전문가 토크릴레이 2탄 빅데이터, 그리고 빅데이터 분석 : 솔트룩스 이경일 대표

1. 전문가 토크 릴레이 “웹과 플랫폼의 미래를 이야기 하다”
빅데이터 그리고
빅데이터 분석
2012.12.20
솔트룩스 이경일

2. 전문가 토크 릴레이, 2012
Predicting the Future of Phones is Unpredictable
2005 2012
2

3. 전문가 토크 릴레이, 2012
혁신 그리고 가까운 미래 The NEAR future ?
200년 10년
????
Internet, Mobile
Mobile
Product Computer
Life cycle
Car
Railway
2000 2005 2010 2015 2020
Textile
Source: Joseph Schumpeter, Hunter Lovins
3

4. 전문가 토크 릴레이, 2012
기술 혁신 > 낭비 하도록 만들기
≤
Nasa’s Supercomputer to send a man to moon
4 4

5. 전문가 토크 릴레이, 2012
웹 도대체 무슨 일이 있었지?
2000 2005 2010 2015 2020
더 웹 웹 2.0 모바일 &
사물 웹?
(The Web) (Social Web) 데이터의 웹
정 보 사 람 빅 데이터 지 능 화?
검 색 소셜네트워크 분 석 예 측?
데이터 수집 세상의 이해 최적화
5

6. 전문가 토크 릴레이, 2012
큰 가치의 창출
6

7. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터는 미래사회의 가치창출 엔진??
미래 사회 특징 빅 데이터의 역할과 가치
• 현실 세계 데이터 기반의 패턴 분석, 전망
불확실성 통찰력 • 다각적 상황 고려 큰 그림 이해, 통찰 확보
• 사회 현상 이해와 시나리오 시뮬레이션
• 환경, 소셜 데이터 분석과 이상 징후 감지
리스크 대응력 • 이슈 사전 인지와 실시간 의사 결정 지원
• 국가, 기업 경영 투명성 제고와 비용 절감
• 평판, 트랜드 분석 통한 기업 경쟁력 확보
스마트 경쟁력 • 상황 인지, 인공지능 기반 대국민 서비스
• 개인화, 지능화 기반 차세대 사업 모델
• 이질적 지식의 융합 분석과 신 가치 창출
융합 창조력 • 상관 관계 이해를 통한 시행착오 최소화
• 컨버전스 패턴 분석을 통한 융합 시장 창출
source : NIA, 2011.12.30 7

8. 전문가 토크 릴레이, 2012
3 + 1 Big Values  take two!
품질
• 서비스 개인화 • 신 사업, 정책 발굴
• VOC, 고객 이해 지속가능 • 경쟁 전략 최적화
• 의료, 헬스케어 sustainability • 도시관제, 재난대응
• 기업 위험 관리
• e-Discovery
• 국가 보안, 국방
• 환경 관리, 유지
비용 속도
• 실시간 마케팅 최적화
• 실시간 생산, 유통 최적화
• 금융 부정 사용 감지
8

9. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터 5단계 사업 모델
5단계
4단계
3단계
2단계
1단계
9

10. 전문가 토크 릴레이, 2012
Understanding
Big Data Analytics
10

11. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터 분석 기술
Visual-
ization
Semantics Statistics
(R)
In-memory
Analytics
Text Machine
Mining Learning Cloud,
NoSQL
NLP IR Crawling
(Search)
11

12. 전문가 토크 릴레이, 2012
어떤 종류의 데이터가 있는가?
King of Data :
Linking Open Data
공개된 공공/학술 데이터
+ 소셜 미디어 데이터
+ 민간/기업 보유 데이터
+ 비공개 정부 데이터
12

13. 전문가 토크 릴레이, 2012
그 중의 대부분은 비정형 빅 데이터
80~90%가 비정형 빅 데이터
Enterprise Strategy Group, 2010
그럼에도 불구하고 비정형 데이터
기반한 분석과 의사 결정에 취약
결국, 빅 데이터 분석의 진정한 성공은 비정형 데이터와
정형 데이터의 의미적으로 통합 분석에 달림
13

14. 전문가 토크 릴레이, 2012
경험해 보지 못한 스트림 데이터 세상
센서 네트워크, 소셜 네트워크, 데이터 웹, M2M…
14

15. 전문가 토크 릴레이, 2012
비정형 빅데이터 분석 프로세스
Crawling Data model Wrapping NLP, ML Taxonomy
Open API Cloud tech Parsing Lang re-src ML(SVM..)
Meta-data Keyword
Content Content Content
Extraction/ & Topic
Collection Archiving Classification
Annotation Extraction
Idx model Federation Models Algorithm User Model
Cloud tech Ranking Rules Statistics Algo/Stat.
Content & Searching Network User
Induction
Meta-data & Querying & Trend Profiling
& Deduction
Indexing (Selection) Analysis (behav. prof.)
S/F-Model UX Model
Algo./Stat. Algorithm
It’s so complicate and
Sensing & Visualization sophisticate process
Forecasting & Interaction
15

16. 전문가 토크 릴레이, 2012
데이터 수집과 관리 - 소셜 데이터 사례
논문 인터넷
수집방법 휴대전화 이메일 뉴스 블로그 트위터 패이스북 포스퀘어
특허 카페
Legacy DB ○ ○ ○ △ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ
Crawling Ⅹ Ⅹ △ ○ ○ △ △ △ △
Feeding (RSS) Ⅹ Ⅹ Ⅹ ○ ○ △ Ⅹ Ⅹ Ⅹ
Push (Streaming) Ⅹ Ⅹ Ⅹ △ Ⅹ Ⅹ △ Ⅹ Ⅹ
Open API Ⅹ Ⅹ ○ △ △ Ⅹ △ △ △
Agent Install △ △ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ △ △ Ⅹ
Col. Interval 1mins 1hrs 1mons 1hrs 6hrs 6hrs 1mins 20mins 1days
Min. Life-time 3mons 6mons 5yrs 5yrs 3yrs 2yrs 1yrs 1yrs 6mons
○:적합, △:부분적합, Ⅹ:부적합, Col. Interval:수집 간격, Min. Life-time:최소수명주기
16

17. 전문가 토크 릴레이, 2012
소셜 미디어 분석의 실체와 한계
17

18. 전문가 토크 릴레이, 2012
소셜 미디어 분석의 실체와 한계
• 소셜 미디어 별 특성이 매우 다르다.
트위터, 미투데이, 페이스북, 블로그의 특성이 매우 다르다.
• 현실의 모집단을 대표하지 않는다.
그러나 타인에게 큰 영향을 끼칠 수는 있다. (정방향/역방향)
• 버즈에 민감하고, 인식 변화는 둔감하다.
편향성과 편중성 고려 없는 활용은 금물!!!
피드백 증폭기 구실을 한다. 반면 뉴스 미디어는 단방향 푸시.
• 데이터 편중과 표본의 크기가 무의미할 수 있다.
특정 주제는 분석 의미가 없을 정도로 데이터가 적다.
• 평판, 감성 분석의 정밀도가 높지 않다.
민감한 주제와 인용문의 평판/감성 분석 정밀도가 높지 않다.
18

19. 전문가 토크 릴레이, 2012
데이터 저장 관리 – CAP Theorem?
하나의 저장소로는 일관성(consistency), 가용성(Availability),
단절내성(Partition Tolerance) 모두를 만족 시킬 수 없다.
By Nathan Hurst 19

20. 전문가 토크 릴레이, 2012
데이터 저장 관리 – Hybrid Storage?
Source : http://kkovacs.eu/cassandra-vs-mongodb-vs-couchdb-vs-redis 20

21. 전문가 토크 릴레이, 2012
어떤 분석 방법을 선택할 것인가?
귀납적inductive vs. 연역적deductive
하향식top-down vs. 상향식bottom-up
수치적numerical vs. 해석적analytical
분산화distributed vs. 병렬화parallel
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22. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터 induction 기계 학습
Black Box Test-data
(learning machine)
Training data
Model
Model
Prediction
• Support vector machines
• Inductive logic programming • Clustering
• Decision tree learning • Bayesian networks
• Association rule learning • Reinforcement learning
• Artificial neural networks • Representation learning
• Genetic programming • Sparse Dictionary Learning
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23. 전문가 토크 릴레이, 2012
IBM 왓슨 Deep QA 시스템
23

24. 전문가 토크 릴레이, 2012
비정형 빅 데이터 기계 학습
24

25. 전문가 토크 릴레이, 2012
Watson의 Deep QA 프로세스
One Jeopardy! question can take 2 hours on a single 2.6Ghz Core
2880-Core IBM Power750’s using UIMA-AS, Watson is answering in 2-6 seconds.
25

26. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터 deduction 울프람|알파
매스매티카 7과 수퍼컴퓨터 클러스터에 기반한 자연언어 질의 응답 시스템
• 다양한 소스에서 수집된 10조 개의 통합 데이터와 50,000 이상의 알고르즘과 모델
• 데이터 큐레이션 : 방법론, 프로세스, 도구에 기반한 사람이 직접 데이터 정제, 통합
• 1000개 이상의 도메인에 대한 데이터 큐레이션을 통해 50~100개의 도메인 모델로 축약
• 온톨로지를 통해 메타 모델 구성 : Hierarchical knowledge (entity classes, attributes)
26

27. 전문가 토크 릴레이, 2012
모바일 데이터 deduction 애플 Siri
27

28. 전문가 토크 릴레이, 2012
스트림 데이터 하이브리드 분석
BOTTARI : Winner of Semantic Web Challenges
28

29. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터 분석 플랫폼 요구사항
1. 다양한 유형의 데이터 수집, 통합/융합 용이
2. 기존 데이터 소스(레거시, LOD)와의 쉬운 연동성
3. 데이터 품질 관리, 통제 가능성 (governance)
4. 데이터 선택과 테스트의 용이성 (query&selection)
5. 스트림 데이터에 대한 실시간 처리성
6. 다양한 분석 모듈의 결합 사용 가능성
7. 분석 모델링, 평가 전용 도구의 제공
8. 손쉽고, 유연한 분석 프로세스 모델링 (script)
9. 분석 과정에 데이터/모델/프로세스 변경 허용 (+ agile)
10. 분석 데이터, 모델, 프로세스의 재활용성
11. Open API제공과 응용 서비스 구현 용이
12. 쉽고 저렴한 확장성 (easy scale-out)
13. 동시에 여러 사람이 분석 작업에 참여 가능해야 함
14. 편리한 사용자 인터렉션을 통한 분석 과정/결과 이해
15. 그리고 또 기타 등등 - 웁스 T_T
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30. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터 분석 플랫폼 개념 : TrueStory 사례
빅 데이터 분석 플랫폼 심층 분석 서비스 기대 효과
분석 서비스 응용 및 시각화
실시간 마케팅
소셜 데이터 최적화
사회, 시장 트랜드 분석
분석 워크플로우 시스템
기업 데이터 경쟁 전략
고객, 시민 목소리 분석
최적화
분석 서비스 컴포넌트
금융 데이터 트랜드, 분류, 군집, 사회망, 인물, 감성
제품, 서비스 평판 분석 동적 비용
최적화
통신 데이터 분석 기술 인프라
자연어처리, 기계학습, 통계, 시맨틱/추론 경쟁자 모니터링, 분석
신 사업,
안보 데이터 정책 발굴
데이터 수집/통합/관리 인프라 사업 리스크 감지, 분석
의료 데이터 위험 조기 감지
분산, 병렬처리 인프라 부정 사용자, 비리 감지 사전 대응
하둡, NoSQL(HBASE, mongoDB, …)
생산 데이터 생산 시스템 모니터링 생산 시스템
최적화
클라우드 컴퓨팅 인프라
30

31. 전문가 토크 릴레이, 2012
Case-Study : ziny.us
똑똑한 소셜 매거진 “지니어스”
빅 데이터와 인공지능 기반의 스마트 미디어
31

32. 전문가 토크 릴레이, 2012
iPhone : Reinvention of Phone
iPhone : Reinvention of Phone
ziny.us : Reinvention of Social Media
퍼블리싱
지니어스
관심기반 인공지능
IBM
Watson
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33. 전문가 토크 릴레이, 2012
The Three Happiness
보는 즐거움 모으는 즐거움 나누는 즐거움
33

34. Smart Curation?
전문가 토크 릴레이, 2012
Search & Discover Filter & Organize Publish & Share
Feeding, Hybrid Classification, Auto-Publishing,
Crawling, Automatic Clustering Personalization
Wrapping,
Open API
HTML5,
Learning App, PDF
Machine Learning,
Recommendation
Digital Magazine
Bookmarklet, Facebook/Twitter
File upload, Mail Sharing
Clip/Re-Clip,
Camera Real-time Chatting
Love/Comment
34

35. 35
Bookmarklet
ziny.us 플랫폼
Web Enabler
ziny.us Web
<O2> 인프라
Vertical Apps
지니어스 서비스 플랫폼
Platform
Cross-
Tools
ziny.us
Smart Phone
ziny.us iPad
Mobile Agents
Z-Cloud
Desktop Agents Platform
Web Enabler
Bookmarklet
ziny.us 플랫폼
<O2> 인프라
ziny.us Web
ziny.us iPad
전문가 토크 릴레이, 2012

36. 전문가 토크 릴레이, 2012
소셜 데이터 수집 <O2>사례
• 클라우드에 기반한 대용량 분산/병렬처리, 1일 500만건 수집
• 클라우드 스토리지에 데이터 저장과 실시간 인덱싱 수행
•450 Cores, 1.5TB Ram, 200TB HDD
•원시 소셜 데이터 : 총 5억 건, 2.5TB
•수집 속도 : 500만 건 / 일
•수집 방식 : Hybrid Model (크롤링 + Open API + Agent)
•저장 구조 : 클라우드(NoSQL+DFS), 데이터 3중화
1일 수집, 인덱싱 로그 수집 데이터 구성
미투
뉴스 데이
1% 18%
트위터
57%
블로그
24%
36

37. 전문가 토크 릴레이, 2012
소셜 데이터의 분류 <O2>사례
• SVM 기반 학습 모델과 VSM 기반의 규칙 모델 통합
• 대규모 실시간 소셜 아티클 분류를 위해 병렬, 분산처리
소셜 데이터
아티클7 아티클20
아티클51
아티클1
학습기반 분류
(SVM)
실시간
병렬,
분산처리 규칙기반 분류
(VSM+RULE)
피드백
학습
…
A 분류체계 B 분류체계 C 분류체계
37

38. 전문가 토크 릴레이, 2012
소셜 토픽의 추출 <O2>사례
• Google PageRank 개념이 적용된 TextRank를 발전, 소셜 토픽을 추출
• Social co-occurrence 분석 통해 특성 벡터의 품질 향상과 실시간 처리
• Graph system G = (V, E)에 대해 각 vertex Vi의 중요도 S(vi)를 정의,
• Social Topic간 Co-occurrence 거리를 Weigh w로 할 때, 중요도 WS(Vi) 정의,
38

39. 전문가 토크 릴레이, 2012
소셜 이슈 학습 <O2>사례
• 소셜 아티클의 실시간 군집을 통한 사회적 이슈 도출
• 주제별 사회적 관심 트랜드 분석과 예측, 추론
𝑊𝑔 Wfunc : Skewed Distrib.
Social Article Retrieval = 𝐷𝐹 + 𝑊𝑆
+ 𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑇𝐹
∗ 𝑊𝐹𝑢𝑐(𝐷𝐹)
Global Features Selection
Hierarchical
Word clustering
Article clustering
(cosine similarity)
Cluster Labeling
Clusters
Ranking/Grouping
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40. 전문가 토크 릴레이, 2012
분석은 결과가 아니라 과정
• 분석은 일련의 복잡한 절차 : Workflow 체계 중요
• 분석가들과 기계의 협력 중요 : 분석 과정 중 전략 변경
40

41. 전문가 토크 릴레이, 2012
Applications
Working on Big Data
41

42. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터 분석 응용 사례
실시간성
금융, 통신 부정 사용 감지
1s
모바일 서비스 개인화
1m 도시 관제, 재난 대응
의료, 헬스케어 서비스
1h
소셜 미디어 분석
(트랜드, 감성, 이슈 분석 외)
고객, 시민 목소리 (VOC) 분석
1d
국방, 보안 관제 / eDiscovery
기술, 학술
1w 공공 정책 발굴, 관리 정보 분석
비정형성
정형 반정형 비정형
42

43. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터 분석 응용 사례
도시 관제
공공 데이터
질병 예방
범죄 예방 국방, 안보
국가 정책 최적화
의료 정책 분석 복지 서비스
금융 사고 방지 고객 목소리 분석
서비스 개인화
기업 위험 관리 사회 이슈 분석
e-Discovery
마케팅 최적화
사업 전략 최적화
기업 평판 분석
기업 데이터 소셜 데이터
43

44. 전문가 토크 릴레이, 2012
금융 빅 데이터 분석
“일반적인 금융 서비스 회사를 기준으로, 2006년에 순수익 100만 달러 당 초당 129만
개의 명령어 처리가 필요했는데, 2010년 말이 되자, 179만개 명령어로 38% 증가했고,
물리적 서버는 46% 증가했다. 같은 기간 동안 순수익은 훨씬 저조한 증가세(19% 미만)
를 보였다. 컴퓨팅 파워의 니즈는 수익보다 2~5배 더 빠르게 성장하는 경향이 있다.”
(Wall Street & Technology, Howard Rubin)
44

45. 전문가 토크 릴레이, 2012
금융 빅 데이터 분석
“금융 서비스 기관들의 운용 비용 중 92%가 데이터 처리를 위해 사용”
 실시간 투자 수익성 분석/전망 및 최적화
포트폴리오 관리 및 최적화, 다단계 투자 운용
 금융, 보험, 신용 부정 사용자 실시간 발견
카드 부정 사용자, 보험 사기 조기 및 실시간 발견
 실시간 고객 목소리 이해
콜센터 서비스 최적화, 서비스 경쟁력/경영전략 최적화
 수익성 높은 고객의 유치,확보
효과적 제품 가격 책정, 이탈 징후 조기 감지, 고객 상호작용 강화
 시장, 신용, 유동성 리스크 관리 개선
소매 가계 대출 리스크 완화, 유동성 리스크 평가/경쟁력 확보
 소셜 미디어 활용, 의사결정 질 개선
경쟁 은행 제압, 실시간 평판 분석, 캠페인 최적화
45

46. 전문가 토크 릴레이, 2012
Real-time and historic Transaction Cost Analysis (OneTick Data) Counterparty Risk Management (CEP Data)
Detect Trader Fraud (w/ CEP engine) Income Risk Analysis (CEP data) 46

47. 전문가 토크 릴레이, 2012
Market Risk Analysis Portfolio Performance Analysis
North See Oil Production Analysis (Trading in Future) 47
Fund of Funds Analysis

48. 전문가 토크 릴레이, 2012
정부 빅 데이터 활용 : data.gov
http://www.data.gov/ http://data.gov.uk/
48

49. 전문가 토크 릴레이, 2012
공공 빅 데이터 활용 : 해외 주요 사례들
 미국 국세청, 탈세 방지 시스템 통한 국가 재정 강화
빅데이터 기반 통합형 탈세, 정부사기 방지 시스템을 통해 연 3,450억 달러 절감
 일본, 센서데이터를 활용한 지능형 교통안내 시스템
노무라 연구소가 시행한 실시간 최적 경로 안내와 에너지 절감 시스템
 미국 국립보건원, 유전자 데이터 공유를 통한 질병치료
1700명의 유전자 정보를 아마존을 통해 개방, 질병 진단과 예측 연구비 절감
 보험회사, 웰포인트의 효율적 환자 치료 대응
IBM 왓슨 도입을 통해, 환자에게 적절한 정보와 최신 치료법을 제시
 싱가포르, 국가위험관리시스템을 통한 국가안전관리
빅데이터 기반의 테러, 재난, 전염병 등의 위험을 관리하는 RAHS 운영
 샌프란시스코, 범죄 예방 시스템으로 안전 지역사회 구축
8년간 범죄 데이터 분석을 통한, 범죄 발생 예측 시스템 운영 (71% 정확도)
49

50. 전문가 토크 릴레이, 2012
통신 빅 데이터 : 개인화, 맞춤 추천
50

51. 전문가 토크 릴레이, 2012
하이브리드 시맨틱 분석 기술 적용
51

52. 전문가 토크 릴레이, 2012
기업 빅 데이터 : e-Discovery & Compliance
52

53. 전문가 토크 릴레이, 2012
고객 빅 데이터 : 고객 목소리 분석(VOC)
53

54. 전문가 토크 릴레이, 2012
기술 빅 데이터 : 트랜드 센싱
54

55. 전문가 토크 릴레이, 2012
학술 빅 데이터 : 전문가 추천
55

56. 전문가 토크 릴레이, 2012
소셜 빅 데이터 : 트랜드, 평판 분석
TrueStory.co.kr
56

57. 전문가 토크 릴레이, 2012
스마트 시티 빅 데이터 : 매설물 관리
Sensor Monitoring Leakage Detection Discover Leakage Area
Infer Leakage Pipe Link Automatic Alert Recom. Detour Path
57

58. 전문가 토크 릴레이, 2012
스마트 시티 빅 데이터 : 교통 최적화
• 이탈리아 밀라노에 대한 솔트룩스와 독일 지맨스의 협력 프로젝트
• 교통 센서 네트워크 기반, 교통 흐름 예측과 최적 경로 추천 (2시간, 90%)
• 스트림 데이터에 대해, 온톨로지와 기계학습(ML) 기술을 결합
Milano City Sensor Map
 Traffic data from Milano (Italy)
 Data ranging from Mar. 07 to July 09
 5 min. sampling rate for flow & speed
 Traffic flow & speed from
 209 sensors that are able to
classify vehicles, and
 757 non classifying sensors
 Weather data provided from
http://www.ilmeteo.it
 1 hour sampling rate for weather data
Sensors – Crossroads – Street Categories (multi-colored)
58

59. 전문가 토크 릴레이, 2012
국방/안보 빅 데이터 : 정보 분석
59
59

60. 전문가 토크 릴레이, 2012
국가 안보와 소셜 네트워크 분석
60

61. 전문가 토크 릴레이, 2012
빅 데이터 9 미신
전설 속의 빅 데이터 구미호
61

62. 전문가 토크 릴레이, 2012
미신 #1
“빅 데이터는 규모가
정말 큰 데이터
를 말한다.”
진실 #1
“빅 데이터는 처리의
난이도가 정말
큰 데이터를 말한다”
“4V := Volume, Velocity, Variety + Value”
62

63. 전문가 토크 릴레이, 2012
미신 #2
“더 큰 데이터에서
더 큰 인사이트를
얻을 수 있다”
진실 #2
“여전히 의미 있는
데이터를 잘 선택하는
것이 더 중요하다”
“No Garbage-in, Gold-out” - At least goldstone-in
63

64. 전문가 토크 릴레이, 2012
미신 #3
“빅 데이터 분석은
소셜 데이터(SNS)
분석을 말한다”
진실 #3
“소셜 데이터는
빅 데이터 소스 중
일부일 뿐이다”
“It is not enough to understand the World”
64

65. 전문가 토크 릴레이, 2012
미신 #4
“빅 데이터 분석의
핵심은 미래 예측
에 있다”
진실 #4
“현 상황의 올바른
이해와 최적화가
핵심이다”
“The best way to predict the future is to create it”
65

66. 전문가 토크 릴레이, 2012
미신 #5
“성공적 빅 데이터
분석은 신기술 이해
와 적용에서 시작된다”
진실 #5
“명확한 목표 설정과
사람 중심의 기계와
협업이 성공을 좌우한다”
“People People People under the Clear Vision"
66

67. 전문가 토크 릴레이, 2012
미신 #6
“빅 데이터 처리는
하둡(Hadoop)의
사용이 필수적이다”
진실 #6
“하둡은 필요 시
사용되는 도구가
될 것이다”
“Do not use a hammer to crack a nut"
67

68. 전문가 토크 릴레이, 2012
미신 #7
“빅 데이터 기술은
거대 IT 시장을
만들어 줄 것이다”
진실 #7
“빅 데이터 가치를
서비스로 연결한
소수만 승리할 것이다”
“It’s not Buzz, but be careful“ - you wouldn’t be.
68

69. 전문가 토크 릴레이, 2012
미신 #8
“빅 데이터 사업은
기존 BI 사업이
확장, 발전된 것이다”
진실 #8
“BI는 응용 중 하나,
스트림, 그래프, 비정형
빅 데이터 분석 등,
새 가치를 추구한다”
“It’s Not a Old Wine in New Bottle!“
69

70. 전문가 토크 릴레이, 2012
미신 #9
“빅 데이터 분석은
분석 전문가와
경영자를 위한 것이다”
진실 #9
“빅 데이터 가치
평가와 최종 수혜자는
일반인이다”
“Invisible and Calm Big Data Analytics“
70

71. 전문가 토크 릴레이, 2012
Big Future?
when
BigData
met AI
71

72. 전문가 토크 릴레이, 2012
72

73. 전문가 토크 릴레이, 2012
Intuition and Insight Cost and Productivity
Enemy or Friend?
• Logics • Emotion • Big data proc.
• Rational • Creativity • Routine tasks
How they could
Collaborate?

74. 전문가 토크 릴레이, 2012
맺음말
“유일한 성공 방법은, 미래를 예측하는 것이 아니라
이미 시작된 변화를 이해, 그 시간차를 이용하는 것!"
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