경험데이터 Big Data와 Thick Data

경험데이터 분석 Big Data와 Thick Data의 차이를 알아봅시다. 



현대 비즈니스 사회에서 데이터는 중요한 자산입니다. 그러나 단순히 데이터를 모아서 분석하는 이상의 의미가 있습니다. 
그러기 위해서는 데이터의 유형과 특성을 이해해야 합니다.
특히 Big Data와 Thick Data는 각각 고유한 가치를 제공합니다. 

 

Big Data

 

Big Data

 

 

Big Data는 크고 복잡한 데이터 세트를 의미합니다. 
여기에는 기존 데이터베이스 솔루션에서 다루기 어려운 정형 데이터와 비정형 데이터의 대량이 포함됩니다. 
빅데이터는 기업이나 기관이 소유하거나 수집하는 데이터의 부피, 속도 및 다양성 측면에서 큰 규모를 가집니다. 
이러한 데이터는 전통적인 방법으로 분석하기가 어렵고, 전통적인 통계 도구와 데이터베이스 시스템에서는 다루기가 어렵습니다. 
주로 다음과 같은 특징이 있습니다.

 

대용량(Volume)

-Big Data는 수십 테라바이트에서 페타바이트까지의 대규모 데이터 세트를 의미합니다.

대량의 저밀도 비정형 정보는 빅데이터를 사용해서 처리해야 합니다.

다양성(Variety)

-구조화되지 않은 데이터, 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 다루는 능력이 필요합니다. 

텍스트, 비디오 같은 비정형, 반정형 데이터는 전처리가 필요합니다. 

속도(Velocity)

-데이터가 신속하게 생성되고 업데이트되는 경우가 많아 실시간 또는 거의 실시간으로 처리되어야 할 수 있습니다.

데이터를 기록하는 것보다 일반적으로는 직접 스트리밍하는 게 속도가 빠르다고 볼 수 있습니다. 

 

이를 3V라고 합니다. 

 

Big Data는 기업의 의사결정에 사용될 수 있으며, 예측 분석, 시장 세분화, 광고 타겟팅 등의 다양한 영역에서 중요한 역할을 합니다.

 

Thick Data

반면, Thick Data는 사람들의 경험, 감정, 인사이트 등에 대한 깊은 이해를 보여주는 데이터를 의미합니다. 

여기에는 개별 사용자 행동, 태도, 문화적 배경을 포함한 풍부한 맥락이 포함됩니다.

Thick Data는 인간 중심의 연구방법론을 통해 수집되며 일반적으로 질적 데이터에 속합니다. 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다:

 

심층성(Depth)

Thick Data는 데이터 뒤에 숨겨진 이야기와 의미를 제공합니다. 그것은 개별 사용자의 경험과 느낌에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다

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인간 중심(Human-Centeredness)

사용자의 경험과 관점이 중점을 두며, 개인 관계에서의 상호작용을 이해하는 것이 중요합니다.  

비정형(Unstructured)

Thick Data는 종종 정형화되지 않은 형태로 수집되며, 주관적인 해석과 분석이 필요합니다. 

 

Thick Data는 종종 소수의 표본에 기반하여 수집되며, 주로 질적인 연구 방법을 통해 획득됩니다. 이는 대개 대규모의 통계적 추론이나 패턴 발견을 위한 목적보다는 인간의 행동과 의도를 이해하고 설명하는 데 중점을 둡니다.

 

Big Data vs. Thick Data

Big Data vs. Thick Data

 

Big Data와 Thick Data는 모두 중요한 데이터 유형으로, 각각의 고유한 가치와 활용 방법을 가지고 있습니다. Big Data는 대규모의 양적 데이터를 기반으로 통계적 추론과 패턴 발견을 수행하여 기업의 의사 결정을 지원합니다. 반면에, Thick Data는 개별 사용자의 경험과 감정을 포착하여 인간 중심의 관점에서 의사 결정을 지원합니다. 따라서 기업이나 조직은 Big Data와 Thick Data를 조화롭게 활용하여 종합적이고 균형있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이처럼 Big Data와 Thick Data는 각각의 고유한 특성을 가지고 있으며, 이를 이해하고 효과적으로 활용함으로써 조직은 데이터를 통해 보다 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 주도의 시대에서는 Big Data와 Thick Data를 종합적으로 고려하여 미래를 예측하고 전략을 수립하는 것이 필수적입니다.