일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 두번째 Issue Report를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을
선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 소셜 데이터를 이해하기 위한 가장 첫단계, 소셜 분석의 개념과 분석 개요편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 첫번째 Issue를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을
선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터를 이해하기 위한 가장 첫단계, 데이터의 개념과 종류편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 세번째 빅데이터 Issue Report를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을 선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터 사업을 구상하고 기획하는 모든분들의 고민, 빅데이터 조직과 역할 분담편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
Data Engineers Lab's (DLAB) company and service information including Varies Big Data Case Studies in both vertical and horizontal business perspectives.
데이터엔지니어스랩 (디랩)의 회사 및 서비스 소개서입니다. 각 산업별 및 업무 분야별 빅데이터 사례와 활용도에 대한 커멘트를 수록한 최신 버전입니다.
빅 데이터 환경의 고급 분석 기법과 지원 기술 동향 (Advanced Analytics and Technologies for Big Data)Myungjin Lee
오늘날 인터넷의 보편화와 소셜 미디어 및 스마트 기기의 발전으로 인해 정보의 양이 급격히 증가함에 따라 비즈니스 영역에 있어서 새로운 기회와 도전의 시기를 맞고 있다. 빅 데이터라 불리는 이러한 수 많은 정보들은 기업이 효율적인 의사결정을 지원할 수 있도록 도와줄 수 있으며, 또한 다른 기업과의 비즈니스 경쟁에서 경쟁우위를 차지하는데 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 의사결정을 지원하기 위해서는 빅 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 방법론이 필요할 뿐 아니라 이를 지원할 수 있는 다양한 인프라를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터를 분석하기 위한 고급분석 기법과 이를 지원하기 위한 기술 요소들을 도출하고, 향후의 발전 방향에 대해 논하고자 한다. 이러한 분석 기법과 기술을 통한 정확하고 신뢰성 높으며 신속한 의사결정은 기업이 고객의 요구를 신속히 수용하고 반영함으로써 기업의 수익 창출 및 시장을 선점하는 중요한 요인으로 작용할 수 있다.
Recently, as the Internet, social-media, and smart devices have been spread and common, the amount of information increases incredibly. Nowadays, we are confronting new opportunities and challenges in every business area. Obviously, such huge amount of information which called Big Data is playing a significant role at many parts, like improvement of effective decision making. Therefore, many companies could maintain their competitiveness in the market place. In order to support firm’s decision making, we need not only the methodology for the effective analysis of Big Data, but also various infra-structure which could support the firm’s decision making. As a result, this paper discusses advanced analysis methodologies and it’s supporting technical factors. The firm’s decision which is based on such analysis and techniques is usually accurate, reliable, fast, receiving and refreshing customer’s feedback immediately, so the decision making plays an important role in the revenue creation and preempt of market share.
일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 첫번째 Issue를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을
선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터를 이해하기 위한 가장 첫단계, 데이터의 개념과 종류편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 세번째 빅데이터 Issue Report를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을 선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터 사업을 구상하고 기획하는 모든분들의 고민, 빅데이터 조직과 역할 분담편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
Data Engineers Lab's (DLAB) company and service information including Varies Big Data Case Studies in both vertical and horizontal business perspectives.
데이터엔지니어스랩 (디랩)의 회사 및 서비스 소개서입니다. 각 산업별 및 업무 분야별 빅데이터 사례와 활용도에 대한 커멘트를 수록한 최신 버전입니다.
빅 데이터 환경의 고급 분석 기법과 지원 기술 동향 (Advanced Analytics and Technologies for Big Data)Myungjin Lee
오늘날 인터넷의 보편화와 소셜 미디어 및 스마트 기기의 발전으로 인해 정보의 양이 급격히 증가함에 따라 비즈니스 영역에 있어서 새로운 기회와 도전의 시기를 맞고 있다. 빅 데이터라 불리는 이러한 수 많은 정보들은 기업이 효율적인 의사결정을 지원할 수 있도록 도와줄 수 있으며, 또한 다른 기업과의 비즈니스 경쟁에서 경쟁우위를 차지하는데 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 의사결정을 지원하기 위해서는 빅 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 방법론이 필요할 뿐 아니라 이를 지원할 수 있는 다양한 인프라를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터를 분석하기 위한 고급분석 기법과 이를 지원하기 위한 기술 요소들을 도출하고, 향후의 발전 방향에 대해 논하고자 한다. 이러한 분석 기법과 기술을 통한 정확하고 신뢰성 높으며 신속한 의사결정은 기업이 고객의 요구를 신속히 수용하고 반영함으로써 기업의 수익 창출 및 시장을 선점하는 중요한 요인으로 작용할 수 있다.
Recently, as the Internet, social-media, and smart devices have been spread and common, the amount of information increases incredibly. Nowadays, we are confronting new opportunities and challenges in every business area. Obviously, such huge amount of information which called Big Data is playing a significant role at many parts, like improvement of effective decision making. Therefore, many companies could maintain their competitiveness in the market place. In order to support firm’s decision making, we need not only the methodology for the effective analysis of Big Data, but also various infra-structure which could support the firm’s decision making. As a result, this paper discusses advanced analysis methodologies and it’s supporting technical factors. The firm’s decision which is based on such analysis and techniques is usually accurate, reliable, fast, receiving and refreshing customer’s feedback immediately, so the decision making plays an important role in the revenue creation and preempt of market share.
본 자료는 빅데이터를 분석하는 전반적인 과정에 대해 정리한 자료로써 사회과학을 포함한 다양한 영역(컴퓨터 공학, 통계학, 수학 등)이 분석 과정에 참여할 수 있는지를 정리한 자료이다. 분석 과정 세부 영역에 있어선 주로 사회과학의 관점에서 기술하였다. 현재 자료는 2010년부터 사회과학의 관점에서 데이터 분석을 계속 해오면서 경험한 부분과 문헌 및 발표 자료 등을 통해 정리한 자료이다. 앞으로 여러 영역을 공부하면서 빅데이터 분석 프로세스를 더욱 발전시켜 나갈 예정이다.
빅데이터 구축 및 술루션 가이드 주요 내용
- 고객 내부 빅데이터 프로젝트 진행시 단계별 진행 가이드
- 빅데이터 프로젝트 구축 타입
- 각 산업분야별로 빅데이터 엔진을 활용한 솔루션 구축 가이드
(딥 러닝 기법 기반의 분석 포함)
코세나(kosena), 이승훈 실장 admin@kosena.kr, kosena21@naver.com
010-9338-6400
미래창조과학부가 주최하고 한국데이터베이스진흥원이 주관하는 데이터 활용 스타트업 대상 특화 지원사업 K-Global DB-Stars 의 사업 소개 슬라이드입니다.
총 12팀을 선발하여 팀당 최대 3천만원의 개발비와 전담 멘토링 및 다양한 분야의 교육을 지원하며, 최종평가를 통해 우수 기업들에게는 총 9천만원의 상금을 제공합니다.
특히 데이터 활용에 특화된 그로스해킹과 데이터를 활용한 서비스 디자인 및 비즈니스 모델 디자인 컨설팅을 고넥터 대표 고영혁이 직접 12팀 각각에 맞게 최적화하여 진행합니다.
데이터에 특화된 관점에서는 현시점에서 최고의 스타트업 지원사업이라고 볼 수 있습니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유 - Gonnector(고넥터) 고영혁 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫번째 키노트 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유
연사 : 고넥터(Gonnector) 고영혁 대표
본 자료는 빅데이터를 분석하는 전반적인 과정에 대해 정리한 자료로써 사회과학을 포함한 다양한 영역(컴퓨터 공학, 통계학, 수학 등)이 분석 과정에 참여할 수 있는지를 정리한 자료이다. 분석 과정 세부 영역에 있어선 주로 사회과학의 관점에서 기술하였다. 현재 자료는 2010년부터 사회과학의 관점에서 데이터 분석을 계속 해오면서 경험한 부분과 문헌 및 발표 자료 등을 통해 정리한 자료이다. 앞으로 여러 영역을 공부하면서 빅데이터 분석 프로세스를 더욱 발전시켜 나갈 예정이다.
빅데이터 구축 및 술루션 가이드 주요 내용
- 고객 내부 빅데이터 프로젝트 진행시 단계별 진행 가이드
- 빅데이터 프로젝트 구축 타입
- 각 산업분야별로 빅데이터 엔진을 활용한 솔루션 구축 가이드
(딥 러닝 기법 기반의 분석 포함)
코세나(kosena), 이승훈 실장 admin@kosena.kr, kosena21@naver.com
010-9338-6400
미래창조과학부가 주최하고 한국데이터베이스진흥원이 주관하는 데이터 활용 스타트업 대상 특화 지원사업 K-Global DB-Stars 의 사업 소개 슬라이드입니다.
총 12팀을 선발하여 팀당 최대 3천만원의 개발비와 전담 멘토링 및 다양한 분야의 교육을 지원하며, 최종평가를 통해 우수 기업들에게는 총 9천만원의 상금을 제공합니다.
특히 데이터 활용에 특화된 그로스해킹과 데이터를 활용한 서비스 디자인 및 비즈니스 모델 디자인 컨설팅을 고넥터 대표 고영혁이 직접 12팀 각각에 맞게 최적화하여 진행합니다.
데이터에 특화된 관점에서는 현시점에서 최고의 스타트업 지원사업이라고 볼 수 있습니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유 - Gonnector(고넥터) 고영혁 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫번째 키노트 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유
연사 : 고넥터(Gonnector) 고영혁 대표
(오리지널 구글 프리젠테이션은 http://goo.gl/uiX2UH 에)
- 권재명 (Jaimyoung Kwon)
1. 실리콘 벨리 데이터 기업들
2. 온라인 광고 사업
3. 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 머신러닝 사이언티스트
4. 실리콘 벨리 데이터 사이언티스트의 하루
5. 데이터 사이언스 툴채인
6. 데이터 사이언스 베스트 프랙티스
7. 데이터 사이언스 필수 통계 개념
8. 사내 데이터 사이언스 도입
오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA) Yongho Ha
http://ga.yonghosee.com 에서 진행하는 구글 어날리틱스(google analytics) 에 대한 강의 슬라이드 입니다. 이 슬라이드는 샘플이지만, 초반부는 실재 강의 교재 그대로 입니다. 이것 자체로도 여러분이 GA를 이해하는데 좀 도움이 된다면 기쁘겠습니다^^ 감사합니다.
Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)Yongho Ha
요즘 Hadoop 보다 더 뜨고 있는 Spark.
그 Spark의 핵심을 이해하기 위해서는 핵심 자료구조인 Resilient Distributed Datasets (RDD)를 이해하는 것이 필요합니다.
RDD가 어떻게 동작하는지, 원 논문을 리뷰하며 살펴보도록 합시다.
http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/sigmod_shark_demo.pdf
빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까?Yongho Ha
클라우드라는 말이 들리더니, 어느새 빅데이터가 유행했습니다. 데이터가 중요하다는 것을 겨우 받아들일까 하는 판국에, 이제는 IoT라던가 머신러닝이 중요하다고 합니다. 이 많은 유행들은 그냥 일시적인 걸까요? 아니면 동시에 나타나게된 이유가 있는 걸까요? 이것들 뒤에 큰 흐름이 있지는 않을까요? 있다면 그것은 어디에서 시작되고 있을까요? numberworks.io
지난 2015년 10월 22일, 27일 양일간
RFN 알럿 스타트업(마케팅) 클래스 7번째 시간의
'마케팅, 아끼다 보면 목표를 달성 할 수 있을까?'의
공개 가능한 주요 내용 입니다.
기존 고객사의 캠페인 사례를 각 저만의 시각에서 재해석한 내용들로
마케팅 클래스를 양일간 - 각각 2시간씩 진행했었습니다.
ROI에 대한 새로운 시각, 풀수 없는 명제를 억지로 풀어보기보다
현재의 채널에 맞춘 퍼포먼스 전략을 재해석 하는게 필요하다고
생각합니다.
소셜미디어 온라인 마케팅 가능성과 방향에 대한 발표 내용.
사례 내용 등등.
- Social Network Social Media 이해
- Social Media 부각되는 이유
- Social Network Trend의 의미와 미래
- Social Media PR & Marketing 가능성
- Social Media 전략
- 사례로 보는 Social Media
- Social Media 운영 Point
- eStoryLAB 경험공유
소셜미디어의 확산으로 고객의 소리를 듣고, 이해하고, 반응하는 것이 중요해졌습니다.
여러 고객사의 다양한 브랜드에 대한 소비자의 대화를 쉽고 편하게 듣고 Radian6
고객사 SNS 채널 통합관리를 통해 효율적으로 메시지를 전달할 수 있는 BuddyMedia
글로벌 No.1 통합 마케팅 솔루션 세일즈포스닷컴 Marketing Cloud 를 소개합니다.
소셜미디어 & SNS 전략 수립 시, 고민해봐야 할 것Jay Cho
소셜커뮤니케이션 전문가 세션 1강.
"오프라인 VS 온라인, 소셜미디어 전략 수립 시 고민해봐야할 것들" _ 공개 버젼
소셜미디어, SNS, 홍보 전략 수립시에 고려하고 고민해야할 요소와 참고할만한 최신 전략을 함께 살펴보았습니다.
본자료는 공개버젼으로 실제 강의와 다소 차이가 있습니다.^^