1.Big data의 정의 2.Big data의 분석 1)변화 과정 데이터 규모 데이터 유형 데이터 특성 EB(Exa Byte) (90년대 말=100EB) ZB(Zetta Byte) 진입 (2011년=1.8ZB) ZB 본격화 시대 (‘20년=‘11년대비 50배 증가.

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3 1.Big data의 정의

4 2.Big data의 분석 1)변화 과정 데이터 규모 데이터 유형 데이터 특성 EB(Exa Byte) (90년대 말=100EB) ZB(Zetta Byte) 진입 (2011년=1.8ZB) ZB 본격화 시대 (‘20년=‘11년대비 50배 증가 ) 정형 데이터 (데이터베이스, 사무정보) 비정형 데이터 (이메일, 멀티미디어, SNS) 사물정보, 인지정보 (RFID, Sensor, 사물통신 ) 구조화 다양성, 복합성, 소셜 현실성, 실시간성

5 2.Big data의 분석 2)Big date의 4가지 차원 규모: 기업들이 전반적인 의사 결정 능력을 향상시키기 위해 활용하려 노 력하는 데이터의 양을 의미합니다. 다양성: 정형, 반 정형, 비 정형 데이터 를 전부 포함하는 복잡하고 다양 한 형태의 데이터 입니다. 속도: 데이터가 생산,처리,분산되는 속도가 지속적으로 증가하고 있는 것 을 의미 합니다. 정확성: 본질적으로 불확실한 데이터 유형의 신뢰성과 예측 가능성의 수 준을 의미한다.

6 2.Big data의 분석 2)Big date의 경제 시대 진입 전달분석 예측참여 소통

7 2.Big data의 분석 3)Big date의 새로운 가능성 1234

8 2.Big data의 분석 2)Big date의 가능성과 역할 사회 특징 불확실성 리스크 스마트 융 합 통찰력 현실세계 데이터 기반의 패턴분석, 미래 전망 다양한 가능성 시나리오, 시뮬레이션 제공 다각적인 상황이 고려 된 통찰력과 유연성 확보 대응력 환경, 소셜 데이터 분석을 통한 이상 징후 감지 이슈의 빠른 분석을 통한 실시간 의사결정 지원 국가, 기업 경영 투명성 제고 및 비용 절감 경쟁력 상황인지, 인공지능 기반의 신규 서비스 창출 개인화, 지능화 기반 차세대 사업 모델 발굴 평판, 트렌드 분석을 통한 기업 경쟁력 확보 창조력 타분야간의 결합을 통한 새로운 지식의 발견 상관관계 이해를 통한 시행착오 최소화 방대한 데이터 활용을 통한 新융합 시장 창출 빅데이터의 역할과 가치

9 3.Big data의 종류 1)분류 정의설명 정형 (Structured) 고정된 필드에 저장된 데이터. 관 계형 데이터베이스 및 스프레드 시트 등을 예로 들수있다. 반정형 (Semi-Sttuctured) 고정된 필드에 저장되어 있지는 않지만, 메타데이터나 스키마등을 포함하는 데이터. XML 이나 HTML 텍스트 등을 예로 들수 있다. 비정형 (Unstructured) 고정된 필드에 저장되어 있지 않 은 데이터. 텍스트 분석이 가능한 텍스트 문서 및 이미지 / 동영상 / 음 성 데이터 등을 예로 들수 있다.

10 3.Big data의 종류 2)구성 고객정보와 같은 정형화된 자산정보 뿐만 아니라 외부 데이터, 비정형, 소셜, 실시간 데이터 등이 복합적으로 구성

11 4.Big data의 동향 Big data의 세계 업체현황 업체현황 Google - 검색엔진 등 대부분의 서비스에 빅데이터를 활용 하고 있으며, 대규모 분산처리 분야에서 널리 쓰이는 하둡의 토대가 되는 프레임워크인 맵리듀스를 개발함. - 외부 이용자가 이용할수 있게 한 빅데이터 서비스인 빅쿼리 제공. Facebook 자사 서비스 플랫폼에 올라오는 글과 그림, 동영상 등을 분석하여 이용자 성향이나 관심사항을 파악하여 맞춤 형 광고에 활용중. Ebay -9,000 만명 이상의 활동적인 이용자 지원 및 하루평균 40TB 규모의 새로운 데이터 베이스를 수집함. Amazon.com 관리의 부담이 없고, 간편하며, 저렴한 빅데이터 저장분 석 솔루션 NoSQL 데이터 베이스 서비스인 ‘ 다이나모 DB’ 출시

12 5.Big data의 기술 1)Big data의 분석기술

13 5.Big data의 기술 2)Big data의 처리기술 종류내용 하둡 (Hadoop) 오픈소스 분산처리 기술로, 현재 정형 / 비 정형 빅 데이터분석에 가장 선호되는 솔 루션이라고 할수있다. 현제 facebook 에 사용되어지고 있다. 카산드라 (Cassandra) 분산 시스템에서 방대한 분향의 데이터 를 처리할수 있도록 디자인된 오픈 소스 데이터베이스 관리시스템으로 페이스북 이 개발하였다. R 통계계산 및 시각화를 위한 언어 및 개발 환경을 제공하며,R 언어와 개발환경을 통 해 기본적인 통계기법부터 모델링, 최신 데이터 마이닝 기법까지 구현 / 개선이 가 능하다. NoSQL 전통적인 관계형 데이터 베이스 관리시 스템과는 다르게 설계된 비관계형 데이 터베이스를 의미하며, 대규모 데이터를 유연하게 처리할 수 있다는 장점을 지니 고 있다.

14 6.Big data의 전망 1)Big data의 국내 시장 규모

15 6.Big data의 전망 1)Big data의 해외 시장 전망

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