빅데이터 분석 및 사례

목차

1. 빅데이터
1) 출현 배경
2) 빅데이터 특징
3) 빅데이터 구성 요소

2. 도요타의 빅데이터 활용 사례 분석
1) 도요타 리콜 사태 발생
2) 도요타의 대응
3) 오라클엔데카
4) 오라클엔데카 도입 후 변화

3. 포드 & Google 예측 API
1) Google Prediction API
2) 포드와 구글 예측 API
3) 차량 운행 예측 시스템의 활용
4) 포드의 차량 운행 예측 시스템의 문제점

본문내용

1. 빅데이터
1) 출현 배경
과거 각종 산업에서 데이터는 존재했지만 관리되지 않고 버려지거나 관리되는 경우에도 일부 데이터만 활용하는 사례가 많았다. 이러한 이유로는 비정형 데이터의 관리 기반 기술 부재가 가장 큰 이유였다. 그러나 비정형 데이터의 분산 처리 기술이 발전함과 동시에 비정형 데이터의 폭증과 SNS의 급격한 확산, 사물통신망 확산에 따른 센서 저변 확대, 멀티미디어 콘텐츠의 증가가 빅 데이터를 탄생시켰다. 이에 따라 기업은 이러한 데이터를 받아들이기 위한 정보 수집의 행위를 증가시킬 수밖에 없었다.

2) 빅데이터 특징
빅 데이터는 기존의 관리 및 분석 체계로 감당할 수 없을 정도의 거대한 데이터의 집합을 지칭한다. 과거 데이터는 고객 정보와 같은 정형화된 자산정보뿐만 아니라 외부데이터, 비정형, 소셜, 실시간 데이터 등이 복합적으로 구성되었다. 이 점은 시간이 흐르면서 데이터의 규모가 커지면서 가치와 활용효과 측면으로 의미가 확대되는 추세를 나타낸다. 또한 확대되는 범위도 대규모 데이터와 관계된 기술 및 도구 등도 빅 데이터 범주에 포함되며 빅 데이터가 특정 규모 이상을 지칭하기 보다는 원하는 가치를 얻을 수 있는 상대적인 데이터를 나타낸다고 할 수 있다. 결국 이러한 빅 데이터는 데이터를 분석하는 것뿐만이 아니라 방대한 데이터로 비정형 분석을 함으로 미래를 예측 할 수 있다는 것이다. 또한 거대한 데이터로 여러 분야의 확장성과 발전하는 기술로 실시간성을 갖는다는 특징이 있다.

참고 자료

By Adriana Lee on May 11, 2011 in Cars, Google.