1.DBMS와 SQL 가.DBMS 1) DBMS란 무엇인가 - DBMS 는 Data Base Management System의 약자로서 데이터베이스를 관리하여 응용 프로그램들이 데이터베이스를 공유하며 사용할 수 있는 환경을 제공하는 소프트웨어다. - 데이터베이스를 구축하는 틀을 제공하며 , 효율적인 데이터 검색 , 저장 기능 등을 제공한다. - 대표적인 데이터베이스 관리시스템에는 오라클 , 인포믹스 , 액세스 등이 있다. 2) 데이터베이스 관리시스템 종류 가) 관계형 DBMS - 이 모델은 데이터를 컬럼 ( column ) 과 로우 ( row ) 를 이루는 하나 이상의 테이블로 정리하며, 고유키 ( Primary key ) 가 각 로우를 식별한다. 로우는 레코드나 튜플로 부르며 , 일반적으로 각 테이블/..

빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 1.빅데이터의 시대 - 디지털 환경의 진전과 더불어 실로 엄청난 '빅' 데이터가 생성되고 있다. - 빅데이터 분석은 선거결과에 결정적인 영향을 미칠 수도 있다. 기업의 측면에서는 비용 절감, 시간 절약, 매출 증대, 고객 서비스 향상, 신규 비즈니스 창출, 내부 의사결정 지원 등에 있어 상당한 가치를 발휘하고 있다. 2.빅데이터 희의론을 넘어 가치 패러다임의 변화 과거 ( Digitalization ) : 아날로그 세상을 어떻게 효과적으로 디지털화하는지가 과거의 가치 창출 원천 현재 ( Connection ) : 디지털화된 정보와 대상들은 서로 연결 시작 , 연결을 더 효과적이고 효율적으로 제공하는가가 성공요인 미래 ( Agency ) : 복잡한 연결을 얼마나 효과..

전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 1.데이터 사이언스의 의미와 역할 가.의미 - 데이터 사이언스란 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 시각화, 해커의 사고방식, 해당 분야의 전문지식을 종합한 학문이다. 데이터로부터 의미있는 정보를 추출해내는 학문으로 정형 또는 비정형을 막론하고 인터넷, 휴대전화, 감시용 카메라 등에서 생성되는 숫자와 문자, 영상 정보 등 다양한 유형의 데이터를 대상으로 분석 뿐 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지를 포괄적 개념이다. 나.역할 - 데이터 사이언티스트는 비즈니스의 성과를 좌우하는 핵심이슈에 답을 하고, 사업의 성과를 견인해 나갈 수 있어야 한다. 이는 데이터 사이언스의 중요한 역량 중 하나인 소통력이 필요한 이유이다. 2.데이터 사이언스의 구성요소 ..

빅데이터 분석과 전략 인사이트 1. 빅데이터 열풍과 희의론 빅데이터의 열풍은 '빨리 끓어 오른 냄비가 빨리 식는다'는 일종의 거품현상을 우려하는 시선도 없지 않다. 그래서 벌써부터 빅데이터 희의론이 심심찮게 흘러 나오기까지 하여 , 자칫 이런 희의론이 갖는문제는 실제 우리가 빅데이터 분석에서 찾을 수 있는 수많은 가치들을 제대로 발굴해 보기도 전에 그 활용 자체를 사전에 차단해 버릴 수 있다. 2.빅데이터 희의론의 원인 및 진단 가.투자효과를 거두지 못했던 부정적 학습효과 --> 과거의 고객관계관리 ( CRM ) - 과거 CRM의 부정적 학습효과 --> 공포 마케팅이 잘 통하는 영역 : 도입만 하면 모든 문제를 한번에 해소할 것처럼 강조 --> 막상 거액을 투자하여 하드웨어와 솔루션을 도입해도 어떻게 활..

미래의 빅데이터 빅데이터 활용의 3요소 가.기본 3요소 데이터 --> 모든 것의 데이터화 기술 --> 진화하는 알고리즘 , 인공지능 인력 --> 데이터 사이언티스트 , 알고리즈미스트 1) 데이터 - 모든 것을 데이터화 ( Datafication ) 하는 현 추세로 특정 목적없이 축적된 데이터를 통한 창의적인 분석이 가능해져 , 새로운 가치로 부상하고 있다. 2) 기술 - 대용량의 데이터를 빠르게 처리하기 위한 알고리즘의 진화와 함께 스스로 학습하고 데이터를 처리할 수 있는 인공지능 기술이 출현하였다. 3) 인력 - 빅데이터를 처리하기 위한 데이터 사이언티스트와 알고리즈미스트의 역할을 통해 빅데이터의 다각적 분석을 통한 인사이트 도출이 중요해지고 있다. * 데이터 사이언티스트 : 빅데이터에 대한 이론적 지..

위기 요인과 통제 방안 1.빅데이터 시대의 위기 요인 가.사생활 침해 - 개인정보가 포함된 데이터를 목적 외에 활용할 경우 사생활 침해를 넘어 사회,경제적 위협으로 변형될 수 있다. (Ex) 여행 사실을 트위트 한 사람의 집을 강도가 노리는 고전적 사례 발생 --> 익명화 ( anonymization ) 기술 발전이 필요하다 나.책임 원칙 훼손 - 빅데이터 기본분석과 예측기술이 발전하면서 정확도가 증가한 만큼 , 분석대상이 되는 사람들은 예측 알고리즘의 희생양이 될 가능성도 증가한다. 민주주의 국가에서는 잠재적 위협이 아닌 명확한 결과에 대한 책임을 묻고 있어 이에 따른 원리를 훼손할 가능성이 있다. (Ex) 영화 "마이너리티 리포트"에 나오는 것처럼 범죄 예측 프로그램에 의해 범행을 저지르기 전에 체포..