What does 'big data' mean?

Feifei: Neil, what are you doing? That's

Feifei: 닐, 뭐하는 거예요? 그것은

the biggest spreadsheet I've ever seen!

내가 본 것 중 가장 큰 스프레드시트입니다!

Neil: Hi, Feifei. Yes, just you wait.

닐: 안녕, Feifei. 네, 기다리시면 됩니다.

I'm developing a product

저는 영어 교육에 혁명을 일으킬 제품을 개발하고 있습니다

that will revolutionise

English teaching!

!

Feifei: Great. So why are you looking at

Feifei: 좋습니다. 그렇다면 숫자 화면을 보는 이유는 무엇입니까

screens of numbers?

?

Neil: Not numbers, data. Big data!

Neil: 숫자가 아니라 데이터입니다. 빅 데이터!

This is what I need. And that is

이것이 내가 필요한 것입니다. 이것이

the expression we're

talking about in The English We Speak.

The English We Speak에서 말하는 표현입니다.

Feifei: How do you plan to use this data?

Feifei: 이 데이터를 어떻게 사용할 계획입니까?

Neil: I haven't figured it out yet.

닐: 아직 알아내지 못했습니다.

But that's not important.

그러나 그것은 중요하지 않습니다.

Everyone's talking about big data.

모두가 빅 데이터에 대해 이야기하고 있습니다.

Feifei: It is a hot topic. But big data is

Feifei: 화제가 되고 있습니다. 그러나 빅 데이터는

all about analysis. You need to know what

분석에 관한 것입니다.

to do with all that data.

그 모든 데이터로 무엇을 해야 하는지 알아야 합니다.

Neil: Right.

닐: 맞아.

Feifei: What you are looking at is

Feifei: 당신이 보고 있는 것은... 1987년의... 모든 국가의...

a list of... football scores...

축구 점수 목록입니다

from every country...

in 1987?!

!

Neil: Ah, yes. Not useful?

닐: 아, 네. 유용하지 않다?

Feifei: Sadly not! Let's listen to this

Feifei: 슬프게도 아닙니다!

explanation of what big data actually is.

빅 데이터가 실제로 무엇인지에 대한 이 설명을 들어봅시다.

We are surrounded by data. Every time

우리는 데이터에 둘러싸여 있습니다.

we use social media, buy

소셜 미디어를 사용하거나

something online, or even search

온라인에서 물건을 구매하거나 정보를 검색할 때마다

for information, we are creating data.

우리는 데이터를 생성하고 있습니다.

Because there's so much of it,

데이터가 너무 많고

and because it comes

in many forms, we call it big data.

다양한 형태로 제공되기 때문에 우리는 이를 빅 데이터라고 부릅니다.

Companies collect and analyse big data

기업은 빅데이터를 수집하고 분석하여

to discover hidden trends and patterns.

숨겨진 트렌드와 패턴을 발견합니다.

For example, online retailers use big data

예를 들어 온라인 소매업체는 빅 데이터를 사용하여

to learn what kinds of things customers like,

고객이 어떤 것을 좋아하는지 파악하여

so they can suggest new products to buy.

구매할 새 제품을 제안할 수 있습니다.

Feifei: You're listening to The English We

Feifei:

Speak from BBC Learning English.

BBC Learning English에서 The English We Speak를 듣고 계십니다.

Our expression in this

이 프로그램에서 우리의 표현은

programme is 'big data'. So, Neil,

'빅 데이터'입니다. 그래서, Neil,

how's your research going now?

당신의 연구는 지금 어떻게 진행되고 있습니까?

Neil: Not well. It's hard to know

닐: 좋지 않습니다.

where to start.

어디서부터 시작해야 할지 알기 어렵습니다.

Feifei: Well, you'll probably need

Feifei: 음,

information on things like spending

patterns on language

언어

learning apps, key times users

학습 앱에 대한 지출 패턴, 사용자가 로그인하는 주요 시간

log in and how long sessions last,

및 세션 지속 시간, 언어 수준에 따라

how demand varies

수요가 어떻게 다른지

by language level, data on first languages,

, 모국어에 대한 데이터,

data on which kind of content is most...

콘텐츠 종류에 대한 데이터와 같은 정보가 필요할 것입니다. 가장...

Neil: OK. Stop, stop, stop. I'm trying

닐: 좋아요. 그만, 그만, 그만.

to write all this down. Feifei?

이것저것 적어보려고 합니다. 페이페이?

Feifei: Yes?

페이페이: 네?

Neil: Can I hire you as a big data analyst?

Neil: 당신을 빅 데이터 분석가로 고용해도 될까요?

Feifei: Sorry, Neil, you're too late. I'm

Feifei: 죄송합니다, Neil, 당신은 너무 늦었습니다.

launching a product of my own.

나만의 제품을 출시합니다.

It helps predict

그것은 축구 점수를 예측하는 데 도움이됩니다

football scores. In fact, I need a bit

. 사실,

more data from...1987!

1987년의 데이터가 조금 더 필요합니다!

Neil: Well, I might just be able

Neil: 글쎄요, 제가 도와드릴 수 있을 것 같아요

to help you out there!

!

Feifei: Yes, I think you were actually

Feifei: 네, 사실

looking at my screen earlier.

이전에 제 화면을 보고 계셨던 것 같아요.

Neil: Sorry! You know, I think I'll leave

닐: 죄송합니다!

this big data stuff to the experts.

이 빅데이터는 전문가에게 맡기기로 합니다.

Feifei: Bye.

Feifei: 안녕.

Neil: Bye.

닐: 안녕.