[경영 빅데이터분석사 1급] 1-1 빅데이터 분석의 개요 요약

제 1편 빅데이터 분석 기획 방법론

제 1장 빅데이터분석의 개요

---

1. 빅데이터의 개념

- 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 세트 및 결과를 분석하는 기술(위키피디아)

- 3V : Volume(규모) + Variety(다양성) + 속도(Velocity)

- 3V + ＠Complexity(복잡성)

- 데이터 그 자체뿐 아니라 데이터에 대한 분석을 포함

- 빅데이터의 핵심은 분석, 결론적으로 분석기반 과학적 의사결정의 원료

책에서는 4V가 안나왔는데 정확성까지 포함하여, 4V 라고도 불리운다.

정확성(veracity) : 데이터의 불확실성. 정확성은 일정 유형의 데이터에 부여할 수 있는 신뢰수준을 의미한다. 높은 데이터 품질을 유지하는 것은 빅데이터의 중요한 요구사항이며 어려운 과제이지만, 최상의 데이터 정제(data cleansing) 기법을 사용해도 날씨나, 경제, 고객의 미래 구매 결정 같은 일부 데이터의 본질적인 불확실성은 제거할 수 없습니다. 불확실한 주변 상황을 더 잘 이해하고자 하는 경영진은 반드시 빅데이터의 불확실성 또한 인식하고 대비해야 합니다

IBM 기업가치연구소

2. 애널리틱스(Analytics)

가. 애널리틱스의 개념

- 많고, 다양하고, 실시간으로 유입되는 데이터를 분석하여 더 나은 결정을 내리게 하는 것

- 복잡한 연산을 수학적 최적화나 고도의 알고리즘을 통하여 실시간으로 분석 및 결과를 도출

- 비즈니스에서의 애널리틱스는 비즈니스 당면 이슈를 통계적, 수학적 분석을 하는 의사결정 분석 툴

나. 애널리틱스의 발전 단계

- 사후판단(Hindsight) -> 통찰(Insight) -> 예측/행동(Foresight/Action)

- 사후판단 : 데이터 취합, 리포팅

- 통찰 : 연관관계 분석, 전사적 지표 관리

- 예측/행동 : 고급분석 기법 이용, 예측 및 의사결정

3. 빅데이터 분석의 활용

가. 데이터 기반의 비즈니스

- 경영 분야에서는 이미 회계, 재무 분야에서 데이터를 분석하는 활동을 했었음

- 글로벌 경쟁으로 인해 마케팅, 고객관리, 생산 및 품질관리 등으로 확대

- 대표적인 예로, 고객데이터를 분석하는 CRM과 품질경영 기법인 6시그마(식스시그마)가 존재

나. 비즈니스에서의 빅데이터 분석

다. 산업별 빅데이터분석

- 의료,자동차, 금융, 통신 등 각 산업 내의 해당 기업들이 의사결정, 사업 및 업무 수행, 대 고객 서비스 제공 등

라. 공공분야별 빅데이터분석

- 정부, 공공기관 등의 정책, 행정, 사업 등을 수행하는 과정에서 빅데이터를 분석

공공분야별 빅데이터 활용 영역

- 이상현상 감지 및 대응, 가까운 미래 예측 및 대응, 분석된 상황 대응 및 새로운 정책 개발, 시민 맞춤형 서비스