Big Data 2012.3. 순서  배경  Hadoop  관련 프로젝트  활용  주요 이슈  전망과 과제 2.

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1 Big Data 2012.3. http://www.openwith.net

2 순서  배경  Hadoop  관련 프로젝트  활용  주요 이슈  전망과 과제 2

3 배경  Big Data 의 물결  Supercomputer  BI

4 배경 – Big Data Tidal Waves  A Tidal Wave of Data 4

5  현상으로서의 Big Data: “ V 3 C ” 5 V3 이로 인한 C Complexity

6  Online 공간에서의 – 모든 행위 (click-stream)  Click, ad impression, wall post, friending,...  billing event, transaction,  server request, network message, fault  fast forward, pause,...  분석할 데이터 stream 이 끊임없이 발생  The Power of Big Data Analytics

7 배경 – Supercomputer  Supercomputer – High-throughput computing – 주로 Technical-Computing – 2 가지 방향 :  grid computing = 원격, 분산형 대규모 컴퓨팅  Clustering (tightly-coupled) & MPP (loosely-coupled) – 추세 :  Batch  Mission critical & real-time orientation  Static search  pipelining of intelligent agents  Scale-Up vs. Scale-Out – 1000 개 CPU 장착된 supercomputer 대신 1,000 개의 single-CPU 또는 250 개의 quad-core 서버를 제시.  cost-effective compute cluster. 7

8 배경 – Supercomputer  Big Data 는 HPC 의 또 다른 진화모습 – 4 개의 Implied Solutions – Data Aggregation  find a specific group of records that comply with a set of requirements filesystem application – Data Analytics  computation of common characteristics or key regression characteristics in data aggregated for the analysis HPC + filesystem – Data Visualization  construct visual representation of a computationally-derieved model of aggregated for analysis HPC + filesystem + visual analysis – Interactive Visualization and Simulation  command adapative analysis through manipulation and simluation of aggregated data. Insight from human-derived optimization points. HPC + filesystem + visual analytics + design

9 배경 – BI  BI (Business Intelligence) – “Survival of the Smartest” (H.Mendelson & J.Ziegler, 1999)  “ 조직의 지능지수 (Organizational IQ) 란 “ 정보를 신속하게 처리하여 효과적 의사결정을 하고 이를 행동에 옮길 수 있는 능력 ”  즉, Intelligence ( 의사결정능력 ) + Collaboration/BPM ( 실행능력 ) – 조직 지능지수를 올리는 해답이 “ 비즈니스 인텔리전스 (BI)” 9

10 배경 – BI 구분내용솔루션비고 전략 Intelligence 경영전략을 효과적으로 수립하고 실행하기 위한 각종의 정보관리 VBM BSC ABC/ABM 전략적인 측면에 초점 을 맞춤 분석 Intelligence ( 초기 ) 특정 이슈의 해결목적 ( 추세 ) 전략경영 보조 OLAP Data Mining 전문 의사결정 분석도구 특정 분석가에서 일선 담당자로 확산 확장 Intelligence 기업 내부뿐 아니라 고객, 공급자 등 외부 이해관계자의 데이터 ERP Intelligence CRM Intelligence SCM Intelligence ERP/CRM 등의 데이터 를 대상으로 함 Intelligence Infra BI 를 제공하기 위한 플랫폼 ETL Data Warehousing/DM 분석 인텔리전스와 함 께 제공 Intelligence 정보전달 사용자별 Intelligence 정보를 통 합 제공 Portal 경보솔루션 보조적 기능으로 제공 BI 분류

11 배경 – BI 구분 OLTPRDBMSDW/OLAP 주된 목적일상업무 (Operational) 에서의 거래사항 처리 History 데이터 및 세부 데이터 분석 Access 유형 Read/WriteRead-onlyRead/Write 주된 담당자전산 현업 담당자 ( 분석자 ) 주된 데이터 형 태 Application 별 관리 – 거래내역 중심 전사 / 전 영역의 데이터 ( 참고 : Data Mart 는 개별 주제별 데이터 ) 요약 / 총계 (aggregation) 에 대한 분석 중심 데이터 구조정규화정규화 또는 비정규화 Dimension, 계층구조 OLAP, OLAP 비교

12 배경 – BI  Data Warehousing  OLAP 12 Cube design Visualization

13 Hadoop  Hadoop 개요  HDFS  MapReduce  설치 운영 13

14 Hadoop 개요  Hadoop (http://hadoop.apache.org/)http://hadoop.apache.org/ – 대규모 데이터 처리를 위해 분산 Clustered 파일시스템을 이용하는 컴퓨팅 환경. – ( 역사 )  Lucene > Nutch > Hadoop – ( 특징 )  Programming 모델의 단순화  선형 확장성 (Flat linearity)  “function-to-data model vs. data-to-function” (Locality)

15  Hadoop 의 Building Blocks – master/slave architecture (distributed storage(HDFS), distributed computation) – NameNode  = master of HDFS that directs the slave DataNode daemons to perform the low-level I/O tasks.  파일을 block 단위로 분할하는 작업, block 별 저장현황 등의 일체사항을 관리  memory and I/O intensive  user data (x), MapReduce 의 처리를 하지 않음.  단, single point of failure of your Hadoop cluster.  Secondary NameNode – DataNode  slave machine 은 DataNode daemon 을 통해 분산파일의 read/write 작업을 수행.  DataNode communicate with other DataNodes to replicate its data blocks for redundancy.  NameNode 와 끊임없이 통신. 15

16 – JobTracker  computing daemon 들 사이의 master/slave architecture: – JobTracker = master, TaskTracker = slave node.  응용프로그램과 Hadoop 사이의 중간연락을 하는 daemon  파일처리를 위한 실행계획, node 할당, task monitoring 등  master node 가 수행 – only one JobTracker daemon per Hadoop cluster. – TaskTracker  JobTracker 가 지정하는 개별 task 수행.  A single TaskTracker/slave node 이지만 각 TaskTracker 는 여러 개 JVM 을 통해 병렬 처리 16

17  Hadoop’s components: – HDFS (Hadoop Distributed File System) – Programming paradigm (MapReduce). – Partitioner – redirect output from Mapper – Combiner – local reduce 17

18  HDFS: Data Distribution – 데이터 적재 즉시 HDFS 가 파일을 chunk 로 나누어서 해당 node 에 복수로 분배 / 복제. 특정 node 장애 시 monitoring system 이 데이터를 re-replicate. – 전략 :  Record-oriented (input 파일을 split 하고 각 process 가 HDFS 의 locality 에 따라 할당된 record 만 처리 )  Moving computation to the data ( 데이터를 컴퓨터에 할당하는 대신 컴퓨터에 데이터를 보내준다.) 18 Data is distributed across nodes at load time.

19  MapReduce: Isolated Processes – 프로세스간 통신은 only implicitly. Task 는 각각의 record 를 독립적으로 (in isolation) 처리. – Mapper 라는 task 가 record 를 처리한 후 그 출력물을 Reducer 로 보내서 merge. 19 Mapping and reducing tasks run on nodes where individual records of data are already present.

20 HDFS  특징 – Block-structured 파일 시스템 으로서 Node 간 중복 저장 (replication factor= 3, by default). – 별도의 namespace  장점 – HDFS 는 대용량 처리 (terabytes or petabytes). ☜ 분산배치 / 대용량 파일. – HDFS 는 데이터 신뢰성 강화. ☜ 데이터의 HA. 특정 node failure 시 그곳에 국한 – HDFS 는 fast, scalable access 구현. ☜ Cluster scalability 염두 – HDFS 는 Hadoop MapReduce 와 완벽하게 통합 ☜ 데이터 지역성 전제.  단점 – long sequential streaming read 를 전제로 함. ☞ Random access 는 취약. – Write once and read many 에 최적화 ☞ Update 가 빈번한 데이터는 적합치 않음. – Local caching 이 지원되지 않음 ☞ simply be re-read from HDFS source. 20

21  DataNode – 입력항목은 random 하게 block 단위로 나누어 배분.  NameNode – Main memory 상에서 metadata 의 관리 – Client 는 NameNode 에게 질의하여 특정 파일에 해당하는 block 의 목록을 가져오고 이후 Client 는 NameNode 의 간섭없이 병렬로 read 작업 수행. 21 DataNodes holding blocks of multiple files (replication factor = 2). NameNode maps the filenames onto the block ids.

22  HDFS 의 환경설정 (configuration) – Hadoop 설치 디렉토리의 conf/hadoop-defaults.xml 파일 (default 값 ) 을 override 하여 설정. – Configuration 설정은 key-value pairs: property-name property-value 22

23  HDFS 의 운용 – HDFS 시작하기  포맷작업 user@namenode:hadoop$ bin/hadoop namenode -format  작업 시작 user@namenode:hadoop$ bin/start-dfs.sh  master node 에서 NameNode 서버를, slave 기기에서는 DataNode instances 를 개시.  원격이용은 ssh 로 가능. – HDFS 작업  작업을 위한 script 의 위치 : bin/hadoop.  명령어 구조 user@machine:hadoop$ bin/hadoop moduleName -cmd args...  2 가지 대표적 modules: dfs 와 dfsadmin..  예 : someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls / Found 2 items drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2008-09-20 19:40 /hadoop drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2008-09-20 20:08 /tmp 23

24  MapReduce 에서의 HDFS 이용 – fs.default.name 설정 option 을 NameNode 로 지정  Hadoop MapReduce job 은 데이터 입력 source 는 자동으로 HDFS 가 된다. – FileInputFormat subclass 를 이용  자동으로 HDFS 로부터 데이터를 받고 cluster node 들에게 분배.  HDFS API 의 이용 24

25  HDFS 에서의 Node 퇴출 (decommissioning) – Step 1: Cluster configuration.  excludes 파일 을 이용. conf/hadoop-site.xml 파일에 dfs.hosts.exclude 키를 추가하고 NameNode 의 파일에 해당하는 경로를 지정. – Step 2: decommission 할 host 를 결정  dfs.hosts.exclude 에 해당 기기를 등록  NameNode 에 연결되는 것을 방지 – Step 3: configuration 정보를 reload 시킴  다음 명령을 수행 bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes. – Step 4: Shutdown nodes.  decommission 작업 완료 후, decommissioned H/W 는 shutdown 가능.  이때 bin/hadoop dfsadmin -report 명령 시 현재 연결된 node 의 목록을 볼 수 있음. – Step 5: excludes 파일을 재 수정.  일단 decommission 되고 나면 excludes 파일로부터 다시 제거한다. 이를 위해 다음 명령을 수행. bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes 25

26 MapReduce  개념 – Functional Programming  작업 대상물을 나누어서 여러 기계에 배분하는데 이때 각각의 구성인자는 데이터를 공유하지도 않고 동기화하지도 않는다.  MapReduce 에서 모든 데이터 항목은 immutable, 즉, 수정불가능. 수정이 되면 그 사항은 (key, value) pair 의 형태로 새로 산출되고 이때만 통신을 한다. – List Processing  이론적으로 MapReduce 프로그램은 입력되는 데이터 List 를 변환하여 출력 데이터 List 로 보낸다. MapReduce 에서 이러한 작업은 2 개의 서로 다른 map 과 reduce 에 의해 2 번 발생.

27  Mapping Lists – 입력 데이터 항목의 목록 (list) 을 Mapper 라는 함수에 하나씩 전달. – Mapper 는 각각을 변환하여 출력 데이터 항목 (output data element) 으로 전달.  Reducing Lists – Reducing 에서는 관련되는 값들을 합친다. reducer 함수는 입력 리스트로부터 입력 값의 iterator 를 받아서 관련되는 값들 을 결합 (combine) 하여 하나의 출력값을 만들어 낸다. – 통상 Reducing 을 통해 " 요약 (summary)" 데이터. 27 Mapping creates a new output list by applying a function to individual elements of an input list. Reducing a list iterates over the input values to produce an aggregate value as output.

28  MapReduce 의 결합 – Mapper 수행 + Reducer 수행  Key 와 values: – MapReduce 에서 모든 값 (value) 는 반드시 관계되는 key 를 가진다. 예컨대 : AAA-123 65mph, 12:00pm ZZZ-789 50mph, 12:02pm CCC-456 25mph, 12:15pm...  모든 mapping 및 reducing 함수는 반드시 (key, value) pair 의 형태로 데이터를 받으며 그 출력 역시 이 형태를 유지. – 유연한 MapReduce  여타 functional mapping /reducing 과 달리 각 단계마다 여하한 수의 값도 발생할 수 있다. – Mapper 는 하나의 입력이 존재하여도 이를 0, 1, 또는 수백 개의 출력으로 mapping 할 수 있다. – reducer 도 하나의 입력리스트에 대해 이를 처리한 후 0, 1, 또는 수십 개의 출력형태로 산출.  Keys divide the reduce space: – 같은 key 를 가지는 모든 값 (value) 는 하나의 reducer 에게 제시되며 key 가 다른 여타의 value list 에 대한 reduce 작업과는 별개로 독립적으로 진행된다. 28 Different colors represent different keys. All values with the same key are presented to a single reduce task.

29  예제 프로그램 : Word Count – 가정 : 2 개의 파일  foo.txt 의 내용 : “Sweet, this is the foo file”  bar.txt 의 내용 : “This is the bar file” – 원하는 출력형태 sweet 1 this 2 is 2 the 2 foo 1 bar 1 file 2 – 로직 29 mapper (filename, file-contents): for each word in file-contents: emit (word, 1) reducer (word, values): sum = 0 for each value in values: sum = sum + value emit (word, sum)

30 – 구현 30

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32  MapReduce 에서의 데이터 흐름 32

33  MapReduce 에서의 데이터 흐름 ( 상세모형 ) 33

34 Hadoop Programming  개발도구 – Eclipse 를 이용  Eclipse Classic + MapReduce plugin 추가 – NetBeans 이용  NetBeans + MapReduce plugin 추가 34

35  예제 프로그램 35

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38 Hadoop 설치  권장 기기 사양 – Xeon processors 1.8-2.0GHz 이상 – Hadoop job 은 core 당 1 ~ 2 GB RAM 소모. (Python 등 script 사용 시 메모리 추가 소요 ) – ( 참고 ) 일정한 수의 HDD 를 가지는 시스템 여러 대가 바람직. (Hadoop 은 기본적으로 I/O-bound ). – NIC: gigabit Ethernet 권장  설치 요건사항 – Java 환경 : Sun Java 1.6 이상 – 운영체제 : MS Windows 도 가능하나 (cygwin 설치 ) 가급적 Linux.  다운로드 및 설치 – 다운로드 : http://hadoop.apache.org/releases.html#Download 에서 Download (2013/3/27 현재 1.0.X - current stable version, 1.0 release)http://hadoop.apache.org/releases.html#Download – 설치 (hadoop-0.18 기준 ) gunzip hadoop-0.18.0.tar.gz tar vxf hadoop-0.18.0.tar 디렉토리 구조  bin/ Hadoop 실행을 위한 script 저장  conf/ cluster 의 설정정보 (configuration) 저장 – 실행  conf/ hadoop-env.sh 를 수정 (JAVA_HOME 설정 )  hadoop-site.xml 을 수정. ( 환경설정 ) 38

39  Multiple node Hadoop Cluster 의 경우 – conf/masters 파일 ; SecondaryNameNode 의 hostname ("localhost" 를 FQDN of node to run the SecondaryNameNode service). – conf/slaves 파일 : cluster 내에서 TaskTracker 및 DataNode daemon 을 수행할 node 의 host 명 slave01 slave02 slave03 ... 암호 설정되지 않은 ssh 도 login 할 수 있도록 하려면 : – $ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys – ~/.ssh/id_dsa.pub 및 authorized_keys 파일을 cluster 내의 모든 기기에 복제 – 복제방법 :  소규모의 경우 : rsync or copy 이용  대규모의 경우 : configuration 관리시스템 ( 예 : bcfg2, smartfrog, puppet) 이용.  ( 주의 )  NFS 는 가급적 사용하지 말 것. (bottleneck 이 된다.)  DataNode 는 block storage 를 공유 또는 NFS 상에서 기타의 high-bandwidth 작업을 하지 말 것. 39

40 디렉토리내용 Default 위치권장하는 위치 HADOOP_LOG_DIR daemon 으로부터 출력되는 log 파일 ${HADOOP_HOME}/logs/var/log/hadoop hadoop.tmp.dir 다른 temporary 디렉토리에 대한 base /tmp/hadoop-${user.name}/tmp/hadoop dfs.name.dir NameNode metadata 가 저장되는 곳 ${hadoop.tmp.dir}/dfs/name/home/hadoop/dfs/name dfs.data.dir DataNodes 가 자신의 block 을 저장하는 곳 ${hadoop.tmp.dir}/dfs/data/home/hadoop/dfs/data mapred.system.dir 공유하는 MapReduce 시스템 파일에 대한 in-HDFS 경로 ${hadoop.tmp.dir}/mapred/system/hadoop/mapred/system 40 주요 디렉토리

41 Cluster 구성  소규모 Clusters: 2-10 Nodes – 최소한 1 대는 NameNode/JobTracke 와 DataNode/TaskTracker 의 역할을 동시에 수행 ; 나머지 1 대는 DataNode/TaskTracker 로 동작. – 최소규모 시 conf/hadoop-site.xml 의 예 ☞ – 8-10 node 경우 dfs.replication 을 3 으로 설정.  중간규모 Clusters: 10-40 Nodes – ( 생략 ) 41

42  대규모 Clusters: 40 대 이상의 Multiple Rack 환경 – rack failure 에 대비키 위해 NameNode 의 설정을 변경. dfs.block.size 134217728 – Block size 를 64MB  128MB 로 증가. 단, 파일 당 block 수가 감소하므로 parallelism 은 저하. – 중간규모 cluster 에서 NameNode 는 HDFS metadata 를 자신이 위치한 rack 내 다른 기기로 NFS 로 기록. 또한 그 기기를 checkpoint 에 이용하고 SecondaryNameNode process 에 compact 시킴. 이때 cluster 가 해당 rack 의 상태에 좌우되므로 NFS-mounted write-through backup 을 다른 rack 에도 보관. – Multiple rack 환경에서 RPC timeout 이 빈번해지므로 NameNode 는 DataNode 의 상태를 수시로 감시. 유사한 timeout mechanism 이 JobTracker 의 MapReduce 측면에도 존재한다. 예 : dfs.namenode.handler.count 40 mapred.job.tracker.handler.count 40 42

43  대규모 Clusters: 250 대 이상의 Multiple Rack 환경  Rack awareness 의 문제 – multi-rack 에서 block 의 replica 의 분산에 따른 데이터 손실이 없도록 할 것. (rack-aware placement 정책 ). – DNSToSwitchMapping interface 를 이용해서 rack topology 대응에 필요한 java 프로그램을 작성. – 또는 사용자 지정 script 를 각각의 node 에 수행하도록 default mapper 를 이용. – 단, Hadoop 의 version 별로 설정항목의 변화가 있으므로 유의한다. 43 Property 영역설명 io.file.buffer.size32768-131072 SequenceFiles 에 이용되는 Read/write buffer size (H/W page size 의 배수로 설정 ) io.sort.factor50-200 shuffling 과정에서의 파일 정렬 시 concurrently merge 되는 stream 의 수 io.sort.mb50-200 데이터 정렬 시 사용하는 메모리 mapred.reduce.parallel.copies20-50 mapper 에서 입력데이터를 가져오기 위해 reducer 가 사용하는 concurrent connection 의 수 tasktracker.http.threads40-50 TaskTracker 가 uses to provide to reducers 에 intermediate map output 을 제공하기 위해 사용하는 thread 의 수 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 1/2 * (cores/node) ~ 2 * (cores/node) 각각의 기기에 설치하는 map task 의 수. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maxim um 1/2 * (cores/node) ~ 2 * (cores/node) 각각의 기기에 설치하는 reduce task 의 수

44  Hadoop 성능의 Monitoring 도구 – Ganglia  분산환경에서의 performance monitoring framework 으로서 특히 Hadoop 의 운영사항을 관리할 수 있다.  ( 세부 사항 생략 ) – Nagios  범용의 cluster health 관리 도구로서 large cluster 관리에 적합하다. 필요 시 Nagios 와 Ganglia 를 함께 이용할 수도 있다.  Tips  "hadoop" 이라는 이름의 user 를 별도로 설정할 것. root 로 동작하지 말 것.  만약 Hadoop 이 /home/hadoop/hadoop-0.18.0 에 설치되어 있다면 /home/hadoop/hadoop 을 /home/hadoop/hadoop-0.18.0 로 link 할 것. 44

45 관련 프로젝트  Apache 프로젝트  주요 업체의 전략 45

46 Hadoop-related projects  Apache Avro – 데이터 serialization  Cassandra 와 HBase – 데이터베이스  Chukwa – monitoring system  Hive – 데이터의 aggregation 및 summarization 을 위한 ad hoc SQL-like queries  Mahout – Machine learning library  Pig 와 Pig Latin – Pig = 대규모 data set 에 대한 분석 플랫폼 – Pig Latin = Hadoop 에서 데이터 변환을 위한 고급언어. – ☞ Parallel computation 을 위한 data-flow 및 실행 framework  ZooKeeper – 분산 application 에 대한 coordination 서비스  And more… 46

47 Big Data 의 활용  경영  자연과학  기타 47

48 Big Data 활용  전 영역에 활용 48 Improved Security (Scary guys) Urban Planning & Simulation Urban Planning (Traffic Planning)

49 Big Data 활용  대표적 활용 예 : – IT Log Analytics – Fraud Detection Pattern – Social Media Pattern – Call Center Mantra: "This Call may be recorded for QA purposes" – Risk: Patterns for Modeling and Management – Big Data and the Energy Sector – Video Recommendation

50 Application Requirements

51  과거의 Fraud Detection

52  Big Data 를 활용한 Fraud Detection

53  Cancer Tumor Genomics – Vision: Personalized Therapy  "... 10 years from now, each cancer patient is going to want to get a genomic analysis of their cancer and will expect customized therapy“ Director, The Cancer Genome Atlas, Time Magazine, 2011  진행 : – UCSF cancer researchers + UCSC cancer genetic database + UC Berkeley – Sequencing costs (1/150), big data 가속화 – TCGA 의 경우 : 5PB = 20 cancers x 1000 genomes

54 주요 이슈  Big Data 와 Cloud Computing  Big Data 와 스토리지  과제  주요 업체 동향 54

55  Cloud Computing 과 Big Data – Amazon AWS (Amazon Web Services) – Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud)

56  Big Data 와 Storage – Current Storage Hierarchies don't support emerging requirements for Big Data  File system block interface breaks object model  Based on 1960's technologies and techniques  Data and storage differentiated  User access is shell + ls  User metadata is lost  Intelligence in storage systems needed!

57 Big Data 와 Storage  New Approach to Storage Hierarchy: Flexibility and Intelligence Built In – Applications define objects – Storage of objects is abstracted – Access transformed from shell + ls --> python – Enables Lustre ecosystem – Eables analytics

58  Cloudera – Hadoop 상용화의 원조 – Cloudera Enterprise RTQ (Real-Time Query)  provides Management and 8x5 support for Impala.  available as an add-on to Cloudera Enterprise Core ( 유료 서비스 ) 58 CONFIDENTIAL - RESTRICTED

59  UC Berkeley 의 Big Data Architecture Framework

60  Berkeley Data Analysis System  A new open source software stack to: – effectively manage cluster resources – efficiently extract value out of big data – continuously optimize cost, time and answer quality

61  Big Data 와 Intel – Cray 의 HPC interconnect 사업부문 합병 (2012.9)  Fabric Switch (Gemini/Aries interconnect) 를 Xeon processor 에 통합 – Xeon E7 (2013 주력 ) – H/W-level security 내장  McAfee's Deep Defender & DeepSafe 통합 – Intel MIC (Many Integrated Core) architecture for Big Data

62 Big Data Landscape 62

63 전망 – 데이터 폭주 가속화  Massive: – FacebooK: 200~400TB/day, 83 million pictures – Google: >25 TB/day processed data  끝없는 데이터 폭주 – 더 많은 기기 (cell phones, Sensors & RFIDs), 더 많은 사람 (3 rd world)  Dirty & Unpredictable – Diverse, No schema, Unstructured, Semantic – Inconsistent syntax  일상생활 깊숙이 … – Smart TV, Smart Car, Smart Grid, Smart ???  Analytics 의 시대 – Business Analytics, Technology Analytics, ???  데이터 융합 – Big Data 와 여타의 데이터가 결합될 때 더 큰 value 를 거둔다. 63 Big data Other data Create a synergy effect

64 과제  Data Cleansing & Filtering 의 문제  Visualization 의 문제  Security & Privacy 의 문제 64

65 감사 합니다