빅데이터
- 기업 경영와 데이터 자산
- 눈으로 관찰할 수 있는 모든 것은 데이터
과거 - 설치용 sw, 1세대 검색 포털
현재 - 구독 서비스, 관심사 반영 검색
(명시적 피드백 ex)별점 리뷰 등, 묵시적 피드백 ex)사용시간, 구매금액 등 )
각 기업의 목표와 피드백 연관해서 활용하는 게 좋음.
회원정보를 활용한 비지니스 실행(ex)광고)
처리+의사결정 자동화 - 과거 데이터를 바탕으로 학습하여 상황에 따라 올바른 의사 결정(SW중심)
- 데이터 거래 생태계
- 원천개발 : 어떤 데이터를 원천으로 개발할 것인지 의사 결정.
공공데이터 : 공공데이터 포털, 정부부처별 데이터 제공 포털, 국가통계포털 등 <- 프로젝트할 때 참고하면 좋음
접근 용이, =경쟁(카피)노출, 사업화 어려움 -> 파생 데이터 생산 또는 분석결과 제공을 통해 차별 확보 중요.
데이터 바우처 사업 - https://www.kdata.or.kr/
민간데이터 : 데이터 수요기업 selectstar testmorks crowdworks
- 데이터 가공 : 데이터 분석을 위한 잔처리.
- 로그 수준의 데이터를 가공을 통해 상품으로 만드는 과정
1차 데이터 - 회원가입정보, 결제이력, 접속 이력 등 로그 단위의 데이터. -> 높은 자유도, 개인정보보호 이슈 가능성.
2차 데이터 - 원하는 형태로 변형과 파생된 정보를 생성할 수 있으므로 분석 용이.
3차 데이터 - 연도별 구매 통계, 분기별 가입회원 수 -> 지표화, 보고서 작업에 바로 활용 가능, 새로운 관점의 분석 불가.
데이터 거래 플랫폼 등장 배경
개인 입장: 내가 필요한 데이터를 가지고 있는 업체 알기 어려움. 표준 거래 절차, 적정 가격 판단 불가.
기업 입장: 디지털 서비스 기업의 새로운 수익원 필요.
데이터 거래사 : 데이터 거래에 대한 전문성을 가지고 데이터 표준화, 거래알선, 중개 등의 역할을 수행하는 전문가.
마이데이터
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