빅데이터 기업 활용사례(애플,구글,아마존,포스코) 연구 및 빅데이터 분석기법 연구 및 빅데이터 문제점과 해결방안 제시 및 미래전망 연구

소개글

빅데이터 기업 활용사례(애플,구글,아마존,포스코) 연구 및 빅데이터 분석기법 연구 및 빅데이터 문제점과 해결방안 제시 및 미래전망 연구에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 빅데이터 란?

2. 빅데이터의 종류

3. 빅데이터 분석기법

4. 빅데이터 필요성

5. 빅데이터 기업 활용사례
(1) 애플 APPLE
(2) 구글 Google
(3) 아마존닷컴
(4) 포스코

6. 빅데이터 문제점과 해결방안 제시
(1) 빅데이터의 문제점
(2) 해결방안 제시

7. 빅데이터 미래전망

본문내용

해 생산 공정별 온도, 습도, 압력, 성분 등의 비철강 생산 전 과정의 각종 데이터를 0.001초 단위로 수집 분석함으로써 불량률을 최소화하여 생산효율성이 높아지도록 실시간으로 공정제어를 한 결과, 6시그마(100만 개당 3.4개)를 달성하였다. 또한 가격변동이 큰 철광석 등의 자원을 적시에 조달하기 위해 데이터분석을 통해 최적 구매 시기와 가격대를 결정하고 있다. 고객의 수요 데이터, 남미 및 호주 광산의 상황, 런던 금속 거래소의 광물 가격 데이터를 분석하여 미래의 철광석 가격을 예측하고 있다.
6. 빅데이터 문제점과 해결방안 제시
(1) 빅데이터의 문제점
빅데이터는 모아봐야 꿰어야 보배이다.
아무리 초고속의 자동차를 개발해도 제대로 운전할 줄 모르면 소용이 없는 것과 동일하다. 즉 빅데이터를 모아도 그것의 연관성들을 분석하고 찾아낼 수 있는 제대로 된 데이터 분석가가 없고 이것을 알고리즘이나 방정식으로 만들어 낼 만한 인력이 절대적으로 부족한 것이 현실이다.
그리고 데이터의 신뢰성의 문제가 발생한다.
데이터는 수집된 데이터의 신뢰도가 기본이다. SNS(소셜 네트워크)는 데이터 자체가 단어가 언급되었다고 하여 호감이나 비호감, 긍정이나 부정을 인식하기 어려운 점이다.
(2) 해결방안 제시
먼저 데이터 분석 전문 인력이 중요하다. 데이터를 소유하고 있고 제대로 분석할 수 있는 역량을 갖는 것이 빅데이터의 핵심 역량이며
데이터 분석 전문 인력이 기업 내에서 중요하다.
그리고 빅데이터 품질 관리 체계의 구축이 필요하다.
기업의 정형 데이터, 공공기관이 보유한 공공정보 등은 개별 정보에 대한 품질 관리를 통해 데이터의 중복성, 불일치성 등을 관리한다.
다양한 데이터 소스를 활용하는 빅데이터는 각 데이터의 특성을 고려한 종합적인 빅데이터 품질 관리 가이드라인 마련 필요하며 빅데이터 자원의 품질을 보장하고 활용을 극대화하기 위한 빅데이터 자원 품질 인증 방안의 연구 필요하다.
7. 빅데이터 미래전망
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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