빅데이터 활용 사례와 빅데이터 발전 방안 분석

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• 빅데이터 활용 사례와 빅데이터 발전 방안 분석 빅데이터 활용 사례와 발전 방안 분석 1. 빅데이터(Big Data)의 개요 1) 빅데이터(Big Data)의 개념 세계적인 컨설팅 기관인 McKinsey & Company는 “빅 데이터란 기존 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 데이터셋(Dataset) 규모로, 그 정의는 주관적이며 앞으로도 계속 변화될 것이다. 또한 데이터량 기준에 대해 산업분야에 따라 상대적이며 현재 기준에서는 몇 십 테라바이트에서 수 페타바이트까지가 그 범위이다.”라고 설명한다. Gartner(2012)는 빅데이터를 “향상된 시사점(Insight)과 더 나은 의사 결정을 위해 사용되는 비용 효율이 높고, 혁신적이며, 대용량, 고속 및 다양성의 특성을 가진 정보 자산”이라고 정의하였다. IDC는 빅데이터란 “데이터베이스가 아닌 업무수행에 초점을 맞추어, ‘다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대기술 및 아키텍처”라고 정의하였다. 배동민,박현수,오기환(2013)「빅데이터 동향 및 정책 시사점」정보통신정책연구원 국가정보화 전략위원회(2011)는 빅데이터란 ‘사회영역에 활용되는 빅데이터’ 란 대용량 데이터를 활용/분석하여 가치 있는 정보를 추출하고, 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하거나변화를 예측하기 위한 정보화 기술“이라고 정의하였다. 또한 빅 데이터가 갖는 시스템적 특성을 중심으로 ‘빠른 속도의 수집, 발견 및 분석이 가능한 매우 방대한 양의 데이터로부터 경제적 가치를 뽑아내는 새로운 세대의 기술 및 컴퓨터 시스템’(Villas, Olofson, & Eastwood, 2011)으로 정의되기도 한다. . 성민정,조정식(2017)「마케팅 커뮤니케이션에서 빅 데이터의 역할과 활용 방안」한국광고홍보학회 2) 기존데이터 처리와 빅 데이터 처리의 차이점 ① 빠른 의사결정이 상대적으로 덜 요구된다. 대용량 데이터에 기반한 분석 위주로, 장기적/전략적 접근이 필요하다. 따라서 기존의 데이터 처리에 요구되는 즉각적인 처리속도와는 달리, 즉각적인 의사결정이 상대적으로 덜 요구된다. ② 처리(Processing) 복잡도가 높다. 다양한 데이터 소스, 복잡한 로직 처리, 대용량 데이터 처리 등으로 인해 처리 복잡도가 매우 높으며, 이를 해결하기 위해 통상적으로 분산 처리 기술이 필요하다. ③ 처리할 데이터양이 방대하다. 클릭스트림(Clickstream) 데이터를 예로 들면, 고객 정보수집 및 분석을 장기간에 걸쳐 수행해야 하므로 기존 방법과 비교해 처리해야 할 데이터양은 방대하다. ④ 비정형 데이터의 비중이 높다. 소셜 미디어 데이터, 로그 파일, 클릭스트림 데이터, 콜 센터 로그, 통신 CDR 로그 등 비정형 데이터 파일의 비중이 매우 높다. 처리의 복잡성을 증대시키는 요인이기도 하다. ⑤ 처리/분석 유연성이 높다. 잘 정의된 데이터 모델/상관관계/절차 등이 없어, 기존 데이터 처리방법에 비해 처리/분석의 유연성이 높은 편이다. 또한, 새롭고 다양한 처리방법의 수용을 위해, 유연성이 기본적으로 보장돼야 한다. ⑥ 동시처리량(Throughput)이 낮다. 대용량 및 복잡한 처리를 특징으로 하고 있어, 동시에 처리가 필요한 데이터양은 낮다. 따라서 (준)실시간 처리가 보장되어야 하는 데이터 분석에는 적합하지 않다. 조성우(2011)「Big Data 시대의 기술」KT종합기술원 중앙연구소 < 기존 데이터 대비 빅데이터의 차이점 > 구분 기존 데이터 분석 빅데이터 분석 데이터 양 - 테라바이트 수준 - 페타바이트 수준(최소 100테라바이트 이상) - 클릭스트림(Clickstream) 데이터8)의 경우, 고객 정보수집 및 분석을 장기간에 걸쳐 수행해야 하므로 기존 방법과 비교해 처리해야 할 데이터양은 방대 데이터 유형 - 정형데이터 중심 - 소셜 미디어
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• 빅데이터사례와발전방안 1. 빅데이터란 빅데이터는 문자에서도 나타나듯이 큰, 막대한 양의 데이터를 의미하는데 이러한 막대한 양의 데이터를 단순히 수집하고 저장하는 수준에 그치는 것이 아니라 그것으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 것을 말한다. 여기서 데이터란 데이터가 애초에 형성될 때부터 어떤 형식과 목적에 맞춰 작성된 고전적인 의미의 자료만이 아니라, 어떤 의도와 관계없이 디지털 세계에서 만들어지고 쌓이는 모든 종류의 흔적들을 의미한다. 이것은 사람들이 흔히 사용하는 개개인의 ‘SNS’에서의 코멘트나 ‘좋아요’ 클릭 목록, 개인의 검색 목록까지 사소한 것 하
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