1. 데이터 분석 거버넌스 체계 수립 (1-1) 분석 거버넌스 체계 거버넌스(Governance)는 '자율적이고 독립적인 행위자들 간의 외부 권위나 내부적인 자기조절/자기통제 메커니즘에 의한 조정과 관리' 라고 정의된다. 그러므로 분석 거버넌스란, 분석이 조직의 전략과 목표에 부합되게 운영하는 관리 체계를 의미함 - 필요성 : 지속적으로 분석 고도화, 분석 과제 추가 발굴, 분석 업무를 기업 문화로 정착, 안정적 분석 운용 위하여 - 정의 : 기업 현 분석 수준 진단, 분석 조직 및 분석 전문 인력 배치, 분석 관련 프로세스 및 분석 교육 등의 관점에서 (1-2) 분석 준비도 평가 : 기업의 데이터 분석 도입 수준 파악 위한 진단 방법 *총 6가지 영역에 대해 평가 - 분석 업무 파악 , 인력 및 조직,..

1. 데이터 산업의 발전 (1-1) 2010년 이전 : 디지털화와 통합의 시대 DBMS 개발, 활용 범위 확장, 데이터 처리 방법 및 기술 발전, 업무 효율화를 위한 통합의 시대로 발전, DW구축 및 관리, BPR, CRM, ERP, SCM 등의 프로젝트가 각 기업에서 활용 됨 *데이터의 규모는 EB-> ZB로, 유형은 정형데이터->비정형데이터->사물 인지 정보 로, 특성은 구조화 > 다양성, 복합성, 소셜 -> 현실성, 실시간성으로 변화해간다. (1-2) 2010년 이후 : 분석과 연결의 시대 ① 분석 기술 발전으로 인한 데이터이 양적 & 질적 확대 -> 빅데이터의 등장 빅데이터 처리할 분산병렬처리기술의 발전 -> 빅데이터 분석이 비즈니스에 활용 + 인공지능 분야의 머신러닝, 딥러닝 기술 발전 + DW..

1. 빅데이터의 이해 (1) 빅데이터란 : 양적으로 크고 질적으로도 광범위한 것 (복잡하고 다양) *빅데이터에 관한 다양한 정의가 존재한다. 대체로 비용효율이 높고, 대용량, 고속 및 다양성을 가진 모든 것을 의미한다. (1-2) 빅데이터의 특징 *빅데이터는 데이터의 양(Volume) + 다양성(Variety) + 수집 및 처리 속도(Velocity)가 급격히 증가하면서 나타나는 현상 *추가로 Value or Veracity 혹은 추가로 Visualization or Variability 추가 -> 4V (1-3) 빅데이터 출현 배경 ① 산업계의 변화 : 정보 지속적 축적 -> 거대한 데이터 -> 새로운 가치 창출할 수 있는 변화의 상태가 된다. '양질 전환의 법칙' ② 학계의 변화 : 게놈프로젝트, 대..

1. 데이터 기초 (1) 데이터의 이해 (1-1) 데이터의 정의 : 이론을 세우는 데 기초가 되는 사실 또는 바탕이 되는 자료, 혹은 컴퓨터가 처리할 수 있는 문자, 숫자, 소리, 그림 등의 형태로 된 자료 *데이터는 '자료', 여기에 의미가 더해지면 '정보'가 된다. (1-2) 데이터의 유형 ① 정량적 데이터(정형 데이터) : 숫자, 도형, 기호 등 수치로 표현 가능 데이터 ② 정성적 데이터(비정형 데이터) : 언어, 문자 등 (1-3) 암묵지와 형식지 ① 암묵지 (Tacit Knowledge) : 학습, 경험 통해 습득된 지식 (겉으로 드러나지 x) ② 형식지 (Explicit Knowledge) : 형상화된 지식 - 교과서, 신문 등 (1-4) 데이터와 정보 ① 데이터 -> +의미 : ② 정보 ->..

오늘부터는 빅데이터 분석 기사와 관련한 내용을 정리해보려고 한다. (내 개인적 공부를 위해) 1. 빅데이터 분석 기사 시험의 개요 빅데이터 분석 기사 시험은 이번에 신설된 자격증 시험으로 아직 시중에 많은 자료가 있지는 않다.(아직 첫 시험도 시행되지 않은 상태라 시험이 어떤 식으로 나올지는 미지수다) 일단 빅데이터 분석 기사란, 빅데이터 이해를 기반으로 분석 기획, 수집 저장 처리, 데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 의미한다. 말은 거창하지만 결론은 빅데이터를 기반으로 한 데이터 분석 및 시각화를 하는 사람을 빅데이터 분석 기사라고 칭하겠다는 말이다. 빅데이터 분석 기사의 직무는 목적에 따라 데이터 분석 기술과 방법론을 기반으로 하여 정형/비정형 대용량 데이터를 구축 , 탐색, 분석하고 시각화..