품목정보
발행일	2014년 02월 11일
쪽수, 무게, 크기	312쪽 \| 15322430mm
ISBN13	9788997793112
ISBN10	899779311X

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Special Report 빅데이터 시대의 한국 Insight 01 이미 우리 옆에 와 있는가 	 Insight 02 등장하게 된 이유와 배경 Insight 03 왜 빅데이터는 핫이슈가 되었을까 Insight 04 빅데이터란 무엇인가 - 빅데이터의 정의 Insight 05 어떤 특징과 속성을 갖고 있을까 Insight 06 얼마나 커야 「빅」데이터인가 Insight 07 빅데이터의 데이터 유형 분류 Insight 08 빅데이터 비즈니스의 특성 Insight 09 빅데이터 분석과 기존 BI 데이터 분석의 차이	 Insight 10 Big 이후에는 무슨 데이터가 나올 것인가 Insight 11 빅데이터 「무엇이」 문제이고, 「왜」 문제인가 Insight 12 빅데이터 프로젝트는 왜 쉽게 실패하는 것인가 Insight 13 데이터 프로세싱과 분석 단계의 변화	 Insight 14 빅데이터의 근원적 본질과 전략 Insight 15 빅데이터의 오해와 진실 Insight 16 빅데이터에 관한 일반적 인식 Insight 17 기업들은 어떻게 하고 있나 Insight 18 통계로 보는 빅데이터 Insight 19 빅데이터는 어떻게 분류하는가 Insight 20 기업의 빅데이터 활용 목적은 무엇인가 Insight 21 빅데이터를 처리하는 프로세싱 아키텍처 Insight 22 빅데이터는 어떤 라이프 사이클을 가지나	 Insight 23 빅데이터는 데이터 관리의 새로운 패러다임인가 Insight 24 차세대 데이터 플랫폼의 요구사항 Insight 25 빅데이터 분석의 전략적 트렌드 Insight 26 구글의 맵리듀스와 딜레마, 그리고 페이스북 Insight 27 빅데이터 적용의 주요 패턴 Insight 28 클라우드와 빅데이터와의 관계 Insight 29 마이크로소프트의 빅데이터 솔루션 Insight 30 마이크로소프트 빅데이터 솔루션의 차별화 Insight 31 빅데이터 추진 전략과 접근 방안은 무엇일까 Insight 32 빅데이터의 다양한 비즈니스 활용 시나리오 Insight 33 빅데이터의 산업별 활용 분야 Insight 34 빅데이터를 활용한 신규 비즈니스 모델 개발 Insight 35 빅데이터를 활용한 사례들	 Insight 36 빅데이터의 다음 여정 - 데이터 가시화 Insight 37 비즈니스 인텔리전스 시맨틱 모델 Insight 38 빅데이터 제공자들의 사업 사례 Insight 39 빅데이터 마켓플레이스의 개념 Insight 40 데이터 마켓플레이스에서 빅데이터 외부효과 Insight 41 IoT ? 사물인터넷 IoT	 Insight 42 M2M과 IoT 그리고 빅데이터는 어떤 관계인가 Insight 43 IoT 플랫폼이란 Insight 44 지능화되어 가는 디지털 세상 Insight 45 빅데이터의 본질과 진실 Insight 46 다크 데이터는 어떻게 빅데이터로 전환할까 Insight 47 빅데이터는 「데이터 민주화」인가 Insight 48 나의 데이터가 빅데이터에 활용된다면 Insight 49 데이터의 오너십 이동 Insight 50 빅데이터는 새로운 경제적 「통화」 Insight 51 빅데이터의 전략 프레임워크의 목적 Insight 52 빅데이터적 사고 Insight 53 빅데이터 프로젝트 요건 Insight 54 빅데이터 소프트웨어 이용에 관한 통계 Insight 55 가트너의 빅데이터 관련 주요 트렌드 Insight 56 비즈니스 면에서 빅데이터 주요 트렌드 10가지 Insight 57 추신수는 빅데이터의 수혜자 Insight 58 핵심은 셜록홈스와 같은 데이터 과학자

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저자 소개 (1명)

저 : 정우진 이동 관심작가 알림신청

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이 책에서는 58가지의 핵심 주제를 통해 최근 빅데이터에서 가장 쟁점이 되는 사항과 논란이 되는 주제를 자세히 다루고 있다. 최근 빅데이터에 관한 인식이 변하면서, 이제는 빅데이터가 실질적인 실행 단계에 접어들고 있다. 그러면서 『닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐?』 식의 고민을 하고 있는데, 예를 들면 데이터 플랫폼이 먼저냐 데이터가 우선이냐 같은 것이다.
그리고 하둡 같은 최신 빅데이터 솔루션 개발자를 뽑을 것인지 아니면 데이터 과학자와 같은 사람들을 채용할 것인지 역시 고민이다. 사람 채용에 있어서는 업의 본질과 앞으로의 사업 방향성과 관련하여 시행착오가 많을 것으로 보인다.
무엇보다 이전에 사업부 및 IT 부서 단위로 각각 추진해오던 데이터 웨어하우스와 분석 서비스가 이제 전사 차원에서 통합되어 추진되고 있다. 이것은 데이터에 대한 오너십 문제만이 아니라 통합과 연계를 원활히 하기 위함인데, 이렇게 어느 정도 정리를 하면서 본격적으로 프로젝트를 시작하게 되면 그 다음에는, 데이터 개인정보 보호와 데이터 출처, 그리고 외부의 공공 데이터 활용에 있어서 데이터에 대한 신뢰와 정확성 등이 이슈로 나타나게 된다. 시스템적으로는 실시간 데이터 축적과 함께 동시 분석하고 바로 수정/보완하여 반영하는 복잡다단한 프로세스의 시스템 구조에 대한 고민이 필요하다.
이 책은 바로 이러한 이슈를 고민하고 해결하기 전에 기본적으로 알아야 할 빅데이터에 대한 지식과 정보를 최대한 진정성 있게 전달하려고 노력했다.

빅데이터는 이제 트렌드가 아닌 진정한 새로운 패러다임으로 변화하고 있다. 빅데이터는 이제 단순 분석에 그치지 않는다. 의사결정의 패턴을 바꾸고, 실제 시스템에 분석 결과가 반영되어 즉각적으로 시스템이 대응할 수 있는 체계이다. 그래서 빅데이터 시스템의 핵심은 기계학습으로 구현되어 실행하는 시스템으로 진화한다. 앞으로 글로벌 기업 경쟁력은 데이터 분석 역량에 있다. 분석적 기업으로 가기 위해 빅데이터를 이제는 검토에서 실행으로 옮겨야 할 시점이다.
- 저자 서문 중에서

--- 본문 중에서

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