엣지 데이터라고도 하는 경계 데이터는 기존 데이터 사일로 또는 데이터베이스 외부에 상주하는 데이터로, 통찰력을 얻기 어려운 소스입니다. 이는 종종 서로 다른 시스템의 교차점에서 발견되며 사용자 활동, 장치 로그, IoT 센서 또는 코드 수준 오류 메시지와 같은 다양한 소스에서 발생할 수 있습니다. 경계 데이터는 수집되는 데이터 포인트의 빈도나 양으로 인해 일반적으로 "빅" 데이터이며, 고객의 행동을 분석하고 향후 결과를 예측하는 데 사용될 때 특히 유용할 수 있습니다.
경계 데이터의 데이터 수집 및 저장은 기존 데이터베이스 외부에 존재하는 구조적, 반구조적, 비구조적 유형 등 다양한 소스와 소스로 인해 어려울 수 있습니다. 그 양과 속도로 인해 처리와 일관된 정확성 보장이 어려운 작업이 될 수 있습니다. 또한 경계 데이터가 보안이 의심스러운 외부 시스템이나 장치에서 수집되거나 전송되는 경우 적절한 보안 조치를 취하고 데이터를 최대한 주의하여 처리하여 위반을 방지하는 것이 가장 중요합니다.
경계 데이터는 단일 시스템 내에 위치하며 종종 단일 이벤트를 나타내는 거래 데이터와 다릅니다. 대조적으로 경계 데이터는 일반적으로 관련될 수 있는 여러 시스템에 걸쳐 수십 개의 이벤트를 나타냅니다. 의미 있는 관찰을 하려면 더욱 세부적인 통찰력이 필요하기 때문에 이를 분석하는 것이 독특한 과제가 됩니다.
효과적으로 분석하면 조직은 경계 데이터로부터 실질적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객에 대한 예측적 통찰력을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 고객 서비스, 제품 혁신, 자원 예측, 보안 및 위험 관리에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
복잡성에도 불구하고 빅 데이터 솔루션은 경계 데이터의 중요한 애플리케이션을 더욱 실현 가능하게 만들었습니다. 예측 분석과 기계 학습을 통해 개선과 혁신을 위한 어려운 질문과 기회를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 엔지니어, IT 전문가, 데이터 과학자는 모두 경계 데이터의 힘을 활용하는 데 중요한 역할을 합니다.
