빅데이터: 가능성과 위험성

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  • 빅데이터: 가능성과 위험성

    1. 1. Big Data가능성과 위험성 강정수 1
    2. 2. 강정수 > 연세대학교 독문과 학사 > 독일 베를린 자유대학교 경영학과 학사 > 독일 베를린 자유대학교 경제학과 석사 > 독일 비텐 대학교 경영학 박사 > 연세대학교 커뮤니케이션 연구소 전문연구원 > 뮤즈어라이브(www.muzalive.com) 전략이사 > 블로거: 베를린로그 www.berlinlog.com > twitter.com/npool 2
    3. 3. 순서01. Information Overload02. Big Data03. Big Data 가능성과 위험성 3
    4. 4. 01. 정보과잉 4
    5. 5. 01 !Overload 5
    6. 6. 01 ! Overload 6
    7. 7. 01 ! Overload 7
    8. 8. 01 ! information Overload = 8
    9. 9. 01 ! information Overload = TO KNOW TOO BIG 8
    10. 10. 01 ! 9
    11. 11. 01 !한 사안에 대해 지나치게 많은 정보가 존재함으로 인해, 9
    12. 12. 01 !한 사안에 대해 지나치게 많은 정보가 존재함으로 인해, 이 사안을 이해하기 어렵거나 또는 9
    13. 13. 01 !한 사안에 대해 지나치게 많은 정보가 존재함으로 인해, 이 사안을 이해하기 어렵거나 또는이 사안과 관련된 결정을 내리기 어려운 상태를 말한다. 9
    14. 14. 01 !한 사안에 대해 지나치게 많은 정보가 존재함으로 인해, 이 사안을 이해하기 어렵거나 또는이 사안과 관련된 결정을 내리기 어려운 상태를 말한다.Bertram Gross (1964): The Managing of Organizations 9
    15. 15. 01 !한 사안에 대해 지나치게 많은 정보가 존재함으로 인해, 이 사안을 이해하기 어렵거나 또는이 사안과 관련된 결정을 내리기 어려운 상태를 말한다.Bertram Gross (1964): The Managing of Organizations Alvin Toffler (1970): Future Shock 9
    16. 16. 01 1970년 10
    17. 17. 01 ! 11
    18. 18. 01 ! “Every 2 Days We Create As Much Information As We Did Up To 2003” Eric Schmidt, August 2010 11
    19. 19. 01 ! 정보과잉은 언제부터? 12
    20. 20. 01 ! Library of Alexandria 기원전 3C 13
    21. 21. 01 ! 14
    22. 22. 01 ! 정보과잉은 상대적 개념 14
    23. 23. 01 ! 정보과잉은 상대적 개념 상대성 원인: 당대 사회의 Information Infrastructure 14
    24. 24. 01 ! information infrastructure = 15
    25. 25. 01 ! information infrastructure = Big Data 이해를 위한 키워드 15
    26. 26. 01 ! 16
    27. 27. 01 ! Clay Shirky, 2008 “It’ not information overload, it’s filter failure.” 16
    28. 28. 01 ! information filter = = 17
    29. 29. 01 ! information filter = systems for managing information abundance = 17
    30. 30. 01 ! information filter = systems for managing information abundance = information infrastructure 17
    31. 31. 01 information filters 책의 목차, 색인 18
    32. 32. 01 information filters 책의 목차, 색인 sitemap 18
    33. 33. 01 information filters 책의 목차, 색인 sitemap bookmark, favorite 18
    34. 34. 01 information filters 책의 목차, 색인 sitemap bookmark, favorite blogs 18
    35. 35. 01 information filters 책의 목차, 색인 sitemap bookmark, favorite blogs foursquare 18
    36. 36. 01 information filters 19
    37. 37. 01 information filters Social Filter based on SNS 19
    38. 38. 01 information filters Social Filter based on SNS “If a news is important, it will find me!” (2008) 19
    39. 39. 01 information filter 20
    40. 40. 01 information filter 1. reductive activities 20
    41. 41. 01 information filter 1. reductive activities 2. additive activities: 재해석 (contextualization) 20
    42. 42. 01 ! 21
    43. 43. 01 ! 정보선별을 통해작은 수영장 / 강에서 수영하는 것이 아니라,큰 바다에서 길잡이와 함께 수영할 수 있다. 21
    44. 44. 01 ! 정보선별을 통해 작은 수영장 / 강에서 수영하는 것이 아니라, 큰 바다에서 길잡이와 함께 수영할 수 있다. Why trawl the riverwhen you can do the whole ocean? 21
    45. 45. 02. Big Data 22
    46. 46. 02 ! Data Mining 23
    47. 47. 02 ! Data Mining Data Collection 23
    48. 48. 02 ! Data Mining Data Collection Data Processing 23
    49. 49. 02 ! Data Mining Data Collection Data Processing Data Countermeasure 23
    50. 50. 02 ! Data Types 24
    51. 51. 02 ! Data Types 25
    52. 52. 02 ! Data Types 26
    53. 53. 02 ! Data Types 27
    54. 54. 02 ! Data Types 28
    55. 55. 02 ! Data Types 29
    56. 56. 02 ! 9/11, 2001 30
    57. 57. 02 ! 9/11, 2001 Big Data 비즈니스의 시작 31
    58. 58. 02 ! 9/11, 2001 Big Data 비즈니스의 시작 31
    59. 59. 02 ! 9/11, 2001 Big Data 비즈니스의 시작 31
    60. 60. 02 ! Big Data 비즈니스 32
    61. 61. 02 ! Big Data 비즈니스 33
    62. 62. 02 ! Data Types 34
    63. 63. 02 ! Data Types 35
    64. 64. 02 ! Data Types 36
    65. 65. 02 ! Data Types Data in Cloud Systems = Big Data 37
    66. 66. 02 ! Data Processing huge data storage advancing algorithms 38
    67. 67. 02 ! Algorithms PageRank EdgeRank GraphRank AliveRank http://muz.lu/CbbCc 39
    68. 68. 02 ! Data Measurement e.x. http://www.codefocus.ca/e.x. http://www.palantirtech.com/ forecasting index recommendation system 40
    69. 69. 03. Big Data가능성과 위험성 41
    70. 70. 03 ! 가능성 42
    71. 71. 03 ! 가능성 facebook 42
    72. 72. 03 ! 가능성 facebook twitter 42
    73. 73. 03 ! 가능성 facebook twitter google 42
    74. 74. 03 ! 가능성 facebook twitter google siri (apple) 42
    75. 75. 03 ! 가능성 43
    76. 76. 03 ! 가능성 X as a Service 43
    77. 77. 03 ! 가능성 44
    78. 78. 03 ! 가능성 Software as a Service 44
    79. 79. 03 ! 가능성 Software as a Service Platform as a Service based on APIs 44
    80. 80. 03 ! 가능성 Software as a Service Platform as a Service based on APIs Infrastructure as a Service 44
    81. 81. 03 ! 가능성 Smartphone as a Service 45
    82. 82. 03 ! 가능성 Smartphone as a Service facebook as a Service 45
    83. 83. 03 ! 가능성 Tablet as a Service 46
    84. 84. 03 ! 가능성 Tablet as a Service Kindle Fire (amazon as a Service) 46
    85. 85. 03 ! 가능성 Notebook as a Service 47
    86. 86. 03 ! 가능성 Notebook as a Service chromebook (google as a Service) 47
    87. 87. 03 ! 가능성 Broadcasting as a Service 48
    88. 88. 03 ! 가능성 Broadcasting as a Service smart tv + social tv 48
    89. 89. 03 ! 가능성 49
    90. 90. 03 ! 가능성 based on 49
    91. 91. 03 ! 가능성 X as a Service based on 49
    92. 92. 03 ! 가능성 X as a Service based on internet 49
    93. 93. 03 ! 가능성 X as a Service based on internet contextualization 49
    94. 94. 03 ! 가능성 contextualization 50
    95. 95. 03 ! 가능성 contextualization differentiation 50
    96. 96. 03 ! 가능성 contextualization differentiation personalization 50
    97. 97. 03 ! Life of Brian: You’re all different 51
    98. 98. 03 ! Life of Brian: You’re all different 51
    99. 99. 03 ! 위험성 52
    100. 100. 03 ! 위험성 파놉티콘: 감시사회 52
    101. 101. ! 감사합니다! 53

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