빅데이터 정의와 기업사례 (SK텔레콤)

소개

빅데이터 정의분석/빅데이터 기업활용사례(SK텔레콤)분석/빅데이터 향후전망과 이슈/빅데이터 문제점과 해결방안 분석 보고서입니다.


목차를 보시면 아시겠지만 빅데이터의 개념과 기업활용사례와 향후전망에 대해 꼼꼼하게 다루었습니다.

잘참고하신다면 좋은성적 받으실겁니다 ^_^

목차

Ⅰ 빅데이터 연구 배경
Ⅰ–Ⅰ 빅데이터 연구동기 및 등장배경
Ⅰ– Ⅱ 연구 필요성 및 빅데이터 시장분석
Ⅰ– Ⅲ 빅데이터 미래전망

Ⅱ 주요 내용
1. 빅 데이터(Big Data)정의
2. 빅데이터의 가치
3. 빅데이터 특징과 종류
4. 기존 데이터 처리와 빅 데이터 처리의 차이점
5. 빅데이터 기술
6. 빅데이터 분석의 문제점

Ⅲ 빅데이터 활용 기업사례분석
<SK텔레콤, 소셜 네트워크에서의 여론분석을 위한 스마트 인사이트 시스템>
1. 추진내용
2. 효과 및 전망
3. 정책적 시사점
<SK 텔레콤, 빅데이터로 정확도를 향상시킨 T맵을 통한 실시간 교통 정보 서비스>
1. 추진목적 및 배경
2. 추진내용
3. 정책적 시사점
<SK텔레콤, 클라우드 벰스(BEMS)를 이용한 건물 에너지의 효율적인 관리>
1. 추진목적 및 배경
2. 추진내용
효과 및 전망
정책적 시사점

Ⅳ 빅데이터 향후전망과 이슈
Ⅳ Ⅰ빅데이터 플랫폼의 진화 방향
Ⅳ Ⅱ 빅데이터의 비전과 빅데이터 플랫폼

VI 참고 문헌

본문내용

Ⅰ 빅데이터 연구 배경
Ⅰ–Ⅰ 빅데이터 연구동기 및 등장배경

최근 PC와 스마트 기기의 인터넷 사용이 증가하면서 사용자들의 데이터가 어마어마하게 쌓이고, 이러한 데이터를 수집하여 소비자의 성향 분석을 하게 되면서 등장하기 시작하였다. 기존 소셜 네트워크 서비스로 대표되는 소셜 미디어의 성장과, 최근 스마트 폰으로 대변되는 모바일 장치의 확산이 결합되어, 일상 속에서 다양한 종류의 대규모 데이터가 급속히 생성, 유통, 저장되고 있다. 또한 RFID와 같이 정보를 감지하는 센서 장비의 이용 확대와 이러한 정보를 수집하는 클라우드 컴퓨팅 기술의 확산은, 물류의 이동 및 재고의 변화뿐만이 아닌 개별 소비자들의 개인정보 및 소비행태와 같은 모든 일상에 대한 디지털 기록을 가능케 하고 있다.

<중 략>

하둡 프로젝트 창시자인 더그커팅(Doug Cutting)은 최근 한 컨퍼런스에서 다음과 같이 말했다. 구글이 우리에게 방향을 제시했다. 구글은 그들의 GFS(Google File System)와 MapReduce 논문을 발표하기 시작했고, 우리는 재빠르게 그것을 하둡 프로젝트에 복제했다. 몇 년 동안 구글은 오픈소스 진영에 영감을 준 많은 방법들을 발표했다.
구글이 자신의 플랫폼 노하우를 논문으로 발표하고 이를 더그커팅이 오픈소스로 개발함으로써 하둡 프로젝트가 시작되었다. 구글의 영감은 하둡에만 그친 것이 아니라 하둡을 비롯한 현재, 미래의 빅데이터 플랫폼 기술 전반에 지속적인 영향을 끼치고 있다. 한마디로 구글은 빅데이터 플랫폼의 청사진인 셈이다. 다음 표는 구글이 발표한 논문과 이를 구현한 오픈소스 프로젝트를 비교한 표이다.

참고자료

· 빅 데이터 국가전략 포럼 - 빅 데이터 자료실 (새로운 미래를 여는 빅 데이터) http://bigdataforum.or.kr/?act=bbs&subAct=view&bid=report&page=1&order_index=intSeq&order_type=desc&list_style=list&seq=439
· 빅 데이터 국가전략 포럼 – INTRO, http://bigdataforum.or.kr
· 이글루스 블로그, http://agbird.egloos.com/5493072
· Brett Stupakevich, smartdatacollective.com, 2012 – http://itxcloud.tistory.com/entry/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%9D%98-4%EA%B0%80%EC%A7%80-%EC%A4%91%EC%9A%94%ED%95%9C-%EB%AC%B8%EC%A0%9C%EC%A0%90
· Economy Journal – http://www.econoj.com/news/articleView.html?idxno=996
· http://www.riss.kr/link?id=T13263549
· 조성우, 2011, Big Data 시대의 기술, 중앙연구소 Intelligent Knowledge Service
· 최규헌, 2012, 빅 데이터 연구 동향과 시사점, 정보통신산업진흥원
· 한국지역정보개발원, 2012, 문화속으로 : 정보화 용어, 아하! ; 빅 데이터(Big Data), 한국지역정보개발원
· Gartner, 2011, Big Data Analytics, www.gartner.com
· 스즈키 료스케, 2012, 빅 데이터 비즈니스 : 끊임 없이 쏟아지는 거대한 데이터를 어떻게 새로운 가치로 만들어낼 것인가, 더 숲
· 김성우, 2012, 빅 데이터(Big data)- 분석 기법 및 사례와 문제점, 성균관대학교
· IDC(2011), 아이뉴스24
· 김정태/오봉진/박종열, 빅 데이터 핵심 기술 및 표준화 동향
· 김진옥/이선숙/용환승, 한글 텍스트의 오피니언 분류 자동화 기법
· http://owl-nest.com/lab/wiki/doku.php?id=om
· http://blog.daum.net/septemberman/118
· http://germweapon.tistory.com/66#.Un-XgPl0SBk
· 빅 데이터 국가전략 포럼(http://www.bigdataforum.or.kr/)
· 류한석 빅 데이터 비즈니스의 이슈와 전망,
· http://datamining.dongguk.ac.kr/R/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B9%84%EC%A6%88%EB%8B%88%EC%8A%A4%EC%9D%98%EC%9D%B4%EC%8A%88%EC%99%80%EC%A0%84%EB%A7%9D.pdf
· 한국과학기술정보연구원, 빅 데이터 산업의 현황과 전망
· https://www.google.co.kr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&ved=0CEIQFjAD&url=http%3A%2F%2Fwww.ygen.co.kr%2Fmodule%2Fboard%2Fdownload.php%3Fbo
· 박준규, 빅 데이터를 위한 분석기술 활용방안 연구 = A Study on Application Methods of Analytical Technologies for Analyzing Big Data, http://www.riss.kr/link?id=T13025906
· http://adcpc.tistory.com/5
· 스트라베이스 (2012. 7. 11), “빅데이터 시장 활성화를 위한 한미일 정책 비교”. 《전자신문》(2013. 1. 29), “10대 기관 2013년 IT 트렌드 및 기술전망”.
· Gartner (2012). “High-Tech Tuesday Webinar: Big Data Opportunities in Vertical Industries”. (2012. 10). “Big Data Drives Rapid Changes in Infrastructure and $232 Billion in IT Spending Through 2016”.
· Forrester (2013. 1). “The Forrester Wave™: Big Data Predictive Analytics Solutions, Q1 2013”.