분야
pptx1장 ? 왜 빅데이터에 주목하는가좁은 의미 : 수십에서 수천 테라바이트 정도의 거대한 크기를 갖고, 여러 가지 다양한 비정형 데이터를 포함하고 있으며, 생성-유통-소비가 몇 초에서 몇 시간 단위로 일어나 기존의 방식으로는 관리와 분석이 매우 어려운 데이터 집합넓은 의미 : 기존의 방식으로는 관리와 분석이 매우 어려운 데이터집합, 그리고 이를 관리,분석하기 위해 필요한 인력과 조직 및 관련 기술까지 포괄하는 용어빅데이터
1장 ? 왜 빅데이터에 주목하는가빅데이터의 3VVolume(규모)Variety(다양성)Velocity(속도)개념엄밀한 기준은 없으며, 보통 수 테라~페타 바이트정형적, 구조적데이터?비정형, 비구조적 데이터데이터가 쏟아져 나오는 속도.사건발생과 데이터 수집 사이의 간격이 작아지고 있음유용성표본추출→전수 분석이 이루어지면서 정보의 왜곡이 줄어듦막대한 데이터가 필요한 새로운 데이터 분석 기법을 적용할 수 있음다양한 변수 사이의 새로운 관계 발견고객의 형태가 여과 없이 담겨 있는 생생한 비정형 데이터가 핵심사건 발생 시점과 데이터 감지 시점 사이의 지연이 거의 없어 실시간 ‘Nowcasting’ 가능
2장 ? 무엇이 빅데이터를 촉진하는가기술환경의 변화저장매체의 발달, 저장비용의 하락연결성 : 컴퓨터 한대당 백 명→1인당 모바일기기 1.4데이터 관리 및 분석 기술의 진보기업 경쟁 환경의 변화범용품화하드웨어오픈소스소프트웨어서비스플랫폼데이터
3장 ? 새로운 차원의 생산성 향상데이터소스외부협력업체 비용구조협력업체 재고협력업체 재무상태선적 통계이메일협력업체 웹사이트회사 프로파일내부지금까지의 지출가격할인재고 통계가격합의 정보RFP협력업체 재무 정보선적 정보구조적비구조적데이터 성격내부 구조적 데이터→외부 비구조적 데이터 문서의 생산 유통 등의 흐름을 분석해 불필요한 문서를 제거하고, 생산성을 향상시킨다. SNS를 통한 실시간 고객 니즈 반영데이터 생산속도 - 실시간 센서→미세한 예측 및 조정→정밀관리 ex)채찍효과방지
3장 ? 새로운 차원의 생산성 향상생산성 향상기회실물 움직임을 포착하는 센서 기술 : 불필요한 작업 및 프로세스 제거, 최적화 →생산성향상가치사슬 흐름의 재설계 : RFID, DSR, GPS 트래킹, 스마트 미터기와 같은 기술 →가치사슬상의 불필요한 업무흐름 제거 및 개선 →생산성향상전제조건 - IT 인프라 투자 - 인적 자본의 육성 및 조직의 변화
4장 ? ‘발견’에 의한 문제 해결기존 방법(검색)빅데이터 접근법(발견)구조적이며 반복이 가능한 분석탐구를 반복하는 분석정기 매출 보고서수익성 분석고객 설문조사브랜드 감성상품 전략자산 활용의 극대화
4장 ? ‘발견’에 의한 문제 해결새로운 발견의 기회실시간 데이터의 수집과 분석 및 활용빅 상호작용 데이터(실시간, 비정형)감성까지 읽는다 : SNS등을 토대로 고객의 숨은 의도를 알아내는 고객감성분석예측빅데이터에 의한 발견의 고도화, 과거 및 현재의 데이터로 미래에 발생할 결과를 가늠.모델설계 필요Ex)John Tierney, Garth Sundem의 유명인사 이론, 구글의 독감 유행 예측 등
4장 ? ‘발견’에 의한 문제 해결시각화발견이 용이해짐활용도가 높아짐패턴, 트렌드, 특이 사항 등 큰 흐름을 한 번에 파악컴퓨터 사이언스, 통계학, 시각 디자인, 스토리텔링 등 역동적이고 창조적인 분야로 부각되고 있음인터랙티브 or 검색맞춤화테이터 통합효율성 재고소셜미디어 분석SNS와의 연동을통한 개인화위치정보구글래티튜드포스퀘어행태정보라이프 스타일 예측
