빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧고, 형태도 수치 데이터 뿐만 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 최근에는 우리 사회의 모든 곳에서 사람들의 데이터들이 형성되는데 이러한 데이터들을 종합하여 활용할 수 있는 것이
일반적으로, 빅데이터의 기초단위인 데이터는 의미 있는 수치나 문자, 기호를 뜻한다. 기존의 빅데이터에 관한 사전적 정의는 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미 하였다. 하지만 최근 빅데이터의 정의의 범주가 확장 되어, 기존의 대용량의 정형화된 데이터를 뜻하는 정의뿐만 아니라 비정형화된 일
빅데이터는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하는 현대 스마트 사회에서 특별한 가치를 지닌다. 현재 기업을 포함하여 다양한 방면에서 사용되고 있는 빅데이터는, 기업의 입장에서 고객에 대한 이해와 고객과의 친밀성이라는 일차적인 가치를 창출한다. 빅데이터가 활용되지 않고 이전의 DW기술
RFID기술을 활용한 빅데이터 전략
실제 사례 : 한미약품
2009년 지식경제부의 U-IT 신기술 검증,확산사업의 일환으로 제약산업 ‘RFID 도입확산을 위한 의약품 생산 및 물류관리 통합시스템 구축’이라는 슬로건으로 사업 시작
-> 2년간 약 전체 사업비의 40%를 지원받아(지경부)
도입 → 정보통신산업
그런데 아이러니하게도 미국 시장조사 기관인 가트너가 최근 발표한 ‘2014년 10대 전략 기술 및 관련 동향’에서는 빅데이터가 빠져 있습니다. 10대 전략 기술이라는 발표는 매년 가트너가 다음해 IT업계가 주목할 기술에 대해 예측한 것입니다. 지금까지 꾸준히 가트너는 빅데이터를 10대 전략기술의 중
문화산업분야에서 빅데이터는 주로 ‘텍스트 마이닝’ 기법을 이용하여 데이터를 분석한다. 그리고 그것은 이미지분석(브랜드 분석), 트렌드 분석, 위기관리, 마케팅 활용 등을 위한 다양한 목적으로 활용이 된다. 이러한 ‘텍스트 마이닝’ 기법을 이용하여 성공한 대표적인 사례는 바로 유닛그룹인
데이터와 구분하여 이러한 모바일 기술이 발전함으로 나타나고 있는 엄청난 양의 정제되지 않은 사용자들의 지나간 흔적들! 바로 이러한 무질서하면서도 엄청난 속도로 양적 생산을 이루는 데이터를 빅데이터라고 하고 있다. 그러나 이러한 방대한 천문학적인 모바일 사용자들의 흔적들을 그저 하나
위에서 빅데이터 기술로 자동차의 다양한 센서, 정보 등에 대한 내용을 수집하여 사전에 조기 경보 시스템 등을 가동시키거나 최적화된 생산 모델을 만들 수 있다는 이점으로 자동차 생산의 효율화와 이익의 극대화를 실현한 국외 자동차 산업의 사례들을 소개하였다. 위의 사례를 통해 우리는 빅 데
데이터양은 급격히 늘어나게 되어 우리를 점점 더 빠르고 더 넓은 세상에서 살아가게 한다. 이같이 다양하고 급격히 늘어나는 데이터를 사용하고 활용하는 방법뿐 아닌 그로 인해 발생할 수 있는 다양한 문제점 또한 생각을 해봐야 할 것이다. 따라서 본론에서는 맵리듀스, 빅데이터의 출현배경, ‘수