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데이터
경제적 가치를 창출하는 데이터
SERI
거대한 데이터 집합으로 대규모 데이터와 관련된 기술 및 도구 포함
- Summary
Big Data
기존의 방법이나 도구로 수집, 저장, 검색, 분석, 시각화 등이 어려운 정형 또는 비정형 데이터
일반적인 데
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1) 클라우드 사업전략
2) 애널리틱스 서비스 사업전략
3) 모바일분야 사업전략
4) 소셜부문 사업전략
5) 보안부문 사업전략
(2) 5대 전략 사업의 문제점분석
5. IBM 향후전망과 미래전략 분석
< 참고자료 >
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데이터 산업 및 핀테크 산업에 사용할 수 있도록 가이드라인이 확정되었다. 이로 인해 빅데이터 기반의 신 사업이 활성화 되는데 도움이 되었으면 좋겠다.
<참고문헌>
빅데이터(big data)이해-정의, 분석, 기술, 특징, 사례 연구
https://www.redha
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데이터 시장분석
Ⅰ– Ⅲ 빅데이터 미래전망
Ⅱ 주요 내용
-빅 데이터(Big Data)정의
-빅데이터의 가치
-빅데이터 특징과 종류
-기존 데이터 처리와 빅 데이터 처리의 차이점
-빅데이터 기술
-빅데이터 분석의 문제점
-빅데이터 활용
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BIG DATA의 활용으로 인한 문제점
BIG DATA가 기업의 마케팅 전략뿐만 아니라 국가적으로도 많은 도움이 되지만 문제점 또한 있다. 빅데이터 시대가 도래함에 따라 가장 먼저 나타나고 있는 문제는 각 개인의 정보가 손쉽게 수집되거나 노출되어
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BIG DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26
Ⅵ. 결 론……………………………………………27
참고문헌……………………………………………29
※ 과제분담 : Ⅰ,Ⅱ 전성연 / Ⅲ,Ⅴ 정상기 / Ⅳ,Ⅵ 정일섭
- 표
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데이터를 처리하기에는 XML구조상 메타태그(Meta tag)용량이 많은 걸림돌이 되고 있다. 이러한 메타태그(Meta tag)때문에 원본 데이터 보다 3~5배정도 데이터의 크기가 증가 된다. 또한 텍스트 기반의 XML 데이터는 Web 환경에서의 보안상 문제점을 가
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Datamonitor, http://www.epaynews.com/statistics/transactions.html#45, September 2001,
International Data Corporation, http://www.epaynews.com/statistics/bankstats. html, 2002
Killen & Associates, http://www.epaynews.com/statistics/bankstats.html#10, 2003
Krueger, Malte, "The Future of M-payment: Bus
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데이터의 수집방법--------------------------------------------------12
IV. 현황 및 사례분석--------------------------------------------------13
1) 대형마트 영업규제의 법적 취지----------------------------------------13
2) 대형마트 영업규제의 과정--------------------------------
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문제점
Ⅳ. 한국 전자부품 산업의 발전전략
1. 핵심 기술을 확보해라
2. 핵심 부품을 중심으로 사업 구조를 개편하라
3. 고객, 협력업체와의 네트워킹을 강화해라
4. 비선점 시장(Non-Captive Market)을 공략하라
5. 지속적으로
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문제점도 시뮬레이션을 통해 해결하거나 개선할 수 있습니다.
석사과정 중 열유체를 세부전공으로 회전체, 다상유동, 공력 성능 등을 주제로 연구한 경험이 있습니다. 횡류터빈의 시간에 따른 유체의 거동을 분석하여 비정상적인 유동 특성
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컨설턴트로서 최고의 전문가로 성장하고 싶다는 확고한 목표가 마음속에 자리 잡을 수 있었습니다. 그 이후 저는 기초를 더욱 탄탄히 다지기 위하여 6개월간의 국가기간전략직종산업 SAP(ABAP) ERP Big-Data 과정을 수료하였고 ABAP Associate 자격증도
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Big Data 직무는 ①Data 분석 및 Modeling ②Data Engineering의 두 가지 분야로 이루어져 있습니다. 본인의 역량에 가장 적합한 분야를 한가지 선택하고, 해당 분야와 관련된 프로젝트 / 공모전 / 대회 / 논문 / 연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지
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Big Data 직무는 ①Data 분석 및 Modeling ②Data Engineering의 두 가지 분야로 이루어져 있습니다. 본인의 역량에 가장 적합한 분야를 한가지 선택하고, 해당 분야와 관련된 프로젝트 / 공모전 / 대회 / 논문 / 연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지
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Big Data, 신조어, 신제품 ◆◆
▶ Volume, Variety, Velocity & Value ◀
최근 Big Data가 뜨거운 감자로 떠오르고 있습니다. 가치가 있음에도 불구하고 데이터의 생성 양, 주기, 형식 등이 방대해 기존의 방법으로는 연구/분석이 어려운 데이터이기
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