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1. 빅데이터의 정의

1) 관점에 따른 정의와 범주

좁은 범위의 정의 중간 범위의 정의 넓은 관점 범위의 정의
가트너 그룹 더그 래니의 3V 분석 비용/기술에 초점을 둔 정의 데이터 규모에 중점을 둔 정의
-Volume : 데이터의 규모
-Variety : 데이터 유형과 소스
-Velocity : 데이터 수집과 처리
다양한 대규모 데이터로부터
저렴한 비용으로 가치 추출, 데이터 초고속 수집/발굴/분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처
일반적인 DB SW로 저장/관리/분석할 수 있는 범위를 초과한 거대한 데이터

2) 빅데이터 효과

-기존 방식으로는 얻을 수 없는 통찰 및 가치 창출

-사업방식, 시장, 사회, 정부 등에서 변화와 혁신 주도

 

2. 출현 배경과 변화

-산업계의 출현배경 : 고객 데이터 축적, 보유를 통해 데이터에 숨어있는 가치를 발굴

-학계의 출현배경 : 거대 데이터를 다루는 학문 분야가 늘어나면서 필요한 기술 아키텍처 및 통계 도구의 발전

-기술발전으로 인한 출혀 배경 : 관련기술(저장 기술, 인터넷 보급, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 혁명)의 발달

 

3. 빅데이터에 거는 기대의 비유적 표현

산업혁명의 석탄과철 제조업 뿐만 아니라 서비스 분야 생산성을 끌어올려 사회/경제/문화/생활 전반에 혁명적 변화가 있을것으로 기대됨
21세기의 원유 경제 성장에 필요한 정보를 제공함으로써 산업 전반 생산성을 향상시키고, 기존에 없던 새로운 산업을 만들어낼 것으로 전망됨.
렌즈 렌즈를 통해 현미경이 생물학 발전에 미쳤던 영향만큼 산업 발전에 데이터가 영향을 미칠것으로 기대됨 ex)Ngram Viewer
플랫폼 '공동 활용의 목적으로 구축된 유무형의 구조물'
다양한 서드파티 비즈니스에 활용되면서 플랫폼 역할을 할 것 ex)카톡, 페북

 

4. 빅데이터가 만들어 내는 본질적 변화

사전처리 사후처리
표본조사 전수조사
인과관계 상관관계
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1. 기업내부 DB

-1980년대 기업내부 DB

OLTP(On-Line Transaction Processing) 호스트 컴퓨터와 온라인으로 접속된 여러 단말 간의 처리 형태.
호스트 컴퓨터가 DB를 액세스하고, 바로 처리 결과를 돌려보내는 형태
OLAP(On-Line Analytical Processing) 정보 위주의 분석 처리를 의미.
다양한 비즈니스 관점에서 쉽고 빠르게 다차원적인 데이터에 접근하여 의사 결정에 활용할 수 있는 정보를 얻을 수 있게 해주는 기술

-2020년대 기업내부 DB

CRM(Customer Relationship Management) 고객 관계 관리
고객중심자원을 극대화하고 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획/지원/평가하는 과정
SCM(Supply Chain Management) 고급망 관리
기업에서 원재료 생산/유통 등 고급망 관리 단계를 최적화해 수요자가 원하는 제품을 원하는 시간/장소로 제공해주는 것

2. 분야별 DB 소개

분야 내용
제조분야 ERP
BI
CRM
RTE
금융부문 EAI
EDW
유통부문 KMS
RFID
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1. 데이터베이스 정의

EU 체계적이거나 조직적으로 정리되고 전자식 or 기타 수단으로 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물, 데이터 또는 기타 소재의 수집물
국내 저작권법 소재를 체계적으로 배열 또는 구성한 편집물로 개별적으로 그 소재에 접근하거나 그 소재를 검색할 수 있도록 한 것
국내 컴퓨터용어사전 동시의 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의 요구에 대응해서 데이터를 받아들이고 저장, 공급하기 위해 일정한 구조에 따라 편성된 데이터의 집합

 

2. 데이터베이스 특징

통합(Integrated) 동일한 데이터가 중복되어 있지 않음. 데이터 중복은 관리상 복잡한 부작용 초래
저장(Stored) 자기 디스크/테이프 등 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장. DB느 기보적으로 컴퓨터 기술을 바탕
공용(Shared) 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터를 공동으로 이용. 대용량화되고 구조가 복잡함
변화(Changeable) DB에 저장된 내용은 현 시점에서의 상태를 나타냄. 이 상태는 새로운 데이터의 삽입/삭제/갱신으로 항상 변화하면서도 정확한 데이터를 유지해야 함
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1. 데이터의 유형

- 정성적 데이터 : 저장/검색/분석에 많은 비용이 소모되는 언어. 문자 형태의 데이터

ex) 회사 매출이 증가함.

- 정량적 데이터 : 정형화된 데이터로 수치, 도형, 기호 등의 형태를 가진 데이터

ex) 나이, 몸무게, 주가

 

2. 지식경영의 핵심 이슈

구분 의미 특징 상호작용
암묵지 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식
ex) 김장김치 담그기, 자전거 타기
사회적으로 중요하지만 공유되기 어려움 공통화, 내면화
형식지 문서나 매뉴얼처럼 형상화된 지식
ex) 교과서, 비디오, DB
전달과 공유가 용이함. 표출화, 연결화

2-1. 암묵지와 형식지의 상호작용관계

-1단계 : 공통화 (암묵지를 타인에게 알려주기)

-2단계 : 표출화 (암묵지를 책 등 형식지로 만들기)

-3단계 : 연결화 (책 등에 자신이 아는 새로운 지식 추가하기)

-4단계 : 내면화 (책 등을 보고 타인들이 암묵적 지식 습득)

 

3. DIKW 정의

-데이터 : 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실

-정보 : 데이터의 가공, 처리와 데이터간 연관관계 속에서 의미가 도출된 것

-지식 : 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화된 것

-지혜 : 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적인 산물

 

3-1. DIKW 피라미드

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변수 선언

변수란? 하나의 값을 저장할 수 있는 메모리 번지에 붙여진 이름

int age;//정수(int) 값을 저장할 수 있는 age 변수 선언
double value; //실수(double) 값을 저장할 수 있는 value 변수 선언

 

캐멀 스타일: 여러 단어를 혼합하여 쓸 때 대문자가 섞여있도록 작성하는 것.

=>변수 이름은 첫 번째 글자가 문자여야 하고, 문자, 숫자, &, _를 포함할 수 있다. 캐멀 스타일로 작성.

int score; //변수 선언
score = 90; //값 대입

 

정수 타입

값의 분류 기본 타입
정수 byte, char, short, int, long
실수 float, double
논리(true, false) boolean
종류 byte short int long
메모리 사용 크기(bit) 8 16 32 64

 

문자 타입

문자 리터럴 : 작은따옴표(')로 감싼 것. char 타입은 유니코드를저장한다.

char var1 = 'A'; //'A'문자와 매필되는 숫자:65로 대입
char var2 = '가'; //'가'문자와 매핑되는 숫자:44032로 대입

 

실수 타입

double var = 3.14;
double var = 314e-2;

float var = 3.14f;
float var = 3E6F;

논리 타입

참과 거짓을 의미하는 true / false로 대입. 기본 초기화값은 false.

boolean stop = true;
boolean stop = false;

 

문자열 타입

작은따옴표(')로 감싸는 char타입과 다르게 큰따옴표(")로 감싸고 문자열이라 부른다.

String var1 = "A";
String var2 = "홍길동";

 

이스케이프 문자

\" "문자 출력
\' '문자 출력
\\ \문자 출력
\u 16진수 16진수 유니코드에 해당하는 문자 포함
\t 출력 시 탭만큼 띄움
\n 출력 시 줄바꿈
\r 출력시 캐리지 리

 

 

자동 타입 변환

 

강제 타입 변환

 

연산식에서 자동 타입 변환

 

문자열을 기본 타입으로 변환

 

변수 사용 범위

 

콘솔로 변수값 출력

 

키보드 입력 데이터를 변수에 저장

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