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빅 데이터 개요 및 활용

  1. 빅 데이터 개요 및 활용 정 진 욱 2014. 5. 7
  2. 목차  빅 데이터 개요  빅 데이터 동향  빅 데이터 분석  빅 데이터 활용 2
  3. 빅 데이터 개요 : 정의  빅 데이터는 단지 크기(규모)만을 의미하지 않는다. 3 …
  4. 빅 데이터 개요 :규모와 속도  데이터 홍수 – 2020년은 현재(2011년 기준)대비 50배 Data 증가예상 = 40ZB ~ 50ZB  40ZB = 전 세계 모래알의 수 7억 50만조개 X 57 4 1.8 Zeta byte
  5. 빅 데이터 개요 : 다양성  정형 데이터 (컴퓨터가 이해할 수 있는 포맷을 가짐) – DATABASE, XML, RDF 등  비정형 데이터 (컴퓨터가 이해할 수 없는 포맷을 가짐) – 이미지, 동영상, 기타 (PDF, 엑셀, PPT 등등) 5 http://www.wolframalpha.com/input/?i=linear+equations&lk=4 http://www.wolframalpha.com/
  6. 목차  빅 데이터 개요  빅 데이터 동향  빅 데이터 분석  빅 데이터 활용 6
  7. 빅 데이터 동향 : 주요 국가별  주요 국가들은 (미국, EU, 영국, 호주등) 빅 데이터 활성화 노력. – 미국 : 12년부터 연간 2억 달러 이상투입, (빅데이터 R&D 계획) – UN : 정책의 수립 및 집행에 빅 데이터 활용 7 빅데이터 투자 (미국) 빅데이터 투자 (국내)
  8. 빅 데이터 동향 : 주요기업 (서비스) 8
  9. 빅 데이터 동향 : 주요기업 (데이터 분석)  IBM – 지난 5년간 140억 달러 이상을 투자, 네티자, 에센셜, 코그너스 등 데이터 저 장/분석 업체를 인수하면서 빅 데이터 기술력 확보에 주력  SAS – 전세계 비즈니스 분석 소프트웨어 및 서비스 분야의 리더 – SAS Visual Analytics software demo  ORACLE – 하이페리온사 인수하여 데이터 분석 기술 확보 – SUN 인수하여 하드웨어 기술과 자사 주력분야인 DB S/W를 결합한 빅 데이 터 어플라이언스를 개발하고 출시하였다. 9
  10. 빅 데이터 동향 : 신조어 (어플라이언스)  어플라이언스 – H/W와 S/W를 결합하여, 업무목적에 맞게 최적화시킨 통합시스템  빅 데이터 어플라이언스 – 빅 데이터 S/W (예 : 하둡) + H/W – 예 : 오라클 빅 데이터 어플라이언스 , LG CNS의 SBP Appliance 10 어플라이언스 (SW+HW의 통합 생테계) 빅 데이터 어플라이언스
  11. 목차  빅 데이터 개요  빅 데이터 동향  빅 데이터 분석  빅 데이터 활용 11
  12. 빅 데이터 분석 : 질문 12 나란히 진열된 기저귀와 맥주, 비밀은「데이터마이닝」 - ZD Net Korea 대형할인점에서 유아용 기저귀와 함께 가장 잘 팔리는 제품은 무엇일까?
  13. 빅 데이터 분석 : 두 가지 목적  두번째 목적 : 통찰력 얻기 – 데이터 마이닝 방법  연관규칙 찾기 (예 : 맥주와 기저기) – 통계적 방법을 통한 분석 및 예측  범죄지역 예측 / 이현봉 교수  다음의 빅데이터 분석사례 (10m)  당신의 욕망이 보인다. / 소셜 매트릭스 13  첫번째 목적 : 서비스  추천서비스 (아마존, 페이스북 친구추천)  분류서비스 (감정분류)  시리, 왓슨, 구글번역, 등  음성인식  딥 러닝(MIT 올해의 10대 혁신기술) 데이터 분석 후 시각화 (Visualization) [인포그래픽] / R 등 이용 통계
  14. 빅 데이터 분석 : 분석과정 및 방법 14
  15. 빅 데이터 분석 : 분석을 위한 데이터 얻기  공공 빅 데이터 – 특징 : 개방성 (상대적 가치) – 얻을 수 있는곳  세계 각국 기관에서 공개한 데이터 사용 – 예 : 공공 데이터 포털(https://www.data.go.kr/), http://data.seoul.go.kr/, Linked Open Data, Etc  데이터 예: 지하철 승하차 인원  관련영상 : 내 삶은 바꾸는 데이터 혁명 (유주완 프로그래머 강연)  비공공 빅 데이터 – 특징 : 폐쇄성 (상업적 이용, 가치가 있음) – 얻을 수 있는 곳  내부 비공개 데이터로 획득불가 15
  16. 목차  빅 데이터 개요  빅 데이터 동향  빅 데이터 분석  빅 데이터 활용 16
  17. 빅 데이터 활용 : 응용사례 (주요한) 17
  18. 빅 데이터 활용 : 응용사례 (인공지능)  IBM – 왓슨  Data : encyclopedias, dictionaries, thesauri, newswire articles, and literary works. Watson also used databases, taxonomies, and ontologies. Specifically, DBPedia, WordNet, and Yago were used. 18
  19. 빅 데이터 활용 : 응용사례 (인공지능)  구글 – 구글 무인자동차  초당 1G 데이터 처리, 빅 데이터 수집 , 정리, 분석  기사 – 빅 데이터 관리 (데이터 센터) 19
  20. 빅 데이터 활용 : 응용사례 (분석 및 예측)  Crimemapping.com 20 - 미국의 샌프란시스코에서 범죄 기록을 바탕으로, 범죄 발생지역 예측Minority Report - Minority Report의 범죄예측이 현실에 가까워 지고 있음
  21. 감사 드립니다. 21http://www.w3.org/wiki/SweoIG/TaskForces/CommunityProjects/LinkingOpenData

Notas del editor

  1. 1 제타바이트는 1,000*1,000*1,000 테라바이트와 그 용량
  2. 기타 SK 텔레콤 T-Map 네비게이션 전국 도로의 교통 상황을 5분 단위로 수집, 분석해 정확한 친절한 길 안내 및 도착 시간 제공 고객 이탈을 사전에 감지한 T-Mobile 미국의 T-Mobile은 자사의 빅데이터(통화 송수신내역)를 분석해 통신사 전환 위험을 감지하는 시스템을 감지  이탈 징후를 보이는 고객에게 맞춤형 추가 혜택을 제공 볼보(자동차 기업)의 빅데이터 활용 센서를 통한 빅데이터 축적하고 이를 분석하여 결함을 조기에 발견하고, 사후관리 비용 크게 줄임. 운전 제어를 이한 많은 센서와 CPU 내장되어 있음. 수집된 데이터를 본사의 분석 시스템에 자동 전송하도록 하여 빅데이터를 축적하고, 이를 활용해 제품개발 단계에서 알기 어려움 다양한 결함과 소비자의 잠재 요구를 파악하여 대응. (50만대 판매후 제가되었을 결함을 1000대 판매 시점에 포착, 사후관리 비용 감소) 야후,  각국 정부는 빅데이터를 미래사회 경제적 가치의 원천으로 간주하고 각 분야에 걸쳐 빅데이터 서비스 활성화 차원에서 노력해야 하는데요. 우리나라 는 선진국에 비해 약간 늦었지만 범부처가 참여하여 다양한 정책방안을 제시하였습니다. 정부는 공공정보 공개사이트인 '공유자원포털'을 통해 중앙 부처 및 지자체의 공공데이터를 공개하고 있으며, 현재 133개의 서비스와 441개의 데이터 세트를 제공하고 있습니다. 빅데이터 + 클라우드  서비스 빅데이터 활용법과 미래전망 http://www.youtube.com/watch?v=5USR99HKB70 324억달러 규모 성장 전망 투자이유 의사결정 질 속도향상 신제품 개발 신규고객 유치 http://www.youtube.com/watch?v=VHC7B5JO_N4 미래예측 트랜드 예측 개인의 맙춤형 마케팅..에 활용 10년 동안 데이터 수집후 분석  신기술의 예측
  3. 왓슨의 빠른 데이터 처리속도를 바탕으로 건강보험 자료와 웰포인트 건강 보험회사에 등록된 3420만명에 달하는 환자 정보를 통합하고, 이를 기초로 복잡한 의학적 치료법을 찾아내는 것 입니다. 질병 치료법을 제안하는 일은 빅 데이터를 분석하고 처리하는 일입니다. 환자 차트와 의사나 병원이 갖고 있는 각종 질병 치료에 대한 기록, 보험회사가 가진 치료법과 시술 자료뿐만 아니라 왓슨 자체에 저장된 의료 논문까지 포함되는 방대한 자료를 입니다. 
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