빅 데이터 시대 과제와 기회
구분 |
건강 관리 |
공공부문 관리 |
소매 |
제조 |
활용 | -R&D 자원의 분배 -임상 실험 디자인 -개인 맞춤 약 개발 -질병 패턴 분석 -환자 요구사항/기록 집적/통합 |
-투명성 향상 -성과의 가변성 공개 -맞춤 공공 서비스 -부정과 실수 감소 -자동화된 알고리즘을 통한 인간의 의사결정 지원 |
-교차판매 -위치기반 마케팅 -상점내 행태 분석 -고객 세분화 -심리 분석 -배치/디자인 최적화 -가격 최적화 |
-제품 R&D 촉진 및 향상 -고객 데이터 축적 및 design-to-value 실현 -선진 수요예측 및 공급 계획 구현 -판매후 서비스 촉진 |
데이터 | -임상 실험 -전자 의무 기록 -요구사항 기록, 비용추정 -환자 행태와 선호 |
-정부 정보 -규정과 규제 -시민 피드백/코멘트 -범죄기록/테러사건 -바이러스/사이버공격 |
-판매시점 거래 자료 -고객 선호/구입행태 -실시간 위치 자료 -웹검색/사용자 로그 -고객 만족 |
-제품 생애주기 자료 -생산공장의 실시간 결함 자료 -생산기계 자료 -end-to-end 공급망 -제품 활용과 성과 자료 |
분석 | -패턴인식 기계 학습 -분절 및 예방 모델 -무가설 확률적 인관관계 접근법 -고급결합법칙 추출과 군집화 |
-대량 병렬처리 DB -분산 파일시스템 -클라우드 컴퓨팅 -범죄연관규칙 탐색/분류 -범죄 네트워크 분석 -다언어 문자 분석 |
-텍스트와 웹 분석 -심리 분석 -고급연관규칙 탐색 -세분화 및 군집화 -특이점 탐지 및 그래프 마이닝 |
-센서 자료기반 운영 분석 -앙상블 학습 -신호처리와 시계열 분석 -공간 분석과 시뮬레이션 -예측모형수립과 수요예측 |
영향 | -국가건강관리비용 절감 -치료의 질 향상 -질병치료 효과 향상 -장기 치료효과 향상 -환자 경험 개선 |
-실수/부정 비용감소 -공공안전/보안 강화 -정부 투명성 개선 -맞춤 및 개선된 서비스 |
-매출 및 이익 증가 -재고 관리 향상 -신속하고 개별화된 프로모션 -맞춤 가치 서비스 |
-제품 R&D 촉진과 향상 -공개 혁신 -생산 효율 증진 -수요예측과 공급계획 향상 |
인용하실 경우 반드시 출처를 밝혀 주시기 바랍니다.
출처: http://expertchoice.co.kr/bigdata_decision.html
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