빅데이터 시장 동향, 전망, 정책 현황, 사례분석, 발전방안

소개글

빅데이터 시장 동향, 전망, 정책 현황, 사례분석, 발전방안에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 빅데이터 개념 및 특성
2. 빅데이터의 개념
2. 빅데이터의 특성


Ⅱ. 빅데이터 시장 동향과 전망
1. 빅데이터 시장 전망
2. 빅데이터 생태계 특성

Ⅲ. 국내외 빅데이터 정책 현황 및 사례분석
1. 국내 빅데이터 정책 현황 및 사례
2. 해외 빅데이터 정책 현황 및 사례

Ⅳ. 빅데이터산업 발전방안

[참고문헌]

본문내용

화’라는 상충적인 문제를 해결하기 위해서는 균형 잡힌 정책적 접근이 무엇보다 절실하다. 본 보고서의 정책적 지원방안은 다음과 같은 기대효과를 가질 수 있다. 우선 개인정보에 대한 선별적인 규제는 빅데이터 산업이 다양한 유형의 개인정보를 활용하여 새로운 마케팅과 비즈니스 모델을 창출하는데 도움을 줄 수 있다. 현재 우리나라의 개인정보보호는 포괄적인 규제방식을 채택하고 있기 때문에 발전초기의 빅데이터 산업이 수익을 창출하기 어려운 상황이다. 더욱이 최근 발생한 유출사고로 인한 개인정보보호의 강화는 기업들이 빅데이터 기술의 도입하고자 하는 수요마저도 감소시키고 있다. 따라서 다양한 유형의 개인정보 중 정보유출로 인한 리스크가 상대적으로 낮은 정보는 선별적으로 허용함으로써 어려움을 겪고 있는 빅데이터 산업에 도움이 될 것으로 판단된다. 둘째 아이핀과 마이핀의 조기정착은 개인정보유출로 인한 위험과 사회적인 우려를 해소하는 데 도움을 줄 것이다.
최근 빅데이터 기술은 개인의 비식별 정보를 분석하여 특정인을 찾을 수 있는 수준까지 발달하였다. 게다가 미래 빅데이터와 IT기술의 융합으로 개인정보보호에 대한 문제는 더욱 심각해질 가능성이 높다. 이에 아이핀과 마이핀의 도입은 기존의 중요한 개인식별정보인 주민등록번호를 대체하고 빅데이터 시대의 개인정보보호를 강화하는 중요한 제도적 장치가 될 것이다. 셋째 개인정보보호의 강화는 보안관련 기술과 시스템 개발을 활성화시키고 빅데이터의 분석기술도 발전시키는 자극제가 될 수 있다. 우리나라는 보안관련 기술과 시스템에 대한 인식과 투자가 부족하여 대규모의 개인정보유출사고를 빈번하게 발생하고 있다. 이에 개인정보에 대한 보안을 강화하기 위한 기술진보가 시급하므로 기업과 정부측면에서 투자가 활성화될 전망이다. 뿐만 아니라 강화되는 개인정보의 수집 및 활용에 대한 규제로 인해 비식별 데이터를 분석하는 기술에 대한 투자도 늘어날 전망이다. 따라서 개인정보보호에 대한 규제강화는 장기적으로 빅데이터 산업발전에 도움이 될 수 있다. 마지막으로 개인정보의 국제적인 표준을 마련함으로써 국제적인 개인정보보호의 분쟁을 선제적으로 대응할 수 있다. 최근 전자상거래를 통한 개별 소비자들이 해외직접구매가 늘어나면서 개인정보는 국내문제가 아닌 국제적인 문제로 확대되고 있다. 따라서 개인정보보호에 대한 국제적인 표준을 마련하는 것은 국내 소비자의 해외직접구매로 인한 피해를 방지하고 전자상거래를 통한 국내 상품의 수출에도 도움이 될 것으로 판단된다.
[참고문헌]
국가정보화전략위원회(2011), 빅데이터를 활용한 스마트 정부 구현(안).
국토교통부(2013), 국민 행복을 열어가는 국토교통부 정부3.0 추진계획 .
관계부처 합동(2014), 2014년도 정부3.0 추진계획.
권명관(2013), 2014년 국내 IT 시장 전망, 성숙기로 접어든 모바일 시대.
김대용(2019). 보안 빅데이터 분석 플랫폼 구축과 활용: Splunk를 활용한 실무형 가이드북. 에이콘출판.
김순관 박준환 조종석(2007), 교통카드 데이터를 활용한 OD 추정 및 활용, 서울시정개발연구원.
김선홍 신효섭 손석현(2014), 대용량 교통정보와 R을 이용한 교통정보 상관관계 분석 , 정보과학회논문지: 시스템 및 이론, 41(4), pp. 151-157.
김재헌 정진혁 최민환 장훈(2008), TCS 자료 및 GIS 를 이용한 한국의 통행패턴 분석 , 대한교통학회지, 26(3).
김태식(2021). 4차 산업혁명시대에 있어서 선거서비스 강화방안 연구 : 선거정보 개방 및 빅데이터 구축을 중심으로. 경기대학교 정치전문대학원 석사학위논문.
김현곤(2012), 빅데이터 시대 전망과 국가미래전략, TTA 빅데이터 교육 자료, 한국정보화진흥원.
김현정(2014), 빅데이터의 개념 및 빅데이터 분석기법의 이해, 원내 전문가 세미나, 한국교통연구원.
노무라연구소(2012), 빅데이터 시대 도래 , IT 프론티어, 3월호.
배동민 박현수 오기환(2013), 빅데이터 동향 및 정책 시사점 , 방송통신정책지, 25(10), pp. 37-74.
삼성경제연구소(2012), 빅데이터: 산업 지각변동의 진원.
신윤성·이주연(2014). “개인정보보호와 빅데이터 기술의 산업화”. e-KIET 산업경제정보 제584호. 산업연구원.
안형준 이영인(2007), 서울시 스마트카드 자료를 이용한 버스/지하철 정류장 기반 OD 및 네트워크 구축과 활용에 관한 연구 , 교통기술과 정책, 4(4).
정지선(2011), 新가치창출 엔진, 빅데이터의 새로운 가능성과 대응 전략 , 새로운 시대를 여는 빅데이터 시대, 한국정보화진흥원.
정연식 엄기종 원민수(2013), 소셜 네트워크 서비스 기반 주민참여형 교통안전 개선 프로그램, 한국교통연구원.
조성우(2011), Big Data 시대의 기술, KT종합기술원.
최재석(2021). 빅데이터 분석을 활용한 스포츠산업 서비스화 방안에 관한 연구. 忠南大學校 大學院 박사학위논문.
한국정보화진흥원(2012), 성공적인 빅데이터 활용을 위한 3대 요소 :자원, 기술, 인력 , IT & Future Strategy, 제3호.
한국정보화진흥원(2014a), 창조경제 실현을 위한 2013 빅데이터 국내 사례집, 미래창조과학부.
Doug Laney(2001), 3D Data Management : Controlling Data Volume, Velocity, and Variety.
Forbes(2012). Using Search Analytics To See Into Gartner\'s $232B Big Data Forecast, 2012. 10. 15.
Machina Research(2014). The critical role of connectivity platforms in M2M and IoT application enablement.
Wikibon(2014). Big Data Vendor Revenue and Market Forcast 2013-2017
(http://wik ibon.org/wiki/v/Big_Data_Vendor_Revenue_and_Market_Forecast_2013-2017).

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