ADsP 1장요약_데이터기초

[ADsP-데이터기초-1장]

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1. 데이터 유형

정성적 데이터

정량적 데이터

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2. 지식경영 핵심 이슈

암묵지(공통화,내면화)

형식지(표출화,연결화)

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3. DIKW 피라미드

Data(데이터), Information(정보), Knowledge(지식), Wisdom(지혜)

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4. 데이터베이스 특징

통합 + 저장 + 공용 + 변화(데이터 삽입,삭제,갱신하더라도 현재 정확한 데이터 유지해야함)

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5. 빅데이터 비유

렌즈(확인하기 힘들었던 부분 찾게 해줌)

원유(경제성장에 필요한 정보제공, 산업생산성 향상)

철(제조업과 서비스분야의 생산성 향상)

플랫폼(공동활용의목적으로 구축된 구조물)

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6. 빅데이터 가치 산정 어려운 이유

데이터 활용 방식, 새로운 가치 창출, 분석기술 발전

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7. 빅데이터 활용 3요소

데이터 + 기술 + 인력

 

7-1빅데이터 위기요인

:책임원칙훼손(마이너리티리포트,범행전체포)

:사생활침해

:데이터오용(전쟁 등 과장된보고)

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8. 빅데이터 회의론 = 부정적 학습효과(CRM), 빅데이터 필요없는 분석 사례 등

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9. 데이터 사이언스 = 데이터 공학, 시각화 해커의 사고방식 전문지식을 종합한 학문

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10. 데이터 사이언스 구성요소

비즈니스 컨설팅 영역 + 분석적 영역 + IT영역

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11. 데이터 사이언티스트 요구역량

하드스킬 (이론지식, 숙련된 분석기술)

소프트스킬 (창의적사고, 호기심, 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야간 협력/커뮤니케이션)

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12. 데이터 사이언스 한계

과정에 인간의 해석(가정) 개입 + 분석결과의 의미 주관적 + 정량적임에도 가정에 근거

 

13. 사물인터넷

사물끼리 정보를 주고받는 사물인터넷시대를 빅데이터 관점에서 바라볼 때 사물인터넷의 의미는?

=모든 것의 데이터화

(사물에서 나오는 데이터를 활용해 더 지능화된 기기 활용할 수 있도록 데이터를 수집해야 하므로,

모든 사물에서 데이터를 추출할 수 있어야한다)

 

14. 클라우드 컴퓨팅의 보편화는 빅데이터 처리비용을 획기적으로 낮춰 경제성을 제공했다.

 

15. 데이터 마스킹 - 누군지 알 수 없게 하는 것

데이터 가명처리 : 개인 정보의 식별요소를 다른 값으로 대체!!**해서 개인식별 어렵게 하는것.