데이터 가치와 미래

빅데이터의 이해

가트너 정의(3V)

Volume, Variety, Velocity
(+ Value or Velocity)

빅데이터의 기능

• 산업혁명의 석탄&철
• 원유: 정보제공으로 생산성 향상
• 렌즈: 현미경 ⇒ 생물학 ↑, 산업 전반에 영향(Ngram Viewer of Google)
• 플랫폼: 공동 활용 목적으로 구축된 구조물, 써드 파티 비즈니스에 활용

빅데이터가 만들어내는 변환

전 - 후 - 양 - 상

• 표본조사 → 전수조사
• 사전처리 → 사후처리
• 질 → 양
• 인과관계 → 상관관계

빅데이터의 가치와 영향

빅데이터 가치 선정이 어려운 이유

• 데이터 활용 방식: 언제, 어디서 누가 활용할지 알 수 없음
• 가치 창출 방식: 새로운 가치 창출 → 가치 선정 어려움
• 분석 기술의 발전

빅데이터 활용에 필요한 3요소

데이터, 인력, 기술

7가지 빅데이터 활용 기본 테크닉

• 연관 규칙: 요소간 상관 관계 존재 ex) 상품 추천, 장바구니 분석
• 유형 분석(=분류분석): 범주 ex) 문서 분류
• 유전 알고리즘: 최적화 필요한 해결책 ex) 택배 차량 배치, 최고의 시청률을 내기 위한 방송 프로그램 배치
• 기계학습: 데이터로 학습하고 규칙을 통해 예측 ex) 넷플릭스 추천
• 회귀분석: 독립변수 → 종속변수 영향 ex) 구매자의 나이가 구매 차량 타입에 어떤 영향을 미치는가
• 감정분석: 글 쓴 사람의 감정 분석(긍정/부정)
• 소셜 네트워크 분석: 사람간의 관계

빅데이터 위기 요인과 통제 방안

위기 요인, 통제 방안

• 사생활 침해: 동의에서 책임으로
• 책임 원칙 훼손: 결과 기반 책임원칙고수
• 데이터 오용: 알고리즘 접근 허용

데이터 사이언스

• 총제적인 접근법
• 핵심요소: Analytics, IT, 비즈니스 분석 (AI비)
• 요구 역량
  • 하드스킬: 이론적 지식, 분석 기술 숙련
  • 소프트스킬: 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야 간 협력
• 가트너가 제시한 데이터 사이언티스트 요구 역량: 데이터 관리, 분석 모델링, 비즈니스 분석, 소프트 스킬

가치 패러다임 변화

Digitalization → Connect → Agency

 

출처

• 2025 ADSP 데이터분석 준전문가 - 위키북스
• https://www.youtube.com/watch?v=nZ6gpnEj-KU&list=PLWtr7MRpQi5CW-jFYgAsX4jZcSp77O3a5