디지털 경제와 비즈니스
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디지털 기술 기반의 제품 - 서비스가 거래되는 경제 체제
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아날로그와 디지털은 데이터를 처리하는 방법론에 관한 것이다.
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복제가 쉽고 배포가 쉬운 디지털
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맞춤형 대량생산은 유연성
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이것을 가능하게 하는 것이 AI와 빅데이터
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디지털 기술로 가치를 창출하는 것이 비즈니스
디지털 비즈니스의 특징
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디지털 비즈니스에서의 비용절감
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탐색비용
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복제비용
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운송비용
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추적비용
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인증비용
융복합을 통한 가치 창출
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소비자 니즈의 다변화
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물리적 결합인 복함 → 화학적 결합 융합
데이터를 활용한 가치창출
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데이터 수집생성 : 직접 수집 vs 간접 수집
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데이터 저장 통합 관리 : 표준 정의, 이질적 데이터 통합
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데이터 분석 가공 : 가치 발견, 연구 활동
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데이터 판매 유통 : 분석 결과, 특별한 지식 제공
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데이터 활용 재사용 : 수집 목적에 부합, 새롭게 활용
디지털 비지니스의 가치 사슬
1.
분석 서비스 제공자
a.
데이터 수집 분석후 정리 및 시각화 기능을 제공
b.
AI를 활용한 비즈스니스
AI란 인간의 지능을 모사하한 컴퓨터 틍력. 스스로 문제 식인, 대망 탐색 및 평가, 무제해결
추천 알고리즘
Strong AI vs Weak AI
strongAI는 하나의 개체가 다양한 문제를 해결하는 것
weak AI는 하나의 개체가 특화된 한 가지 문제를 해결
AI 활용 사례
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이용 패턴을 분석
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금융 분야
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디지털 플랫폼 등등
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단순 모방 뿐만 아니라 창조도 가능
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빅 데이터 개념과 특징
빅 데이터란??
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정형 데잍터 (structured) 데이터 : 체계적으로 기록된 거래정보
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비정형( unstructured) 데이터 : 사용자 센서 생성 정보
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빅 데이터 시대에서는 단순 참고자료 뿐 아니라, 진정하 근거에 기반한 의사결정이 되게된다.
빅 데이터의 개념과 특징
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빅 데이터의 5V’s → 7V’s
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Volume : 생성 되고 저장되는 데이터의 물리적 크기
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Variety : 다양한 종류의 정형 비정형 데이터
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Velocity : 데이터를 실시간으로 분석 처리하는 속도
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Veracity : 신뢰할 수 있고 분석할 가치가 있는 데이터
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Value : 연구 및 비즈니스에 유요한 가치를 창출
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Validity
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Volatility
비즈니스에서 빅데이터는 왜 중요한가???
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산업을 구성하는 다양한 이해관계자의 요구 반영
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분석을 통해 문제 해결을 위한 통찰력 확보가능
빅 데이터 활용 사례??
주요 분석 기법
1.
통계적 분석
a.
수치 데이터를 활용한 확률 기반 분석
i.
상관 분석
ii.
회귀 분석
iii.
분산 분석
2.
분류 분석
a.
기존 데이터를 분석후 신규데이터의 클래스 분류
i.
k-NN 가장 가까운 k개 이웃을 파악한후 클래스 분류
1.
이숫 사이의 거리를 어떻게 측정?
2.
몇 개 이웃을 분석대상으로 포함??
ii.
트리 분석
1.
분류 의사결정 절차를 트리 형태로 구조화
iii.
연관분석 
1.
함께 자주 구입되는 제품으 조합을 확보
iv.
예측분석
1.
기존 데이터를 분석후 신규 데이터의 타겟변수 예측
2.
트리 분석
a.
절차를 트리 형
3.
로지스틱 회기