| 발표소개 |
|
|
 | | 빅데이터의 접근방안과 성공요소 | | | 유혁 / 인포그룹 부사장 | | | 25년 이상 미국에서 활동하고 있는 세계가 주목하는 빅데이터 전문가이다. 정보수집, 데이터베이스 디자인, 통계학적 모델을 기초로 한 타기팅 등을 망라하며 마케팅과 IT간의 교량역할을 하고 있다. 인포그룹 부사장이자 데이터 전략 및 분석가로서 개발연구팀을 이끌어왔으며, 소비자 구매기록을 망라한 DB에 미국 최초로 제품별 구매성향까지 타깃모델에 가미한 혁신적 co-op 데이터베이스 회사인 I-Behavior의 공동창업자 및 CTO로 활동했다. 이번 컨퍼런스에서는 빅데이터 성공을 위한 접근방안과 성공요소에 대해 소개한다. |
|
|
 | | 유능한 정부 구현을 위한 빅데이터 활용 확대방안 | | | 이용석 / 안전행정부 공공정보정책과 과장 | | | 데이터 기반의 국민 맞춤형 서비스를 제공하는 정부 3.0으로 패러다임이 변화하고 있으며, 국가 미래전략 수립, 사회현안 해결 등에 데이터를 어떻게 활용하느냐가 국가 경쟁력을 좌우할 것이다. 유능한 정부구현이라는 비전을 달성하기 위해 정부에서 추진하고 있는 활용과제 발굴, 활용시스템 구축 등 주요 과제들과 법제도 정비, 산업 생태계 조성 등 향후 추진방향에 대해 공유한다. |
|
|
 | | 빅데이터 성공 요인 및 진행 단계 | | | 조성준 / 서울대 교수, 서울대 빅데이터센터 부센터장 | | | 빅데이터의 본질은 의사결정을 위한 인사이트, 포사이트 도출이다. 네 가지 분석 프레임워크인 예측, 클러스터링, 연관분석, 이상치 탐지를 사례와 함께 소개하고, 비정형 데이터인 텍스트와 이미지의 분석 사례를 살펴본다. 또한 잠재적으로 대규모 투자가 필요할 수도 있는 빅데이터 이니셔티브를 어떠한 단계를 밟아 진행해야 하는지, 그리고 성공 요인은 무엇인지 살펴보기로 한다. |
|
|
 | | Mining Minds - 빅데이터, 욕망을 읽다 | | | 송길영 / 다음소프트 부사장, 이화여대 겸임교수 | | | 인간의 행동은 특정한 켄텍스트에서 이루어지고, 습관화된 일상 속에는 욕망이 내재되어 있다. Social Big Data라는 자발적으로 쓰여진 무수한 일상의 기록 속에 담겨있는 의미를 읽는 시도를 공유한다. 수많은 데이터를 수집하고 수치화하는 기법을 통해, 오랜 기간 대량으로 축적 되어 온 자료들을 분석하여 보다 설득력 있게 변화를 묘사하고, 이를 토대로 앞으로의 경향을 예측하는 시도와 사례를 공유한다. |
|
|
 | | 탐색된 미래, 미래를 실험하는 데이터 공간 | | | 안창원 / ETRI 전문위원 | | | “인간은 미래를 생각하는 유일한 동물”이라고 한 대니얼 길버트의 말처럼, 인간은 늘 미래를 생각해왔다. 과거에 대한 기록인 역사가 미래를 비추는 거울이라고 하는 역설이 우리에게 당연하게 받아들여지는 것은 궁극적으로 미래를 알고자 함을 반증한다. 빅데이터에 대한 관심이 과도하게 증폭되는 것도 마치 빅데이터가 미래를 알려주는 마법 구슬처럼 묘사되고 있기 때문이다. 범죄 발생을 사전에 알 수 있다면, 주가 변동을 1초라도 빨리 알 수 있다면, 골치아픈 치안을 완벽하게 구축하고, 손쉽게 거부가 되는 것은 자명한 일이다. 과거를 기록하고 현재를 파악하는 모든 노력은 단언컨대 좀 더 빨리, 좀 더 정확하게 미래를 탐색하기 위한 것이라 해도 틀리지 않다. 빅데이터의 규모와 환상에 함몰되지 않고, 미래를 실험하고 탐색하는 환경을 구축해 나가는 것이 무엇보다 중요한 시점이다. |
|
|
 | | 빅데이터 활용사례 유형에 관한 시각적 분석 연구 | | | 조재희 / 광운대 교수, 한국BI데이터마이닝학회 회장 | | | 빅데이터 구현사례가 점차 늘어나고 있다. 이러한 시점에서 국내외 70여개의 활용사례 현황을 종합적으로 분석하여 일반의 이해를 돕고자 한다. 다각적인 분석을 위해 각 사례를 도입 연도, 민간-공공 여부, 적용 분야, 소스데이터 유형, 적용지역 범위, 국가명 등으로 분류한 표를 만든 후, 이를 기초로 정성적인 분석연구를 실시했다. 특히 기초통계분석 및 시각화 분석을 진행하고, 해석 및 시사점을 제시한다. 시각적 분석은 공간, 시간, 분포 등 다양한 시각화 비교를 포함했으며, 이를 통해 빅데이터 활용사례의 전반적인 동향을 입체적으로 보여줄 예정이다. |
|
|
 | | 미래재난 예측을 위한 이머징 이슈와 트렌드 분석 | | | 김대곤 / 국립재난안전연구원 미래안전연구팀 연구관 | | | 미래의 이머징 이슈와 핵심 트렌드 및 주요 변화 동인을 파악하고 시나리오를 통해 미래를 전망하는 것이 일반적인 ‘미래예측’ 기법이다. 이머징 이슈 분석은 실현가능 한 미래에 대한 정보를 제공해 줄 수 있다는 예측의 활용과 동시에 현재 진행되는 사건에 대한 이해를 돕고 과거에 세웠던 여러 가정들을 되짚어 볼 수 있는 성찰적 해석의 틀을 제공해준다는 두 가지 측면을 가지고 있다. 미래학자들의 주된 연구는 ‘이머징이슈 분석’이 아닌 ‘트렌드 분석’이 대부분이다. 미래를 말하는 많은 사람들은 이러한 트렌드가 곧 심각한 문제(기회)로 발전할 가능성을 지적한다. 국립재난안전연구원의 이슈와 SAS를 활용한 빅데이터 사례를 소개한다. |
|
|
 | | IBM 빅데이터 활용사례 : From possible to proven | | | 이지은 / IBM 실장 | | | 빅 데이터를 비즈니스 기회로 삼아 데이터로부터 가치를 도출하는 기업은 시장에서 경쟁 우위를 가지고 혁신을 주도할 수 있다. 이미 기업들이 비즈니스의 기회로 삼고 있는 대표적인 빅데이터 활용 케이스를 중심으로 정보기반의 혁신적인 기업이 되기 위해 고려해야 하는 빅 데이터 기술요소, 빅데이터 접근 방법에 대해 공유한다. |
|
|
 | | 국내 빅데이터 사업의 수행 방법과 방향성 논의 : Telco의 Biz를 중심으로 | | | 민정익 / KT 상무 | | | KT의 빅데이터 솔루션을 활용한 공공 부문과 기업부문의 사례를 공유할 예정이다. 어떤 방법으로 빅데이터를 구축하고 업무목적 달성을 위해 빅데이터를 활용하는지 사용방법, 그리고 업무적용을 위한 인사이트 도출 방법을 살펴본다. 실제 비즈니스 케이스와 함께 KT의 빅데이터 솔루션을 살펴보고 KT의 빅데이터 효과를 제시한다. 또한 향후 빅데이터의 발전방향 및 비즈니스 방향성을 정리하고 빅데이터 정착을 위한 법률 제도 등 보완 및 고려해야 할 영역에 대해 논의한다. |
|
|
 | | 델, 시스코 등 글로벌 기업들의 소셜미디어 활용사례 : Social Media Command Center | | | 박수진 / 대유넥스티어 컨설턴트 | | | 우리의 기업환경이 이전에 고객, 직원, 파트너간 연결이었다면 이제는 제품(Product)까지 인터넷을 통해 서로서로 연결되고 있다. 소셜 미디어 데이터는 정말 빅데이터이고 점점 더 커지고 있다. 그러나 고객은 단지 빅데이터가 아니라 스토리를 얘기할 수 있는 데이터 뷰를 원하고 있다. 기업은 고객의 데이터 시각화를 통해 무엇이 중요한가 이해 하고, 트렌드 및 주요 영향자를 이해하고, 실행하고, 신제품 출시의 영향을 살펴 봄으로써 경쟁력을 강화 할 수 있다. 소셜미디어를 잘 활용하고 있는 DELL, CISCO, American Red Cross, 2012 MLB All-Star Game 등 해외기업들의 사례를 살펴보고 국내 기업들에 적용 가능한 시사점을 찾는다. |
|
|
 | | 데이터 사이언티스트의 특성과 역할 | | | 전용준 박사(리비젼컨설팅) | | | 빅데이터를 시스템이라고 하는 것은 초보적 수준의 이해이다. 데이터를 분석하고 해석하는 사람에 따라 전혀 다른 의미를 전달할 수 있기에 빅데이터의 가치는 데이터를 제대로 분석하는 사람의 역할이 중요하다. 이번 발표에서는 데이터 사이언티스트의 특성에 대해 여러 각도에서 살펴봄으로써, 데이터 사이언티스트가 되고자 하는 사람들이 가야 할 길을 확인하고, 데이터 사이언티스트를 필요로 하는 조직들의 인력 확보, 양성, 유지 방안에 대해서 살펴본다. 또 데이터 사이언티스트들의 성별, 연령, 인종, 소득 등 인구통계학적인 측면에서의 특성을 알아보고, 그들이 수행하는 활동을 DAD(Discover Access Distil)의 관점에서 검토하고 조직 내에서의 그들의 위치와 담당해야 하는 역할을 살펴본다 |
|
|
 | | 빅데이터 시대의 금융권 실시간 고객 대응방안 | | | 김세훈 / FK BCG 상무 | | | 고객을 이해하고 그들의 필요를 채우려는 금융회사들의 노력과 발전을 먼저 살펴본다. 또 빅데이터 시대에 진정한 가치를 창출할 수 있는 방안을 모색하고, 금융 현장에서 구체적으로 실행할 수 있는 사례들을 제시한다. 또한 고객 각각의 성향, 기호, 선호도에 따라 특화된 맞춤 서비스 및 상품을 실시간으로 제공할 수 있는 방안은 무엇인지 등 현재까지의 노력과 성과를 제시한다 |
|
|
 | | 데이터 통합관리기반의 혁신적 빅데이터 플랫폼 구축방안 | | | 정태호 / 데이터스트림즈 이사 | | | 기업이 직면한 문제를 해결하기 위해 데이터분석은 오래 전부터 진행되어 왔고, 데이터의 양과 범위를 확장한 것이 빅데이터 분석임을 재고해보면 데이터 품질을 확보하는 데이터 통합관리(Total Management)의 중요성이 재조명되고 있다. 빅데이터를 분석하기 위한 정형, 비정형, 반정형 데이터의 통합, 빅데이터 저장, 처리, 그리고 효율적 관리를 위한 빅데이터 플랫폼 구축 방안에 대해 살펴본다 |
|
|
 | | 빅데이터 플랫폼으로서의 Modern Data Warehouse | | | 한석진 / 마이크로소프트 차장 | | | 데이터 분석 기반으로서 기업의 모든 데이터의 저장소로 기능해오던 데이터웨어하우스는 태생 이래 가장 큰 변화의 시기를 맞이하고 있다. 이렇게 티핑 포인트가 가시화되고 있는 원인을 빅데이터 관점에서 살펴보고, 어떻게 현대적인 데이터 웨어하우스로의 진화가 가능할지에 대해 마이크로소프트가 제시하는 방향을 알아본다. |
|
http://www.itdaily.kr/seminar/default.asp?s_id=1&msel=5
2013년 11월 12일(화) 18시 까지
11만원 사전등록(VAT 포함) / 현장등록 13만원(VAT 포함)
IT Daily Tel. 02-2029-7200 Email. blackcho99@itdaily.kr
