[1과목] 데이터 가치와 미래

1. 빅데이터의 이해

2. 빅데이터의 가치와 영향

3. 비즈니스 모델

4. 위기 요인과 통제 방안

5. 미래의 빅데이터

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1. 빅데이터의 이해

 

▶ 가트너 그룹 더그래니

▷ 데이터의 크기 ( Volume )

▷ 데이터의 다양성/유형 ( Variety )

▷ 데이터의 속도 ( Velocity )

 

 

▶ 빅데이터 역할, 기능

▷ 산업혁명의 석탄, 철 : 생산성을 끌어올려 혁명적 변화를 가져옴

▷ 원유 : 정보를 제공함으로써 생산성 향상시킴

▷ 렌즈 : 데이터가 산업 전반에 영향을 미침

▷ 플랫폼 : 공동 활용의 목적으로 구축된 유무형의 구조물

 

 

▶ 본질적인 변화

▷ 사전처리에서 사후처리 시대

▷ 표본조사에서 전수조사

▷ 질보다 양

▷ 인과관계에서 상관관계

 

 

2. 빅데이터의 가치와 영향

 

▶ 빅데이터 가치 산정이 어려운 이유

▷ 데이터 활용 방식 : 재사용, 재조합, 다목적용 데이터 개발 등이 일반화 되며 언제·어디서·누가 활용할지 알 수 없다.

▷ 새로운 가치 창출

▷ 분석 기술의 발달

 

 

▶ 빅데이터의 영향

 

기업	혁신, 경쟁력 제고, 생산성 향상	⇒ 생활 전반의 스마트화
정부	환경 탐색, 상황분석, 미래대응
개인	목적에 따른 활용

 

▷ 맥킨지 가치창출 방식

 - 투명성 제고로 연구개발 및 효율성 제고

 - 시뮬레이션을 통한 수요 포착 및 주요 변수 탐색으로 경쟁력 강화

 - 고객 세분화 및 맞춤 서비스 제공

 - 알고리즘을 활용한 의사결정 보조 혹은 대체

 - 비즈니스 모델과 제품, 서비스의 혁신

 

 

3.  비즈니스 모델

 

▶ 활용 사례

▷ 구글 : 사용자의 로그 데이터를 활용한 검색엔진 개발

▷ 월마트 : 고객의 구매패턴을 분석해 상품 진열에 활용

 

 

▶ 활용 테크닉

▷ 연관규칙학습 : 상관관계 분석

▷ 유형분석 : 특성이나 집단의 분류

▷ 유전알고리즘 : 최적화 메커니즘

▷ 기계학습( 머신러닝 ) : 학습을 통한 예측

▷ 회귀분석

▷ 감정분석

▷ 사회관계망분석( SNA )

 

 

4. 위기 요인과 통제 방안

 

▶ 위기 요인과 통제 방안

▷ 사생활 침해는 동의에서 책임으로

▷ 챔임 원칙의 훼손은 기존의 책임 원칙 강화

▷ 데이터의 오용(잘못된 지표, 인사이트 사용)은 데이터 알고리즘에 대한 접근권 허용 및 객관적 인증 방안 도입의 필요성 제기

 

▶ 개인정보 비식별화

▷ 가명처리

▷ 총계처리/평균값 대체

▷ 값(가치) 삭제

▷ 범주화

▷ 데이터 마스킹 (**)

 

 

5. 미래의 빅데이터

 

▶ 빅데이터 활용 3요소

 ① 데이터 : datafication

 ② 기술 : 진화하는 알고리즘, 인공지능

 ③ 인력 : 데이터 사이언티스트, 알고리즈미스트