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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 경제경영 > 트렌드/미래전망 > 트렌드/미래전망 일반
· ISBN : 9788959754250
· 쪽수 : 272쪽
· 출판일 : 2012-08-23
책 소개
목차
감수의 글
프롤로그
1장_ 거대한 디지털 정보가 온다
01. 21세기 원유, 빅 데이터가 미래 경쟁력이다
02. 세상의 변화와 트렌드를 빅 데이터로 읽다
03. 스마트폰, SNS, 클라우드가 만드는 빅 데이터 시대
04. 빅 데이터의 경제적 가치와 프라이버시
05. 빅 데이터, 크기가 다가 아니다
2장_ 빅 데이터, 숨겨진 욕망의 DNA를 읽다
01. 빅 데이터의 본질, 빅 인사이트
02. 빅 데이터, 미래를 예측하고 창조하는 기술
03. 빅 데이터 만드는 웰빙 세상
04. 빅 데이터를 읽다, 데이터 사이언티스트
05. 빅 데이터는 비즈니스 인텔리전스 그 이상
3장_ 새로이 주어진 기회 ‘빅 데이터 이코노미’
01. 산업의 패러다임을 바꿀 ‘빅 데이터 이코노미’
02. ‘빅 데이터 이코노미’가 만드는 비즈니스 기회
03. 빅 데이터 분석으로 의사결정을 빠르고 정확하게
04. 빅 데이터로 문제를 해결하다
05. 소셜 미디어를 활용한 개인 맞춤 서비스 제공
4장_ 빅 데이터 비즈니스를 가능하게 하는 기술
01. 빅 데이터 기술 프로세스
02. 빅 데이터는 어떻게 모으는가
03. 빅 데이터를 저장하고 처리하는 기술
04. 빅 데이터 분석은 어떻게 하는가
05. 빅 데이터를 표현하는 기술
06. 빅 데이터의 핵심 인프라, 클라우드
5장_ 데이터 소스 별 빅 데이터 비즈니스
01. 빅 데이터 비즈니스는 어떻게 구성되는가
02. 센서 데이터 기반의 응용 비즈니스
03. 소셜 데이터 기반의 응용 비즈니스
04. 기업 데이터 기반의 응용 비즈니스
05. 공익을 위한 빅 데이터, 공공 데이터의 활용
6장_ 빅 데이터 이코노미가 펼치는 미래 사회
01. 인간을 건강하게 만드는 빅 데이터
02. 사회를 투명하게 만드는 빅 데이터
03. 시민을 안전하게 해주는 빅 데이터
04. 도시를 스마트하게 만드는 빅 데이터
05. 미래 비즈니스를 창조하는 빅 데이터
에필로그
미주
저자소개
리뷰
책속에서
스마트폰 등 손끝 하나로 정보를 생성하는 인터넷 환경이 보편화되면서 데이터의 폭발적인 증가가 이뤄지고 있다. 얼마 전까지만 하더라도 텔레비전 광고에서 ‘메가급’이란 용어가 자주 등장했다. 그러나 현재는 ‘기가급’이란 말조차 무색한 세상이다. ‘테라급’ ‘페타급’ ‘엑사급’ ‘제타급’이 언급되고 있기 때문이다. 2000년대 들어 IT산업은 눈부신 발전을 거듭했다. 이제 우리는 인터넷과 SNS 환
경을 벗어난 삶을 상상하기조차 힘들게 되었다. 사람들은 하루에도 수차례씩 인터넷으로 이메일을 보내고, 대화를 나누고, 물건을 사고, 뉴스를 본다. 누군가 인터넷에 접속하는 순간 갖가지 데이터가 쏟아지기 시작한다.
2011년 인터넷데이터센터(IDC) 보고서의 정의에 의하면, 빅 데이터는 다양한 종류의 대규모 데이터이지만, 동시에 낮은 비용으로 가치를 추출하고, 초고속으로 수집·발굴·분석하도록 고안된 최신의 아키텍처이다. 이는 맥킨지의 개념 정의보다 좀 더 확대 해석된 것으로 업무 수행과 효율성에 초점이 맞추어져 있다. 이처럼 빅 데이터의 개념 정의는 처음에는 데이터 규모와 기술적 측면에서 시작 되었다. 그러나 점차 빅 데이터의 가치와 활용 효과 측면이 관찰되면서 그 개념도 확대되는 추세이다. 여러 기관이 정의한 다양한 개념들을 모아 재구성한 정용찬의 정의에 의하면, 빅 데이터란 데이터의 양, 생성 주기(실시간 생산), 형식(수치 데이터뿐 아니라 문자와 같은 비정형 데이터 포괄) 등에서 과거 데이터에 비해 규모가 크고, 형태가 다양하여 기존의 방법으로는 수집·저장·검색·분석이 어려운 방대한 크기의 데이터를 말한다.
기존에는 기껏해야 축적된 개인정보를 바탕으로 개인의 행동 패턴을 도출해 문제점을 발견하는 수준이었다. 하지만 이제는 스마트 기기나 설비에 설치된 다양한 센서에서 수집된 데이터나 웹 검색 키워드 등으로부터 문제점을 발견하고 해결책을 찾는 것이 가능하다. 예컨대 GPS 센서를 기반으로 차량의 위치와 운전 차량에 탑 재된 내비게이션에 입력된 목적지 데이터를 실시간으로 파악해 교통량을 예측할 수 있다. 그런데 중요한 것은 사용자에게 ‘문제를 해결해줄 만한’ 의미 있는 정보를 ‘어떻게 만들어낼까’이다.



















