빅데이터(Big Data)란

목차

1. 빅 데이터(Big data)란?

2. 빅데이터의 정의 및 구분

3. 빅데이터 활용의 기대효과

4. 빅데이터 활용사례
1) 해외
2) 국내 금융권 빅데이터 활용 사례

5. 최근의 빅데이터 활용 트렌드
1) 개별 사업부문 빅데이터 활용 트렌드

6. 빅데이터의 문제점 및 해결방안
1) 빅데이터 시대의 문제점
2) 빅데이터 활용의 문제점
3) 투자대비 성과의 문제점

본문내용

빅 데이터(Big data)란?
데이터의 생성 양ㆍ주기ㆍ형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집ㆍ저장ㆍ검색ㆍ분석이 어려운 방대한 데이터를 말한다. 빅데이터는 각종 센서와 인터넷의 발달로 데이터가 늘어나면서 나타났다. 컴퓨터 및 처리기술이 발달함에 따라 디지털 환경에서 생성되는 빅데이터와 이 데이터를 기반으로 분석할 경우 질병이나 사회현상의 변화에 관한 새로운 시각이나 법칙을 발견할 가능성이 커졌다. 일부 학자들은 빅데이터를 통해 인류가 유사 이래 처음으로 인간 행동을 미리 예측할 수 있는 세상이 열리고 있다고 주장하기도 하며, 이를 주장하는 대표적인 학자로는 토머스 멀론(Thomas Malone) 미국 매사추세츠공과대학 집합지능연구소장이 있다.
빅데이터는 초대용량의 데이터 양(volume), 다양한 형태(variety), 빠른 생성 속도(velocity)라는 뜻에서 3V라고도 불리며, 여기에 네 번째 특징으로 가치(value)를 더해 4V라고 정의하기도 한다. 빅데이터에서 가치(value)가 중요 특징으로 등장한 것은 엄청난 규모뿐만 아니라 빅데이터의 대부분은 비정형적인 텍스트와 이미지 등으로 이루어져 있고, 이러한 데이터들은 시간이 지나면서 매우 빠르게 전파하며 변함에 따라 그 전체를 파악하고 일정한 패턴을 발견하기가 어렵게 되면서 가치(value) 창출의 중요성이 강조되었기 때문이다.

<중 략>

대한 사실에 기반 하여 최선의 조치를 취할 것이다라든지, 아니면 보다 효과적인 업무를 위해 필요한 통찰을 얻게 될 것이라는 보장은 없다. 따라서 적절한 분석률이 있어야만, 데이터과학자나 비즈니스 리더가 조직 내에 지속적으로 누적되는 엄청난 양의 데이터를 이해할 수 있다. 데이터의 의미를 부여하기 위해 사용될 수 있는 데이터 시각화 툴 또한 이러한 분석툴의 일부이다.
□ 빅데이터 시장은 현재 공급부족 상태이다.
이미 데이터 과학자는 동이 나버린 상황이다. 데이터와 빅데이터 집합을 다루는 데 능숙한 사람들 또한 극소수이다. 기업은 조직 내로 흘러들어 오는 데이터를 이해할 수 있으려면, 다양한 역할을 하는 전문가의 조합이 필요하다. 즉 빅데이터 예측분석 기술도 이 중 하나의 역할인데, 현재 대부분의 데이터과학자 조차도 이런 기술이 부족한 현실이다.

참고 자료

없음