추출하는 기술 (감성 분석이 대표적) (4) 클러스터 분석 (Cluster Analysis) 데이터 간의 유사도를 정의하고 각 데이터 간의 거리를 구하고 서로의 거리가 가까운 것부터 순서대로 합쳐가는 기술 (계층적 기법과 비계층적 기법) (5) Hadoop 분산시스템 상에서 대용량 데이터처리 분석을 지원하는 오픈소스 소프트웨어 프레임워크로 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 Hbase 및 MapReduce로 구성 (6) R 통계계산 및 시각화를 위한 언어 및 개발환경을 제공하고,활용분야 기업사례 미래전망 느낀점 `목차` 1. 빅데이터 등장배경 3. 기존의 빅데이터에 관한 사전적 정의는 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미 하였다. 빅데이터 등장배경 기존 소셜 네트워크 서비스로 대표되는 소셜 미디어의 성장과, 윈도우 등 대부분의 컴퓨팅 환경을 지원하여 대용량 데이터 통계분석 및 데이터 마이닝을 위해 사용 (7) NoSQL (Not-Only/No SQL) 비관계형 DB로 테이블 스키마가 고정되지 않고, 문서 클러스터링, 그래프 등으로 ......
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빅데이터 정의,기술,활용분야분석- 빅데이터 기업 성공사례분석및 방향제언- 빅데이터 미래전망과 느낀점
빅데이터 정의,기술,활용분야분석- 빅데이터 기업 성공사례분석및 방향제언- 빅데이터 미래전망과 느낀점
[목차]
빅데이터
정의,활용분야
기업사례
미래전망
느낀점
`목차`
1. 빅데이터의 정의
2. 빅데이터 등장배경
3. 빅데이터분석 주요기술 소개
4. 빅데이터 분석의 목적
5. 빅데이터 특징
6. 빅데이터 활용분야
7. 기업들의 빅데이터 활용 성공사례
(1) SK텔레콤 활용사례
(2) 일본 맥도날드 활용사례
(3) 아마존닷컴 활용사례
(4) 삼성카드 활용사례
(5) 애플 활용사례
(6) 병원 의료서비스 활용사례
8. 기업들의 성공적인 빅데이터 활용위한 방안제언
9. 빅데이터의 미래전망
10. 결론 및 느낀점
1. 빅데이터의 정의
일반적으로, 빅데이터의 기초단위인 데이터는 의미 있는 수치나 문자, 기호를 뜻한다. 기존의 빅데이터에 관한 사전적 정의는 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미 하였다. 하지만 최근 빅데이터의 정의의 범주가 확장 되어, 기존의 대용량의 정형화된 데이터를 뜻하는 정의뿐만 아니라 비정형화...
빅데이터
정의,활용분야
기업사례
미래전망
느낀점
`목차`
1. 빅데이터의 정의
2. 빅데이터 등장배경
3. 빅데이터분석 주요기술 소개
4. 빅데이터 분석의 목적
5. 빅데이터 특징
6. 빅데이터 활용분야
7. 기업들의 빅데이터 활용 성공사례
(1) SK텔레콤 활용사례
(2) 일본 맥도날드 활용사례
(3) 아마존닷컴 활용사례
(4) 삼성카드 활용사례
(5) 애플 활용사례
(6) 병원 의료서비스 활용사례
8. 기업들의 성공적인 빅데이터 활용위한 방안제언
9. 빅데이터의 미래전망
10. 결론 및 느낀점
1. 빅데이터의 정의
일반적으로, 빅데이터의 기초단위인 데이터는 의미 있는 수치나 문자, 기호를 뜻한다. 기존의 빅데이터에 관한 사전적 정의는 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미 하였다. 하지만 최근 빅데이터의 정의의 범주가 확장 되어, 기존의 대용량의 정형화된 데이터를 뜻하는 정의뿐만 아니라 비정형화된 일상의 정보들까지 포함하는 거대한 데이터의 집합을 의미한다. 비정형화된 데이터는 가공되지 않고 표준화되지 않은 일상 언어나 대화와 같은 정보를 의미한다.
2. 빅데이터 등장배경
기존 소셜 네트워크 서비스로 대표되는 소셜 미디어의 성장과, 최근 스마트 폰으로 대변되는 모바일 장치의 확산이 결합되어, 일상 속에서 다양한 종류의 대규모 데이터가 급속히 생성, 유통, 저장되고 있다. 또한 RFID와 같이 정보를 감지하는 센서 장비의 이용 확대와 이러한 정보를 수집하는 클라우드 컴퓨팅 기술의 확산은, 물류의 이동 및 재고의 변화뿐만이 아닌 개별 소비자들의 개인정보 및 소비행태와 같은 모든 일상에 대한 디지털 기록을 가능케 하고 있다. 기업 및 사회는 이러한 수집된 데이터를 기반으로 예측 분석을 하기 위하여, 다양한 종류의 대규모 데이터 처리, 분석 및 활용 기술을 필요로 하고 있다. 대량의 다양한 데이터 생산 기술의 진보와, 이에 필요한 데이터 저장관리분석 기술의 발전 속에서 빅 데이터가 출현하게 된다.
3. 빅데이터분석 주요기술 소개
(1) 텍스트 마이닝 (Text Mining)
자연어처리 기술을 기반으로 비정형 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 다른 정보와 연계성을 파악하여 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내는 기술 (문서 분류, 문서 클러스터링, 정보 추출 그리고 문서 요약 등)
(2) 평판 분석 (Opinion Mining)
소셜 미디어 등의 소비자의 의견들을 수집, 분석해 제품이나 서비스 등에 대한 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 평판을 추출해 내는 기술 (텍스트 마이닝, 자연어처리, 비정형 분석, 형태소 분석 등)
(3) 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analytics)
각 개인 또는 그룹의 소셜 네트워크 내 영향력, 관심사, 성향 및 행동 패턴을 그래프 이론에 바탕하여 분석, 추출하는 기술 (감성 분석이 대표적)
(4) 클러스터 분석 (Cluster Analysis)
데이터 간의 유사도를 정의하고 각 데이터 간의 거리를 구하고 서로의 거리가 가까운 것부터 순서대로 합쳐가는 기술 (계층적 기법과 비계층적 기법)
(5) Hadoop
분산시스템 상에서 대용량 데이터처리 분석을 지원하는 오픈소스 소프트웨어 프레임워크로 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 Hbase 및 MapReduce로 구성
(6) R
통계계산 및 시각화를 위한 언어 및 개발환경을 제공하고, 그래프 등으로 시각화 및 Mac OS, 리눅스, 윈도우 등 대부분의 컴퓨팅 환경을 지원하여 대용량 데이터 통계분석 및 데이터 마이닝을 위해 사용
(7) NoSQL (Not-Only/No SQL)
비관계형 DB로 테이블 스키마가 고정되지 않고, 테이블 간 조인 연산을 지원하지 않으며, 수평적 확장이 용이하다. 네트워크 전송 중 일부 데이터를 손실하더라도 시스템은 정상 동작하는 분산가능성(Partition Tolerance)에 중점을 두고 일관성과 유효
[문서정보]
그래프 등으로 ....... 문서 클러스터링.활용분야 기업사례 미래전망 느낀점 `목차` 1. 빅데이터 등장배경 3. 기존의 빅데이터에 관한 사전적 정의는 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미 하였다. 빅데이터 등장배경 기존 소셜 네트워크 서비스로 대표되는 소셜 미디어의 성장과.추출하는 기술 (감성 분석이 대표적) (4) 클러스터 분석 (Cluster Analysis) 데이터 간의 유사도를 정의하고 각 데이터 간의 거리를 구하고 서로의 거리가 가까운 것부터 순서대로 합쳐가는 기술 (계층적 기법과 비계층적 기법) (5) Hadoop 분산시스템 상에서 대용량 데이터처리 분석을 지원하는 오픈소스 소프트웨어 프레임워크로 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 Hbase 및 MapReduce로 구성 (6) R 통계계산 및 시각화를 위한 언어 및 개발환경을 제공하고. .. 윈도우 등 대부분의 컴퓨팅 환경을 지원하여 대용량 데이터 통계분석 및 데이터 마이닝을 위해 사용 (7) NoSQL (Not-Only/No SQL) 비관계형 DB로 테이블 스키마가 고정되지 않고
키워드 : 빅데이터,정,기술,분야,기업,성공사례,방향제언,미래전망과,느낀점,정의
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