관리 방법이나 분석 체계로는 처리하기 어려운 막대한 양의 정형 또는 비정형 데이터 집합 # 데이터의 양, 데이터의 다양성, 데이터의 속도
Broad Data (브로드 데이터)	▶ 다양한 채널에서 소비자와 상호 작용을 통해 생성된, 이전에 사용하지 않거나 알지 못했던 새로운 데이터나, 기존 데이터에 새로운 가치가 더해진 데이터
Meta Data (메타 데이터) ★	▶ 일련의 데이터를 정의하고 설명해 주는 데이터 - 데이터를 빠르게 검색하거나 내용을 간략하고 체계적으로 하기 위해 사용
Smart Data (스마트 데이터)	▶ 실제로 가치를 창출할 수 있는 검증된 고품질의 데이터
Digital Archiving (디지털 아카이빙)	▶ 디지털 정보 자원을 장기적으로 보존하기 위한 작업 - 아날로그 콘텐츠는 디지털로 변환한 후 압축해서 저장하고, 디지털 콘텐츠도 체계적으로 분류하고 메타 데이터를 만들어 DB화하는 작업
Hadoop (하둡) ★	▶ 오픈 소스를 기반으로 한 분산 컴퓨팅 플랫폼 - 일반 PC급 컴퓨터들로 가상화된 대형 스토리지를 형성 - 다양한 소스를 통해 생성된 빅데이터를 효율적으로 저장하고 처리
Tajo (타조)	▶ 오픈 소스 기반 분산 컴퓨터 플랫폼인 아파치 하둡(Apache Hadoop) 기반의 분산 데이터 웨어하우스 프로젝트 - 대규모 데이터 처리와 실시간 상호 분석에 모두 사용 가능
Data Diet (데이터 다이어트)	▶ 데이터를 삭제하는 것이 아니라 압축하고, 중복된 정보는 중복을 배제하고, 새로운 기준에 따라 나누어 저장하는 작업
Data Warehouse (데이터 웨어하우스)	▶ 정보(Data)와 창고(Warehouse)의 합성어 - 여러 시스템에 분산되어 있는 데이터를 주제별로 통합, 축적해 놓은 데이터베이스
Map Reduce (맵리듀스)	▶ 흩어져 있는 데이터를 연관성 있는 데이터 분류로 묶는 Mapping(매핑, 연결)작업을 수행한 후 중복 데이터를 제거하고 원하는 데이터를 추출하는 Reduce 작업을 수행하는 것
Data Mining (데이터 마이닝) ★	▶ 빅데이터 분석 기술 중 대량의 데이터를 분석하여 데이터 속에 내재되어 있는 변수 사이의 상호관례를 규명하여 일정한 패턴을 찾아내는 기법

 

 

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2020 정보처리기사 필기 총정리 (시나공, 수제비)

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