[ADsP 정리] 1과목 2장 데이터 가치와 미래
1. 빅데이터의 이해 빅데이터의 정의 관점에 따른 정의 데이터 규모에 중점을 둔 정의 (Mckinsey,2011) : 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터 분석 비용 및 기술에 초점을 둔 정의 (IDC, 2011) : 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고, 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍쳐 가트너 그룹 더니 래그의 3V : Volune 규모 / Variety 유형과 소스 / Velocity 수집과 처리 빅데이터 정의의 범주 및 효과 ① 데이터 변화 (3V) ② 기술 변화 (데이터 처리, 저장, 분석기술 및 아키텍처 / 클라우드 컴퓨팅 활용) ③ 인재, 조직 변화 (data ..
2021. 2. 8.
[ADsP 정리] 1과목 1장 데이터 이해
데이터 정의 존재적 특성 : 객관적 사실 당위적 특성 : 추론, 예측 전망, 추정을 위한 근거 데이터의 유형 정성적 데이터 : 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모되는 언어, 문자 형태의 데이터 (예. 회사 매출이 증가함) 정량적 데이터 : 정형화된 데이터로 수치, 도형, 기호 등의 형태를 가진 데이터 도형, 기호, 수치 (예. 나이, 몸무게, 주가 등) 지식영영의 핵심 이슈 암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인에 체화된 지식 (ex. 김치 담그기, 자전거 타기) : 공유와 전달이 어렵다, 내면화 ⇒ 공통화 필요 형식지 : 문서나 메뉴얼처럼 형식화된 지식 (ex. 교과서, 비디오, DB) : 공유와 전달이 용이, 표준화 ⇒ 연결화 DIKW 피라미드 데이터 : 개별 데이터 자체로 의미가 중요하지 않은 객관..
2021. 2. 8.
