Scientific Computing & Data Science

원문: http://www.ciokorea.com/slideshow/19630/?slide=1#stage_slide오늘날 디지털 세계에는 데이터가 부족할 수가 없다. 오히려 데이터 과부하 시대라고 하는 표현이 더 어울리겠다. 기업들은 클라우드, 모바일 기술, 소셜 미디어에 투자하고 있다. 이와 함께 기업에 미치는 영향을 생각하면 얼마나 많은 데이터가 수집되고 있는지를 알 수 있을 것이다. 플로리다의 탐파(Tampa)에 본사를 둔 헤드헌팅 기업 케이포스(Kforce)의 최근 조사에 따르면 이런 데이터의 증가와 함께 데이터를 수집하고 정리하며 분석할 수 있는 사람들에 대한 수요도 늘어나고 있다고 한다. ETL(Extract(추출), Transfer(전송), Load(불러오기) 개발자데이터가 폭발적으로 증가하..

원문: http://www.ciokorea.com/slideshow/12832?slide=1#stage_slide페이스북"데이터 과학자는 소프트웨어 엔지니어와 정량 조사에 익숙한 전문가입니다. 온라인 소셜 네트워크의 연구에 강한 관심과 우리가 최고의 제품을 만들도록 도울 질문을 확인하고 답을 줄 수 있는 열정을 가진 데이터 과학자를 우대합니다.” 출처 : 페이스북의 데이터 과학자 채용 공고자격 조건 : 관련 분야의 이공계 석사 또는 박사 학위 소지자거나 관련 업무 경력 4년 이상인 사람; 정성적인 접근을 사용한 분석 문제 해결하는 데 경험이 풍부한 사람; 다양한 정보에서 데이터를 가져와 대용량의 복잡한 고차원 분석에 익숙한 사람; 데이터와 관련한 고난이도의 질문에 답을 찾고 경험적 연구에 대해 열정적으로..

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..

빅데이터는 의료 서비스의 품질을 높이는데 있어 유전자 연구 분야에서 고급 영상의학 분야에 이르는 헬스케어 산업에 대해 중대한 의미를 갖는다. 각 영역에서 심도있는 연구 진행을 위해 빅데이터 분석이 활용되는 반면, 빅데이터 활용에 대한 혜택은 이 정보를 의약에 적용하는 것이다.충분한 데이터가 획득되면, 이 데이터는 실용적이고도 생명을 구하기 위한 적절한 타이밍에 적용될 수 있다. 메디컬 클리니션(직접 환자를 상대하는 의사)들과 연구자들은 스트리밍 데이터를 활용하여 병원 셋팅에 대한 의사결정 속도를 높이며 환자를 위한 헬스케어 서비스 품질을 향상시키고 있다.환자 진료 시, 의사들은 실험실 테스트 결과, 임상병리학 리포트, X-레이, 디지털 이미지 등을 포함한 방대한 양의 시간-민감 데이터(시간에 따라 실시간..

에너지 사용 절감, 신재생 에너지 탐구, 에너지 효율 개선 등은 환경을 보호하고 지속가능한 경제성장을 위한 빅데이터의 중요한 목표이다. 이러한 목표 달성을 위해 실시간으로 방대한 양의 실시간 데이터를 모니터링하고 분석하고 있다.큰 규모의 많은 기관들은 현재 그리고 미래에 있어 우리가 필요로하는 에너지 자원 확보를 확신하기 위한 다양한 측정을 하고 있다. 바람 터빈, 태양열 팜(farm), 파력 에너지와 같은 새로운 에너지 원천은 계속되는 화석 연료의 가격 상승과 고갈에 대한 현실적인 옵션이 되고 있다.이 기관들은 에너지를 생성하고 저장하며 수요에 대한 공급 균형을 맞추기 위한 양질의 실시간 정보를 필요로한다. 이들은 스트리밍 데이터를 활용하여 에너지 수요를 측정하고 모니터링하여 에너지 요구사항에 대한 이..

거의 모든 도시가 세금의 형태, 건물과 다리의 센서, 교통 상황 모니터링, 위치 데이터, 범죄 활동 관련 데이터 등의 빅데이터를 사용할 수 있는 역량을 갖추고 있다. 도시를 더욱 안전하게, 보다 효율적으로, 더욱 살기 좋은 곳으로 또는 더욱 일하기 좋은 곳으로 만드는 실행 가능한 정책을 만들기 위해서는 다양한 소스로부터 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석해야 한다.많은 도시 공무원들은 공공 정책 향상에 관한 연구에 수반되는 대부분의 데이터(년도별 인구 데이터, 경찰 기록, 도시 세금 기록 등)를 수집해 오고 있으며, 분석하는 기간은 역사적으로 볼 때 몇달 또는 몇년이 소요되었다. 경찰서와 같은 하나의 특정 공무 기관 내에서 조차 각각의 분할된 지구가 따로따로 데이터를 수집하며 도시 및 주변 커뮤니티가 이..

기존의 분석 도구와 분석 기술들도 빅데이터 활용에 있어 매우 효과적이다. 그러나, 이 도구들의 일부인 알고리즘 또한 방대한 양의 잠재적으로 실시간 데이터와 이질적 데이터와 연동되어야 한다. 그리고 분석 도구를 제공하는 벤더들은 이들의 알고리즘이 분산 실행에도 적합한지 확인할 필요가 있다. 이러한 복잡성 때문에 새로운 종류의 도구들이 빅데이터 활용을 위해 등장할 것으로 기대된다.다음은 이러한 종류의 레퍼런스 아키텍쳐에 대하여 세 가지 종류로 분류한 것이다. 의사결정자들은 사업을 전개하는데 있어 이 아키텍쳐들을 독립적으로 혹은 복합적으로 사용할 수 있다.리포팅 도구 및 대쉬보드: 이들은 다양한 소스로부터 얻은 정보들을 사용자가 쉽게 알아볼 수 있도록 하는 표현용 도구들이다. 전통적 데이터 세계에서 대들보 역..

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..

기업들이 고객과 협력사들을 만족시키는데 있어 차이를 만들 수 있는 빅데이터는 더이상 과거의 데이터베이스에서 해답을 찾기 어렵다. 이전과는 다른 소스로부터의 비정형 구조 데이터의 가치는 분명해졌다. 비즈니스 리더들은 고객 지원 시스템의 텍스트 형태든 소셜 미디어 사이트든간에 비정형 구조의 정보를 신속히 분석하지 못한다면 중요한 통찰력을 얻는 것은 불가능하다. 빅데이터는 어떻게 기업들을 민첩하게 그리고 이윤을 창출할 수 있게 하는가기업들이 방대한 양의 데이터를 분서하고 이에 대한 결과를 실시간으로 고객의 의사 결정 프로세스와 비교할 수 있다면, 사업은 어마어마한 이윤을 창출할 것이다. 따라서, 비즈니스 프로세스의 일부로서 비정형 및 정형 구조의 데이터를 결합하여 활용하면 비즈니스 역량을 민첩하고 재빠르게, ..

일단 빅데이터를 수잡하였다면 다음으로 할 일은 무엇일까? 오늘날에는 고객의 충성도가 무엇보다도 중요한데 서비스 제공자와의 상호작용에 있어 선택권은 늘 고객에게 주어지기 때문이다. 이것은 어느 산업을 막론한 진실이다. 구매자는 보다 다양한 선택권을 가지고 있으며 구매 결정에 있어 점점 더 많은 연구를 하고 있으며 모바일 기기로 구매 결정을 하고 있다.급변하는 모바일 주도 시장에서의 경쟁력을 갖추려면 각 고객에 대해 더욱 깊이 알아야 하며 고객 맞춤형 지식으로 무장하여 고객과의 반응에 주목해야만 한다. 구매자가 구매 결정을 하는 동안 무엇을 제공하는 것이 적절할까? 당신의 고객 서비스 대표가 고객이 당신의 회사에 대해 가지고 있는 가치와 구체적 요구사항에 대한 맞춤형 지식을 갖추었다고 판단할 수 있는 근거는..