소개글
"빅데이터분석기사 필기기출"에 대한 내용입니다.
목차
1. 서론
1.1. 빅데이터 시대의 도래
1.2. 빅데이터의 정의와 특징
1.3. 빅데이터 분석의 필요성
2. 본론
2.1. 빅데이터의 개념과 정의
2.1.1. 구조화 데이터, 반구조화 데이터, 비구조화 데이터
2.1.2. 빅데이터의 4V 특성
2.2. 빅데이터 분석기술
2.2.1. 데이터 마이닝의 개념과 종류
2.2.2. 연관규칙분석(장바구니 분석)
2.2.3. 군집분석
2.2.4. 분류분석
2.2.5. 예측분석
2.3. 빅데이터의 활용 분야
2.3.1. 정보통신 분야
2.3.2. 금융산업 분야
2.3.3. 의료산업 분야
2.4. 빅데이터 관련 기술 동향
2.4.1. 데이터 수집 및 관리 기술
2.4.2. 데이터 분석 및 처리 기술
2.4.3. 데이터 시각화 기술
3. 결론
3.1. 빅데이터의 가치와 중요성
3.2. 빅데이터 전문가의 필요성
3.3. 향후 전망
4. 참고 문헌
본문내용
1. 서론
1.1. 빅데이터 시대의 도래
최근 들어 제4차 산업혁명의 태동과 더불어 발생한 정보통신기술(ICT)의 급격한 발전이 계속되어 가고 있다. 이에 따라 사회관계망 서비스(SNS)와 다양한 미디어를 통하여 생성되는 디지털 정보는 급증하고 있다. 이러한 급증으로 인한 데이터를 저장 분석하며 처리하는 스마트 비즈니스에 활용에 대한 빅데이터(big data) 기술이 발전하며 이러한 기술의 기업 현장에 대한 적용이 절실하게 필요하게 되었다. 이른바 지능화 혁명이라 일컫는 제4차 산업혁명과 이에 따른 빅데이터의 활용은 산업지형에서 새로운 영역으로 구축될 것으로 전망된다. 이제는 아무런 가치 없이 버려지던 일상적이고 사소한 정보들이 다양한 방식으로 수집되고 형태를 갖추면서 여러 산업에 걸쳐 빅데이터를 활용한 사업 비즈니스가 가능하게 되었다.
1.2. 빅데이터의 정의와 특징
빅데이터의 정의와 특징은 다음과 같다.
빅데이터는 교통, 기후, 군사, 사회관계망, 사업 비즈니스, 공공행정 등에서 발생한 대용량의 데이터를 말하며, 데이터 웨어하우스에 이를 저장하고 비즈니스에 필요한 정보들을 데이터 마이닝 기술을 활용하여 찾아내는 개념이다. 빅데이터는 다소 협의의 정의에서 시작하였다가 이후에 비즈니스적인 가치 또는 공익적 가치를 모두 포괄하는 개념으로 확대되었다. 또한 빅데이터란 인터넷 환경에서 생성되는 다양한 형태로 규모가 복잡하고 크며 비즈니스적인 가치 데이터이다. 그리고 빅데이터 자체뿐만 아니라 빅데이터를 활용하는 기술과 빅데이터 산업을 모두 총칭하는 것으로, 해당 자료를 수집, 분석, 활용하는 일련의 과정을 의미한다.
빅데이터의 특성은 다음과 같다. 빅데이터는 규모 측면에서 대용량이고, 형태적 측면에서 다양하며, 속도의 측면에서 빠르게 생성되는 속성이 있다. 여기에 복잡성이 추가되고 정합성과 가치성까지로의 범위가 확대되어 설명되고 있다. 즉 데이터의 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity), 진실성(Veracity) 등 '4V'로 정의된다.
1.3. 빅데이터 분석의 필요성
빅데이터 분석의 필요성은 다음과 같다"
빅데이터 분석의 필요성은 기존 데이터 분석 방식의 한계와 새로운 비즈니스 기회 창출에 있다. 기존의 데이터 분석은 고객 정보, 거래 내역, 재고 관리 등 구조화된 정형 데이터에 국한되었다. 하지만 웹과 모바일 기기의 발달로 고객의 클릭 스트림, 소셜 미디어 활동, 센서 데이터 등 비정형 데이터가 급증하면서 기존 분석 기법으로는 이를 다루기 어렵게 되었다.
빅데이터 분석은 이런 비정형 데이터를 포함한 대량의 데이터를 신속하고 효과적으로 처리할 수 있다. 기존 분석 기법으로는 찾아내기 어려웠던 유의미한 패턴과 상관관계를 도출할 수 있다. 이를 통해 보다 정교하고 세분화된 고객 프로파일링, 정확한 수요 예측, 최적화된 의사결정 지원 등이 가능해진다.
또한 빅데이터 분석은 새로운 수익 모델 창출의 기회를 제공한다. 고객 데이터 분석을 통해 개인화된 맞춤 상품 및 서비스를 제공할 수 있고, 실시간 모니터링을 통해 예방적 대응이 가능해진다. 나아가 데이터 자체를 판매하는 새로운 비즈니스도 생겨나고 있다. 이처럼 빅데이터 분석은 기업의 경쟁력 확보와 새로운 수익원 창출에 필수적인 요소가 되고 있다.
2. 본론
2.1. 빅데이터의 개념과 정의
2.1.1. 구조화 데이터, 반구조화 데이터, 비구조화 데이터
구조화 데이터, 반구조화 데이터, 비구조화 데이터는 빅데이터를 구성하는 주요 데이터 유형들이다.
첫째, 구조화 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터로, 데이터 형식이 정규화되어 있고 데이터 스키마가 지원된다. 따라서 데이터 간에 연계성을 바탕으로 다양한 데이터 조합을 만들어서 데이터 정렬과 분석을 쉽고 빠르게 수행할 수 있다는 장점이 있다.
둘째, 반구조화 데이터는 다소 정형화된 파일 형태로, 데이터 속성인 메타데이터를 가지며 자체적으로 데이터에 관한 서술이 가능한 형태이거나 XML 형태로 서술되고 구조화되어 있는 데이터이다. 데이터베이스 형태는 아니지만 일정 수준의 구조화가 이루어져 있다고 볼 수 있다.
셋째, 비구조화 데이터는 일반 텍스트 기반의 데이터로 분석이 가능한 데이터이다. 텍스트 데이터 이외에도 이미지, 동영상 등 멀티미디어 데이터가 이에 해당한다. 이러한 비구조화 데이터는 과거에는 데이터 분석이 어려웠으나, 최근 빅데이터 기술의 발전으로 활용도가 높아지고 있다.
이처럼 빅데이터는 구조화된 데이터뿐만 아니라 반구조화 데이터와 비구조화 데이터까지 모두 포함하는 개념이다. 기존의 정형 데이터 분석에서 벗어나 비정형 데이터까지 아우르는 빅데이터 분석이 중요해지고 있다.
2.1.2. 빅데이터의 4V 특성
빅데이터의 4V 특성은 다음과 같다.
첫째, "대량성(Volume)"이다. 빅데이터의 데이터 규모는 기존의 데이터에 비해 훨...
참고 자료
이병길. (2020). 빅데이터 속성이 의사결정 만족도와 경영성과에 영향을 미치는 요인. 남서울대학교 대학원 박사학위논문.
김용빈, 박성갑, & 김용석. (2013). 빅 데이터 활용에 있어서 개인정보보호 문제점 및 PIMS 를 이용한 개선방안. 한국 IT 서비스학회 학술대회 논문집, 663-666.
이재홍, 『4차 산업혁명 시대 대한민국의 기회』, 메디치미디어, 2017
이지영, 『용어로 보는 IT』, 블로터, 2013
조성준 외, 『빅데이터 커리어 가이드북』, 길벗, 2021
정용찬, 『빅데이터』, 커뮤니케이션북스, 2013
정용찬, 『빅데이터 혁명과 미디어 정책 이슈』(KISDI Premium Report 12-02), 정보통신정책연구원, 2012
정우진, 『빅데이터를 말하다』, 클라우드북스, 2013
최홍규, 『소셜 빅데이터 마이닝을 활용한 미디어 분석 방법』, 클라우드북스, 2017
Chapman, Pete et al.(2000년) CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guide. SPSS.
