Transcript 노규성 교수 DL 6, 빅데이터와

성균관대학교 iSchool Distinguished Lecture
빅데이터와 데이터사이언티스
트의 미래
노규성(한국디지털정책학회 회장, 선문대)
Contents
1. 경영빅데이터 분석
2. 한국의 현실, 그리고 수요전망
3. 빅데이터의 전문인력 실태
4. 데이터 사이언티스트
5. 경영빅데이터분석사 자격검정제도
2
경영빅데이터 분석
(Bigdata Analytics for Business)
3
빅데이터의 등장 배경
(출처: 2012 기술영양평가 세미나 자료, 한국정보화진흥원, 2012)
빅데이터의 개념
- 기존 컴퓨팅 기술로는 관리나 분석이 불가능할 정도로 큰 데이터 집합 및 관련
기술, 인력
등을 포괄적으로 의미
- 태생은 기술이지만, 경제, 정치, 사회, 문화 등 삶 전체의 이슈이자 혁신적 패러
다임으로
부각(Economist, Gartner, McKinsey, NYT 등)
(출처: 채승병, 빅데이터: 산업 지각변동의 진원, 삼성경제연구원,2012)
빅데이터 국내외 정책 동향
• 세계경제포럼(World Economic Forum)은 세계발전을 위한 새로운 기회를
빅데이터에서 찾을 것을 제안1,2)
• UN은 빅데이터를 이용하여 보다 나은 세계로 발전하길 기대하며 이를 위해
2009
년 Global Pulse를 출범3)
1) World Economic Forum(2012), The top 10 emerging technologies for 2012.
2) World Economic Forum(2012), Big data, big impact: New possibilities for international development.
3) www.unglobalpulse.org
(출처:빅데이터 마스터플랜, 2012)
빅데이터 활용영역
(출처 : 조완섭, 빅데이터 활용과 비즈니스 혁신, 2012)
빅데이터 활용영역
(출처 : 조완섭, 빅데이터 활용과 비즈니스 혁신, 2012)
빅데이터 활용영역
(출처 : 조완섭, 빅데이터 활용과 비즈니스 혁신, 2012)
빅데이터 활용영역
(출처 : 조완섭, 빅데이터 활용과 비즈니스 혁신, 2012)
비즈니스에서의 빅데이터
출처: 함유근, 채승병, 빅데이터 경영을 바꾸다.
11
빅데이터 기반의 경영 의사결정
- 빅데이터 기반의 예측분석은 기업의 경쟁우위를 유지하는데 있어 필수적인 핵
심 요소
- 즉, 고객이나 조직에 대한 예측 스코어를 산출하는 예측 분석 모델을 활용
출처: 송민정, 빅데이터 기반의 경영의사결정 및 신규 사업 모델 개발, 2013
12
빅데이터 기반의 경영 의사결정
- 빅데이터 활용을 통한 업무는 마케팅, 영업, 사기방지, 역량 개선, 고객 대응
- 즉, 예측모델들을 통해 파악된 잠재고객 명단을 차별화 전략 요소로 활용
출처: 송민정, 빅데이터 기반의 경영의사결정 및 신규 사업 모델 개발, 2013
13
빅데이터 기반의 경영 의사결정 사례
- 빅데이터 기반 상품 개발로 산업의 구조를 변경
- 보험 고객즉시응대 서비스 및 보험료 산정
 매출 증대 및 수익구조 개선 사례
 프로그레시브는 “보험료산정시스템”
통해 ‘고비용 고위험군’ 자동차 보험
손실 부문에 초점
 타 보험사들은 고위험군 운전자들
을 몇 개 범주안에 넣어 평균비용,
공통 보험료를 산정하는 반면,
14
 프로그레시브는 경쟁사 대비해 10
배가 넘는 상세 분류 기준을 도입
(15년간 축적한 데이터를 기반으로
주행거리, 급가속, 급제동, 급커브,
야간운전이 사로 위험률에 미치는
영향을 분석)해, 결과적으로 ‘저위험
군’ 가입자에게 경쟁사 대비 낮은 보
험료를 책정
빅데이터 기반의 경영 의사결정 사례
- 빅데이터 분석으로 퇴직자의 퇴직 사유 포착
- 인사관리 정책 개선
 인적자원관리 개선 사례
 구글은 직원들의 퇴사율이 높아지
면서 퇴직자들의 데이터를 분석
 그 결과 최근 출산한 여성의 이직률
이 직원 평균 이직률의 2배 이상이
라는 사실 파악
 이에 구글은 5개월 급여 및 수당
100%의 유급 휴가를 제공하키로 하
는 등의 출산휴가정책을 변경
 특히 출산 여직원들의 개별적인 희
망사항을 복지에 적극 반영하는 맞
춤형 지원책 수립
15
2014년 빅데이터 선도사업 및 컨설팅 선정내역
□‘14년 빅데이터 시범사업 선정 과제
서비스명
유통 빅데이터를 통한
중소상인 지원
컨소시
내용
엄
대한상
대형유통사의 판매정보를 분석하여 지역 슈퍼마켓 등 중소상인을 위한 시즌별 인기상품
공회의
분석정보, 날씨/지역 맞춤형 상품추천 등 데이터 기반 마케팅 정보 제공
소
내외국인 관광‧소비 패턴, 중국인 관광객 트렌드를 복합 분석하여 추가 관광지 개발, 관광지
빅데이터 분석 기반 외국인
관광산업 지원
추천 등 지도 기반의 개인 맞춤형 관광정보 제공을 통해 관광객 만족도를 향상시키고, 분석
메이트
정보를 관광정책에 활용
의료정보 빅데이터 기반
맞춤형 유의질병 및
㈜오픈
에이디
진료정보 빅데이터 분석을 통해 발생 질환별 예상 유의 질병정보 및 맞춤형 병원 정보 제공
벤처스
□‘14년
데이터제공
기반 미래전략 컨설팅 아젠다
병원정보
㈜
미래전략
과제명
활용 데이터
주무부처
자동차
부품 제조사가 공동활용할 수 있는 빅데이터 플랫폼을
제공하여 생산 공정 데이터
㈜메타
자동차 부품기업 공동활용
󰋯특허기술을
활용한구축
미래 ICT 의
유망기술
예측 통한 제품 품질향상에 활용
특허정보, 미래기술 트랜드
특허청, 지식전략원
정밀 분석을
빌드
빅데이터 플랫폼
󰋯기상기후 데이터분석을 통한 과학적 농업경영 전략적 활용지원
󰋯글로벌 수출입데이터를 활용한 전자상거래 활성화 지원
󰋯데이터 기반 경력단절여성 맞춤형 재취업 지원
16
기상정보, 농산물정보
기상청, 농진청
수출입 자료
관세청
새일센터 구인/구직 정보
여성가족부
유통 빅데이터를 통한 중소상인 지원
□ 사업개요
ㅇ 대·중·소 유통사의 상품 판매 데이터를 수집,
축적하여 빅데이터 분석을
통한 중·소 유통사 대상 맞춤형 분석서비스 제공
ㅇ (사업기간) 2014. 5. 21 ~ 2014. 12. 31(8개월)
ㅇ (총 사업비) 600백만원(지원금: 300백만원,
민간부담금: 300백만원)
ㅇ (주관기관) 대한상공회의소
□ 사업내용
ㅇ (활용데이터) 대한상공회의소의 유통사
매출데이터(23개 유통사, 약 640개 표본매장)와
기상정보, 인구정보 등 공공데이터 활용
17
기상기후 데이터 분석을 통한 과학적 농업경영 지원
□ 과제목표
 국내외 기상기후 데이터와 농산물 수급 데이터를 기반으로 상관 분석
을 수행하여 기상기후와 농산물 수급 간의 상관성(패턴) 도출
 대상 농산물 수입 정책, 농산물 수급 분석 모델의의 정확성 제고 등
날씨 기반 농업 경영의 과학적 의사결정 지원
□ 과제내용
 국내 기상 및 위험기상 데이터와 국내 농산물 수급‧가격 상관성 분석
※ 서민생활과 직결, 단기 변동성이 큰 농산물 대상(배추, 무, 고추,
마늘, 양파)
주요 수입국 기상과 수입 농산물 정보(가격, 수입량 등) 상관성 분석
※ 중국, 동남아 등 농산물 수입량이 많은 국가 대상
 기상기후 현상과 농산물 수급‧가격 추이 분석을 통해 기상에 따른 중
단기 농산물 수급‧가격 변동 예측 가능성 제시
※ 필요 시 환율, 농산물 유통 과정 등 기상 외 변수 포함 다중 회귀 분
석 수행
18
KOREA
한국의 현실? 그리고 수요전망
19
출처: 채승병, 빅데이터 부상의 이해와 대응
20
출처: 채승병, 빅데이터 부상의 이해와 대응
21
출처: 채승병, 빅데이터 부상의 이해와 대응
22
출처: 채승병, 빅데이터 부상의 이해와 대응
23
출처: 채승병, 빅데이터 부상의 이해와 대응
24
빅데이터의 전문인력 실태
25
빅데이터의 활용과 기대효과
<빅데이터 활용 업무>
<빅데이터 기대 효과>
26
빅데이터 추진시 고민과 장애요인
<실제 프로젝트 장애요인>
<빅데이터 프로젝트 추진시 고민사항>
27
빅데이터에 대한 인식 조사
 Information Week(418명 bigdata
적용시의 문제점에 대해 설문조사)
 전문지식의 희소성 및 높은 비용(38%)
 애플리케이션 플랫폼의 높은 구축 비용(33%)
 빅데이터 분석을 통한 새로운 비즈니스
기회창출에 대한 회의(31%)
 빅데이터 플랫폼을 위한 분석 툴 부족(22%)
 향후 2년간 가장 중요한 것은?
 Bigdata and Analytics(40%)
 Hard to bigdata survey analytics
expert(53%)
28
29
30
“현재 국내 빅데이터 전문가는 100여명에 불과한 실정,
빅데이터 인력수요가 2017년까지 5년간 1만4000여명에 이
를 것으로 전망”
- 한국정보통신진흥협회(KAIT) -
31
데이터 사이언티스트
32
데이터 사이언스(Data Science)
33
데이터 사이언스(Data Science)
34
데이터 사이언스(Data Science)
35
데이터 사이언티스트(Data Scientist)
36
데이터 사이언스 교육(Data Science Education)
37
데이터 사이언스 교육(Data Science Education)
38
빅데이터와 인력양성
산업계에서 필요로 하는 이론과 실습을 겸비한 융합형 전문 고급 인력 양성
Business Analytics 과정은 기술 뿐만 아니라 특정 업종 혹은 업무분야에 특화된 사
업 분석 집중화 과정이 개설되었으며, 연간 2,800명(59개 대학) 이상의 데이터 과학
자 양성
국내 6개 대학원에서 배출되는 인력은 170명 정도이며, 대부분의 교육과정이 빅데이
터 플랫폼과 분석 기술 습득에 집중이 되어 있어, 데이터 과학자 양성을 위한 전문적
인 교육 과정이 필요
빅데이터 전문 인력의 핵심역량 4대 요소
데이터 관리
(Data Management)
분석 모델링
(Analytics Modelling)
데이터에 대한 이해
분석론에 대한 지식
비즈니스 분석
(Business Analytics
비즈니스 요소에 초점
39
소프트 스킬
(Soft Skill)
커뮤니케이션, 협력, 리
더십, 창의력, 열정
빅데이터와 인력양성
40
빅데이터와 인력양성
출처: 빅데이터 커리큘럼 참조모델 Ver.1.0, NIA, 2014.03
41
빅데이터와 인력양성
빅데이터 역량모델은 4개 역량, 4개 수준(등급)으로 구분
각 영역 및 수준 별 총 34개의 요구 역량 도출
출처: 빅데이터 커리큘럼 참조모델 Ver.1.0, NIA, 2014.03
42
빅데이터와 인력양성
 선문대 경영학부 비즈니스데이터과학 심화전공 교과과정
과정
전공ICT교양
심화과정
캡스톤디자인
교과목 리스트
학점
필수/선택
데이터베이스 기초
3
필수
R 기반 빅데이터 기초
3
필수
JAVA 기초
3
선택
엑셀 기초 및 활용
3
선택
경영빅데이터 분석
3
필수
빅데이터 통계와 데이터마이닝
3
필수
빅데이터 분석 실무
3
필수
빅데이터 해석과 시각화
3
필수
빅데이터와 IoT 워크숍
3
선택
엑셀활용 비즈니스데이터 분석
3
선택
엑셀 매크로와 VBA 활용 데이터분석 실무
3
선택
빅데이터 활용전략 실무
3
필수
★ 동계, 하계 방학중 비즈니스 용응 R 특강(2주, 80시간)
43
경영 빅데이터 분석사
Big Data Analytics for Business
자격검정제도
44
자격검정제도(자격시험) 시행 취지
<파급효과적 측면>
• 오늘날 데이터 처리 및 분석을 통한 데이터 활용은 생산성 향상, 고부가가치 및 고용 창출
등 국가 경제적 가치 창출의 핵심동력
• 기업 - 자사의 경영 전략에 데이터 분석을 도입하여 수익 증대를 실현
• 공공 - 높은 사회적‧경제적 효과가 발생
<대내외적 측면>
• 미국과 유럽을 비롯한 세계 각국 - 데이터 분석 시장 선점을 위해 데이터 분석 전문가
확보와 양성에 집중하고 있는 실정
• 국내 상황 - 데이터 전문가 인력양성 체계 미흡 등으로 데이터 관련 신규 비즈니스의
고부가가치 창출 등 연계 효과 저하가 우려
45
경영빅데이터분석사 자격검증제도의 준비
 2013. 6 빅데이터전략연구회 출범 기념 빅데이터 학술세미나 개최
 2013. 8 공공빅데이터 활용방안 연구 및 세미나 개최
 2013.10 빅데이터 기반 지방행정 혁신전략 세미나 개최
 2014. 2 G시의 빅데이터 시범과제 발굴 연구
 2014. 5 빅데이터 기반 스마트제조
시스템(MES) 구축 모델 연구
 2014. 5 이러닝의 빅데이터 적용 정책
연구(진행중)
 2014. 6 스마트융합산업 육성을 위한
빅데이터 활용 정책 주제의
학술대회 개최
46
경영빅데이터분석사 자격검증제도의 준비
 2013. 6 광주광역시 광산구청의 GIS 기반 데이터분석 정책 학습
 2014. 1 빅데이터 교수연수(한국데이터베이스진흥원 공동 주최)
 2014. 2 제1회 빅데이터전략연구회 워크숍(빅데이터 기획) 개최
 2014. 3 제2,3회 빅데이터전략연구회 워크숍(R입문) 개최
 2014. 5 제4회 빅데이터전략연구회 워크숍(R활용 논문작성법) 개최
 2014. 7 제5회 빅데이터전략연구회 워크숍(디자인씽킹) 개최
 2014.10 제6회 빅데이터전략연구회 세미나
(이러닝 빅데이터 정책) 개최
 2014.11 제7회 빅데이터전략연구회 세미나
(경영빅데이터분석) 개최
47
경영빅데이터분석사 자격검증제도의 준비
 2013. 10 경영빅데이터분석사 교재 발간 준비모임
 2013. 11 경영빅데이터분석사 교재 집필진 구성(전국대학교수 등 25인) 및 집필 착수
 2014. 4 경영빅데이터분석사 교재 1차 원고 마감 및 편집위원회 개최
 2014. 5 경영빅데이터분석사 교재 2차 편집위원회 개최
 2014. 8 경영빅데이터분석사 2급 교재 발간
 2015. 1 경영빅데이터분석사 1급 교재 발간(예정)
48
자격검정 시행추진
 이미지 대체
49
자격검정제도(자격시험) 시행 취지
 빅데이터로부터 도출할 수 있는 사회, 경제, 문화 현상을 통찰 및 사회 현안 문제
해결할 수 있는 창조적 융합형 인재 양성
 정부3.0의 실행(빅데이터산업 육성, 과학적 행정 실현, 국민 맞춤형 행정 서비스 구현
등)을 위한 다각적인 정책 및 예산 집행과 궤를 같이하는 빅데이터분석 전문가 양성
 자격취득자(개인)로 하여금 직무 수행의 역량 함양 기회 제공 및 능력 향상을
도모함과 동시에 기업의 국제 경쟁력 제고
50
자격검정 개요
51
자격시험 결과 및 일정
회차
분류
시험일자
원서접수
합격발표일
응시자
제1회
2급
2014.10.4(토)
2014.8.18 ~
2014.9.2
2014.10.20
73명
제2회
2급
2014.11.29(토)
2014.10.21 ~
2014.11.3
2014.12.8
약 400명
※ 2015년도부터 연 4회 시행 예정
52
응시절차
 응시절차
응시절차
 접수절차 (경영 빅데이터 분석사 시험관리위원회 홈페이지 www.bigtest.or.kr)
고사장
* 7월 홈페이지 내 확정공고
 서울 / 부산 / 대구 / 대전 / 광주 / 전주 / 인천 / 수원 / 춘천 예정
※ 수험생이 50 명 이상 모이면 단체시험 가능(단체측에서 일반고사장 확보 가능) – 대학 / 기업
53
활용기업(혜택)
혜택 – 대졸 사원 채용시 경영 빅데이터 분석사 자격증 활용
관련 금융사 / 일반기업 / 공공기관 – 확대 예정
- 금융사(예정)
- 일반기업(예정)
- 공공기관/단체(예정)
54
2급 교과 과정 커리큘럼(출제구성 및 범위)
과목명
빅데이터의
이해
경영과 빅데이
터의 활용
빅데이터
기획
연번
목차
세부내용
1
빅데이터의 개념
등장배경, 정의, 특징 등
2
빅데이터 관리
데이터관리의 개념, 유형, 관리 방법 등
3
빅데이터의 가치와 영향
경제적가치, 가치측정모델 등
4
빅데이터 비즈니스 모델
유형, 적용사례 등
5
분석적 사고와 분석 프로세스
분석적 사고, 분석 프로세스, 분석과 스토리텔링
6
비즈니스 프로세스와 의사결정
비즈니스 프로세스, 의사결정 과정에서의 데이터 역할
7
마케팅 애널리틱스
마케팅 분야(데이터, 정보, 분석)
8
생산운영 애널리틱스
생산운영 분야(데이터, 정보, 분석)
9
회계/재무/인적자원 애널리틱스
재무/회계/인적자원관리/조직관리/총무분야 데이터, 분석
10
빅데이터 활용 전략
공공데이터 개방(data.go.kr), NIA빅데이터활용센터 사업
11
산업별 빅데이터 활용
의료, 교통 등 산업분야(사례 포함)
12
공공분야의 빅데이터 활용
정부, 지자체, 공공 등의 분야(사례 포함)
13
빅데이터 분석 기획의 이해
개요, 기회발굴, 구조화, 구체화 등
14
빅데이터 분석 과제 도출
분석과제, 의미, 유형, 과제기획 방법
55
2급 교과 과정 커리큘럼(출제구성 및 범위) - 계속
과목명
빅데이터
분석
빅데이터
기술
별첨
연번
목차
세부내용
15
기초통계의 이해
통계의 이해, 기술통계, 추측통계, 상관분석, 회귀분석
16
고급통계
시계열분석, 다차원분석, 주성분분석, 요인분석, 군집분석
17
빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝
데이터마이닝, 분류, 군집화, 연관성, 회기, 감성분석, 기계학습 등
18
비정형 데이터마이닝
텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜 네트워크 애널리틱스 등
19
데이터 시각화 기법과 이해
관련 기술, 시각적 결과물의 이해와 해석
20
빅데이터 순환 과정과 플랫폼
빅데이터플랫폼(수집, 저장, 분석, 시각화 프로세스 기준) 포함
21
빅데이터 수집 및 저장 기술
ETL과 크롤링, 분산화일시스템, DW, DM, NoSQL, 기타 DBMS 등
22
빅데이터 처리 및 인프라 기술
분산컴퓨팅과 하둡, 맵리듀스, 실시간처리기술, 클라우드 등
23
빅데이터 분석도구
엑셀, SPSS, SAS, R, 프로그래밍 도구 등
1
빅데이터 분석 따라하기
간략한 사례를 분석기법을 통해 따라해보기
2
빅데이터 용어정리
빅데이터 관련 용어의 총정리
56
1급 교과 과정 커리큘럼(출제구성 및 범위)
과목명
빅데이터
기획
빅데이터
기술
빅데이터
분석도구 R
빅데이터 프로젝트
관리
연번
목차
세부내용
1
문제해결형 기획방법
2
데이터 드리븐 기획방법
3
과제 도출 방법
1
기초통계
2
고급통계
3
정형 데이터마이닝과 사례
4
비정형 데이터마이닝과 사례
5
데이터 시각화 기법과 사례
1
R 쉽게 배우기
2
통계 활용 빅데이터 분석 사례
3
데이터마이닝 활용 빅데이터 분석 사례
1
프로젝트와 프로젝트관리
2
빅데이터 프로젝트 관리
3
외주(outsourcing) 프로젝트 관리
57
THINK
감사합니다.
58
한국디지털정책학회
한국소프트웨어기술인협회