[ADsP] 과목 1 데이터 이해

ADsP (Advanced Data Analytics Semi-Professional)

시험일정/접수

빅데이터 분석의 특성

데이터의 크기가 커진다고 분석을 많이 사용하는 것이 중요해지는 것은 아니다. 문제는 분석을 많이 사용하는 것이 아니라, 데이터의 성격과 데이터에서 얻고자 하는 가치에 적합한 분석을 많이 사용하는 것이다.

빅데이터의 가치측정이 어려운 이유

1. 데이터의 활용방식, 2. 새로운 가치창출, 3. 분석기술발전

분석과제 정의서

분석별로 소스데이터, 분석방법, 데이터입수 및 분석난이도, 분석수행주기, 분석결과에 대한 검증오너십, 상세분석과정 등을 정의

데이터 마이닝 : 분석 정확성

빅데이터시대의 위기요인과 사례연결

사생활 침해에 대한 위기요인

데이터 오용-상업적목적으로 데이터 크롤링하여 개인정보 수집

데이터베이스 단점

• 데이터의 양이 많아 구조가 복잡
• 여러 사용자의 동시공유를 지원하므로 장애가 발생했을 때 원인과 상태를 정확히 파악하기 어렵다.
  
• 모든 데이터가 데이터베이스에 통합되어있어 이에 대한 관리책임이 데이터베이스관리시스템에 집중되어, 데이터베이스나 데이터베이스 관리시스템에 장애가 발생하면 전체시스템의 업무처리가 중단되는 단점

데이터베이스 활용

데이터마트(Data Mart, DM)는 데이터웨어하우스(Data Warehouse, DW) 환경에서 정의된 접근계층으로 데이터웨어하우스에서 데이터를 꺼내 사용자에게 제공하는 역할을 한다. 데이터마트는 데이터웨어하우스의 일부분이며, 대게 특정한 조직, 혹은 팀 등 제한된 사용자그룹에 서비스를 제공한다.

빅데이터 전략

1차적인 분석을 통해서 해당부서와 업무영역에서 상당한 효과를 얻을 수 있다.

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주관식문제

데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 데이터를 무엇이라 하는가?

정답 : 정보

인터넷으로 연결된 기계마다 통신 장치를 갖추고 있는 환경에서 사람 또는 기계끼리 자동으로 통신하는 기술로써 사물과 사람, 사물과 사물간의 정보를 상호 소통하는 방식을 무엇이라 하는가?

정답 : IOT

참고자료

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=liberty264&logNo=221012000376

https://m.blog.naver.com/liberty264/221012000183