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유튜브 [경영학 플러스 알파], [주말에 어디가지], 도서 문화 여행 리뷰 [techleader.net] 테크리더

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이번 영상에서는 데이터웨어하우스의 기본개념부터 구축방법을 알았보았고, 주제별 소규모 데이터웨어하우스인  데이터마트의 특징에 대해서 알아보았습니다. 그리고 데이터 분석 도구인 데이터마이닝과 OLAP에 대해서 정리해 보았습니다.



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■ 유튜브 "경영학 플러스 알파" 바로가기   https://www.youtube.com/watch?v=tFZkgn-gRzo






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Posted by 테크리더
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이번 영상은 DSS에 관한 내용입니다.

의사결정지원시스템을 살펴보기 앞서서 의사결정의 유형으로 체험기반 의사결정과 데이터기반 의사결정으로 분류해서 정리했습니다.

그리고 데이터웨어하우스의 정의와 특징을 정리했고, 이와 관련된 주제로 OLAP의 의미를 알아보았습니다.

마지막으로 GDSS와 EIS의 개념을 정리했습니다.


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■ "경영학 플러스 알파" 유튜브 시청하기  https://www.youtube.com/watch?v=wlkbPA4jNLg




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Posted by 테크리더
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빅 데이터, 세상을 이해하는 새로운 방법
국내도서>경제경영
저자 : 박순서
출판 : 레디셋고 2013.01.31
상세보기


빅 데이터라고 하면 IT에 관심있는 사람들 중에 들어본 사람은 그다지 많지 않을 것이다. 만약 들어보았다고 해도 전문적인 용어들로 인해 접근하기 쉬운 용어는 아닐 것이다. 또한 최근 발간된 대부분의 빅 데이터 관련 도서들이 구축 방법론과 같은 기술적인 접근을 한 것과 함께 비즈니스적 측면에서 조망한 책들이 많이 있어서 일반인들이 읽기에는 쉽지만은 않았으리라 생각된다.


하지만 이 책은 제목에서 느껴지다시피 일상생활에서 빅 데이터가 적용되는 사례를 중심으로 빅 데이터의 전체적인 그림을 그려가고 있다. 요즘에 주위에서 빅 데이터, 빅 데이터 하니까 도대체 그게 뭔지 궁금한 IT 비관심자가 있다면 이 책을 통해 빅 데이터를 애해해 볼 것을 추천한다. 만약에 본인이 IT 유관업종에서 일하고 있거나 IT에 관심이 많아 여러가지 도구들을 활용하고 있는 상황이라면 이 책은 상당히 이해하기 쉬운 책이다.


말 그대로 실제 상황에서 빅 데이터를 적용할 수 있는 사례, 빅 데이터가 활용된 사례를 흥미롭게 표현해 주고 있다. 사람의 감정을 분석하고 생각의 흐름을 발견한다든지, 생명공학에 응용하기도 하고 사회나 비즈니스를 이해할 수 있는 방법으로 응용되기도 한다. 


빅 데이터 분석으로 미래를 예측할 수 있기도 하다. 특히 축적된 사람의 행동 데이터를 통해 미래 발생 가능한 사건을 예측할 수 있다. 예를 들어 아이슬란드 화산 폭발 사고 이후 유럽의 각 공항마다 이용객들의 움직임을 통해 향후 이와 유사한 움직임이 있을 경우 주변이 큰 사고와 같은 이벤트라 벌어졌다는 것을 예측할 수 있다는 것이다. 잘츠부르크 대학의 유로 바이넷 교수는 이런 데이터를 브레드 크럼(Bread Crumbs)이라고 부른다. 이런 사례처럼 사람의 행동을 통해 만들어진 브레드 크럼으로 공항 주변의 사건,사고를 예측할 수 있기도 하지만 좀더 크게 한 도시의 움직임을 읽어낼 수도 있다. 이 브레드 크럼이 자연스럽게 수집할 수 있는 방법으로 SNS가 현재로서는 가장 큰 가치를 지닌다. 일부러 설문조사를 통해 얻어낸 자료가 아니라 이용자들이 자발적으로 실시간 데이터를 올리고 있다는 것이다. 책에서는 이러한 자료들을 분석하고 시각화하여 응용한 사례로 관광을 이야기하고 있지만 그 이외에도 다양한 방법으로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.


책에서 인용한 제프리 히어 교수의 말처럼 '데이터가  무엇이냐는 측면보다 데이터로 무엇을 할 수 있는지가 더 중요'하다. 책은 그 사례를 중점적으로 알려주고 있어 유용하다는 생각이 들었다. 즉 데이터가 무엇이냐는 측면은 다분이 학문적이고 기술적인 접근을 말한다고 본다. 하지만 '무엇을 할 수 있는지'와 같은 '활용'의 관점에서 접근하는 것이 더 가치있는 접근이라고 보는 것이다. 그 가치는 생명을 구하는 방법에까지 연결되어 있다. 캐롤린 맥그리거 교수의 말처럼 더 많은 데이터를 가질 수 있다면 지금보다 훨씬 많인 생명을 구할 수 있기 때문이다. 그 많은 데이터를 분석하고 추려내고 마이닝하는 과정을 통해 우리 일상 생활은 상당 부분 긍정적으로 변화하리라고 기대된다.


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Posted by 테크리더
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