빅데이터 수집이란?

빅데이터는 오늘날 모든 산업에서 핵심 자원으로 자리 잡았습니다.

하지만 이를 효과적으로 활용하려면 데이터 수집 시스템 설계와 구축이 필수적입니다.
이 글에서는 빅데이터 수집 방식을 구조, 시간, 저장 형태로 나누어 쉽게 이해할 수 있도록 풀어서 설명하고, 정형, 비정형, 반정형 데이터를 어떻게 효율적으로 수집할 수 있는지 알아보겠습니다.

1. 빅데이터 수집 방식의 정의

1-1. 구조 관점: 정형, 반정형, 비정형

데이터는 그 구조에 따라 크게 세 가지로 구분됩니다. 각각의 데이터 유형과 그 특징을 살펴볼까요?

정형 데이터 (Structured Data)
- 특징: 정형 데이터는 고정된 형식과 구조를 가지고 있으며, 데이터베이스(RDB) 같은 체계적인 방식으로 저장됩니다.
  
  예를 들어, 고객 이름, 나이, 이메일 주소 등이 포함된 엑셀 파일처럼 값과 형식이 명확하게 정해져 있는 데이터를 떠올리면 됩니다.
- 예시: 은행 거래 내역, 직원 명단, 상품 주문 내역.
- 사용 사례: 고객 데이터, 금융 거래 정보.
반정형 데이터 (Semi-Structured Data)
- 특징: 반정형 데이터는 정형 데이터처럼 완전히 고정된 구조는 없지만, 데이터를 설명하는 메타데이터를 포함합니다.
  
  예를 들어, XML이나 JSON 데이터는 기본적인 구조를 가지고 있지만, 필드와 값이 고정되지 않아 유연하게 사용할 수 있습니다.
- 예시: JSON 형식의 API 응답, 로그 데이터.
- 사용 사례: 로그 분석, 시스템 모니터링.
비정형 데이터 (Unstructured Data)
- 특징: 비정형 데이터는 구조가 없으며, 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형식으로 존재합니다. 이 데이터는 그 자체로는 분석하기 어렵지만, 적절한 도구를 사용하면 유의미한 정보를 추출할 수 있습니다.
- 예시: SNS 게시글, 이미지 파일, 동영상.
- 사용 사례: 소셜 미디어 트렌드 분석, 이미지 인식.

1-2. 시간 관점: 실시간 vs. 비실시간

데이터 수집은 시간적인 관점에서도 두 가지로 나눌 수 있습니다.

실시간 데이터
- 특징: 실시간 데이터는 수집과 처리가 즉각적으로 이루어져야 의미가 있습니다.
  예를 들어, IoT 센서에서 전송되는 데이터나 네트워크 장비 로그는 몇 초 안에 처리되어야 비즈니스에 활용할 수 있습니다.
- 예시: 실시간 센서 데이터, 서버 로그.
- 사용 사례: 자율주행차, 실시간 이상 감지 시스템.
비실시간 데이터
- 특징: 비실시간 데이터는 수집 후 일정 시간이 지나 분석해도 크게 문제가 없는 데이터입니다.
  예를 들어, 구매 기록이나 헬스케어 기록은 시간에 즉각적인 영향을 받지 않으므로 비교적 여유롭게 처리할 수 있습니다.
- 예시: 전자 상거래 구매 내역, 건강 검진 결과.
- 사용 사례: 매출 보고서 생성, 장기적인 건강 트렌드 분석.

1-3. 저장 형태: 파일, 데이터베이스, 콘텐츠, 스트림

데이터는 저장 형태에 따라 다음과 같이 나뉩니다.

파일
- 예시: 텍스트 파일, 로그 파일, 스프레드시트.
- 활용 사례: 시스템 로그 분석, 텍스트 파일 기반의 통계 산출.
데이터베이스
- 예시: 관계형 데이터베이스(RDB), NoSQL, In-Memory DB.
- 활용 사례: 고객 정보 저장, 비즈니스 통계 관리.
콘텐츠
- 예시: 이미지, 오디오, 비디오 파일.
- 활용 사례: 사진 검색, 음성 인식, 동영상 추천 시스템.
스트림
- 예시: 실시간 센서 데이터, HTTP 요청.
- 활용 사례: 실시간 트랜잭션 모니터링, 스트리밍 서비스.

2. 빅데이터 수집 방식

2-1. 파일 기반 수집 방식

FTP/SFTP: 파일을 서버에 업로드하거나 다운로드하는 방식. 보안을 위해 SFTP를 많이 사용.
RSync: 원격 시스템 간 파일 동기화.
API: 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 인터페이스.

2-2. 통신 프로토콜 기반 수집 방식

소켓 프로그래밍: 전송 계층인 TCP/UDP를 활용하여 네트워크 소켓 기반으로 데이터를 수.
HTTP: 웹 데이터를 요청하고 수집.

2-3. 데이터 전송 기반 수집 방식

에이전트: 특정 소프트웨어를 통해 데이터를 수집.
스트리밍: 실시간 데이터 수집 및 처리.

3. 데이터 유형별 수집 방식 기술

3-1. 정형 데이터 수집 방식

ETL (Extract, Transform, Load)
- 데이터를 추출하고 가공하여 데이터웨어하우스에 저장.
API
- 시스템 간 연동을 통해 실시간으로 데이터를 수신할 수 있도록 기능을 제공하는 인터페이스
DB to DB
- 데이터베이스 간의 데이터 동기화.
Sqoop
- 관계형 데이터베이스와 하둡 간 데이터 동기화.

3-2. 비정형 데이터 수집 방식

크롤링 (Crawling)
- 웹사이트, 뉴스, 게시판 등에서 데이터 수집.
RSS (Rich Site Summary)
- 블로그, 뉴스 등 웹사이트의 새로운 글을 XML 기반으로 공유.
Open API
- API를 활용해 실시간 데이터 수집.
Chuckwa
- 분산 시스템 데이터를 수집하여 하둡에 저장 및 실시간 분석.

3-3. 반정형 데이터 수집 방식

플럼 (Flume)
- 분산 환경에서 대량의 로그 데이터를 수집 및 전송.
스크라이브 (Scribe)
- 여러 서버에서 데이터를 실시간으로 수집하고 저장.
센싱 & 스트리밍
- 센서를 통한 데이터 수집 및 실시간 스트림 처리.

4. 빅데이터 수집 방식 결정 기준

데이터 수집 방식을 결정할 때 다음 요소를 고려해야 합니다.

데이터 유형: 정형, 반정형, 비정형 데이터 중 어떤 유형인지 판단.
시간 요구사항: 실시간 처리가 필요한지, 아니면 비실시간 처리가 가능한지 평가.
저장 형태: 수집된 데이터를 파일, 데이터베이스, 스트림 등 어떤 형태로 저장할지 결정.

빅데이터 수집은 데이터 분석의 첫걸음이며, 성공적인 데이터 프로젝트의 기반입니다.

이 글에서 설명한 다양한 방식과 기술을 참고하여, 데이터 유형과 요구사항에 맞는 최적의 수집 방식을 선택해 보길 바랍니다!

빅데이터 수집이란? 빅데이터 수집 방식의 정의, 종류, 그리고 최적의 선택 방법