빅데이터의 특성은 다양한 데이터의 유형과 계속 발생하는 데이터를 활용한다는 것을 포함한다 이와 관련하여 다음 사항에 대하여 토의하라 서론
분야
docx빅데이터의 특성은 다양한 데이터의 유형과 계속 발생하는 데이터를 활용한다는 것을 포함한다. 이와 관련하여 다음 사항에 대하여 토의하라.
정형 데이터와 비정형 데이터의 개념적 차이를 서술하고, 기업에서 활용하는 하는 각 유형의 예를 3개 이상씩 들어라.
비정형 데이터의 분석이 경영의사결정에 도움을 줄 수 있는 사례를 3개 이상 서술하고, 이것이 어떻게 의사결정의 질을 향상시킬 수 있는지 설명하라. (Variety, Velocity, Value의 개념에 근거하며 설명할 것)
3. 빅데이터의 활용이 향후 기업경영을 어떻게 변화시킬 수 있는지 설명하라. (예, 기업전략, 조직구조, 인적자원 관리 등)
서론
빅데이터란, 기존 데이터 관리 및 분석 시스템에서 포괄할 수 없는 거대한 규모의 대용량 데이터의 집합을 의미한다. 빅데이터는 완전히 새로운 분야 및 개념이라기보다 기존의 데이터 저장, 수집, 공유, 분석, 검색, 시각화 기술 및 도구들이 특정 분야에서 활용되곤 하였다. 최근 ICT 산업이 발달하면서 4차 산업 혁명의 바람을 타고, 여러 종류의 대규모 데이터들을 저렴한 비용으로 추출하고, 빠른 속도로 수집, 발굴, 분석할 수 있는 환경이 구축되면서 일반 기업들도 너르게 사용하는 개념으로 자리 잡았다.
그러나 아직까지 일정 수준 이상의 자산을 관리하거나, 관련 전문 조직을 꾸릴 수 있는 기업이 아닌 이상 데이터 사이언스 및 빅데이터 개념을 접목하여 산업 환경 내에서 이를 전략으로 구사하는 기업은 많지 않아 보인다. 오히려 네이버 및 구글 등 검색엔진 플랫폼에서 수집한 빅데이터 혹 데이터 클라우드 플랫폼을 운영함으로써 데이터 수집 대행 서비스의 막을 열고 있는데, 향후에는 더 다양한 데이터 수집을 대행해주는 기업 및 크롤링 업체들이 발 벗고 나서지 않을까 생각한다.
본론에서는 빅데이터의 핵심 개념인 정형 데이터 및 비정형 데이터를 개념적으로 정의하면서 사례 중심으로 이를 살펴보고, 비정형 데이터 활용 및 빅데이터를 활용하는 기업의 향후 기업경영 변화 요소들을 살펴보며, 4차 산업혁명에 대한 기초적인 이해를 더하는 데 본 과제물의 의의를 둔다.
본론
정형 데이터
정형적 데이터란, 사전적 의미로 일정한 형식 혹 틀이 있는 데이터를 의미한다. 영어로 Structured로 표현하는 바와 같이, 엑셀 데이터로 입력하는 일자, 요일, 시간, 도시, 제품 등을 분류하고, 형식화되어 있고, 컴퓨터도 반복되는 패턴을 파악해 분석할 수 있는 데이터들이다.
정형적 데이터는 아주 오랫동안 연구 방법론의 양적 연구 방법 분야에서 활용되어 왔으며, 특정한 모집단의 소비자들의 인식을 이해하고, 제품 개발 및 마케팅 방향을 구성하는 근거로 사용되어 왔다. 빅데이터 시대에서 수집되는 환경 내에서는 모바일 앱 사용 및 트래픽, 웹 트래픽과 동선, 판매량에 따른 MD 의사결정 시 A/B 테스트를 하는 데 이용하고 있다.
이와 관련한 사례로, 구글 및 카카오 비즈니스에서 제안하는 ‘인공지능 학습형 광고’를 들 수 있을 것이다. 이미 해당 플랫폼들은 서비스 이용자들의 관심사(검색), 관심 콘텐츠, 연령 및 라이프 스타일 정보를 모두 수집한 상태이다. 이 값들은 비정형 데이터에 가깝지만, 특정한 키워드와 밀접해 있는 데이터들마다 각각 고유한 명칭을 숫자로 붙여주고, 그 데이터와 근접한 관심사를 가지는 이들을 연령, 성별, 직업, 사용시간 등으로 분류해 정형화하였다. 그리고 광고주들이 찾는 특정 타겟에게 해당 소비자들의 데이터들을 연동해, 광고를 노출하게 하는 인공지능 학습형 광고 및 빅데이터 기술로 큰 이윤을 벌어들이고 있다.
혹 웹이나 앱 서비스에 접속한 이들이 특정 페이지에서 머무는 시간, 의도한 동선과 달리 자주 클릭하는 항목 등을 트래픽으로 측정하여 정형 데이터화 한 후, UX/UI를 개선하기 위한 목적으로 활용하거나, A/B 테스트 페이지를 개설하여 더 많은 판매량 및 구독의 수가 늘어난 페이지를 최종 컨펌 페이지로 선택하기 위한 의사결정에 활용한다.
비정형 데이터
비정형 데이터란, 동영상, 이미지, 음악 등 수량으로 측정할 수 없으며, 맥락으로 이해해야 하는 데이터들을 의미한다. 예를 들자면, 소셜미디어 안에서 이용자들이 나누는 대화 등은 작성자의 생각이나 의견이 많이 내포되어 있다. 때문에 정형적 데이터 대비, 컴퓨터가 의미 있는 정보 추출 및 분석에서 어려움을 느낀다.
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