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논문 상세정보

빅데이터 정보시스템의 구축 및 사례에 관한 연구

A Study of Big Data Information Systems Building and Cases

초록

빅데이터와 관련하여 많은 성공사례들이 보고되었지만 실제로 시스템을 구축하는 데 있어서는 여전히 많은 어려움이 있다. 기술적인 측면에서 데이터의 수집과 저장, 처리와 분석, 그리고 표현과 사용에 이르는 전 과정을 포괄적으로 이해해야 하고, 비즈니스적 측면에서는 구축된 시스템으로부터 얻을 수 있는 가치를 미리 파악하여 투자를 감행해야 하는 경영진에게 설명해야 한다. 본 연구는 빅데이터 정보시스템을 구축하는 것과 관련된 사항들을 쉽게 파악할 수 있는 5W 1H 프레임워크를 제공하고, 제시된 프레임워크를 기존의 빅데이터 사례들에 적용한 예시를 보여주었다. 투자를 위한 경영진의 의사결정을 이끌어내고 빅데이터 프로젝트의 종합적인 이해와 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

Although many successful cases regarding big data have been reported, building information systems of big data is still difficult. From the perspective of technology the builders need to understand the whole process of systems development ranging from collecting, storing, processing, and analyzing data to presenting and using information. Whereas, from the perspective of business, the builders need to understand the values of the proposed big data project and explain to top managers who have to make a decision of the risky investment. This study proposes a framework of 5W 1H that can help the builder understand things related to the development of big data information systems. In addition, big data cases from the real world have been illustrated by applying to the framework. It is expected to help builders understand and manage big data projects and lead managers to make better decisions of the investment to the development of information systems.

본문요약 

문제 정의(1)
  • 본 연구는 빅데이터의 수집과 저장, 처리와 분석, 그리고 표현과 사용에 이르는 과정을 포괄하는 정보시스템을 구축함에 있어서 고려해야 할 사항들을 파악하는데 도움을 되는 프레임워크를 제시하고자 한다.

    본 연구는 빅데이터의 수집과 저장, 처리와 분석, 그리고 표현과 사용에 이르는 과정을 포괄하는 정보시스템을 구축함에 있어서 고려해야 할 사항들을 파악하는데 도움을 되는 프레임워크를 제시하고자 한다. 또한, 제시된 프레임워크의 관점에서 빅데이터와 관련된 다양한 사례들을 살펴봄으로써 빅데이터 정보시스템의 구축에 있어서 필요한 사항들에 대한 종합적인 이해를 돕고자 한다.

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터
데이터란 무엇인가?
현실 세계로 부터 관찰이나 측정을 통하여 수집한 사실을 문자나 기호, 그림 등을 이용하여 기록한 것

데이터는 현실 세계로 부터 관찰이나 측정을 통하여 수집한 사실을 문자나 기호, 그림 등을 이용하여 기록한 것이다. 개인은 생활을 기록하고, 국가는 행정을 기록하고, 기업은 비즈니스 활동을 기록한다.

양(Volume)과 속도(Velocity), 그리고 다양성(Variety)
양(Volume)과 속도(Velocity), 그리고 다양성(Variety)이 의미하는 바는 무엇인가?
양은 기술과 비용의 문제로 과거에는 디지털화 하지 못 했던 데이터를 정보기술을 통하여 수집하고 저장할 수 있게 됨으로써 크다는 뜻을 가진 빅(big)이라는 단어를 덧붙여야 할 정도로 폭발적으로 증가한 것을 의미한다. 속도는 컴퓨터의 처리장치가 발달하면서 데이터가 생성되고 분석되는 시간이 매우 빨라진다는 것이다. 인터넷은 공간적 제약을 극복하여 전 세계에서 발생하는 데이터를 거의 실시간으로 수집하고 처리할 수 있는 기술적 인프라가 되었다. 다양성은 미리 정해진 형태로 발생하는 데이터 뿐만 아니라 일반인들이 일상생활에서 생성하는 텍스트, 음성, 그리고 영상 등과 같은 비정형 데이터도 수집과 분석의 대상이 된다는 것을 말한다

Laney[3]는 인터넷을 기반으로 한 전자거래의 발달이 가져올 새로운 기회와 도전의 중심에는 데이터가 있고, 그 특성이 3V라고 언급하면서 양(Volume)과 속도(Velocity), 그리고 다양성(Variety)이라고 하였다. 양은 기술과 비용의 문제로 과거에는 디지털화 하지 못 했던 데이터를 정보기술을 통하여 수집하고 저장할 수 있게 됨으로써 크다는 뜻을 가진 빅(big)이라는 단어를 덧붙여야 할 정도로 폭발적으로 증가한 것을 의미한다. 속도는 컴퓨터의 처리장치가 발달하면서 데이터가 생성되고 분석되는 시간이 매우 빨라진다는 것이다. 인터넷은 공간적 제약을 극복하여 전 세계에서 발생하는 데이터를 거의 실시간으로 수집하고 처리할 수 있는 기술적 인프라가 되었다. 다양성은 미리 정해진 형태로 발생하는 데이터 뿐만 아니라 일반인들이 일상생활에서 생성하는 텍스트, 음성, 그리고 영상 등과 같은 비정형 데이터도 수집과 분석의 대상이 된다는 것을 말한다.

빅데이터의 소스
빅데이터의 소스에는 무엇이 있는가?
빅데이터의 소스를 5가지로 구분하였는데, 정부에 의한 공공(public) 데이터, 개인들에 의해 생성되는 프라이빗(private) 데이터, 인터넷사용으로 인해 발생되는 접속로그와 같은 배출(exhaust) 데이터, 소셜미디어에서 생성되는 커뮤니티 데이터, 그리고 개인의 행동에 의해 만들어지는 자기계량(self-quantification) 데이터가 있다.

데이터를 누가 (Who), 언제(When), 어디서(Where), 어떤 유형(What type)으로 발생시키는지를 조사하고 파악해야 한다. George 등[9]은 빅데이터의 소스를 5가지로 구분하였는데, 정부에 의한 공공(public) 데이터, 개인들에 의해 생성되는 프라이빗(private) 데이터, 인터넷사용으로 인해 발생되는 접속로그와 같은 배출(exhaust) 데이터, 소셜미디어에서 생성되는 커뮤니티 데이터, 그리고 개인의 행동에 의해 만들어지는 자기계량(self-quantification) 데이터가 있다.

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저자의 다른 논문

참고문헌 (22)

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  3. D. Laney, "3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety." Meta Group. Feb. 6, 2001. 
  4. C. Snijders, U. Matzat, and U. Reips, "Big Data: Big gaps of knowledge in the field of Internet," International Journal of Internet Science. vol. 7, pp. 1-5, 2012 
  5. I. A. Hashem, I. Yaqoob, N. B. Anuar, S. Mokhtar, A. Gani, and S. U. Khan, "big data on cloud computing: Review and open research issues," Information Systems, vol. 47, pp. 98-115, 2015. 
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  21. 이오준, 박승보, 정다울, 유은순, "소셜 빅데이터를 이용한 영화 흥행 요인 분석," 한국콘텐츠학회논문지, 제14 권, 제10호, pp. 527-538, 2014. 
  22. D. Henschen, "Catalina Marketing Aims For The Cutting Edge Of Big Data," Newsweek, Sept. 6, 2011. 

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