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빅 데이터의 의미와 정보기술2025.04.251. 빅 데이터의 의미 빅 데이터는 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)이라는 3가지 특성을 가지고 있다. 이러한 빅 데이터는 개인, 단체, 기업, 국가 등에 중요한 자산이 되며 미래 경쟁력을 좌우하는 중요한 자원으로 활용될 것이다. 2. 빅 데이터 분석 기술 빅 데이터 분석 기술에는 기계학습, 데이터마이닝 등이 있다. 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하여 새로운 규칙을 형성하는 기술이며, 데이터마이닝은 광대한 데이터베이스에서 가치 있는 정보를 찾아내는 기술이다. 이러한 기술...2025.04.25
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제4차 산업혁명의 개념정리와 국내외 주요 국가의 디지털 전환 성공사례 조사 분석2025.01.281. 제4차 산업혁명 제4차 산업혁명은 물리세계, 디지털세계, 생물세계가 융합되어 경제와 사회의 모든 영역에 영향을 미치는 새로운 산업 시대를 의미합니다. 이 혁명은 1차 산업혁명의 기계화, 2차 산업혁명의 대량생산화, 3차 산업혁명의 정보화에 이은 발전으로, 물리사물인터넷(IoT), 로봇공학, 가상현실(VR), 인공지능(AI) 등의 혁신 기술이 우리의 생활과 업무 방식을 변화시키고 있습니다. 2. 디지털 전환 디지털 전환은 기업 및 조직이 디지털 기술과 도구를 활용하여 비즈니스 모델과 프로세스를 혁신하는 과정입니다. 이를 통해 기...2025.01.28
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빅데이터의 개념과 특징, 기업의 활용 사례2025.01.291. 빅데이터의 개념 빅데이터는 단순히 데이터의 양이 많은 것을 뜻하지 않습니다. 빅데이터란 기존의 데이터 처리 기술로는 저장하거나 분석하기 어려운 방대한 데이터의 집합으로, 다양한 소스에서 생성된 정형 및 비정형 데이터를 포함합니다. 정형 데이터는 전통적인 데이터베이스에 저장할 수 있는 데이터이고, 비정형 데이터는 동영상, 이미지, 텍스트 문서, 소셜 미디어 게시글 등 구조가 명확하지 않은 데이터를 말합니다. 2. 빅데이터의 특징 빅데이터의 본질적인 특성은 '5V'로 요약됩니다. 이는 규모(Volume), 속도(Velocity),...2025.01.29
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빅데이터 리포트2025.01.191. 빅데이터 빅데이터는 기존의 데이터에 비해 방대한 양의 정형 또는 비정형 데이터로, 대량의 데이터와 복잡성이 큰 데이터를 의미한다. 3V(Volume, Velocity, Variety)와 5V(Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)로 특징지어진다. 빅데이터 분석은 필요한 정보를 수집하는 것에서 가능한 많은 데이터와 숨은 정보를 찾아내는 방식으로 변화하고 있으며, 표본조사에서 전수조사로, 질에서 양으로, 상관관계에서 인과관계로 변화하고 있다. 데이터마이닝은 많은 데이터에서 유용한 정보를 발견...2025.01.19
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Amazon GO 조사 - 적용된 IT 기술 위주로2025.04.281. Amazon GO에 적용된 기술 Amazon Go에 적용된 기술은 Just walk out technology 혹은 Puerini 발명을 토대로 가능하게 되었다. 이는 여러 기술의 집합체로서, Amazon Go의 시스템을 완성했고, 크게는 AI 기술과 AI를 제외한 프로그래밍적 요소로 나누어져 있다. AI 기술로는 개인 추적, 물건 인식, 행동 분석 등이 적용되었고, AI를 제외한 프로그램으로는 퓨전 센서, 교정, 개인 감지, 객체 인식, 모습 추정, 활동 분석 등이 사용되었다. 2. 미래사회와 Amazon GO Amazon ...2025.04.28
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데이터베이스 - 인공지능시대 데이터베이스의 필요성과 중요성2025.04.281. 데이터베이스 데이터베이스는 기업에서 데이터를 수집, 저장, 관리하는 핵심적인 기술이다. 인공지능 기술이 발전하면서 데이터의 가치와 중요성이 더욱 높아지고 있으며, 데이터베이스는 기업이 데이터를 효과적으로 활용하고 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 데 필수적인 역할을 하고 있다. 데이터베이스는 기업의 목적과 전략에 맞게 데이터를 체계적으로 관리하고 분석할 수 있도록 설계되어야 하며, 이를 통해 기업은 시장 경쟁력을 확보할 수 있다. 2. 인공지능 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 기술로, 기업들이 다양한 데이터 원천으로부터 인사이트...2025.04.28
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관계마케팅의 정의와 관광기업에서의 적용사례 및 필요성2025.01.231. 관계마케팅의 정의 관계마케팅(Relationship Marketing)은 고객과의 장기적이고 지속가능한 관계를 구축하고 유지하는 데 중점을 두는 마케팅 전략입니다. 고객과의 장기적인 유대관계를 구축하고 유지함으로써 고객 충성도와 만족도를 높이는 것이 목표입니다. 관계마케팅의 핵심 개념은 고객 중심 접근, 개인화된 서비스, 고객 충성도, 신뢰와 상호작용, 장기적 관점 등입니다. 2. 관광기업에서 관계마케팅의 적용 사례 관광기업에서 관계마케팅은 다음과 같은 사례로 적용되고 있습니다. 호텔 산업에서는 VIP 고객 프로그램을 통해 맞...2025.01.23
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경영학과 졸업논문 서비스마케팅 핀테크 마이데이터 분석2025.05.111. 서비스마케팅 금융 산업은 대표적인 서비스 산업 중 하나로, 마이데이터 산업의 도입으로 인해 금융 분야에서 큰 변화가 일어나고 있다. 마이데이터 서비스를 통해 금융소비자가 자신의 정보를 적극적으로 관리하고 활용할 수 있게 되면서 기존 대형 금융기관의 독점적 지위가 약화되고 금융상품 간 비교 가능성이 확대되고 있다. 또한 마이데이터를 통해 고객의 종합적인 재무상황을 분석할 수 있게 되면서 금융기관의 금융상품 제조 방식에도 변화가 일어나고 있다. 2. 핀테크 마이데이터 서비스의 도입과 함께 핀테크, 빅테크 기업들이 금융 서비스 시장...2025.05.11
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빅데이터 환경에서 효과적인 데이터 수집 방법과 특징 분석2025.01.261. 검색 데이터 수집 및 활용 검색 데이터 수집 방법은 사용자가 검색 엔진에 입력한 검색어와 관련된 데이터를 수집하여 분석하는 방법입니다. 이 방법은 사용자의 관심사, 소비 패턴, 트렌드 등을 빠르게 파악할 수 있어 마케팅, 시장 조사, 소비자 분석 등에 유용하게 사용됩니다. 검색 데이터는 실시간으로 수집할 수 있어 빠르게 변화하는 소비자 트렌드와 사회적 이슈를 즉각적으로 파악할 수 있으며, 대규모로 수집할 수 있어 통계적으로 유의미한 분석 결과를 도출할 수 있습니다. 2. 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터 수집 및 활용 소셜네트...2025.01.26
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인공지능 기술의 비즈니스 혁신과 윤리적/사회적 문제2025.01.181. 인공지능 기술의 비즈니스 혁신 사례 구글의 알파고와 딥마인드, 아마존의 알렉사와 에코, 넷플릭스의 추천 시스템과 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 인공지능 기술이 비즈니스를 혁신하고 있다. 이를 통해 기업들은 프로세스 자동화, 고객 서비스 개선, 새로운 가치 창출, 경쟁력 강화 등의 성과를 거두고 있다. 2. 인공지능으로 인한 윤리적/사회적 문제 인공지능의 책임과 권한, 편향과 차별, 개인정보와 보안 등과 관련된 윤리적/사회적 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제들은 인공지능의 신뢰성과 가치를 저해할 수 있으므로 적절한 대응이 ...2025.01.18
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