무역1 글로벌비즈니스애널리틱스 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명 방송통신대

전문성
명확성
실용성
유사도 지수

참고용 안전

📊 비즈니스 애널리틱스의 실제 기업 적용 사례 상세 설명
🔍 데이터 과학 관련 핵심 용어를 체계적으로 정리
💡 아마존, 넷플릭스 등 성공 기업의 데이터 활용 전략 제시

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과제정보

학과	무역학과	학년	1학년
과목명	글로벌비즈니스애널리틱스	자료	13건
공통	1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오 (비즈니스 애널리틱스의 1 역사, 2정의를 꼭 포 함시켜야 함) [10점] 2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서, 1 데이터 과학 (Data Science), 2 데이터 애널리틱스(Data Analytics), 3 데이터 분석 (Data Analysis), 4 인공지능(Artificial Intelligence), 5 머신러닝(Machine Learning), 6 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 설명하시오. [20점]

소개

2024년 2학기
방송통신대학교 중간평가과제물
내용적인 부분들은 과목별 지시사항을 토대로 작성하였으며
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무역1 글로벌비즈니스애널리틱스
비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명

1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오.
2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서 ① 데이터 과학, ⓶ 데이터 애널리틱스, ⓷ 데이터 분석, ⓸ 인공지능, ⓹ 머신러닝, ⓺ 딥러닝이 무엇인지 자세히 설명하시오.
3. 참고 문헌

본문내용

1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오.

지금은 바야흐로 빅데이터의 시대라고 할 수 있다. 이것이 개인은 물론 기업에게도 큰 경쟁력이 되기 때문에 많은 곳에서 빅데이터와 정보통신 기술이 활용되고 있다. 비즈니스 애널리틱스도 이러한 배경 속에서 탄생한 만큼 빅데이터에 대해서 우선적으로 파악한 후에 비즈니스 애널리틱스에 대해서도 알아보도록 한다.
90년대에 인터넷 기술이 대중의 일상으로 들어오면서 방대한 양의 데이터가 쌓이게 되었다. 그리고 이러한 데이터를 분석하고 활용해서 새로운 인사이트를 발견할 수 있었다. 빅데이터는 실제로 2000년대 야후와 구글 같은 검색 엔진 서비스 기업 등에서 기존과는 비교할 수 없을 만큼 막대한 양의 데이터를 보관하고 처리하거나 이를 분석에 활용하기 위한 방식을 고민하면서 탄생한 개념이다.
검색 엔진 서비스를 제공하는 기업이나 IT기업이라는, 전 세계 인구 규모에 비하면 소수에 속하는 집단에서 사용하던 개념이 이렇게 확산된 배경이 무엇이었을까? 여기에 바로 비즈니스 애널리틱스가 있다. 비즈니스 애널리틱스라는 단어는 2003년에 토마스 데이븐포트라는 미국 뱁슨 대학의 교수로 활동했던 이가 저술한 책의 제목에서 유래했다. 그가 2007년에 출간한 책 『애널리틱스로 경쟁하라』는 그 당시의 각 산업분야에서 산업의 트렌드를 주도하는 선두 기업들의 특징을 분석하고 있다.

참고자료

· 장영재, 빅데이터, 비즈니스 애널리틱스, IoT: 경영의 새로운 도전과 기회, 정보시스템연구 제24권 제4호, 한국정보시스템학회, 2015.12.
· 최준기, 디지털 시민성 함양을 위한 인공지능 기반 데이터 과학 교육 프로그램 개발, 서울교육대학교 교육전문대학원 석사학위논문, 2024.02.
· 김형주, 신뢰가능한 인공지능의 설명가능성 개념에 대한 비판적 고찰, 인문학연구, 인천대학교 인문학연구소, 2024.06.
· “머신러닝", 국립중앙과학관 – 사물인터넷 www.science.go.kr
· "딥러닝", 두산백과 www.doopedia.co.kr

AI와 토픽 톺아보기
- 1. 비즈니스 애널리틱스
  
  비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사결정을 지원하기 위해 데이터를 수집, 분석, 해석하는 과정입니다. 이를 통해 기업은 고객 행동 패턴, 시장 동향, 운영 효율성 등을 파악할 수 있습니다. 비즈니스 애널리틱스는 기업의 경쟁력 향상과 수익 증대에 기여할 수 있습니다. 하지만 데이터 수집과 분석에 대한 윤리적 고려가 필요하며, 데이터 품질과 분석 기법의 정확성 확보가 중요합니다. 또한 분석 결과를 실제 의사결정에 활용할 수 있도록 하는 것이 관건입니다.
- 2. 데이터 과학
  
  데이터 과학은 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보와 통찰을 도출하는 학문입니다. 데이터 과학자는 통계, 수학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 지식을 활용하여 문제를 해결합니다. 데이터 과학은 기업, 정부, 의료, 과학 등 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 기반 의사결정을 가능하게 합니다. 하지만 데이터 수집과 활용에 대한 윤리적 고려가 필요하며, 데이터 품질과 분석 기법의 정확성 확보가 중요합니다. 또한 데이터 과학 기술의 발전에 따른 일자리 변화에 대한 대응이 필요할 것으로 보입니다.
- 3. 데이터 애널리틱스
  
  데이터 애널리틱스는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의사결정을 지원하는 과정입니다. 이를 통해 기업은 고객 행동 패턴, 시장 동향, 운영 효율성 등을 파악할 수 있습니다. 데이터 애널리틱스는 기업의 경쟁력 향상과 수익 증대에 기여할 수 있습니다. 하지만 데이터 수집과 분석에 대한 윤리적 고려가 필요하며, 데이터 품질과 분석 기법의 정확성 확보가 중요합니다. 또한 분석 결과를 실제 의사결정에 활용할 수 있도록 하는 것이 관건입니다. 데이터 애널리틱스는 기업뿐만 아니라 정부, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
- 4. 데이터 분석
  
  데이터 분석은 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보와 통찰을 도출하는 과정입니다. 이를 통해 기업은 고객 행동 패턴, 시장 동향, 운영 효율성 등을 파악할 수 있습니다. 데이터 분석은 기업의 의사결정을 지원하고 경쟁력 향상에 기여할 수 있습니다. 하지만 데이터 수집과 분석에 대한 윤리적 고려가 필요하며, 데이터 품질과 분석 기법의 정확성 확보가 중요합니다. 또한 분석 결과를 실제 의사결정에 활용할 수 있도록 하는 것이 관건입니다. 데이터 분석은 기업뿐만 아니라 정부, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
- 5. 인공지능
  
  인공지능은 기계가 인간의 지적 능력을 모방하여 문제를 해결하고 의사결정을 내리는 기술입니다. 인공지능은 다양한 분야에서 활용되며, 의료, 교통, 금융, 제조 등 많은 영역에서 혁신을 가져오고 있습니다. 하지만 인공지능 기술의 발전에 따른 윤리적 문제, 일자리 변화, 데이터 프라이버시 등의 이슈에 대한 대응이 필요합니다. 또한 인공지능 기술의 편향성과 투명성 확보, 안전성 검증 등 기술적 과제도 해결해야 합니다. 인공지능은 인류의 삶을 크게 변화시킬 것으로 예상되므로, 이에 대한 사회적 합의와 정책적 대응이 중요할 것으로 보입니다.
- 6. 머신러닝
  
  머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하여 문제를 해결하는 인공지능 기술입니다. 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되며, 이미지 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등 많은 영역에서 혁신을 가져오고 있습니다. 하지만 머신러닝 모델의 편향성, 설명 가능성, 데이터 프라이버시 등의 윤리적 문제에 대한 대응이 필요합니다. 또한 머신러닝 기술의 안전성 검증, 성능 향상, 효율성 제고 등 기술적 과제도 해결해야 합니다. 머신러닝은 인간의 의사결정을 보조하고 자동화할 수 있지만, 이에 대한 사회적 합의와 정책적 대응이 중요할 것으로 보입니다.
- 7. 딥러닝
  
  딥러닝은 인공신경망 기술을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야입니다. 딥러닝은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 많은 영역에서 혁신을 가져오고 있습니다. 하지만 딥러닝 모델의 복잡성으로 인한 설명 가능성 문제, 데이터 편향성, 프라이버시 침해 등의 윤리적 문제에 대한 대응이 필요합니다. 또한 딥러닝 기술의 안전성 검증, 에너지 효율성 제고, 하드웨어 가속화 등 기술적 과제도 해결해야 합니다. 딥러닝은 인간의 인지 능력을 모방하여 혁신적인 성과를 내고 있지만, 이에 대한 사회적 합의와 정책적 대응이 중요할 것으로 보입니다.
자료후기
Ai 리뷰

비즈니스 애널리틱스의 개념과 관련 용어를 체계적으로 설명하고, 실제 기업 사례를 통해 실용적 가치를 잘 보여주고 있습니다.

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