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데이터가 우리 눈 앞에 펼쳐지기까지

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https://www.youtube.com/watch?v=YbSVstX7xvk
4월 7일 데이터 비주얼라이제이션 컨퍼런스에서 발표했던 내용입니다.

고성능 빅데이터 솔루션 회사가 비주얼라이제이션 컨퍼런스에서 할 수 있는 얘기가 뭘까를 고민하다가 시각화를 위해서 대용량 데이터가 가공될 때 가장 중요한 것은 무엇일까로 초점을 맞추었습니다.

이 이야기를 보다 이해하기 쉽게 풀어내기 위해 음식을 만드는 과정을 차용하였습니다. 그랬더니 자연스럽게 음식이 식탁 앞에 차려지기 전까지로 주제가 변하더군요.

맛있는 음식을 식탁에 차린 것을 시각화라고 한다면 데이터 수집은 식자재를 모으는 것, 가공은 재료를 다지는 것, 그리고 분석은 레시피로 바로 짝을 이루게 되더라구요.

사실 빅데이터에서도 분석은 전략입니다. 어떤 결과를 어떻게 만들지를 정하게 되면 이에 따라 모아야 하는 데이터와 가공하는 방법이 규정되죠. 하지만 요리와 빅데이터가 다른 점이 하나 있습니다.

빅데이터에서는 데이터에서 레시피를 끌어내기를 원하기도 하기 때문입니다. 그래서 시각화를 레시피를 만들기 위한 목적으로도 사용하게 됩니다. 그래서 시각화가 과정이냐 결과냐 하는 질문이 나오게 되는 것이지요.

결국 어떤 요리냐를 규정하는 것은 레시피이고 빅데이터에서도 결국 우리 눈에 시각화할 것이 무엇인지는 데이터 레시피가 규정하게 됩니다.

또 한 가지 중요한 것은 좋은 요리를 만들기 위해 계속 요리를 만들어 보고 레시피를 보완해 나가는 것 처럼 데이터 레시피도 가공, 분석을 반복하면서 보완해 나가게 됩니다.

이를 위해서는 데이터를 올려놓고 작업하는 솔루션이 사용하기 쉽고, 성능이 뛰어나며, 유연할수록 반복 작업도 효율적이겠지요. 그런 관점에서 로그프레소는 이상적인 빅데이터 솔루션이라 할 수 있겠습니다.

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  18. 18. - 18 - 각 요소별 n:n 상관관계 분석을 반복하는 것 상관관계 패턴 추출법 이미지 출처 : http://www.bloomberg.com/bw/magazine/correlation-or-causation-12012011-gfx.html
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  23. 23. - 23 - 蛇足 : 목적이 무엇인가? 시각화 심미적? 의미전달? 빅데이터 Hadoop? Insight? 음식 만드는 것? 먹는 것?
  24. 24. - 24 - 蛇足 : DATA RECIPE에 집중하라. 이미지 출처 : https://bobgillis.wordpress.com/page/4/
  25. 25. http://eediom.com Hando.kim@eediom.com

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