1과목 정리

²  데이터의 정의

데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다.

²  데이터의 특성

존재적 특성	객관적 사실 (fact)
당위적 특성	추론을 위한 근거 (basis)

 

²  데이터의 유형

정성적 데이터	언어,문자	검색과 분석에 많은 비용 소요 주관적이고, 통계분석이 어려움	회사 매출이 증가함
정량적 데이터	수치,도형	비용 소모가 적음 객관적이고, 통계분석이 용이함	나이,몸무게,주가

 

²  지식경영의 핵심 이슈

데이터는 지식경영의 핵심 이슈인 암묵지/형식지의 상호작용에 있어 중요한 역할을 함

암묵지	개인에게 체화되어 있음. (겉으로 드러나지 않음)	사회적으로 중요/공유 어려움	공통화, 내면화	김장, 자전거 타기
형식지	매뉴얼처럼 형상화된 지식	전달과 공유 용이	연결화, 표출화	DB, 교과서

 

²  DIKW 피라미드

1.       Data – 중요하지 않은 객관적 사실

2.       Information – 데이터 간 연관 관계 속에서 의미가 도출된 것.

3.       Knowledge – 데이터를 통해 도출된 정보를 구조화하여 고유의 지식으로 내재화된 것.

4.       Wisdom – 지식 + 아이디어의 창의적인 산물

²  데이터베이스 정의

1차 개념 확대 [ 정형데이터 관리 ]	EU	체계적으로 정리되고 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물,데이터,수집물
	국내 저작권법	소재를 체계적으로 배열, 구성한 편집물로서 개별적으로 접근하거나 검색 가능한 것

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2차 개념 확대 [ 빅데이터 출현-> 비정형데이터 포함]	국내 컴퓨터 용어 사전	동시에 복수의 이용자의 요구에 대응해 데이터를 받아들이고 편성된 데이터의 집합
	국내 위키피디아	관련된 레코드의 집합, DBMS
	국내 데이터분석 가이드	다수의 콘텐츠를 체계적으로 수집하여 다양한 용도 이용할 수 있도록 정리한 정보의 집합체

 

²  데이터 베이스의 특징

1.       통합된 데이터

1.       동일한 내용의 데이터는 중복되지 않음.

2.       데이터 중복 -> 관리상의 복잡한 부작용

2.       저장된 데이터

3.       컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장되는 것

4.       데이터베이스는 기본적으로 컴퓨터 기술을 바탕으로 함

3.       공용 데이터

5.       여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터를 이용함.

6.       대용량, 구조 복잡

4.       변화되는 데이터

7.       데이터에 저장된 내용은 곧 데이터베이스의 현 시점

8.       데이터 삽입, 기존 데이터 삭제, 갱신 등으로 항상 변화하면서도 항상 현재의 정확한 데이터를 유지해야 함.

²  데이터 베이스의 다양한 측면

1.       정보 축적, 정보 전달

2.       정보 이용

3.       정보 관리

4.       정보기술 발전

5.       경제,산업에 도움

 

 

 

 

 

 

 

 

 

²  기업내부 데이터베이스

1.       1980년대 기업내부 데이터 베이스

OLTP	-호스트 컴퓨터와 온라인으로 접속된 여러 단말 간의 처리 형태 / 데이터 갱신 -호스트 컴퓨터가 데이터베이스를 엑세스하고, 바로 처리 결과를 돌려보냄 -주문입력시스템, 재고관리시스템
OLAP	-정보 위주의 분석 처리 / 데이터 조회 -다양한 비즈니스 관점에서 쉽고 빠르게 다차원적인 데이터에 접근하여 의사 결정에 활용할 수 있는 정보를 얻게 해주는 기술 -트랜잭션 데이터를 분석해 제품의 판매 추이, 구매 성향 파악, 재무 회계 분석

 

(+) 특징

OLTP	데이터 구조 복잡 응답 수 초 이내 질의 결과 주기적이며 예측 가능 데이터 크기 기가로 작음
OLAP	데이터 구조 단순 응답 수 초 ~ 몇 분 질의 결과 예측 어렵다 데이터 크기 테라로 큼

 

2.       2000년대 기업내부 데이터 베이스

CRM	-고객관계관리 -기업이 고객과 관련된 자료를 분석,통합해 고객 중심 자원을 극대화하고, 이를 토대로 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획,지원,평가하는 과정 -고객데이터의 세분화를 실시하여 고객을 적극적으로 관리하고 유도함 ( 평생고객화 )
SCM	-공급망관리 -원재료의 생산, 유통 등 모든 공급망 단계를 최적화해 수요자가 원하는 제품을 원하는 시간과 장소에 제공하는 것 -부품 공급 업체와 생산업체, 고객에 이르기까지 거래 관계에 있는 기업들간 실시간 정보 공유를 통해 시장이나 수요자들의 요구에 기민하게 대응하도록 지원하는 것

 

²  사회기반구조로서의 데이터베이스

-1990년대 사회 각 부문의 정보화가 본격화되면서 데이터베이스 구축이 활발하게 추진됨.

-정부를 중심으로 EDI를 활용하여 VAN을 통해 정보망이 구축되기 시작함.

-2000년대, 더욱 고도화되어 일반 국민들도 가정에서 손쉽게 정보를 습득하고 있음.

 

 

 

²  빅데이터의 정의

1.       3V로 요약되는 데이터 특성 변화에 초점을 맞춘 좁은 범위의 정의

2.       데이터 자체,처리,분석 기술적 변화까지 포함한 중간 범위의 정의

3.       인재,조직 변화까지 포함한 넓은 관점에서의 정의

²  3V

Variety [ 다양성 ]	Volume [ 양 ]	Velocity [ 속도 ]	(+) 4V
-데이터의 유형과 소스 -정형, 비정형데이터	-데이터의 규모 -센싱데이터, 비정형데이터	-데이터의 수집과 처리 -데이터의 추출,분석 속도	Value [가치] Visualization[시각화] Veracity [정확성]

 

²  빅데이터의 정의 범주 변화 과정, 효과

데이터 변화              à	기술 변화                à	인재,조직 변화
1.규모(volume) 2.다양성(variety) 3.속도(velocity)	-데이터 처리, 분석,저장 기술 및 아키텍처 -클라우드 컴퓨팅 활용	-데이터 사이언티스트 같은 새로운 인재 필요 -데이터 중심 조직

 

²  빅데이터의 출현 배경

-새로 등장한 것이 아니라 기존의 데이터, 처리 방식, 다루는 사람과 조직 차원에서의 변화

산업계	고객 데이터 축적	데이터에 숨어있는 가치 발굴
학계	거대 데이터 활용, 과학 확산	통계 도구 발전
기술 발전	관련 기술 발달	디지털화,인터넷 보급

 

²  빅데이터의 기능

1.       산업혁명의 석탄, 철

- 제조업 뿐 아니라 서비스 분야의 생산성의 획기적으로 끌어올려 사회 전반에 변화를 줄 것.

2.  21세기의 원유

- 정보를 제공함으로서 산업 전반의 생산성을 향상시키고, 기존에 없던 새로운 범주의 산업을 만들어낼 것.

3. 렌즈

- 렌즈를 통해 현미경이 생물학 발전에 미쳤던 영향만큼이나 데이터가 영향을 미칠 것.

4. 플랫폼

- 공동 활용 목적으로 구축된 구조물으로서 다양한 비즈니스에 활용되면서 플랫폼 역할을 할 것.

²  빅데이터가 만들어 내는 본질적 변화

1.       사전 처리 à 사후 처리

-          필요한 정보만 수집하고 나머지는 버리는 시스템에서 가능한 한 많은 데이터를 모아 다양한 방식으로 조합해 숨은 정보를 찾아냄.

2.       표본 조사 à 전수 조사

-          데이터 수집 비용의 감소와 기술의 발전으로 데이터 처리비용이 감소하게 되었다. 이로 인해 샘플링이 주지 못한 패턴이나 정보를 발견하는 식으로 데이터 활용방법이 변화함.

3.       질 à 양

-          데아터가 지속적으로 추가될 경우 양질에 정보가 오류 정보보다 많아 전체적으로 긍정적인 영향을 끼침.

4.       인과 관계 à 상관 관계

-          데이터 기반의 상관 관계 분석이 주는 인사이트가 인과 관계에 의한 미래 예측을 압도할 것으로 예측.

²  빅데이터의 가치

-          여러 변수로 인해 가치를 측정하는 것이 쉽지 않다.

1.       데이터 활용 방식

-          재사용,재조합 데이터 개발이 일반화되면서 특정 데이터를 언제,누가 활용할지 알 수 없음.

2.       새로운 가치 창출

-          전에 없던 가치를 창출함에 따라 그 가치를 측정하기가 어려워짐.

3.       분석 기술 발전

-          현재에는 가치 없는 데이터일지라도, 추후에 새로운 분석 기법이 등장한다며 거대한 가치를 지닌 데이터가 될 수 있음.

²  빅데이터의 영향

기업	혁신, 경쟁력 재고, 생산성 향상	구글은 로그데이터를 활용해 검색 서비스를 개선함
정부	환경 탐색, 상황 분석, 미래 대응	실시간 교통상황 수집, 기후 정보 등 다양한 국가 안전 확보 활용을 위해 실시간 모니터링을 활용함
개인	목적에 따른 활용	정치인은 선거 승리를 위해 사회관계망 분석을 통해 유세 지역을 선정하고, 영향을 줄 수 있는 내용을 선정함.

 

 

 

²  빅데이터 비즈니스 모델

연관규칙학습	변인들 간에 주목할 만한 상관관계가 있는지를 찾아내는 방법	커피를 구매하는 사람이 탄산음료를 더 많이 사가는가?
유형 분석	문서를 보류하거나 조직을 그룹으로 나눌 때, 온라인 수강생들을 특성에 따라 분류할 때 사용	이 사용자는 어떤 특성을 가진 집단에 속하는가?
유전자 알고리즘	최적화가 필요한 문제의 해결책을 자연선택, 돌연변이 같은 매커니즘을 통해 정신적으로 진화시켜 나가는 방법	최대의 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야 하는가?
기계학습	데이터로부터 학습한 알려진 특성을 활용해 예측하는 방법	기존의 시청 기록을 바탕으로 시청자가 현재 보유한 영화 중에서 어떤 것을 가장 보고 싶어할까?
회귀 분석	독립 변수를 조작함에 따라, 종속 변수가 어떻게 변하는지를 보면서 두 변인의 관계를 파악할 때 사용	구매자의 나이가 구매 차량의 타입에 어떤 영향을 미치는가?
감정 분석	특정 주제에 대해 말하거나 글을 쓴 사람의 감정을 분석	새로운 환불 정책에 대한 소비자들의 반응은 어떤가?
소셜 네트워크 분석	특정인과 다른 사람이 몇 촌 정도의 관계인가를 파악할 때 사용, 영향력있는 사람인지를 찾아낼 때 사용	고객들 간 관계망은 어떻게 구성되어 있나?