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1장. 빅데이터란 무엇인가? 1-1 The Data Deluge 1-2 3V로 나타내는 빅데이터의 특성1 1-3 넓은 의미의 빅데이터 1-4 어째서 지금 빅데이터인가? ① 빅데이터의 대중화 1-5 어째서 지금 빅데이터인가? ② 하드웨어 가격성능비 향상, 소프트웨어 기술의 진화 1-6 어째서 지금 빅데이터인가 ③ 클라우드 컴퓨팅의 보급 1-7 "과거의 가시화"를 통한 "미래 예측" - 비즈니스 인텔리전스와 빅데이터의 교차 1-8 점 분석에서 선 분석으로 1-9 빅데이터 분석의 기원 요약2장. 빅데이터의 기반이 되는 기술 2-1 부족한 기술 인력 2-2 하둡이란? 2-3 늘어나는 배포판 2-4 배포판이 존재하는 이유 2-5 NoSQL 데이터베이스 2-6 하둡, NoSQL 기업에 뜨거운 시선을 보내는 벤처캐피털 2-7 빅데이터 시대의 데이터 처리 기반 2-8 주목받는 분석적 데이터베이스 2-9 스트림 데이터 처리 2-10 스트림 데이터 처리 기술을 스스로 개발하는 인터넷 기업 2-11 다양한 분석 기술 2-12 자연어 처리와 그 밖의 기술 요약3장. 빅데이터를 무기로 활용하는 미국과 유럽 기업 3-1 성공한 인터넷 기업의 빅데이터 활용 3-2 매일 50테라바이트의 데이터를 생성하는 이베이 3-3 데이터 분석을 게임 서비스에 이용하는 징가 3-4 스마트 계량기 도입으로 에너지 소비 패턴을 분석하는 센트리카 3-5 쿠폰으로 고객의 구매 행동을 디자인하는 카탈리나 마케팅 요약4장. 빅데이터를 무기로 활용하는 일본 기업 4-1 일본에서도 시작된 빅데이터 활용 4-2 일본 빅데이터 활용의 선구자인 코마츠 4-3 철저한 하둡의 활용으로 데이터 분석에 대한 의식 개혁을 성공한 리크루트 4-4 데이터 주도형 접근으로 급성장을 이루어낸 GREE 4-5 현실 세계에서 일대일 마케팅을 실현하는 맥도널드 요약5장. 빅데이터 활용 패턴 5-1 빅데이터 활용 사례 5-2 빅데이터 활용 유형의 분류 5-3 빅데이터 활용 수준 5-4 빅데이터 활용의 진가 요약6장. 빅데이터 시대의 개인정보보호 6-1 개인정보보호와 혁신의 틈새 6-2 미국 의회도 관심을 보이다 6-3 소셜 미디어 프로필의 논란 6-4 "Do Not Track" 6-5 소비자 개인정보보호 권리장전 6-6 옵트인 방식을 채택한 EU 6-7 데이터 보호지령 개정 작업 6-8 일본에서 고려하는 "개인정보보호법"과 사업 분야별 기준선 6-9 옵트인 방식으로 3자에게 개인정보를 제공할 때의 가이드라인 6-10 일본 정부의 검토 상황 6-11 "정보 대항해 프로젝트"를 계기로 검토를 시작한 경제산업성 6-12 라이프 로그의 관점에서 논의를 진행한 총무성 6-13 힌트는 사용자와의 "대화"에 있다 6-14 오프라인에서의 행동을 추적 요약7장. 오픈 데이터 시대의 시작과 데이터 마켓플레이스의 등장 7-1 "외부 공개 데이터 활용"이라는 선택지 7-2 고조되는 LOD 운동 7-3 LOD 운동의 파급 효과로 생긴 열린 정부 만들기 7-4 속속 탄생하는 벤처 기업 7-5 콘테스트 개최로 데이터 활용을 촉진 7-6 뒤처지는 일본 7-7 지진을 계기로 발전하기 시작한 일본의 오픈 데이터 7-8 데이터 마켓플레이스의 등장 7-9 서로 다른 비즈니스 모델 7-10 성장하는 데이터 마켓플레이스에 남은 과제 요약8장. 빅데이터 시대의 준비 8-1 빅데이터 시대의 기업 IT 전략 8-2 데이터 공유를 향해 움직이기 시작한 일본 기업 8-3 오리지널 데이터의 강점 8-4 벤더의 새로운 비즈니스 기회 - "데이터 어그리게이터" 8-5 누가 데이터 어그리게이터가 되는가? 8-6 미국 결제 사업자의 "데이터 어그리게이터"화 8-7 고유 데이터를 "프리미엄 데이터"로 바꾸는 데이터 조합의 묘미 8-8 수요가 높아지는 데이터 과학자 8-9 데이터 과학자에게 필요한 능력 8-10 데이터 과학자에게 필요한 자질 8-11 심각한 인재 부족을 노출 8-12 대학원을 신설하려는 움직임 8-13 빅데이터 분석 기업에 흘러드는 거대 자금 8-14 일본에서도 시작된 데이터 과학자 구인 경쟁 8-15 빅데이터 활용에 맞는 조직 체제와 기업 분위기 확립 8-16 데이터 주도형 기업으로 요약
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