CWN(CHANGE WITH NEWS) - 원격 근무 작업 효율성 높일 빅데이터 분석 도구 10종

현재 기술의 발전 속도에 따라 데이터 추적에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 데이터는 오늘날 IT 세계의 모든 것이며 매 순간 증가하고 있다. 이전에는 킬로바이트와 메가바이트에 대해 이야기했지만, 이제는 테라바이트 단위를 이야기한다.

그만큼 시장에서 유용하고 의미 있는 데이터를 수집해 비즈니스의 일관성을 유지하는 것이 매우 중요해진 시대다. 이를 위해 중요한 것은 올바른 빅데이터 분석 도구를 선택하는 것이다. 좋은 도구를 사용하면 전문 데이터 분석가가 올바른 접근 방식을 취할 수 있도록 대량의 원시 데이터를 분리하기 쉬워진다. 또 원격 근무 환경에서 시장 동향을 발견하기 위해 대량의 데이터를 수집, 조사, 분석하는 과정에서 직원의 역량을 강화시킬 수 있다.

빅데이터 분석은 방대한 양의 정형, 비정형 데이터로 구성되며, 이는 분석이 적용될 때 중요한 통찰력을 제공할 수 있다. 이제부터 원격 작업 환경의 효율성을 높이는 상위 10가지 빅데이터 분석도구에 대해 알아보자.

다타도(Dataddo)
코드가 없는 클라우드 기반 데이터 분석 도구로 유연성을 제공한다. 다양한 커넥터와 메트릭, 속성을 선택할 수 있는 기능을 갖추고 있으며, 안정적인 데이터 파이프라인을 간단하고 빠르게 생성할 수 있다. 장점은 복잡하지 않은 사용자 인터페이스로 비기술적 사용자에게 적합하고, 계정 생성 후 몇 분 이내에 데이터 파이프라인 배포 가능하다. 또 사용자의 기존 데이터 스택에 유연하게 연결할 수 있으며, 요청 후 10일 이내에 새 커넥터를 추가할 수 있다.

아파치 하둡(Apache Hadoop)
클러스터된 파일 시스템과 빅데이터 운영을 위한 소프트웨어 프레임워크 프로세스다. 맵리듀스 프로그래밍 모델을 통해 빅데이터 데이터셋을 운용한다. 자바(Java)로 작성된 오픈소스 프레임워크로 크로스 플랫폼 지원을 제공한다. 현재 포춘(Fortune) 50대 기업 중 절반 이상이 이 분석도구를 사용하고 있다. 장점은 동일한 파일 시스템에서 비디오, 이미지, JSON, XML 및 일반 텍스트와 같은 모든 유형의 데이터를 보유할 수 있는 HDFS(Hadoop Distributed File System)다. 또한 데이터에 대한 빠른 액세스를 제공하며 높은 확장성을 갖추고 있다.

CDH(Cloudera Distribution for Hadoop)
CDH는 엔터프라이즈급 기술 배포에 중점을 둔 가장 중요한 빅데이터 분석 도구 중 하나다. 오픈소스이며 무제한 데이터를 수집, 처리, 관리, 관리, 검색, 모델링, 배포할 수 있다. 장점으로는 포괄적인 분포를 갖고 있다는 점이다.

아파치 카산드라(Apache Cassandra)
수많은 상용 서버에 분산된 대용량 데이터를 관리해 고가용성을 제공하도록 개발된 무료 오픈소스 분산 NoSQL DBMS이다. CQL(Cassandra Query Language)을 사용해 데이터베이스와 상호 작용한다. 아메리카 익스프레스(American Express), 페이스북(Facebook), 제너널일렉트릭(General Electric), 야후 (Yahoo) 등과 같은 글로벌 회사에서 사용되는 분석도구다. 장점은 단일 실패 지점이 없고. 대용량 데이터를 매우 빠르게 처리할 수 있는 용량을 갖추고 있다. 또한 로그 구조의 스토리지와 자동복제, 선형 확장성이 장점이다.

나임(Knime)
엔터프라이즈(Enterprise) 보고, 통합, 연구, CRM, 데이터 마이닝, 데이터 분석, 텍스트 마이닝, 비즈니스 인텔리전스에 적용되는 오픈소스 데이터 분석 도구다. 리룩스(Linux), 윈도우(Windows) 운영 체제를 지원한다. SAS의 좋은 대안으로 간주된다. 컴캐스트(Comcast), 존슨앤존슨(Johnson & Johnson), 캐너디언타이어(Canadian Tire) 등의 기업에서 사용하고 있다. 간단한 ETL 작업에 적합하며 다른 기술, 언어와 매우 잘 통합된다. 또한 풍부한 알고리즘 세트를 제공하며 많은 수작업을 자동화할 수 있다.

데이터레퍼(Datawrapper)
사용자가 간단하고 정확하며 삽입 가능한 차트를 빠르게 생성할 수 있도록 도와주는 데이터 시각화를 위한 오픈소스 빅데이터 분석 도구다. 주요 고객은 전 세계에 퍼져 있는 뉴스룸이다. 타임지(The Times), 포춘(Fortune), 블룸버그(Bloomberg), 트위터(Twitter) 등의 기업에서 사용하고 있다. 장점은 장치 친화적. 모바일, 태블릿, 데스크탑 등 모든 유형의 장치에서 매우 잘 작동한다는 점이다. 또한 완전 반응형으로 모든 차트를 한 곳으로 가져올 수 있다.

몽고DB(MongoDB)
C, C++, 자바스크립트(JavaScript)로 작성된 NoSQL, 문서 지향 데이터베이스다. 윈도우 비스타(Windows Vista), OS X(10.7 이상 버전), 리눅스(Linux)를 포함하는 여러 운영 체제를 사용하는 무료 오픈소스 도구다. 주요 기능은 집계, 임시 쿼리, BSON 형식 사용, 샤딩, 인덱싱, 복제, 자바스크립트(JavaScript)의 서버 측 실행 등이 있다. 현재 페이스북(Facebook), 이베이(eBay), 메트라이프(MetLife), 구글(Google)에서 활용하고 있다. 장점으로는 배우기 쉽고 여러 기술과 플랫폼에 대한 지원을 제공한다. 또한 설치와 유지 보수에 문제가 없고 안정적이고 비용이 저렴하다.

루미파이(Lumify)
루미파이는 빅데이터 융합, 통합, 분석, 시각화를 위한 무료 오픈소스 도구다. 주요 기능은 전체 텍스트 검색, 2D 및 3D 그래프 시각화, 자동 레이아웃, 그래프 엔터티 간 링크 분석, 매핑 시스템과의 통합, 지리 공간 분석, 멀티미디어 분석과 프로젝트 또는 작업 공간 세트를 통한 실시간 협업이다. 장점으로 전담 풀타임 개발 팀의 지원, 클라우드 기반 환경 지원, 아마존(Amazon) AWS와 호환 등이 있다.

아파치 스톰(Apache Storm)
무료 오픈소스 분산 실시간 계산 시스템이다. 데이터의 무제한 스트림을 안정적으로 쉽게 처리할 수 있어 Hadoop이 일괄 처리를 위해 수행한 작업을 실시간으로 처리할 수 있다. 그루폰(Groupon), 야후(Yahoo), 알리바바(Alibaba) 등이 사용하고 있다. 장점은 매우 빠르고 내결함성을 갖추고 있다는 점이다. 또한 데이터 처리 보장 실시간 분석, 로그 처리, ETL(Extract-Transform-Load), 연속 계산, 분산 RPC 및 기계 학습 등 다양하게 적용할 수 있다.

래피드마이너(Rapidminer)
데이터 과학, 기계 학습, 예측 분석을 위한 통합 환경을 허용하는 크로스 플랫폼 도구다. 1개의 논리 프로세스와 최대 10,000개의 데이터 행을 허용하는 무료 에디션뿐만 아니라 소형, 중형 및 대형 독점 에디션을 제공하는 다양한 라이선스가 적용된다. 히타치(Hitachi), BMW, 삼성전자(Samsung), 에어버스(Airbus) 등의 기업에서 사용하고 있다. 장점으로는 일선 데이터 과학 도구 및 알고리즘의 편리함, 코드 옵션 GUI 기능, API 및 클라우드와 통합, 탁월한 고객 서비스 및 기술 지원 등이 있다.

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