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1. 분석 기획의 특징1) 분석 기획이란?분석 기획(Analytics Planning)은 실제 분석 수행 이전에 다음을 체계적으로 설계하는 사전 단계이다.해결해야 할 분석 과제 정의달성하고자 하는 목표 명확화목표 달성을 위한 데이터, 방법론, 실행 계획 수립결과 도출 이후의 관리 및 확산 방안 설계즉, 단순히 “무엇을 분석할 것인가”가 아니라,Why(왜) – What(무엇을) – How(어떻게) 를 구조적으로 정렬하는 전략 수립 과정이다.분석 프로젝트는 실행보다 기획 단계의 정합성이 성패를 좌우한다.문제 정의가 모호하면 분석 기술이 아무리 정교해도 의미 있는 결과를 도출하기 어렵다.2) 데이터 사이언티스트의 요구 역량분석 기획 단계에서 요구되는 역량은 세 영역의 균형이다.① 수학·통계학적 분석 역량모델링..
1. 빅데이터의 시대디지털 환경의 진전과 더불어 실로 엄청난 ‘빅’ 데이터가 생성되고 있다. (2011년 전 세계에서 생성되는 디지털 정보량은 1.8 제타바이트)빅데이터 분석은 선거 결과에 결정적인 영향을 미칠 수도 있다. 기업의 측면에서는 비용 절감, 시간 절약, 매출 증대, 고객 서비스 향상, 신규 비즈니스 창출, 내부 의사결정 지원 등에 있어 상당한 가치를 발휘하고 있다.2. 빅데이터 회의론을 넘어 가치 패러다임의 변화과거아날로그 세상을 어떻게 효과적으로 디지털화하는지가 과거의 가치 창출 원천현재디지털화된 정보와 대상들이 서로 연결되기 시작연결을 더 효과적이고 효율적으로 제공하는가가 성공 요인미래복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 믿을 수 있게 관리하는가→ 디지털화(Digitalization)→ 연결(..
1. 데이터 사이언스의 의미와 역할1) 의미데이터 사이언스(Data Science)는 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하고, 이를 의사결정과 가치 창출로 연결하는 융합 학문이다. 단순한 통계 분석을 넘어, 다음과 같은 학문과 역량을 통합한다.데이터 공학(Data Engineering)수학 및 통계학컴퓨터 공학데이터 시각화해커적 사고방식(문제 해결 중심적 접근)도메인 전문지식정형 데이터뿐 아니라 인터넷 로그, 모바일 데이터, 영상 데이터, IoT 센서 데이터 등 비정형 데이터까지 포함하며, 분석 → 구현 → 전달까지 전 과정을 포괄한다. 즉, 데이터 처리 기술과 비즈니스 문제 해결을 연결하는 종합적 체계라 할 수 있다.2) 역할데이터 사이언티스트의 역할은 단순 분석가를 넘어선다. 핵심 기능은 다음과 같다...
1. 빅데이터 열풍과 회의론빅데이터에 대한 관심이 급격히 확산되면서, 일종의 거품 현상을 우려하는 시각도 등장하였다.“빨리 끓어 오른 냄비가 빨리 식는다”는 인식과도한 기대 대비 실질적 성과에 대한 의문실제 가치 발굴 이전에 회의론이 확산될 가능성이러한 회의론이 확산될 경우, 빅데이터 분석을 통해 창출할 수 있는 잠재적 가치를 충분히 검증하기도 전에 활용이 위축될 수 있다.2. 빅데이터 회의론의 원인 및 진단1) 과거 CRM 실패 경험에 따른 부정적 학습 효과빅데이터 회의론의 주요 원인 중 하나는 과거 고객관계관리(CRM) 도입 실패 경험이다.CRM 도입 당시의 문제점공포 마케팅 방식의 도입 유도→ 도입만 하면 모든 문제가 해결될 것처럼 과장고가의 하드웨어 및 솔루션 투자도입 이후 활용 방법 및 가치 창..
1. 빅데이터 활용의 3요소1. 기본 3요소데이터→ 모든 것의 데이터 화모든 것을 데이터화(Datafication) 하는 현 추세로 특정 목적 없이 축적된 데이터를 통한 창의적인 분석이 가능해져, 새로운 가치로 부상하고 있다.💡모든 것의 데이터화(Datafication)사물인터넷(Internet of Things, IoT) 시대에 웨어러블(Wearable) 단말의 발전으로 대화 기록, 음악 청취 기록 등이 저장되어 사물인터넷 시대가 되어, 이를 통해 훨씬 더 많은 정보가 생산 및 공유된다.기술→ 진화하는 알고리즘, 인공지능대용량의 데이터를 빠르게 처리하기 위한 알고리즘의 진화와 함께 스스로 학습하고 데이터를 처리할 수 있는 인공지능 기술이 출현되었다.인력→데이터 사이언티스트, 알고리즈미스트빅데이터를 처..
1. 빅데이터 시대의 위기 요인1. 사생활 침해내용개인정보가 포함된 데이터를 목적 외에 활용할 경우, 사생활 침해를 넘어 사회/경제적 위협으로 변형될 수 있다.예시여행 사실을 트위트 한 사람의 집을 강도가 노리는 고전적 사례 발생 →익명화(Anonymization) 기술 발전이 필요하다.특징비밀 유지 불가, 익명성 부족, 동의 없는 수집2. 책임원칙 훼손내용빅데이터 기본 분석과 예측 기술이 발전하면서, 정확도가 증가한 만큼, 분석 대상이 되는 사람들은 예측 알고리즘의 희생양이 될 가능성도 증가한다. 민주주의 국가에서는 잠재적 위협이 아닌 명확한 결과에 대한 책임을 묻고 있어 이에 따른 원리를 훼손할 가능성이 있다.예시영화 “마이너 리티리포트”에 나오는 것처럼, 범죄 예측 프로그램에 의해 범행을 저지르기 ..