[ADsP 1 과목: 데이터의 이해] 제 2 장 데이터의 가치와 미래
1.2.0 핵심 포인트 1. 빅데이터 1) 빅데이터 정의 Mckinsey, (2011) : 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터이다. IDC (2011) : 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이터의 초고속 수집 · 발굴 · 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처이다. 가트너 그룹(Gartner Group)의 더그 래니(Doug Laney)의 3V - volume, variety, velocity 2) 빅데이터 정의의 범주 및 효과 데이터 변화 (규모, 형태, 속도) 기술변화 (새로운 데이터 처리, 저장 분석 기술, 클라우드 컴퓨팅 활용) 인재, 조직 변화(data scientist, 데이터 중심 조직) ..
더보기
[ADsP 1 과목: 데이터의 이해] 제 1 장 데이터의 이해
1.1.0 핵심 포인트 1) 데이터 (1) 데이터 정의 존재적 특성 : 객관적 사실 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 (데이터 -> 정보 -> 지식 -> 지혜) (2) 데이터 특징 정성적 데이터 : 언어, 문자 (예: 회사 매출이 증가) 정량적 데이터 : 수치, 도형, 기호 (예: 나이, 몸무게, 주가 등) (3) 지식 암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인에 체화된 지식 (예: 김치 담그기, 자전거 타기), 공유와 전달이 어려움, 내면화 -> 공통화 필요 형식지 : 문서나 매뉴얼처럼 형식화된 지식 (예: 교과서, 비디오, DB), 공유와 전달이 용이, 표준화 -> 연결화 2)데이터와 정보 (1) 데이터 개별 데이터 자체로 의미가 중요하지 않은 객관적 사실 (2) 정보 데이터의 가공, ..
더보기