빅데이터 활용사례와 빅데이터 미래전망

소개글

빅데이터 활용사례와 빅데이터 미래전망에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 빅데이터 특징

2. 빅데이터 활용기술

3. 빅데이터 활용사례

4. 빅데이터 미래전망

본문내용

방식으로 이뤄졌다. 이와 달리 2006년 구글은 수억 건의 문장과 번역문을 데이터베이스화하여, 번역시 유사한 문장과 어구를 데이터베이스에서 추론해나가는 통계적 기법을 개발하였다. 캐나다 의회의 \'수백만 건\'의 문서를 활용하여 영어-불어 자동번역 시스템개발을 시도한 IBM의 자동 번역 프로그램은 실패한 반면, 구글은 \'수억 건\'의 자료를 활용하여 전 세계 58개 언어 간의 자동번역 프로그램 개발에 성공하였다. 즉 엄청난 양의 빅데이터 차이가 두 기업의 자동 번역 프로그램의 번역의 질과 정확도, 그리고 프로젝트의 성패를 좌우한 것이다.
(3) IRS분석
IRS는 분석을 위한 단일 연도 세금 보고서를 업로드하는 프로젝트를 시작했다. 차후 이 프로젝트는 1페타바이트가 넘는 정보를 가진 컴플라이언스 데이터 웨어하우스(Compliance Data Warehouse: CDW)로 이어졌다. 대부분의 오래된 데이터들은 정형화되었지만, 전자 발송된 세금 보고서, 국제 세금 조약 파트너들과 외부 업체에서 취합한 신규 데이터는 XML, 혹은 다른 반정형/비정형 포맷으로 들어온다. IRS 조사 그룹은 이 데이터에 분석을 통해서, 업계의 세금탈루를 예측하여 미국 과세 격차를 추산하고, 납세자들의 세액을 측정하고, 정책 변경의 세금 행동에 대한 영향을 시뮬레이션한다.
4. 빅데이터 미래전망
특히 전 세계적으로 사람들의 모든 생활이 스마트화 되기 시작한 이래에 빅 데이터는 모든 분야에서 무시하지 못할 중요한 기술이 되었다. 빅 데이터를 통해 현재의 모습을 알 수 있는 것을 넘어서 더 먼 미래의 결론까지 도출할 수 있기 때문에 그 가치는 무궁무진하다. 전공 분야인 교통에서도 빅 데이터가 갖는 의미는 중요하다. 교통은 사람과 소통하고 그 소통을 바탕으로 사람들이 교통을 좀 더 안전하고 유용하게 사용할 수 있어야 되기 때문에, 빅 데이터를 기반으로 한 사람들의 운전 특성과 어떠한 교통 형태를 더 선호하는 지 등을 세세하게 파악할 수 있는 데이터를 얻을 수가 있게 된다. 그를 통해 기존보다 안전성과 편의성이 높은 교통 상태를 제공할 수 있게 되는 것이다.
빅 데이터의 유용성은 교통에서 뿐만 아니라 많은 상황에서도 빛을 발할 수 있을 것이다. 앞으로 빅 데이터에 대해 좀 더 연구하고 여러 분야에 접목시키다 보면 한 걸음 더 나아갈 수 있는 결과를 낼 수 있을 것이다. 즉, 빅 데이터는 발전한 미래로 나아갈 수 있는 중요한 발판이 될 것이다.

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