전체 글 (34) 썸네일형 리스트형 오픈데이터(Open Data) – 정부와 기업이 데이터를 공개하는 이유 1. 오픈데이터, 그게 뭐지?“데이터를 공개한다”라는 말, 처음 들으면 조금 낯설 수 있어요.쉽게 말해 **오픈데이터(Open Data)**는 누구나 자유롭게 접근하고 활용할 수 있도록 공개된 데이터를 말합니다.예를 들어, 기상청에서 제공하는 날씨 데이터, 공공기관이 제공하는 교통 데이터, 기업이 개방한 소비 트렌드 데이터 등이 있어요. 이런 데이터는 누구든지 다운로드해 새로운 서비스 개발이나 연구에 활용할 수 있습니다.2. 정부가 데이터를 공개하는 이유정부가 가진 데이터는 사실상 국민 모두의 자산이에요. 세금으로 만들어진 데이터이기 때문에 공공성을 위해 다시 국민에게 돌려줘야 한다는 원칙이 있습니다.투명한 행정: 데이터를 공개함으로써 정부 정책과 행정이 더 투명해집니다.국민 편익 증진: 교통, 환경, .. 데이터 품질 관리 – 좋은 데이터와 나쁜 데이터 구분법 1. 데이터 품질 관리가 중요한 이유디지털 시대에 데이터는 석유보다 더 중요한 자원이라 불립니다. 그러나 모든 데이터가 가치 있는 것은 아닙니다. 잘못된 데이터, 불완전한 데이터는 오히려 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다. 실제로 기업의 데이터 분석 프로젝트 실패 원인 중 절반 이상이 데이터 품질 문제 때문이라는 조사도 있습니다.따라서 데이터를 활용하기 전에 좋은 데이터와 나쁜 데이터를 구분하는 능력, 즉 **데이터 품질 관리(Data Quality Management)**가 필수적입니다.2. 좋은 데이터의 특징좋은 데이터란 단순히 많은 데이터를 의미하지 않습니다. 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다.정확성(Accuracy)실제 사실과 일치해야 합니다. 예: 고객 나이, 구매 금액이 실제 값과 같아.. 클라우드와 데이터 – AWS, Azure, GCP에서 데이터는 어떻게 관리될까 1. 왜 클라우드에서 데이터가 중요한가?디지털 전환(DX) 시대에 데이터는 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 자산입니다. 하지만 데이터는 점점 더 방대해지고, 복잡해지고, 빠르게 늘어나고 있습니다. 기업이 자체 서버만으로 이를 관리하기는 점점 어려워졌습니다. 그래서 등장한 것이 클라우드 기반 데이터 관리입니다.클라우드는 데이터를 안전하게 저장하고, 빠르게 처리하며, 필요한 만큼만 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다. 그중에서도 글로벌 3대 클라우드 서비스인 AWS, Azure, GCP는 데이터 관리의 표준이 되고 있습니다. 2. AWS – 세계 최대 클라우드의 데이터 관리 방식**아마존 웹 서비스(AWS)**는 클라우드 시장 점유율 1위를 차지하고 있으며, 데이터 관리 기능이 매우 다양합니다.데이터 저장:A.. 데이터 사이언티스트 vs 데이터 엔지니어 – 역할과 차이점 1. 데이터 직무, 왜 구분이 필요할까?데이터 관련 직군은 빠르게 성장하면서도 서로 다른 역할을 가지고 있습니다. 특히 **데이터 사이언티스트(Data Scientist)**와 **데이터 엔지니어(Data Engineer)**는 많은 사람들이 혼동하는 대표적인 직무입니다.두 직무 모두 데이터를 다루지만, 목적과 접근 방식은 다릅니다. 사이언티스트는 데이터를 분석하고 예측 모델을 만들며, 엔지니어는 데이터를 안정적으로 수집·저장·가공하는 인프라를 만듭니다. 쉽게 말해, 엔지니어가 ‘도로’를 깔면, 사이언티스트는 그 위에서 ‘차’를 달리는 것입니다. 2. 데이터 사이언티스트의 역할데이터 사이언티스트는 데이터를 분석해 의미 있는 인사이트와 예측 모델을 도출하는 역할을 합니다.데이터 분석: 통계 기법과 머신러닝.. 데이터 시각화의 힘 – 인포그래픽과 차트로 전달하는 방법 1. 왜 데이터 시각화가 중요한가?현대 사회는 데이터 홍수 시대입니다. 숫자와 글자만으로는 사람들의 주의를 끌기 어렵습니다. 복잡한 데이터도 시각화하면 누구나 쉽게 이해할 수 있습니다.예를 들어, “올해 매출이 전년 대비 15% 증가했다”는 문장보다, 막대그래프나 원형 차트로 보여주는 편이 훨씬 직관적입니다. 눈으로 바로 이해할 수 있고, 기억에도 오래 남습니다. 따라서 데이터 시각화는 단순한 미적 요소가 아니라, 의사소통과 설득의 핵심 도구입니다. 2. 인포그래픽 – 복잡한 내용을 한눈에인포그래픽(Infographic)은 정보를 그림, 아이콘, 텍스트를 조합해 스토리텔링 형식으로 시각화한 것입니다.장점복잡한 정보를 직관적으로 이해할 수 있음공유하기 쉽고 SNS에서 확산성이 높음감성적 요소를 더해 메시지.. 데이터 기반 의사결정(DT) 성공 사례 – 기업과 정부의 활용 사례 1. 데이터 기반 의사결정이란 무엇인가?데이터 기반 의사결정(Data-driven Decision Making, DT)은 단순한 경험이나 직관이 아니라 데이터 분석 결과에 근거해 전략을 세우고 실행하는 방식입니다. 과거에는 경영자의 직감이나 과거 사례가 큰 비중을 차지했지만, 오늘날에는 방대한 데이터가 실시간으로 축적되면서 데이터는 가장 강력한 의사결정 도구가 되었습니다.2. 기업의 데이터 기반 의사결정 성공 사례1) 아마존 – 데이터로 고객 경험 혁신아마존은 고객의 구매 이력, 검색 기록, 장바구니 데이터를 분석해 개인 맞춤형 상품 추천 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고 재구매율을 극대화했습니다. 또한 물류 데이터를 분석해 배송 효율성을 높여 ‘당일 배송’이라는 혁신적인 서비스 모.. 일상 속 데이터 활용법 – 스마트워치, 배달앱, 네비게이션 속 데이터 이야기 1. 데이터는 이미 우리의 일상 속에 있다많은 사람들이 데이터라고 하면 거창한 ‘빅데이터 센터’나 ‘AI 연구소’를 떠올립니다. 하지만 사실 데이터는 이미 우리의 일상 속에서 자연스럽게 활용되고 있습니다. 손목에 차고 있는 스마트워치, 자주 사용하는 배달앱, 매일 켜는 네비게이션 앱 모두 데이터로 움직이고 있습니다.데이터는 단순한 숫자와 기록이 아니라, 우리의 생활을 더 편리하고 스마트하게 만들어주는 보이지 않는 동력입니다.2. 스마트워치 – 나만의 건강 데이터 분석기스마트워치는 단순한 시계가 아니라 작은 건강 데이터 센서입니다.걸음 수 데이터: 하루 몇 걸음을 걸었는지 기록해 건강 목표 달성을 도와줍니다.심박수 데이터: 운동 강도를 측정하고, 심장 건강 이상을 조기에 알 수 있습니다.수면 데이터: 깊은.. AI 시대의 데이터 윤리 – 개인정보와 프라이버시 문제 1. AI와 데이터 윤리의 중요성AI 시대가 본격적으로 열리면서, 데이터는 기업과 사회의 핵심 자원이 되었습니다. 인공지능은 방대한 데이터를 학습해 언어를 이해하고, 이미지를 인식하며, 자율주행차를 움직입니다. 그러나 이 과정에서 반드시 따라오는 이슈가 있습니다. 바로 개인정보 보호와 프라이버시 문제입니다.데이터가 많아질수록 AI의 정확도는 올라가지만, 동시에 개인의 사생활이 침해될 위험도 커집니다. 따라서 “데이터 윤리”는 기술 발전과 함께 반드시 고려해야 할 주제가 되었습니다.2. 개인정보란 무엇인가?개인정보란 단순히 이름이나 주민등록번호만을 뜻하지 않습니다. 위치 정보, 온라인 검색 기록, 구매 내역, 심지어는 심박수나 수면 패턴 같은 건강 데이터까지도 개인을 특정할 수 있으면 모두 개인정보입니다... 이전 1 2 3 4 5 다음
