데이터의 분류와 수집, 데이터 주도권의 소양, 데이터 품질관리 미흡으로 인한 문제와 실제 사례 (방통대 만점받은 자료)

소개

"데이터의 분류와 수집, 데이터 주도권의 소양, 데이터 품질관리 미흡으로 인한 문제와 실제 사례"에 대한 내용입니다.

목차

1. 데이터의 분류
1-1. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미
1-2. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 유형과 종류 및 사례

2. 데이터 주도권의 5가지 소양 중 윤리의식의 중요성

3. 데이터의 수집
3-1. 빅데이터 환경에서의 효과적인 데이터 수집 방법
3-2. 데이터 수집 및 수집된 데이터의 특징

4. 데이터 품질관리 미흡으로 인한 문제와 실제 사례
4-1. 데이터 품질관리 미흡 시 발생할 수 있는 문제
4-2. 데이터 품질 관리 미흡 실제 사례

5. [참고문헌]

본문내용

빅데이터 시대로 나아가고 인공지능(AI) 등 첨단 기술의 급속한 발전을 목격하면서 데이터 리더십의 핵심역량인 윤리의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 우리가 엄청난 양의 데이터를 생성하고 의존함에 따라 데이터 개인 정보 보호, 편견 및 오용과 관련된 잠재적 위험도 기하급수적으로 증가하고 있기 때문이다. 윤리적 기반 없이 빅데이터와 AI를 사용하면 심각한 피해를 초래할 수 있으며, 이러한 기술에 대한 신뢰 또한 약화될 수 있다. 구체적인 내용은 다음과 같다.

1) 데이터 개인정보 보호 및 보안
빅데이터 시대에 가장 시급한 윤리적 문제 중 하나는 개인의 사생활 보호이다. 조직은 쇼핑 습관부터 의료 기록에 이르기까지 방대한 양의 개인 데이터를 수집, 저장 및 분석한다. 그러나 적절한 윤리적 고려 없이 이 데이터는 잘못 처리되거나 원래 의도했던 것 이상의 목적으로 사용될 수 있다. 데이터 유출, 기업의 무단 데이터 사용 등 최근 세간의 이목을 끄는 사건은 느슨한 데이터 거버넌스의 위험성을 부각시켰다. 윤리적인 데이터 리더십은 개인의 권리를 존중하고 대중의 신뢰를 유지하면서 데이터가 투명하게 수집되고, 책임감 있게 사용되며, 안전하게 저장되도록 보장한다. 적절한 데이터 개인 정보 보호 관행에는 명시적인 동의 획득, 불필요한 데이터 수집 최소화, 무단 액세스 방지를 위한 엄격한 보안 조치 적용이 포함된다.

2) AI 시스템 및 알고리즘의 편향
AI 시스템은 훈련된 데이터에 크게 의존하며, 이 데이터는 종종 인종, 성별, 사회 경제적 지위 등과 관련된 고유한 편견을 가질 수 있다. 신중한 윤리적 감독이 없으면 이러한 편견은 알고리즘에 의해 영속되거나 심지어 증폭되어 의도하지 않은 불공정한 결과를 초래할 수 있다. 예를 들어, 채용 과정에서 편향된 AI 모델은 특정 인구통계학적 그룹을 차별할 수 있는 반면, 편향된 얼굴 인식 기술은 유색인종을 불균형적으로 오인할 수 있다.

참고자료

· 김화종(2014). 데이터사이언스 개론. 홍릉과학출판사
· 빌 슈마르조(2024). 인공지능 데이터 리터러시 데이터 과학 속으로. 한국언론진흥재단.
· 사단법인한국프트웨어기술인협회(2023). 빅데이터 개론. 광문각.
· 조용석·임동균(2020). 정보통신과 데이터통신 개론. 한티미디어.
· 최필선(2024). 데이터과학의 첫걸음 빅데이터 분석. 지필미디어.