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<전세계 정보량 증가 추이>                                       디지털 정보량
                                                              증가 추이
• 2011년 전세계 디지털 정보량은 약 1.8ZB(제타바이트)
  ※ 1.8제타바이트 = 1.8조 기가바이트                                                인공지능
     ≈ 2000억개 이상의 고화질(HD)영화를
       4700만년 동안 시청할 수 있는 정도의 정보량                                   사물정보통신
• 2020년에 관리해야 할 정보의 양은 50배에 이상 증가
 (IDC & EMC, ‘Digital Universe Study 2011’)         인터넷/
                                                   모바일 시대         증강현실

                                               모바일혁명
                                                                           IT
                           PC 시대             SNS                       everywhere
                                        Web2.0
    메인프레임                                        빅데이터
                                   브로드밴드         시대 도래
     컴퓨터                 www 1인 1PC




데이터 규모              EB(Exa Byte)              ZB(Zetta Byte) 진입        ZB 본격화 시대
                    (90년대 말=100EB)               (2011년=1.8ZB)     (‘20년=‘11년대비 50배 증가 )



                      정형 데이터                     비정형 데이터               사물정보, 인지정보
데이터 유형            (데이터베이스, 사무정보)              (이메일, 멀티미디어, SNS)    (RFID, Sensor, 사물통신 )



데이터 특성                  구조화                   다양성, 복합성, 소셜             현실성, 실시간성

                             (정지선, 新가치창출 엔진, 빅 데이터의 새로운 가능성과 대응전략, 한국정보화진흥원, 2011.12)
Q: 가치를 창출하는 원천은 어디에서 오는가?
가치
              A: 기술, 사람, 데이터




     Calculating   Database   Online      Ubiquitous   Intelligence   주요
                                                                      특성
                                 ICT 발전
(정지선, 新가치창출 엔진, 빅 데이터의 새로운 가능성과 대응전략)
구분      기관명                         주요 내용

      Economist   󰋯 데이터는 자본이나 노동력과 거의 동등한 레벨의 경제적
       (2010)         투입 자본, 비즈니스의 새로운 원자재 역할

                  󰋯 데이터는 21세기 원유, 데이터가 미래 경쟁 우위를 좌우
산업     Gartner
                  󰋯   기업은 다가올 ‘데이터 경제 시대’를 이해하고 정보
경제성    (2011)
                      고립(Information Silo)을 경계해야 성공 가능

      McKinsey    󰋯 빅 데이터는 혁신, 경쟁력, 생산성의 핵심 요소
       (2011)     󰋯 의료, 공공행정 등 5대 분야에서 6천억불 이상 가치 창출

       美 대통령      󰋯 미국 정부기관들이 데이터를 지식으로, 지식을 행동으로
국가    과학기술자문위         변환하는 전략에 집중해야 함을 주장

경쟁력               󰋯 데이터를 기반으로 싱가포르를 위협하는 리스크에 대한
       싱가포르
                      평가와 환경변화를 탐지
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                         데이터
 스마트 디바이스                분석기반
정보보호 및 보안

 위치기반서비스

  오픈 플랫폼

   빅 데이터
High Risk Society
                                             : 고 비용, 예산 증가
                                       • 노동인력 감소
                                       • 세수 감소
                                       • 재정적자 확대

• 인본주의,
                       고령화
  생명자본 강조
• 미래인재 :                                            • 경제, 사회, 환경,
                                                      정치적 위험 증대
  창의력,      인간중심                       고위험       사회 • 위험관리 및 복구
  창조력 중시
                                                      비용 급증
                                                    • 불확실성 파급력↑
                       기술발전

People Power Society
: 개인의 지식과 역량을 더하여      •   스마트 혁명 지속 발전
  새로운 가치 창출            •   네트워크 강화(모바일, 소셜, 클라우드)
                       •   시공간 제약 해소(가상공간, 증강현실)
                       •   인간을 닮은 기술로 진화, 발전
                            (김성태, 미래 한국사회 패러다임 변화와 신국가발전전략, 2011. 10)
“Big Data” Strategy.

      美 오바마대통령 과학기술자문위원회
    ‘Designing a Digital Future’(2010.12)
“BIG DATA” Initiative
     $200 Million
      R&D Investment

    美 오바마대통령 과학기술정책실(2012. 3)
    - 6개 주요 연방정부기관 협력
    -‘빅데이터 관련 R&D에 2억 달러 투입
Data Strategy Board
英 비즈니스 혁신 및 기술부(BIS, 2012. 3)
- 대학과학부 장관 및 내각사무처 장관이 공동책임
- 공공데이터그룹과 협력, 데이터 공개 및 접근 개선 노력
개방   협력




빅데이터
국가위험   정부 비용   국토보안
 관리     절감
온라인 민원정보분석시스템 : 국민권익위원회
DNA·의료 정보 보유량이 부족하고 기관별 공유가 되지 않아
   현황     효과적인 활용에 한계
          국가차원의 체계적인 DNA·의료 데이터 연계관리 체계를 구축하고,
빅데이터 활용   DNA 데이터와 다양한 의료 정보의 융합을 통해 개인별 질병 진단·치료
          등 맞춤형 의료 실현




                           국내 DNA/의료정보의
 줄기세포        DNA/의료정보통합    통합 활용 시스템 구축

                           한국인 특유의 DNA와    의료 데이터
             한국형 유전체발굴     질병과의 관계성 연구
DNA 데이터
                           자동화된 유전자분석
             자동화된 유전자분석    마커 개발을 위한 분석
                           시스템 개발
               대규모 컴퓨팅자원
유전체 분석                                     질병 정보
이성춘, ‘Big data, 미래를 여는 비밀 열쇠’
현황

빅데이터 활용
사회복지통합관리망 구축으로 적정 수급자 관리 등에 활용하고 있으나
   현황           복지 사각지대 발굴 및 맞춤형 복지 서비스 제공에 한계
            복지수요 정보(사회복지사, 각종 포털, 상담센터 등)와 복지공급 정보(사회복지시설,
빅데이터 활용     종교단체, 사회복지공동모금회)등을 수집하여 생애주기별, 서비스 유형별 필요로
            하는 맞춤형 복지 서비스를 적극적으로 발굴·제공


                      복지체감도 제고 복지재정 효율화



         복지                사례관리를 통한     일자리,
                                                  복지
        수요 정보     위기가구,                재능기부,     공급 정보
                  독거노인,                물품, 현금,
                    …                   교육,
                            Big Data     …




사례관리
우수 사례의
발굴 · 확산
출처 : ‘지식정보 개방과 협력으로 스마트 정부 구현’, 국가정보화전략위원회(2011. 11. 7)
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빅데이터미래전략세미나 빅데이터 기반 선진국정운영의 비전과 전략 한국정보화진흥원김현곤센터장

  • 1.
  • 3.
  • 4. <전세계 정보량 증가 추이> 디지털 정보량 증가 추이 • 2011년 전세계 디지털 정보량은 약 1.8ZB(제타바이트) ※ 1.8제타바이트 = 1.8조 기가바이트 인공지능 ≈ 2000억개 이상의 고화질(HD)영화를 4700만년 동안 시청할 수 있는 정도의 정보량 사물정보통신 • 2020년에 관리해야 할 정보의 양은 50배에 이상 증가 (IDC & EMC, ‘Digital Universe Study 2011’) 인터넷/ 모바일 시대 증강현실 모바일혁명 IT PC 시대 SNS everywhere Web2.0 메인프레임 빅데이터 브로드밴드 시대 도래 컴퓨터 www 1인 1PC 데이터 규모 EB(Exa Byte) ZB(Zetta Byte) 진입 ZB 본격화 시대 (90년대 말=100EB) (2011년=1.8ZB) (‘20년=‘11년대비 50배 증가 ) 정형 데이터 비정형 데이터 사물정보, 인지정보 데이터 유형 (데이터베이스, 사무정보) (이메일, 멀티미디어, SNS) (RFID, Sensor, 사물통신 ) 데이터 특성 구조화 다양성, 복합성, 소셜 현실성, 실시간성 (정지선, 新가치창출 엔진, 빅 데이터의 새로운 가능성과 대응전략, 한국정보화진흥원, 2011.12)
  • 5. Q: 가치를 창출하는 원천은 어디에서 오는가? 가치 A: 기술, 사람, 데이터 Calculating Database Online Ubiquitous Intelligence 주요 특성 ICT 발전
  • 6. (정지선, 新가치창출 엔진, 빅 데이터의 새로운 가능성과 대응전략)
  • 7. 구분 기관명 주요 내용 Economist 󰋯 데이터는 자본이나 노동력과 거의 동등한 레벨의 경제적 (2010) 투입 자본, 비즈니스의 새로운 원자재 역할 󰋯 데이터는 21세기 원유, 데이터가 미래 경쟁 우위를 좌우 산업 Gartner 󰋯 기업은 다가올 ‘데이터 경제 시대’를 이해하고 정보 경제성 (2011) 고립(Information Silo)을 경계해야 성공 가능 McKinsey 󰋯 빅 데이터는 혁신, 경쟁력, 생산성의 핵심 요소 (2011) 󰋯 의료, 공공행정 등 5대 분야에서 6천억불 이상 가치 창출 美 대통령 󰋯 미국 정부기관들이 데이터를 지식으로, 지식을 행동으로 국가 과학기술자문위 변환하는 전략에 집중해야 함을 주장 경쟁력 󰋯 데이터를 기반으로 싱가포르를 위협하는 리스크에 대한 싱가포르 평가와 환경변화를 탐지
  • 8. 2012년 IT트렌드 IT 정책방향 국가현안해결 모바일 애플리케이션 소셜비즈니스 클라우드서비스 스마트워크 소셜네트워크서비스 데이터 스마트 디바이스 분석기반 정보보호 및 보안 위치기반서비스 오픈 플랫폼 빅 데이터
  • 9.
  • 10.
  • 11. High Risk Society : 고 비용, 예산 증가 • 노동인력 감소 • 세수 감소 • 재정적자 확대 • 인본주의, 고령화 생명자본 강조 • 미래인재 : • 경제, 사회, 환경, 정치적 위험 증대 창의력, 인간중심 고위험 사회 • 위험관리 및 복구 창조력 중시 비용 급증 • 불확실성 파급력↑ 기술발전 People Power Society : 개인의 지식과 역량을 더하여 • 스마트 혁명 지속 발전 새로운 가치 창출 • 네트워크 강화(모바일, 소셜, 클라우드) • 시공간 제약 해소(가상공간, 증강현실) • 인간을 닮은 기술로 진화, 발전 (김성태, 미래 한국사회 패러다임 변화와 신국가발전전략, 2011. 10)
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17. “Big Data” Strategy. 美 오바마대통령 과학기술자문위원회 ‘Designing a Digital Future’(2010.12)
  • 18. “BIG DATA” Initiative $200 Million R&D Investment 美 오바마대통령 과학기술정책실(2012. 3) - 6개 주요 연방정부기관 협력 -‘빅데이터 관련 R&D에 2억 달러 투입
  • 19. Data Strategy Board 英 비즈니스 혁신 및 기술부(BIS, 2012. 3) - 대학과학부 장관 및 내각사무처 장관이 공동책임 - 공공데이터그룹과 협력, 데이터 공개 및 접근 개선 노력
  • 20. 개방 협력 빅데이터
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25. 국가위험 정부 비용 국토보안 관리 절감
  • 27.
  • 28.
  • 29. DNA·의료 정보 보유량이 부족하고 기관별 공유가 되지 않아 현황 효과적인 활용에 한계 국가차원의 체계적인 DNA·의료 데이터 연계관리 체계를 구축하고, 빅데이터 활용 DNA 데이터와 다양한 의료 정보의 융합을 통해 개인별 질병 진단·치료 등 맞춤형 의료 실현 국내 DNA/의료정보의 줄기세포 DNA/의료정보통합 통합 활용 시스템 구축 한국인 특유의 DNA와 의료 데이터 한국형 유전체발굴 질병과의 관계성 연구 DNA 데이터 자동화된 유전자분석 자동화된 유전자분석 마커 개발을 위한 분석 시스템 개발 대규모 컴퓨팅자원 유전체 분석 질병 정보
  • 30. 이성춘, ‘Big data, 미래를 여는 비밀 열쇠’
  • 31.
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  • 34. 사회복지통합관리망 구축으로 적정 수급자 관리 등에 활용하고 있으나 현황 복지 사각지대 발굴 및 맞춤형 복지 서비스 제공에 한계 복지수요 정보(사회복지사, 각종 포털, 상담센터 등)와 복지공급 정보(사회복지시설, 빅데이터 활용 종교단체, 사회복지공동모금회)등을 수집하여 생애주기별, 서비스 유형별 필요로 하는 맞춤형 복지 서비스를 적극적으로 발굴·제공 복지체감도 제고 복지재정 효율화 복지 사례관리를 통한 일자리, 복지 수요 정보 위기가구, 재능기부, 공급 정보 독거노인, 물품, 현금, … 교육, Big Data … 사례관리
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 41.
  • 42. 출처 : ‘지식정보 개방과 협력으로 스마트 정부 구현’, 국가정보화전략위원회(2011. 11. 7)