사생활의 침해나 개인정보가 유출될 수 있는 위험성 또한 증폭시켰다. 정보를 디지털화함으로써 영구보관이 가능하고, 복제가 용이해지며, 해당 정보의 수정이나 조작이 가능하게 되었음은 물론 스마트기기와 융합을 통해 다양한 형태의 개인정보가 생성될 수 있는 환경이 조성되었기 때문이다.
텍스트 및 문서, 통화 상세기록, 대규모의 전자상거래 목록, SNS통신데이터 등이 바로 빅데이터 에 해당하는데, 지난 10년 간 ICT기술이 모든 산업에 보편화 되었고 특히 스마트폰과 태블릿 PC와 같은 스마트기기의 이용자 증가는 새롭게 생성되거나 유통되는 정보의 급격하고 폭발적으로 증가에 도화선이
기업들의 사례 분석을 통해 BI에 대한 이해를 돕고 앞으로의 전망에 대해 알아보았다.
또한 우리가 주목한 BI의 전망으로는 스마트폰 기반 모바일 영역으로의 확대이다. 앞으로 기업의 정보를 때와 장소에 관계없이 실시간 즉 리얼타임의 중요성이 커짐에 따라 그에 맞는 BI 시스템 구현이 중요시
기업에게 빅 데이터를 이용한 소비자 성향 파악은 필수이며 나아가 소비자들이 인식하지 못하고 있는 그들의 성향이나 니즈까지도 파헤칠 수 있는 능력이 요구 된다. 미래에는 현재보다 빅 데이터의 활용이 증가할 것이고 활용 방법도 더 다양하고 획기적일 것으로 예상하였고, 그에 대한 구체적인 전
마이닝과 지식 발견(KDD, Knowledge Discovery in Database)이라는 용어를 혼용해서 사용하는 경우가 많다. 개념이 소개되던 초창기에 데이터마이닝이라는 용어는 특히 통계학자, 데이터베이스 연구가, 그리고 기업체에서 많이 사용한 반면, 지식 발견의 경우는 인공 지능이나 전문가 시스템 관련 연구에 주로 등
마이닝 도구들은 실제 마이닝이 제공해야 하는 기능을 모두 제공하지 못하고 있다. 아직은 마이닝기능 중 일부만을 제공하거나 통계학적 지식과 관계형 데이터베이스를 다룰 수 있는 기술, 현업에 관한 지식을 가진 전문가로서 도구에 매우 숙달된 사람만이 이용할 수 있도록 되어 있으며 자동적인 마
마이닝 산업이 미칠 영향을 생각해보면 직접적으로는 기술을 사용하여 긁어모을 수 있는 데이터의 양이 커지므로 좀 더 많은 사람들의 의견을 알아 볼 수 있다는 것이다. 그리고 간접적으로도 소셜 네트워킹 상에서 고객들이 어떤 대화와 의견을 가지는 지에 대해서 기업들이 점점 더 궁금해 할 것이고
1. 빅 데이터란?
빅 데이터는 기존의 IT 방식으로는 처리와 저장 및 분석이 어려울 정도로 데이터의 생성 속도가 빠르고, 다양한 종류로 구성된 큰 규모의 데이터를 의미한다. 아래 표는 전통적 데이터와 빅 데이터를 구분하여 정의하였다. 일반적으로 빅 데이터는 기존 데이터에 비해 너무 커서 기존의
마이닝(Data Mining) 기법으로 사용되는 것이다! 데이터마이닝 기법을 수업시간에 배워서 인지 더욱 흥미롭게 느껴졌다. 수많은 고객 정보 중에 대학을 졸업하거나 사회인이 되었을 나이의 고객 정보만을 추출하여 이용하는 것이다. 이렇듯 기업에서는 현재 데이터마이닝 기법을 많은 분야에 사용하고 있