Scientific Computing & Data Science

Data Science, Big Data, Data Analytics에 대한 설명을 잘 해놓은 (무엇보다도 심플하면서도 간결한 디자인이 맘에 드는) 자료가 있어 소개하고자 한다.

원문 : http://www.ciokorea.com/slideshow/21053의료 산업은 빅 데이터 애널리틱스의 흥미로운 활용 사례들이 특히 많이 발생하고 있는 영역이다. 재입원율 감소에서 약물 관리 역량 개선, 의료 사기 적발 계획의 체계화 등, 다양한 활동들에서 빅 데이터 애널리틱스는 가시적인 성과를 보여주고 있다.어느 하나 탐나는 성과가 아닌 것이 없다. 그러나 여기에서 제기되는 한 가지 의문이 있다. 어떻게 시작할 것인가라는 질문이다. 대부분의 의료 데이터는 여전히 비정형적이고, 독점적이며, 사일로(silo) 방식으로 저장되고 있다. 또한 임상데이터 웨어하우스를 구축하는 과정은 고도의 복잡성으로 인해 언제나 시간에 쫓기는 의료 업계의 CIO들에겐 부담스러운 작업이다.다행히도 다른 이들보다 먼저 ..

최근 좋은 이유로 빅데이터 분석에 대한 대대적 광고를 하고 있다. 이러한 움직임에 동참하려면 빅데이터 분석의 특성을 알아야 한다. 기업들은 빅데이터에 무언가 있다는 것을 인지하고 있지만 최근까지도 데이터 수집에 어려움을 겪어 왔다. 분석에 대한 이러한 추세는 빅데이터 분석 움직임의 흥미로운 양상이다.기업들은 그들이 수집하고 있는 데이터에 접근하고 분석할 수 있다는 것과 이 데이터로부터 통찰력을 얻을 수 있다는 사실에 많은 기대를 하고 있지만, 효율적으로 관리되고 분석된 적은 없다. 이는 방대한 양의 다양한 데이터를 시각화하는 것일 수도 있고, 실시간으로 스트리밍을 분석하는 것일 수도 있다. 어떤 면에서는 진화적이며 어떤 면에서는 혁명적이다.그래서 당신의 기업이 빅데이터 분석을 추진 시 어떤 차별화를 갖는..

당신의 사업은 다양한 형태의 데이터를 가지고 무엇을 하고 있는가? 빅데이터는 해결하고자 하는 문제에 따라 전통적 또는 최신의 다양한 데이터 분석 방법을 요구한다. 어떤 분석 방법은 전통적 데이터 웨어하우스를 사용할 것이고, 어떤 분석 방법은 최신의 예측 모델을 포함한 분석 방법을 이용할 것이다. 비즈니스의 미래를 성공적으로 계획하려면 많은 다양한 방법을 이용하여 빅데이터를 전체적으로 다룰 수 있어야 한다. 빅데이터를 위한 분석적 데이터 웨어하우스와 데이터 시장활용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 분류한 후, 기업은 특정 패턴을 띄고 있는 데이터의 부분집합을 가지고 비즈니스에 활용 가능한 형태로 만드는 것이 실용적이다. 이러한 데이터 웨어하우스 및 데이터 시장은 압축, 멀티레벨 분류, 초병렬 처리 아키텍쳐..

빅데이터가 매우 활용가치가 높은 것은 누구나 알고 있는 사실이지만 분석 방법에 대해 아는 이들은 그리 많지 않다. Amazon과 Google 등은 빅데이터를 분석하는 최고의 역량을 지닌 기업들이다. 또한 이들 기업은 경쟁력 우위를 점하기 위한 지식을 보유하고 있다.Amazon의 추천 엔진을 생각해 보자. 이 엔진은 꽤 훌륭한 상품 추천을 위해 여러분의 구매 이력과 함께 구매 패턴, 여러분과 유사한 구매자의 구매 패턴까지도 알고 있다. 이것은 마켓팅 머쉰이며 이것의 빅데이터 분석 능력은 Amazon을 성공으로 이끌었다.빅데이터 분석 능력은 여러분의 조직에도 독특한 기회를 제공한다. 여러분이 할 수 있는 분석 방법을 늘릴 수 있을 것이다. 샘플링 된 큰 데이터 셋에 제한되는 대신, 분석을 위한 보다 자세하고..