기업에서의 빅데이터 활용 사례와 그 문제점 (개인정보 침해를 중심으로)

소개글

"기업에서의 빅데이터 활용 사례와 그 문제점 (개인정보 침해를 중심으로)"에 대한 내용입니다.

목차

Ⅰ. 서론
1-1. 빅데이터의 개념
1-2. 데이터의 특징

Ⅱ. 본론
2-1. 빅데이터 기업 활용 사례
(1) 의료 분야에서의 빅데이터 활용
(2) 사회 분야에서의 빅데이터 활용
(3) 경제 및 경영 분야에서의 빅데이터 활용
(4) 문화 분야에서의 빅데이터 활용
(5) 정치 분야에서의 빅데이터 활용
2-2. 빅데이터와 프라이버시 문제
2-3. 빅데이터의 시사점

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고 문헌

본문내용

1-1. 빅데이터의 개념

빅데이터란, 기존의 소프트웨어 체계로 감당하지 못하는 방대한 양과 복잡한 수준의 데이터를 말한다. 이러한 빅데이터는 기존의 정보 처리 방식으로는 해결하기 어렵기 때문에 기존의 데이터베이스 관리에서 벗어나 새로운 정보화 기술을 요한다. 그러나 단순히 복잡하고 규모가 큰 자료로만 빅데이터를 설명할 순 없다. 빅데이터의 정의는 주관적일 수 있으며 활용하는 주체에 따라 그 기준이 계속해서 변화할 수 있기 때문이다. 대용량 데이터를 활용하고 그 중 의미 있는 자료를 추출하여 산업 발전에 사용할 수 있고, 이렇게 생성된 지식을 바탕으로 상황에 능동적으로 대처하고, 변화에 대해서 빠르게 예측할 수 있다. 빅데이터는 결국 이질적인 여러 데이터들을 결합하여 의미 있는 정보를 추출해 내고, 나아가 그 정보의 활용까지 고려해야 하는 정보 기술이라고 할 수 있다. 빠르게 변화하는 현대 사회에서 정보의 양은 계속해서 증가하고 있는데, 빅데이터는 이러한 시대의 흐름에 맞게 적절한 분석 기법을 통해서 변화에 능동적으로 대처해야 한다. 빅데이터는 분명 기업과 소비자에게 모두 유용한 환경을 제공해 줄 것이다. 빅데이터를 활용하면 기존에 기업이 접근할 수 없었던 부문에 시장을 확대하고 나아가 경영을 효율적으로 운용할 수 있을 것이다. 기업에게 있어 데이터는 곧 자산이라고 봐도 무방한 데 이러한 정보를 처리하고 분석할 수 있다는 것은 결국 비용절감을 이야기 하고, 기업이 직면한 여러 문제를 타개할 수 있을 것으로 본다.
데이터를 분석하고 이를 활용하는 것에 초점을 둔 것을 일컬어 데이터 과학이라고 부른다. 데이터 과학에는 데이터 마이닝과 머신러닝, 인공지능 통계 등이 존재한다. 빅데이터와 같이 자주 쓰이는 데이터 분석기법이다. 또한, 빅데이터 개념이 등장 한 이후 변화를 겪으면서 기존의 빅데이터 정의만으로는 설명이 되지 않는 부분이 존재한다. 빅데이터의 일반적인 특징으로는 그동안 3V 개념이 사용되었다. 3V에는 데이터 크기(Volume)와 데이터 속도(Velocity), 데이터의 다양성(Variety)이 포함된다. 데이터의 크기는 흔히 알고 있는 수십 테라바이트 혹은 그 이상의 규모를 뜻한다.

참고 자료

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