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빅데이터 관념,특징,활용분야,효과analysis(분석) 및 빅데이터 활용instance(사례)와 빅데이터 문제가되는점 및 …

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작성일18-06-12 19:50

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수집된 대량의 데이터를 다양한 분석 기법과 표현 기술로 분석을 해야 하는데, 이는 장기적이고 전략(strategy)적인 차원에서 접근할 필요가 있다 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연어 처리, 패턴 인식 등이 분석 기법에 해당한다.

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“빅데이터”

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활용분야,effect
활용事例(사례)
결점,改善(개선) 대안
나의意見

`목차`

1. 빅데이터 정이

2. 빅데이터의 특징

3. 빅데이터 분석기법

4. 빅데이터 활용분야

5. 빅데이터의 effect분석

6. 빅데이터 활용事例(사례) 분석
(1) 월마트의 매출증가 事例(사례)
(2) 현대카드 이미지마케팅 활용事例(사례)
(3) SKT의 티맵 네비게이션 事例(사례)
(4) 메이저리그 활용事例(사례)
(5) 천재지변과 자연재해 대비

7. 빅데이터의 결점과 改善(개선) 대안 제언

8. 결론 및 나意見해
1. 빅데이터 정이

많은 사람들이 빅 데이터를 ‘빅(Big)+데이터(Data)’식의 단순 합성어적 의미로 알고 있는데, 이러한 의미로 받아들이면 빅 데이터의 본질적인 의미와 가치를 놓치게 된다
농협경제연구소는 다음과 같이 정이하였다. 예를 들어

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레포트/경영경제

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빅데이터 관념,특징,활용분야,효과analysis(분석) 및 빅데이터 활용instance(사례)와 빅데이터 문제가되는점 및 개선방안(方案)연구및 나의견해 정리(整理)







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순서
다. 빅 데이터는 기존의 방식으로는 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 규모가 크고 순환 속도가 빠르며, 형식이 다양한 데이터 또는 이러한 데이터를 분석하는 방법을 통칭한다.

(3) 다양성(Variety)
다양한 종류의 데이터들이 빅 데이터를 구성하고 있다 데이터의 정형화의 종류에 따라서 정형(Structured), 반정형(Semi-Structured), 비정형(Unstructed)로 나눌 수 있다 정형 데이터는 문자 그대로 정형화된 데이터로, 고정된 필드에 저장되는 데이터를 의미한다.
즉, 빅 데이터는 단순히 대용량 데이터 그 자체만을 지칭하는 것이 아니라 그 데이터를 effect적으로 처리하고 분석할 수 있는 기술의 총칭이다. 또한 온라인(online) 쇼핑몰에서 고객이 책을 주문할 경우, 주문한 책과 유사한 장르나 비슷한 성향의 고객이 구입한 책을 추천 한다면 매출을 늘리는데 도움이 될 것이다. 빅 데이터는 기존의 방식으로는 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 규모가 크고 순환 속도가 빠르며, 형식이 다양한 데이터 또는...

“빅데이터”

정이 ,특징,기법
활용분야,effect
활용事例(사례)
결점,改善(개선) 대안
나의意見

`목차`

1. 빅데이터 정이

2. 빅데이터의 특징

3. 빅데이터 분석기법

4. 빅데이터 활용분야

5. 빅데이터의 effect분석

6. 빅데이터 활용事例(사례) 분석
(1) 월마트의 매출증가 事例(사례)
(2) 현대카드 이미지마케팅 활용事例(사례)
(3) SKT의 티맵 네비게이션 事例(사례)
(4) 메이저리그 활용事例(사례)
(5) 천재지변과 자연재해 대비

7. 빅데이터의 결점과 改善(개선) 대안 제언

8. 결론 및 나意見해
1. 빅데이터 정이

많은 사람들이 빅 데이터를 ‘빅(Big)+데이터(Data)’식의 단순 합성어적 의미로 알고 있는데, 이러한 의미로 받아들이면 빅 데이터의 본질적인 의미와 가치를 놓치게 된다
농협경제연구소는 다음과 같이 정이하였다. 물론 모든 데이터가 실시간 처리만을 요구한 것은 아니다.

2. 빅데이터의 특징

빅데이터의 3대 요소(3V)란 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)을 의미하며, 각 요소는 다음과 같이 특징을 가지고 있다

(1) 크기(Volume)
비즈니스 特性에 따라서 다를 수 있지만, 일반적으로 수십 테라 혹은 수십 페타 바이트 이상이 빅 데이터의 범위에 해당한다. 예를 들어 게임의 채팅창에서 누군가 불건전한 내용을 입력할 경우, 시스템에서 이러한 문구를 바로 분석해서 다른 사용자에게 피해가 없도록 조치를 해야 한다. 이러한 빅 데이터는 기존 파일 시스템에 저장하기 어려울 뿐 아니라, 데이터 분석을 위해서 사용하는 BI/DW 같은 솔루션에서 소화하기 어려울 정도로 급격하게 데이터의 양이 증가하고 있다 이러한 문제를 극복하기 위해서는 확장 가능한 방식으로 데이터를 저장하고, 분석하는 분산 컴퓨팅 기법으로 접근해야 한다. 현재 분산 컴퓨팅 솔루션에는 구글의 GFS, 아파치의…(省略) 하둡, 대용량 병렬 처리 데이터베이스로는 EMC의 GreenPlum, HP의 Vertica, IBM의 Netezza, 테라데이터의 Kickfire 등이 있다

(2) 속도(Velocity)
빅 데이터의 속도적인 특징은 크게 실시간 처리와 장기적인 접근으로 나눌 수가 있다 우리는 매일 매 순간 데이터를 생산하고 있다 교통카드로 지하철과 버스를 이용할 때도 교통비와 탑승위치를 남기고, 금융 거래를 할 때도 금융 기관의 데이터베이스에 데이터를 만들게 된다 Internet 검색을 할 때도 모든 검색어가 저장이 되고, 쇼핑몰이나 포털 사이트 같은 곳을 이용할 때도 우리가 클릭한 이력이 모두 저장된다 스마트폰에서 SNS나 지도 같은 앱을 이용할 때도 우리의 위치 정보를 남기게 된다 이와 같이 오늘날 디지털 데이터는 매우 빠른 속도로 생성이 되기 때문에 데이터의 생산, 저장, 유통, 수집, 분석이 실시간으로 처리되어야 한다.

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