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ADsP

[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 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