혁신을 이끄는 빅 데이터 분석 레포트 (정의, 국내외사례)

목차

Ⅰ. 서론
ⅰ. 빅 데이터의 개념 및 정의
ⅱ. 빅 데이터의 특징
ⅲ. 빅 데이터와 비즈니스 데이터의 차이

Ⅱ. 주제 선정 배경 및 이유
ⅰ. 빅 데이터의 중요성이 높아진 배경
ⅱ. 빅 데이터에 대한 기업들의 높아진 관심
ⅲ. 빅 데이터 분석의 필요성
ⅳ. 빅 데이터 분석의 효과

Ⅲ. 빅 데이터의 적용 사례
ⅰ. 국내 기업 적용 사례
ⅱ. 국외 기업 적용 사례

Ⅳ. 빅 데이터의 문제점
ⅰ. 문제점
ⅱ. 한국의 빅 데이터 시장에 물든 거짓말

Ⅴ. 물류분야에서 빅 데이터가 주목 해야 할 점

Ⅵ. 빅 데이터 분석의 필수 요건, 빅 데이터 큐레이션
ⅰ. 빅 데이터 큐레이션의 4대성공 수칙

Ⅶ. 요약 및 결론

Ⅷ. 참고자료

본문내용

Ⅰ. 서 론

최근 빅 데이터(Big Data)와 애널리틱스 (Analytics)가 화두로 떠오르고 있다. 빅 데이터란 구글, 페이스북, 트위터 등 인터넷 기업들의 DB에 쌓여가는 데이터와 같이 그 크기가 급격히 커지고 있는 데이터를 의미하고, 애널리틱스는 이러한 대규모 데이터를 실시간으로 분석하여 패턴을 찾아내고 이를 경영에 응용하기 위한 분석기법이다. 산업이 발전하고 정보기술이 보편화됨에 따라 수많은 데이터가 우리 주위를 둘러싸고 있고, 이미 오래전부터 과학적인 경영기법이 적극 활용되어 기업 내 정보시스템으로써 전사적 자원관리 시스템인 ERP 구축을 시작으로 물류산업에서도 TMS, WMS, OMS 등 관련 시스템 투자로 이어지고 있다. 이러한 데이터 기반 경영이 물류산업에 시사하는 바는 무엇인가?

ⅰ. 빅 데이터의 개념 및 정의

“기존의 관리 및 분석 체계로는 감당할 수 없을 정도의 거대한 데이터의 집합” - SERI
“기존 방식으로 저장/관리/분석하기 어려울 정도로 큰 규모의 자료” - Wikipedia
“빅 데이터의 정의는 기존 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 데이터 셋(Dataset)규모로, 그 정의는 주관적이며 앞으로도 계속 변화될 것이며, 데이터 량 기준에 대해 산업분야에 따라 상대적이며 현재 기준에서는 몇 십 테라바이트에서 수 페타 바이트까지가 범위이다” - McKinsey & Company

<중 략>

넷째, 빅 데이터 협업 소생태계를 운영하여 외부 자원을 활용한다. 빅 데이터 큐레이션 역량을 지속 성장시키려면 사내·외의 유능한 주체들로 구성된 작은 생태계를 조성이 필수적이다. 또한 빅 데이터 관리와 분석에는 광범위한 배경과 전문지식을 가진 전문 인력이 필요하므로 전부 내재화하는 것은 거의 불가능할 것이다. 그러므로 큐레이터는 각 부문에서 탁월한 역량을 지닌 파트너들을 미리 파악하고 과제의 필요에 따라 협조를 받을 수 있도록 관리하는 것이 중요 할 것이다. 다시 말하자면, 서로가 '윈-윈'할 수 있는 호혜적인 협업 과제를 계속 창출하고 역량 성장을 주도적으로 이끌어주는 생태계 시각에서 접근하는 것이 중요하다.

참고자료

· 농협경제연구소(2013). 빅 데이터(Big Data) 활용 사례와 시사점, 제 312호
· 정보통신산업진흥원(2013). 전략 수립의 핵심도구 - 빅 데이터, 주요활용 사례 분석, 제 37호
· 김우용, 임민철 기자(2013년 4월 4일). “한국 빅데이터, 거짓말에 물들다”. ZD Net Korea
· 김철민 기자(2013년 6월 1일). “빅 데이터, 물류를 바꾸다”. SCL닷컴
· KMI (2013). 국제물류 위클리 “DHL, 빅 데이터 분석으로 비용절감”
· 삼성경제연구소(2011). 정보 홍수 속에서 金脈 찾기 : ‘ 빅 데이터(Big Data)’ 분석과 활용
· 삼성경제연구소(2013). 기업의 新경쟁력, 빅 데이터 큐레이션
· 녹차화분(2013) 빅 데이터, 신대륙인가 신기루인가.
· Thor Olavsrud (2013). 빅 데이터 ‘못 먹는 감’ 되는 4가지 이유. CIO
· DMC REPORT(2012). 빅 데이터 트렌드 분석 및 활용전략.
· 장성우(2013). 오라클 빅 데이터 이야기. 한국 오라클