빅데이터 분석활용사례와 국내 빅데이터 문제점 해결과제0k

소개글

정성드려 만든 자료이니 참고용으로 잘 활용하시어 좋은 결과 있기를 기원합니다.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 본 론
1. 빅데이터에 관한 소고
1) 빅데이터의 정의와 의미
2) 빅데이터의 등장 배경
3) 빅데이터의 특징과 의미

2. 빅데이터 분석 활용 사례
1) 해외 기업의 빅데이터 분석 활용 사례
(1) 아비바생명의 고객 맞춤형 보험 상품
(2) 사우스웨스트 항공의 고객 맞춤형 광고
(3) 타겟(Target)의 고객 맞춤형 프로모션
(4) DHL의 물류 효율화
(5) 자라(Zara)의 효율적인 물류 배송망
(6) 구글의 데이터센터 성능 및 에너지 사용 최적화
(7) 아마존의 예측 배송
(8) GE의 산업 인터넷(Industrial Internet)
(9) 후지쯔(Fujitsu)의 농업용 빅데이터 분석 솔루션
2) 국내 기업의 빅데이터 분석 활용 사례
(1) 신한카드의 고객 라이프 스타일 맞춤형 상품
(2) 삼성SDS의 제조업 생산성 향상 지원 솔루션
(3) SK텔레콤의 상권 분석 및 타겟 마케팅 지원 서비스

3. 국내 빅데이터 문제점 진단과 해결과제

4. 시사점

Ⅲ. 결 론

Ⅳ. 참고자료

본문내용

Ⅰ. 서 론

현시대적 흐름은 인터넷의 발달에 따른 기업에서의 회사 정보를 저장하고 활용할 수 있는 많은 양의 데이터 가 필요하게 되어 빅데이타의 중요성이 날로 증가하고 있다. 클라우드"가 다양한 기술을 포함한 용어인 것처럼, 포괄적 용어 "빅 데이터"는 아주 모호할 수 있다. 빅 데이터 시스템의 입력 데이터는 소셜 네트워크, 웹 서버 로그, 차량 흐름 센서, 인공위성 이미지, 방송 음성 스트림, 은행 거래 내역, 락 음악 MP3, 웹 페이지 콘텐츠, 정부 스캔 문서, GPS 경로 기록, 자동차 원격 측정치, 금융 시장 데이터로부터 쏟아질 수 있고, 이 목록은 끝이 없다. 검색엔진은 웹크롤링(Web crawling), 인덱싱(Indexing), 추출(Searching)의 세 단계의 순서로 작동한다. 웹크롤링 과정은 사이트의 모든 페이지를 복사한다.
이는 최신 데이터를 우선으로 하여 이루어진다. 이후 인덱싱 과정에서는 정확하고 빠른 검색이 가능하도록 데이터의 수집과 저장, 분석이 이루어진다. 마지막 과정인 추출(Searching)은 검색어를 구성하는 단어가 포함된 제목, 주제 등을 추출한다. 이러한 일련의 과정을 통해 검색이 이루어진다. 우리나라의 인터넷을 사용하는 포털회사 중 가장 대표적인 회사가 네이버이다 우리나라 검색시장의 70%를 차지할 정도로 절대적인 위치에 있다. 그에 따른 네이버의 검색결과에 따라 네티즌의 관심도로 달라지고 있다.
제4차산업혁명의 시기를 맞이하여 빅데이터를 활용한 기업경영에 필요한 많은 자료를 확보하기도 한다. 보험상품고객맞춤형 개발, 광고타켓 설정, 농업용 빅데이터 활용, 제조업 생산성 향상 지원 솔루션 등 다양한 분야에서 빅데이터의 활용도는 점차 높아지고 있는 추세이다. 통계학과 관련된 것으로 과거에는 인간의 수작업으로 통계가 진행되었지만 지금은 슈퍼컴퓨터를 활용한 데이터 분석이 가능하여 인간이 분석하는 것보다 훨씬 정밀하고 객관적이라고 할 수 있다.

참고 자료

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