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저작시기 2014.06 |등록일 2014.06.02 파워포인트파일MS 파워포인트 (pptx) | 13페이지 | 가격 1,600원 (20%↓) 2,000원

목차

1. 빅 데이터의 정의
2. 빅 데이터의 긍정적인 사례
3. 빅 데이터의 문제점
4. 시사점 및 방향제시


본문내용

기술 발전으로 데이터를 수집, 저장, 처리 능력 향상
현실세계 데이터를 기반으로 한 정교한 패턴분석 가능
데이터가 많을수록 유용한 데이터, 전혀 새로운 패턴의 정보를 찾아낼 수 있는 확률도 증가
우리사회 일상에서의 데이터 기록물의 증가 등 현실 정보, 실시간 정보의 축적이 급증될 전망
개인의 경험, 인식, 선호 등 인지적인 정보 유통 증가
현시점뿐만 아니라 과거 데이터의 유지로 시계열적인 연속성을 갖는 데이터의 구성
과거, 현재, 미래 등 시간 흐름상의 추세분석 가능
의료, 범죄, 환경 등 타 분야, 이종 데이터 간의 결합으로 새로운 의미의 정보 발견
실제 물리적인 결합 이전에 데이터 결합을 통한 사전 시뮬레이션, 안전성 검증 분야 발전가능

<중 략>

빅데이터 품질 관리 체계 구축 필요
기업의 정형 데이터, 공공기관이 보유한 공공정보 등은 개별 정보에 대한 품질 관리를 통해 데이터의 중복성, 불일치성 등을 관리.
다양한 데이터 소스를 활용하는 빅데이터는 각 데이터의 특성을 고려한 종합적인 빅데이터 품질 관리 가이드라인 마련 필요.
빅데이터 자원의 품질을 보장하고 활용을 극대화하기 위한 빅데이터 자원 품질 인증 방안 연구 필요.

데이터 분석 전문 인력의 중요성
데이터를 소유하고 있고 제대로 분석할 수 있는 역량을 갖는 것이 빅데이터의 핵심 역량.
데이터 분석 전문 인력이 기업 내에서 중요.

참고 자료

없음
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