빅데이터의 등장배경, 활용사례, 발전과제

소개글

빅데이터의 등장배경, 개념, 특징과 유형, 처리과정, 분석방법과 절차, 활용사례, 발전과제 등을 조사하였습니다.

목차

1. 빅데이터 등장 배경, 개념
1) 빅데이터 출연 배경
2) 빅데이터의 개념

2. 빅데이터의 특징, 유형
1) 빅데이터의 특징
2) 빅데이터의 유형

3. 빅데이터의 처리과정

4. 빅데이터 분석 방법 및 절차

5. 혁신성장동력 빅데이터 분야 기술 범위

6. 빅데이터 활용사례
1) 오비츠
2) 질로우(Zillow)사
3) 오렌지라이프
4) 남양주시, 국민연금공단
5) 한국관광공사
6) K-Atlas

7. 빅데이터 정책의 발전과제

8. 참고자료

본문내용

빅데이터의 등장배경, 활용사례, 발전과제

1. 빅데이터 등장 배경, 개념

1) 빅데이터 출연 배경

빅데이터에 대한 다양한 시선이 존재함에도 불구하고, 빅데이터라는 개념이 주목받게 된 기술 및 사회적 배경은 명확하다. 간단히 요약하면 첫째, 기술진보에 따른 데이터의 저장 및 처리 능력의 확대, 반대로 데이터 저장 및 처리비용의 급격한 감소, 둘째, 트위터 등으로 대변되는 비정형 데이터의 급격한 증가와 이에 따른 분석의 필요성이 높아지고 있기 때문이다. 무엇보다 2000년대 들어서 기술진보로 인한 데이터 저장능력이 급격히 증가하였다.
빅데이터가 주목받는 또 다른 배경에는 데이터 저장방식이 기존의 아날로그에서 디지털로의 급격한 전환과 관련 있다. 데이터 저장능력이 향상되고 저장방식의 디지털 전환이 가속화되면서 동시에 소비자의 데이터 저장비용은 급감하였는데, 하드디스크드라이버(HDD)의 경우 기가바이트 당 매년 40%씩 감소하였다. 데이터 저장비용뿐만 아니라 데이터 처리비용도 급속히 감소하고 있는데, 예컨대 DNA 유전자 시퀀싱 처리 비용의 경우 매년 60%씩 감소하였다. 데이터 저장 및 처리 비용이 감소하는 동시에 데이터 처리능력은 급속히 증가하였다.
한편, 스마트폰을 이용한 SNS(Social Network Service) 사용량은 2000년대 후반 급격히 증가하였다. 소셜 및 모바일 서비스 사용의 증가는 비정형 데이터 분석에 대한 수요로 이어졌다. 데이터 저장 및 처리 기술의 발전, 비정형 데이터의 급격한 증가로 인하여 과거에는 불가능한 것처럼 보였던 대규모 데이터에 대한 분석이 가능해짐에 따라 기업과 공공부문에서는 ‘실시간 분석을 통해 창출되는 가치’에 주목하게 되었다 물론 빅데이터라는 용어를 직접적으로 사용하지는 않았지만 이미 ‘데이터 주도 혁신(data-driven innovation)’이란 개념을 통해 데이터를 활용하여 새로운 부가가치를 창출할 수 있는 가능성에 주목하는 움직임은 지속적으로 있어 왔다.

참고 자료

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