레코드후_데이터스터디

1절/ 빅데이터 분석과 전략 인사이트 1. 빅데이터 열풍과 회의론 회의론이 나오고 있으나, 우리가 빅데이터 분석에서 찾을 수 있는 수많은 가치들을 제대로 발굴해 보기도 전에 그 활용 자체를 차단해 버릴 수 있다. 2. 빅데이터 회의론의 원인 및 진단 1) 투자 효과를 거두지 못했던 부정적 학습효과 - 과거의 고객관계관리CRM 2) 빅데이터 성공사례 중 기존 분석 프로젝트를 포함해 놓은 것이 많다. - 굳이 빅데이터가 필요 없는 경우, 국내 빅데이터 업체들의 과대포장 : 단순히 빅데이터에 포커스를 두지 말고, 분석을 통해 '가치를 만드는 것'에 집중해야 한다. 3. 빅데이터 분석, BIG이 핵심이 아니다. 데이터는 크기의 이슈가 아니라, 거기서 어떤 시각과 통찰을 얻을 수 있느냐의 문제가 중요함. 4. 일..

[1절/ 빅데이터의 이해] 1. 빅테이터의 정의 1) 관점에 따른 정의 ① 좁은 범위의 정의: 데이터 자체의 '특성 변화'에 초점을 맞춘 3V 로 요약되는 내용 ② 중간 범위의 정의 : 처리, 분석 기술적 변화까지 포함되는 정의 ③ 넓은 범위의 정의 : 인재, 조직변화까지 포함한 정의 **3V란 ⓐ 양 Volume - 데이터의 규모 측면에서 바라본 것 / 센싱데이터, 비정형데이터 - 맥킨지 정의: 이란적 데이터베이스로 저장, 관리할 수 있는 범위를 초과한 규모의 데이터를 의미 ⓑ 속도 Velocity - 데이터의 수집과 처리 측면 / 추출 및 분석 속도 - IDC 정의: 빅데이터는 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 초고속 수집, 발굴이 되도록 고안된 기술 ⓒ 다양성 Variety - 데..

1절. 데이터와 정보 1. 데이터의 정의와 특성 1) 데이터의 정의 - 과거의 관념적이고 추상적인 개념에서 > 기술적이고 사실적인 의미로 변화 - 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다 (옥스퍼드 대사전) - 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것 2) 데이터의 특성 - 존재적 특성: 객관적 사실 (fact, raw material) - 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 (basis) 2. 데이터의 유형 1) 정성적 데이터 - 언어, 문자등의 형태로 비정형데이터 - 주관적 내용이며 통계 분석이 어려움 2) 정량적 데이터 -수치, 도형, 기호등의 정형데이터 -객관적 내용이며 통계 분석이 용이함 3. 지식 경영의 핵심 이슈 - 데이터는 지식 경영의 핵심 이슈인 '암묵지'와..