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데이터 단위
1bit=0,1
1byte=8bit
KB<MB<GB<TB<PB<EB< ZB<YB 103배씩
TB이상=빅데이터
(3)빅데이터 특징 (규다속3V신가5V정휘7V)
>규모:빅데이터 분석 규모,
>다양성:정형/반정형/비정형,
>속도:빅데이터 수집,분석,활용 속도,
>
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빅 데이터란 말 그대로 크고 방대한 자료를 의미하며 “기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 세트 및 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술”을 의
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데이터와 판매량을 매칭해서 데이터를 누적해 분석하면 제품 판매량 추이를 좀 더 정확하게 예측할 수 있다. 또한 예상되는 판매량에 따라 마케팅 투자를 배분한다면 마케팅 투자수익은 급속하게 증가할 것이다. 바로 이것이 마케팅 분야에
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데이터가 세계를 발전시키리란 사실은 변함은 없으나, 빅브라더로 인해 인간이 정보에 잠식당하는 일은 없어야 할 것이다.
출처 및 참고문헌
빅데이터 : 빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고
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00 ～ 2,650억원, 2015년 3,250 ～ 2,900억원 규모가 될 것으로 전망된다. 그러나 데이터베이스(DB) 산업과 데이터베이스(DB) 관련 산업을 합할 경우 4,000억원 규모의 시장에 달할 수 있을 것이다. 주요 산업 부문별로 보면 다음과 같다. 데이터베이스(DB
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Data의 분배와 수행을 관리하는 distributed operation model
기능적으로 X.500은 세 분야의 operation을 정의하고 있다.
1. search와 read 기능
2. modify 기능
3. authentcate 기능
X.500 Directory Service는 분산 directory services를 위한 전반적인 모델로 namespace와 그것을
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규모 데이터베이스와 첨단 IT기술을 필요로 하는 것은 아님
ㆍ기업 규모가 작으면 서류와 기존 고객정보만으로 가능한 것들이 존재
ㆍ동네 수퍼의 경우 고객들의 구매관행을 관찰하여 여기에 맞게 제품 구색을 바꾸고 핵심고객을 특별 배려
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규모 데이터베이스와 첨단 IT기술을 필요로 하는 것은 아님
ㆍ기업 규모가 작으면 서류와 기존 고객정보만으로 가능한 것들이 존재
ㆍ동네 슈퍼의 경우 고객들의 구매 관행을 관찰하여 여기에 맞게 제품 구색을 바꾸고 핵심고객을 특별 배려
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데이터 네트워크를 위한 기술이라고 정의하고 있다. 이처럼 지그비는 다른 무선통신기술과 달리 전력소모도 적고 저가 제품구현이 가능해 지능형 홈네트워크, 빌딩 및 산업용 기기 자동화, 물류, 환경모니터링, 휴먼인터페이스, 텔레매틱스,
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규모에서 2006년 848조 원 규모로 성장했으며, 총광고비는 1970년 127억 원에서 2006년 7조 6천억 원대로 급성장했다. 이는 광고회사, 광고매체, 광고주 등 각 주체별로도 양적인 성장을 이룩한 결과였다. 따라서 앞으로도 우리나라 광고산업은 GDP
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데이터 분석과 모델링 업무를 수행하며 리스크 관리, 고객 맞춤형 상품 개발, 금융 사기 탐지 등 실무 프로젝트를 통해 금융 서비스의 효율성과 안정성을 높일 계획입니다. 대규모 금융 데이터를 분석하여 시장 동향을 예측하고 투자 전략 수
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하는 경험을 쌓았습니다.
특히, 한 프로젝트에서는 대규모 전력 소비 데이터를 분석하여 비정상적인 소비 패턴을 발견하고 이를 개선하기 위한 방안을 제시했습니다. 팀원들과 함께 머신러닝 알고리즘을 적용하여 소비 패턴을 예측하고, 이
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성능 최적화 및 대규모 데이터 처리
차량 데이터는 실시간 처리와 고속 데이터 수집을 요구합니다. 이를 위해 병렬 처리 및 분산 시스템을 활용하여 대규모 데이터를 처리하고, 데이터 검증의 성능을 최적화하는 작업을 진행했습니다. 분산
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학교 내 비교과 활동 중, 학과 내 수강신청 과밀현상을 해결하기 위한 소규모 데이터 분석 프로젝트에 참여한 경험이 있습니다. 특정 인기 과목들이 매학기 과밀 현상으로 인해 수강신청에 실패하는 학생들이 많았고, 이 문제를 개선하기 위
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데이터 분석과 머신러닝 중 전력소비 예측에 더 중요한 것은 무엇이라고 생각합니까?
답변: 둘 다 중요하지만, 빅데이터 인프라가 먼저 갖춰져야 머신러닝의 효과가 극대화됩니다. 따라서 먼저 대규모 데이터를 신뢰성 있게 수집, 저장, 전처
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