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예원 강
5 years ago
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1 e-business (electronic-business) 1 zettabyte = byte = 10 억 Terabyte 1 Terabyte = 1 조바이트 1,000 ZetaByte = 1 YottaByte ch. 09. 빅데이터와사물인터넷 (Big Data and Internet of Things) Ph.D. Young-Min, Kyoung

2 교재목차 Ch.01 e비즈니스개요 Ch.02 e비즈니스전략 Ch.03 개방형플랫폼환경과 e비즈니스모델 Ch.04 인터넷마케팅 Ch.05 e비즈니스고객관리및서비스 Ch.06 e비즈니스물류관리시스템 4차산업혁명과시장환경의변화 e비즈니스구성요소와거래유형 개방형플랫폼과소비자행동의이해 인터넷마케팅개요 고객데이터수집과분석방법 e비즈니스물류관리의개념 e비즈니스의개념및특성 기업의 e비즈니스경영전략 e비즈니스의비즈니스모델 인터넷마케팅전략 e비즈니스고객관리기법 e비즈니스와배송정책 e비즈니스의특징과장단점 기업내 e비즈니스지원기술 e비즈니스의수익모델및이윤증대방법 인터넷마케팅효과측정방법 고객관리시스템 (CR M) 통합물류관리시스템활용전략 Ch.07 e 비즈니스와 경영전략시스템 Ch.08 모바일플랫 폼과마케팅 Ch.09 빅데이터와 사물인터넷 (IoT) Ch.10 전자결제시 스템 Ch.11 전자상거래 무역 Ch.12 전자상거래 창업 의사결정지원시스템 의사결정지원시스템의변화 중역정보시스템과전략정보시스템 모바일플랫폼과모바일비즈니스의진화 뉴미디어와모바일마케팅의개념 모바일마케팅성공전략및사례 빅데이터개요 빅데이터의전략적활용 사물인터넷 (IoT) 전자결제시스템의개요 핀테크 (Fin-Tech) 의개념 전자결제시스템의보안및안전장치 전자상거래무역의 개요 국가별전자상거래 무역전략 글로벌전자상거래 무역성공요소 전자상거래창업의 개념과절차 전문쇼핑몰과오픈 마켓에서의창업 쇼핑몰운영및활 용전략 Ch.13 e 비즈니스창업관련법규 / 기말고사 / 창업에필요한세무노하우 e 비즈니스관련법규 e 비즈니스관련국제규범

3 1. 빅데이터의개요 2. 빅데이터의전략적활용 3. 사물인터넷 (IoT) Public Data Database POP Data Images & Media Click Stream Sensors CONTENTS Locations Big Data Sources & Kinds of Data Social Network s Html

data from ERP systems, CRM systems, etc.

4 1 빅데이터의개요 1) 빅데이터등장배경 Big Data is 기존데이터보다너무방대하여기존의방법이나도구로수집 / 저장 / 분석등이어려운정형및비정형데이터들을의미한다 ( 국립중앙과학관 ). Structured Data < 정형적인데이터 > Unstructured Data < 비정형적인데이터 > Sources : Website Traffic, Clicks, Database, Data Warehouse, Sensors, Online Forms, Point of Sales Systems, Point of Production Systems, data from ERP systems, CRM systems, etc. Clearly Defined, Easy to Analyze 10~20% of all data( 2015) Sources : s, Research Data, Survey Results, Customer Call Center Records, Social Media Feed Data, Website(Blogs), CCTV on streets, etc. Hard to Measure, Hard to Treat, Hard to Analyze 90~80% of all data( 2015) 데이터형식이 1 다양하고, 생성 2 속도가매우빠르며, 기존방식으로관리 / 분석하기어려운 3 대용량데이터 (Gartner). 빅데이터의특징 : 3V [ 다양성 (variety), 속도 (velocity), 대용량 (volume)] 빅데이터를 Big( 큰, 많은 ) + Data( 데이터, 자료 ) 란단순합성어로이해하는것은좁은견해임에유의

5 1 빅데이터의개요 1) 빅데이터등장배경 Comparison between Structured and Unstructured Data

6 1 빅데이터의개요 1) 빅데이터등장배경 Big Data 의개념 the act of collecting, processing, and analyzing large data sets from traditional and digital sources to identify trends and patterns(by Forbes). 즉, 빅데이터는대용량데이터만을의미하는단순한개념이아니며, 그데이터를효과적으로처리하고분석할수있는기술에더초점을둔용어임. Volume Basic characteristics. The total amount of information is growing exponentially every year. Data is generated by machines, networks and human interaction on systems like social media, the volume of data to be analyzed is massive. Variety Variety refers to the many sources and types of data both structured and unstructured. Sources : spreadsheets and databases s, photos, videos, monitoring devices, PDFs, audio, etc. This variety of unstructured data creates problems for storage, mining and analyzing data. Velocity Data flows in from sources like business processes, machines, networks and human interaction with thing like social media sites, mobile devices, etc. The flow of data is massive and continuous. Veracity Veracity refers to the trustworthiness of the data. Every good manager knows that there are inherent discrepancies in all the data collected

1 빅데이터의개요 1) 빅데이터등장배경 1 zetta = 10 21 = 100 만 petta 1 petta = 10 15 1 tera = 10 12 / 1

( 매일 ) 300 억컨텐츠 (Facebook, 매월 ) 420 만웨어러블무선헬스모니터 (2014) 100 개의센서 ( 자동차당 ) 의사결정에사용되는정보,

7 1 빅데이터의개요 1) 빅데이터등장배경 1 zetta = = 100 만 petta 1 petta = tera = / 1 Yotta = 1,000 zeta 1 바이트당 1 회의연산이필요하다고가정할때, 185 일정도가필요 40 zettabyte (2020) 250 만 terabyte ( 매일 ) 300 억컨텐츠 (Facebook, 매월 ) 420 만웨어러블무선헬스모니터 (2014) 100 개의센서 ( 자동차당 ) 의사결정에사용되는정보, 의사결정권자 3 명중 1 명신뢰하지않아 189 억네트워크접속 (2016) 응답자의 27%, 데이터정확성, 확신못해 from 맥킨지, 가트너, IBM 보고서

8 1 빅데이터의개요 2) 빅데이터개념및특징 구글사용자의위치정보 디지털세계 사용자가남긴모든디지털흔적획득 막대한양의데이터, 자동수집비정형화된다양한종류의데이터, 정보 설문조사 / 인터뷰 POS/POP data, etc. 제한된데이터와정보획득 종류및접촉대상정형화된적은종류의데이터, 정보

9 데이터출처 1 빅데이터의개요 2) 빅데이터개념및특징 빅데이터의유형 데이터형식 미국판맛집정보앱 그림 빅데이터의유형분류

10 1 빅데이터의개요 2) 빅데이터개념및특징 빅데이터의유형 from IBM co

로그수집기, 웹크롤링, 센싱, IOT, 소셜 Data Refinement

11 1 빅데이터의개요 3) 빅데이터관련주요기술 빅데이터처리과정 데이터수집 (aggregation) 데이터활용 (utilization) Data Acquisition Data Storing Data Analysis Data Visualization 수집데이터분산저장 Structured / Unstructured data Inner / Outer data 데이터수집방법 수동 : typing 자동 : 로그수집기, 웹크롤링, 센싱, IOT, 소셜 Data Refinement 결측치 중복데이터 이상치 (outlier) 하둡 (Hadoop) 등을이용한대용량데이터저장기술 NoSQL(Non-Relational DBMS) cf. Relational DBMS 하이브 (hive), R 등을이용한분산 / 병렬데이터의실시간분석 Data Query Data Clustering Classification Recommendation 통계적분석법 데이터마이닝 소셜네트워크분석 기계학습 Chart, API 등을이용한다양한 view 생성및제공 Chart Data Export API Monitoring

12 2 빅데이터의전략적활용 1) 빅데이터활용의중요성 데이터경제시대의빅데이터 / 빅데이터분석의중요성 위치데이터 Digital Devices Software & Data 급속한경영환경의변화에대응하는도구 사회현상의변화 소비자의이해 Insight( 통찰력 ) 확보 기업의새로운이익창출을위한자원

13 2 빅데이터의전략적활용 2) 빅데이터활용사례 아마존 IT 시장분석기관,

14 2 빅데이터의전략적활용 2) 빅데이터활용사례 서울시 심야버스노선최적화

15 2 빅데이터의전략적활용 3) 빅데이터시대의준비과제 Big Data 분석역량 (data scientist) 수리통계학, 기계학습, 최적화기술 프로그래밍기술 Visualization 기술 업무분야지식 빅데이터처리능력 Communication storytelling 정보유출방지 정보보안기술 개인정보보호 (protect / security) 빅데이터협력생태계 (collaboration) 데이터수집의한계 데이터의전문적인분석능력부족

3 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 1) 사물인터넷개념및특징 사물인터넷의정의 / 주요기술

공유, 활용하는기술 (Internet of Everything : IOE) Communication &

Service 인간, 사물, 서비스가서로연결되어특정기능을수행하게하는기술 서비스업체플랫폼, 솔루션사업자 그림 9.3.

16 3 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 1) 사물인터넷개념및특징 사물인터넷의정의 / 주요기술 인터넷에연결된사물과관련된기술 ( 초기 ) 사람, 사물, 공간등이인터넷에연결되어정보가생성되고, 생성된정보를수집, 공유, 활용하는기술 (Internet of Everything : IOE) Communication & Network Infra 인간과사물, 서비스를연결하는모든네트워크기술 커뮤니케이션업체소셜업체 Interface & Service 인간, 사물, 서비스가서로연결되어특정기능을수행하게하는기술 서비스업체플랫폼, 솔루션사업자 그림 사물인터넷의주요기술 Sensing 사물과주위환경에서정보를얻는물리적기술 Chip vendor, 모듈, 디바이스업체

17 3 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 1) 사물인터넷개념및특징 사물인터넷의동작

18 3 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 1) 사물인터넷개념및특징 사물인터넷전망및파급효과

19 3 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 홈 / 가전분야 2) 산업별 IoT 활용사례주행속도 : 100(km/hr) 급제동 : 4G : 81~135(cm) 스마트홈서비스 ( 가전제조회사 + 통신사 ) 가전기기원격제어 : 냉, 난방제어, 전기 / 수요사용량원격검침 보안 : 적외선감지기, 도어 / 창문개폐경보기, 인터넷카메라 자동차분야 5G : 2.7(cm) < 실시간성의중요성예 > Smart Car, Connected Car 자동차의상태확인 ( 연료량, 오일수준, 경고등작동여부등 ) 자동차의통제 ( 속도감지, 주변차량과의교신, 운전제어등 ) 보안및제어 에너지및조명 오락및접속 건강 가전기구

20 3 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 2) 산업별 IoT 활용사례 사물인터넷이만들어내는데이터의양

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08SW www.mke.go.kr + www.keit.re.kr Part.08 654 662 709 731 753 778 01 654 Korea EvaluationInstitute of industrial Technology IT R&D www.mke.go.kr www.keit.re.kr 02 Ministry of Knowledge Economy 655 Domain-Specific