Big Data 특성과 의의

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. BIG DATA 개념과 특징

Ⅲ. BIG DATA 구성요소
1) 데이터의 양
2) 데이터의 속도
3) 데이터의 다양성
4) 데이터의 복잡성

Ⅳ. BIG DATA 분석기법
1) 데이터 마이닝
2) 텍스트 마이닝
3) 오피니언 마이닝
4) 웹마이닝
5) 소셜마이닝
6) 현실마이닝

Ⅴ. BIG DATA 활용사례 분석
1) 빅데이터 분석을 통한 심야버스 노선 정책 지원
2) 유유제약의 베노플러스겔 마케팅 전략

Ⅵ. BIG DATA 문제점

본문내용

서론
오늘날 우리는 정보화 시대를 맞이하여 태블릿, 스마트폰, PC등 전자기기 들이 많이 사용되면서 많은 양의 정보가 생산되고 있다. 빅 데이터는 전통적인 데이터들에 비해 훨씬 많은 양과 훨씬 빠른 속도로 생성된다. 예를 들어 트윗 하나에 140 글자로 제한되어 있음에도 불구하고 트위터를 통해 생성되는 데이터들은 하루에 8테라바이트가 넘는다. 그리고 기존 데이터들과는 다르게 종류가 다양하고 비정형성 텍스트를 포함하고 있다는 특성을 가진다. 따라서 이러한 유형의 비구조적 빅 데이터를 포함한 다양한 데이터를 분석하기 위한 하둡, 인메모리 컴퓨팅 등이 등장했다.
스마트기기와 정보기기의 보급으로 Social media와 모바일은 통한 인터넷 사용으로 데이터가 빠르게 생성되고 이러한 데이터에 대한 인식이 바뀌면서 현대에는 빅 데이터의 경제적 자산 가치를 인정하고 있다.

BIG DATA 개념과 특징
빅 데이터란 말 그대로 기존 데이터에 비해 크기가 상대적으로 크기 때문에 기존의 데이터 처리방식으로는 수집 분석이 어려운 데이터 집합을 말한다. 다시 말해 단순히 데이터의 양이 증가한 것만을 의미하는 것이 아니라 수집 및 처리방법까지 아우르는 것을 의미한다. 또한 현대에는 그 활용도가 더욱 높아지는 추세이다.
데이터는 정형, 반정형, 비정형 데이터로 분류된다. 여기서 정형데이터와는 다르게 반정형, 비정형 데이터는 빠른 시간에 상당한 데이터가 증가하기 때문에 기존의 처리방식으로는 처리가 불가능하며 빅 데이터는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 모두 포함한다.

BIG DATA 구성요소
빅 데이터의 구성요소에는 공통적으로 3V(Volume, Velocity, Variety)이다. 그러나 여기에
Complexity가 추가되어 4개의 요소로 설명되고 있다.
1. 데이터의 양(Volume) : 기술의 발전과 IT의 보편화가 진행되면서 단순 저장되는 물리적 데이터양의 기하급수적으로 증가함과 동시에, 이를 수집하고 분석하여 처리하는 과정에서 일어나는 네트워크 데이터의 급속한 증가는 빅 데이터의 가장 기본적인 특징이다.

참고 자료

성지은, 박가량 「빅데이터를 활용한 정책 사례 분석과 시사점」 과학기술정책연구원
김우주, 백동현 옮김(2015) 「경영정보시스템」 시그마프레스
송민석(2014) 「빅데이터를 활용한 마케팅 전략 실행의 실제에 관한 연구」
홍민성(2014) 「빅 데이터 環境에서의 安全한 個人情報 活用 方案」
미래창조과학부, NIA, KBIG(2013) 「2013 빅데이터 국내사례집」
위키백과 ko.wikipedia.org
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