본문 바로가기

1과목 데이터의 이해

[ADsP 1 과목: 데이터의 이해] 제 3 장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 1.3.0 핵심 포인트 1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트 1) 빅데이터의 회의론 원인 부정적 학습효과 : 과거의 고객관계관리(CRM) - 공포 마케팅, 투자대비 효과 미흡 부적절한 성공사례 : 빅데이터가 필요없는 분석사례, 기존 CRM 분석 성과 2) 싸이월드의 퇴보 원인 OLAP과 같은 분석 인프라로 존재했으나 중요한 의사결정에 데이터 분석 활용 못함 웹로그 분석을 통한 일차원적 분석만 집중 소셜 네트워킹 활동 특성과 관련된 분석을 위한 프레임 워크나 평가지표도 없었음 트랜드 변화가 사업모델에 미치는 영향에 대한 전략적 통찰(Insight)을 가지지 못함 3) 전략적 통찰이 없는 분석의 함정 단순히 일차원적인 분석의 반복은 해당부서의 업무 영역에서는 효과적이지만 기업의 환경 변화와 고객 변화에 전략적.. 더보기
[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

티스토리툴바