[방통대 미디어영상학과 2학년 정보사회와 디지털문화 공통] 교재 2장에 보면 빅 데이터에 대한 언급이 나옵니다. 현재 우리 사회에서 활용된 빅 데이터의 사례를 찾아보십시오.

소개글

[방통대 미디어영상학과 2학년 정보사회와 디지털문화 공통] 교재 2장에 보면 빅 데이터에 대한 언급이 나옵니다. 현재 우리 사회에서 활용된 빅 데이터의 사례를 찾아보십시오.에 대한 보고서 자료입니다.

목차

<목 차>

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 빅 데이터의 개념
1) 정의
2) 등장배경
3) 의의
2. 빅 데이터의 특성
1) 공통적 특성
(1) 크기(Volume)
(2) 속도(Velocity)
(3) 다양성(Variety)
2) 새로운 특성
(1) 정확성(Veracity)
(2) 가변성(Variability)
(3) 시각화(Visualization)
3. 빅 데이터의 플랫폼과 활용사례
1) 플랫폼
2) 활용사례
(1) 정치 및 사회 분야
(2) 경제 분야
(3) 스포츠 분야
(4) IT 및 의료 분야
(5) 공공부문
4. 프라이버시 침해 위험성과 대책방안
1) 프라이버시 침해 위험성
2) 대책방안

Ⅲ. 결론


<참고문헌>

본문내용

사실을 알게 되거나, 미래가 어떻게 변할지 예측할 수 있게 되는 것. 이것이 바로 빅 데이터의 의미가 될 것이다.
2. 빅 데이터의 특성
1) 공통적 특성
빅 데이터의 공통적 특징은 3V로 설명할 수 있다. 3V는 데이터의 크기(Volume), 데이터의 속도(Velocity), 데이터의 다양성(variety)을 나타내며 이러한 세 가지 요소의 측면에서 빅 데이터는 기존의 데이터베이스와 차별화된다.
(1) 크기(Volume)
첫째는 우선 데이터의 양이다. 단순 저장되는 물리적 데이터양의 증가 뿐만이 아닌, 이를 분석 및 처리하는 데 어려움이 따르는 네트워크 데이터의 급속한 증가는 빅 데이터의 가장 기본적인 특징이다.
(2) 속도(Velocity)
둘째는 데이터의 속도이다. 빅 데이터는 데이터의 실시간 처리 및 장기적 접근을 요구한다. 데이터 생산 및 유통, 수집 및 분석 속도의 증가와 이에 대한 실시간 처리 및, 장기간에 걸쳐 데이터를 수집·분석 하는 장기적 접근이 빅 데이터의 속도적 특성이다.
(3) 다양성(Variety)
셋째로는 데이터의 다양성이다. 기존 예측 분석에서의 데이터 분석은 기업 내부에서 발생하는 운영 데이터인 ERP(전사적 자원 관리, SCM(공급망 관리), MES(Manufacturing execution system), CRM(고객 관계 관리) 등의 시스템에 저장되어 있으며 잘 정제되어 있고, 의미도 명확한 RDBMS(관계형 데이터베이스) 기반의 정형 데이터를 통해 이뤄졌다. 최근 빅 데이터를 이용한 데이터 분석은 고정된 시스템에 저장되어 있지 않은 XML, HTML 등과 같이 데이터베이스 스키마를 포함하는 반정형 데이터를 이용한 분석뿐만이 아닌, 사진, 오디오, 비디오 형식의 소셜 미디어 데이터나 로그파일(Database log) 같이 비정형 데이터도 처리할 수 있는 능력을 요구한다. 즉 빅 데이터의 성장이란 단순히 데이터의 양이 증가하는 것을 넘어서서, 다양한 형태의 데이터양이 증가하는 것을 의미하는 것이다.
2) 새로운 특성 [네이버 지식백과] 빅 데이터의 속성 3V, 4V (국립중앙과학관 - 빅 데이터)
(1) 정확성(Veracity)
빅 데이터 시대에는 방대한 데이터의 양을 분석하여 일정한 패턴을 추출할 수 있다. 그러나 과연 데이터 일정 패턴을 설명할 수 있을 만큼 신뢰성이 있느냐는 문제가 생긴다. 데이터가 많아질수록 엉터리 데이터도 커질 가능성이 높아지기 때문이다. 따라서 빅 데이터를 분석하는 데 있어 기업이나 기관에 수집한 데이터가 정확한 것인지, 분석할 만한 가치가 있는지 등을 살펴야 하는 필요성이 생겼고 이러한 측면에서 빅 데이터의 새로운 속성인 정확성(Veracity)이 제시되고 있다.
(2) 가변성(Variability)
최근 소셜미디어의 확산으로 자기 의견을 웹을 통해 자유롭게 게시하는 것이 쉬워졌지만 실제로 자신의 의도와는 달리 자기 생각을 글로 표현하게 되면 맥락에 따라 자신의 의도가 다른 사람에게 오해를 불러일으킬 수 있다. 이처럼 데이터가 맥락에 따라 의미가 달라진다고 하여 빅 데이터의 새로운 속성으로 가변성(Variability)이 제시되고 있다.
(3) 시각화(Visualization)
빅 데이터는 정형 및 비정형 데이터를 수집하여 복잡한 분석을 실행한 후 용도에 맞게 정보를 가공하는 과정을 거친다. 이때 중요한 것은 정보의 사용 대상자가 쉽게 이해할 수 있어야 한다. 그렇지 않으면 정보의 가공을 위해 소모된 시간적, 경제적 비용이 무용지물이 될 수 있기 때문이다. 이러한 필요성으로 인해 빅 데이터의 새로운 속성으로 시각화(Visualization)가 제시되고 있다.
살펴본 바와 같이 빅 데이터는 어떠한 한 분야를 나타내거나 한 가지 특징을 개념으로 사용하기 어려운 측면이 있다. 분석과 활용 과정에 필요한 사항을 설명할 수는 있겠지만 사용 분야마다 중요하게 생각하는 부분은 다를 수 있고, 필요 없는 것도 있을 수 있다. 또한, 3V, 4V, 5V 등 시간이 지나면서 기존 빅 데이터의 특징인 3V에 새로운 속성들이 추가되고 있는 추세이다. 이러한 점이 빅 데이터의 정의를 어렵게 만들고 있다. 앞으로도 빅 데이터의 특징은 새롭게 추가될 것으로 보인다. 그러나 빅 데이터의 가장 기본적인 속성인 3V는 변하지 않고 빅 데이터의 대표적인 특징으로 남을 것이다.
3. 빅 데이터의 플랫폼과 활용사례
1) 플랫폼 [네이버 지식백과] 빅 데이터란? (국립중앙과학관 - 빅 데이터)
빅 데이터 플랫폼은 빅 데이터 기술의 집합체이자 기술을 잘 사용할 수 있도록 준비된 환경이다. 기업들은 빅 데이터 플랫폼을 사용하여 빅 데이터를 수집, 저장, 처리 및 관리 할 수 있다. 빅 데이터 플랫폼은 빅 데이터를 분석하거나 활용하는 데 필요한 필수 인프라(Infrastructure)인 셈이다. 빅 데이터 플랫폼은 빅 데이터라는 원석을 발굴하고, 보관, 가공하는 일련의 과정을 이음새 없이(Seamless) 통합적으로 제공해야 한다. 이러한 안정적 기반 위에서 전처리된 데이터를 분석하고 이를 다시 각종 업무에 맞게 가공하여 활용한다면 사용자가 원하는 가치를 정확하게 얻을 수 있을 것이다.
2) 활용사례
(1) 정치 및 사회 분야 빅 데이터 [Big Data] - 모래알 수보다 더 많은 데이터가 몰려온다 (용어로 보는 IT, 이지영)
① 2008년 미국 대통령 선거
2008년 미국 대통령 선거에서 버락 오바마 미국 대통령 후보는 다양한 형태의 유권자 데이터베이스를 확보하여 이를 분석, 활용한 유권자 맞춤형 선거 전략을 전개했다. 당시 오바마 캠프는 인종, 종교, 나이, 가구형태, 소비수준과 같은 기본 인적 사항으로 유권자를 분류하는 것을 넘어서서 과거 투표 여부, 구독하는 잡지, 마시는 음료 등 유권자 성향까지 전화나 개별 방문을 또는 소셜 미디어를 통해 유권자 정보를 수집하였다.
수집된 데이터는 오바마 캠프 본부로 전송되어 유권자 데이터베이스를 온라인으로 통합관리하는 보트빌터(VoteBulider.com)시스템의 도움으로 유권자 성향 분석, 미결정 유권자 선별, 유권자에 대한 예측을 해나갔다. 이를 바탕으로 ‘유권자 지도’를 작성한 뒤 유권자

키워드

빅 데이터,   BIG DATE,   빅 데이터의 특성,   빅 데이터 활용사례,   소비자들의 편리함,   프라이버시 침해,   정보사회와 디지털문화,   4차 산업혁명,   미디어영상학과