ADsP 1과목 데이터 이해 2장 빅데이터의 이해 정리

1. 빅데이터의 이해

 

빅데이터의 정의

 

큰 용량과 복잡성으로 기존 툴로는 다루기 어려운 데이터셋의 집합

 

빅데이터의 특징

 

3V + 4V

3V : 양(Volume), 유형(Variety), 증가(Velocity)

4V : 가치(Value), 정확성(Veracity), 시각화(Visualization), 가변성(Variablility)

 

빅데이터의 출현 배경

 

과학기술의 발달과 스마트폰의 보급, 클라우드 환경과 분산 컴퓨팅을 통한 비용 절감, 산업계와 학계의 발전과 변화

 

빅데이터의 기능 및 기대 비유

 

21세기 원유, 렌즈, 플랫폼

 

빅데이터가 만들어내는 변화

전	후
표본조사	전수조사
사전처리	사후처리
질	양
인과관계	상관관계

 

빅데이터 가치 산정이 어려운 이유

데이터 활용 방식	특정 데이터를 누가, 언제, 어떻게, 어디서 활용하는지 알 수 없게 되어서
가치 창출 방식	새로운 가치 창출로 인한 가치 산정 어려움
분석 기술 발전	가치 유무를 가리는 기준이 모호함

 

빅데이터의 3요소

 

인력, 기술, 데이터

 

빅데이터 활용 기본 테크닉 7가지

 

연관 규칙 학습

유형분석

유전 알고리즘

머신러닝

회귀분석

감정분석

소셜 네트워크 분석

 

빅데이터의 위기요인과 통제 방안

사생활 침해	동의 -> 사용자 책임
책임 원칙 훼손	결과 기반 책임
데이터 오용	알고리즘 접근 허용, 알고리즈미스트

 

빅데이터 분석의 핵심

 

비즈니스 핵심가치에 대한 집중과 선택

더 넓은 시야

전략적 인사이트

 

데이터 사이언스

 

분석 → 구현 → 전달 → 인사이트 도출

 

데이터 사이언스 구성 요소

Analytics

IT

Business

 

가치 패러다임

 

디지털화 Digitalization → 연결 Connection →  에이전시 Agency