[ADsP] 1.2.5 미래의 빅데이터 과목1. 데이터 이해 제2장. 데이터의 가치와 미래 제5절. 미래의 빅데이터 데이터 : 모든 것의 데이터화 기술 : 진화하는 알고리즘, 인공지능 인력 : 데이터 사이언티스트, 알고리즈미스트 더보기 [ADsP] 1.2.4 위기 요인과 통제 방안 과목1. 데이터 이해 제2장. 데이터의 가치와 이해 제4절. 위기 요인과 통제 방안 1. 위기 요인 1) 사생활 침해 2) 책임 원칙 훼손 3) 데이터 오용 2. 통제 방안 1) 동의에서 책임으로 ’개인정보 제공자의 동의’가 아닌 ‘개인정보 사용자의 책임’으로 사생활 침해 문제 해결 2) 결과 기반 책임 원칙 고수 특정인을 ‘성향’에 따라 처벌하는 것이 아니라 ‘행동 결과’를 보고 처벌 3) 알고리즘 접근 허용 더보기 [ADsP] 1.2.3 비즈니스 모델 과목1. 데이터 이해 제2장. 데이터 가치와 미래 제3절. 비즈니스 모델 1. 빅데이터 활용 사례 1) 기업 구글 검색 : 사용자의 로그 데이터를 활용하면서 기존의 페이지 링크 알고리즘으로 혁신했음, 꾸준히 다양한 차원의 신호를 추가해 검색결과가 개선하고 있음 월마트 : 고객의 구매패턴을 분석해 상품진열에 활용함 의료부분 : 미국에서 질병의 예후 진단 및 처방, IBM의 인공지능 컴퓨터 왓슨 2) 정부 환경탐색 : 실시간 교통정보 수집, 기후 정보, 각종 지질 활동, 소방 서비스를 위한 모니터링 상황분석 : 소셜미디어, CCTV, 통화기록, 문자 내역 등의 모니터링과 분석결과를 국가안전 확보 활동 3) 개인 정치인 : 선거 승리를 위해 사회관계망 분석을 통해 유세지인 선정, 해당 지역 유권자에게 영향을 .. 더보기 [ADsP] 1.2.2 빅데이터의 가치와 영향 과목1. 데이터 이해 제2장. 데이터의 가치와 미래 제2절. 빅데이터의 가치와 영향 1. 빅데이터의 가치 1) 데이터의 활용 방식 재사용이 재조합(mashup), 다목적용 데이터 개발 등이 일반화 되면서 특정 데이터를 언제, 어디서, 누가 활용할지 알 수 없음 2) 새로운 가치 창출 기존에 없던 가치를 창출함 3) 분석 기술 발전 기존에는 정형화한 데이터와 함께 분석할 수 없었던 데이터가 텍스트 마인이 기법 등을 통해 분석 가능해짐 기존 사업자에게 경쟁 우위를 제공하기도 함 2. 빅데이터의 영향 1) 투명성 제고로 연구개발 및 관리 효율성 제고 2) 시뮬레이션을 통한 수요 포착 및 주요 변수 탐색으로 경쟁력 강화 3) 고객 세분화 및 맞춤 서비스 제공 4) 알고리즘을 활용한 의사결정 보조 혹은 대체 5).. 더보기 [ADsP] 1.2.1 빅데이터의 이해 과목1. 데이터 이해 제2장. 데이터의 가치와 미래 제1절. 빅데이터의 이해 1. 정의 . 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터(McKinsey, 2011) . 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술이자 아키텍처(IDC, 2011) . 대용량 데이터를 활용해 작은 용량에서는 얻을 수 없었던 새로운 통찰이나 가치를 추출해 내는 일, 나아가 이를 활용해 시장, 기업 및 시민과 정부의 관계 등 많은 분야에 변화를 가져오는 일(메르-쉔베르거&쿠키어, 2013) 데이터의 양(Volumn) 데이터 유형과 소스 측면의 다양성(Variety) 데이터 수집과 처리 측면에.. 더보기 [ADsP] 1.1.3 데이터베이스 활용 (ADsP 요약 정리) 과목1. 데이터 이해 제1장. 데이터의 이해 제3절. 데이터베이스 활용 기업내부 데이터베이스 -1990년대 중반을 기점으로 단순한 정보의 ‘수집(OLTP)’에서 탈피, ‘분석(OLAP)’이 중심이 되는 시스템 구축으로 변화함 -2000년대에 들어서면서 CRM과 SCM으로 화두가 바뀜 : CRM은 고객별 구매이역을 분석하여 고객에 대한 이해를 돕고 이를 바탕으로 각종 마케팅 전략을 펼치는 것 : SCM은 기업이 외부 공급업체 또는 제휴업체와 통합된 정보시스템으로 연계하여 시간과 비용을 최적화 시키기 위한 것 가) 제조부분 나) 금융부분 다) 유통부분 사회기반구조로서의 데이터베이스 가) 물류부분 나) 지리부분 다) 교통부분 라) 의료부분 마) 교육부분 더보기 [ADsP] 1.1.2 데이터베이스 정의와 특징 (ADsP 요약 정리) 과목1. 데이터 이해 제1장. 데이터의 이해 제2절. 데이터베이스 정의와 특징 용어의 연역 데이터베이스(database) . 1950년대 미국 정부가 전 세계에 산재한 자국 군대의 군비 상황을 집중 관리하기 위하여 컴퓨터 기술로 구현한 도서관을 설립하며 수집된 자료를 일컫는 ‘데이터(data)의 기지(base)’라는 뜻으로 용어가 처음 등장함 . 1963년 미국 SDC가 개최한 ‘컴퓨터 중심의 데이터베이스 개발과 관리’라는 심포지엄을 통해 용어를 공식적으로 사용함 . 1965년 2차 심포지엄에서 시스템을 통한 체계적 관리와 저장 등의 의미를 담은 ‘데이터베이스 시스템’이라는 용어가 등장하고 됨 데이터베이스의 정의 . 체계적이거나 조직적으로 정리되고 전자시계 또는 기타 수단으로 개별.. 더보기 [ADsP] 1.1.1 데이터와 정보 (ADsP 요약 정리) 과목1. 데이터 이해 제1장 데이터 이해 제1절. 데이터와 정보 데이터의 정의 . 1646년 영국 문헌에 라틴어인 dare(주다, to give)의 과거분사형으로 ‘주어진 것’이란 의미로 처음 사용 . 옥스퍼드 대사전 - 추론과 추정의 근거를 이루는 사실(다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는것) [존재적 특성] 객관적 사실 [당위적 특성] 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 데이터의 유형 [정성적 데이터] 언어, 문자 등으로 그 형태와 형식이 정해져 있음 (상대적으로 많은 비용과 기술적 투자가 수반됨) [정량적 데이터] 수치, 도형, 기호 등으로 데이터의 양이 크게 증가하더라도 이를 관리하는 시스템에 저장, 검색, 분석하여 활용하기 매우 용이함 . 암묵지 : 개인에게 습득.. 더보기 이전 1 2 다음