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빅 데이터 어떻게 활용할 것인가 오라일리 심층 보고서
- 오라일리 미디어 저
- 배장열 역
- 제이펍
- 2014년 05월 09일
-
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ISBN: 9788994506708
212쪽
152 x 215 (㎜)
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책 소개
출판사 리뷰
빅데이터, 과연 유행어로 그칠 것인가?
요즘 분야를 막론하고 '빅 데이터'를 내세우지 않는 곳이 없다. 빅 데이터가 무엇인지, 어떻게 활용할지, 한 번도 고심해보지 않은 사람들의 입을 타고 빅 데이터가 뜻 없는 유행어가 되었다고 어떤 이는 말한다. 그렇다면 실제 빅 데이터는 어떻게 활용되고 있으며 그 문제와 한계는 무엇일까.
전문가들의 인터뷰를 통해 빅 데이터의 '현재'를 알아보자!
이 책은 오라일리 미디어가 직접 엮은 기사 모음집이다. 그만큼 전문적인 시각으로 빅 데이터를 해석해 줄 것이다. 빅 데이터가 우리들의 이슈를 ...
빅데이터, 과연 유행어로 그칠 것인가?
요즘 분야를 막론하고 '빅 데이터'를 내세우지 않는 곳이 없다. 빅 데이터가 무엇인지, 어떻게 활용할지, 한 번도 고심해보지 않은 사람들의 입을 타고 빅 데이터가 뜻 없는 유행어가 되었다고 어떤 이는 말한다. 그렇다면 실제 빅 데이터는 어떻게 활용되고 있으며 그 문제와 한계는 무엇일까.
전문가들의 인터뷰를 통해 빅 데이터의 '현재'를 알아보자!
이 책은 오라일리 미디어가 직접 엮은 기사 모음집이다. 그만큼 전문적인 시각으로 빅 데이터를 해석해 줄 것이다. 빅 데이터가 우리들의 이슈를 해결하는 데 적절한 도구가 되어줄지, 현장의 사람들로부터 여과 없이 들어보기로 하자.
이 책의 주요 내용
빅 데이터의 최근 동향 ? 빅 데이터의 구조와 정의에 관한 필수 정보
빅 데이터의 도구와 기법, 전략 - 빅 데이터 이론이 관련 제품으로 승화하기 위한 전문적인 안내
빅 데이터의 응용 - 데이터의 부정적인 면도 함께 고려한 빅 데이터의 실제 사례
빅 데이터의 미래 - 빅 데이터가 진화할 모습 및 산업 전반에 걸쳐 차지할 역할에 대한 구상
빅 데이터와 의료 서비스 - 데이터와 의료 서비스가 만날 때 일어나는 가능성을 파헤치는 특별 지면
저자 소개
- 구분 : 저서
- 국적 : 기타
- 분류 : 과학/공학 저자 , 기타
- 인기지수 : 423
국내에서는 '동물책 시리즈'로 유명한 오라일리 미디어는 앞서 가는 개발자의 지식을 책, 온라인 서비스, 매거진, 연구, 학회로 전달해 왔습니다. 1978년부터 오라일리는 앞선 기술의 촉매가 될 만한 화두를 던지며 미래를 개척하는 개발자 및 기술의 온실이 되어 왔고, 2005년 Make의 발간은 Maker의 세계를 세상에 소개하는 새로운 통로를 만들었습니다.
역자 소개
- 국적 : 대한민국
- 분류 : 경제/경영/자기계발 저자 , 과학/공학 저자 , 대학교재 저자 , 기타
- 인기지수 : 749
개인 개발자이자 IT 전문 번역자다. 요즘은 좋은 책을 소개하는 데 도움이 되고자 번역에 더 많은 정성을 기울이고 있다. 옮긴 책으로는 《PM 인터뷰의 모든 것》(2015), 《리눅스와 함께하는 라즈베리파이》(2014), 《아빠와 함께 배우는 스크래치 프로그래밍 어드벤처》(2014), 《파이썬으로 배우는 라즈베리 파이 프로그래밍》(2013년), 《라즈베리 파이 시작하기》(2013년), 《아론 힐리가스의 오브젝티브-C 프로그래밍》(2012년), 《프로 안드로이드 미디어》(2011년) 등이 있다.
책 속에서
빅 데이터의 가치는 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있다. 분석용 용도와 새로운 제품의 가능성이 그것이다. 빅 데이터 분석을 통해서는 지나치게 높은 데이터 프로세싱 비용 때문에 얻어내지 못했던 통찰력을 기를 수 있다. 가령 고객들의 서로에 대한 영향력(peer influence)은 구매 고객의 트랜잭션(구매 내역)이나 사회적, 지리적 데이터(고객 개인 정보)를 분석하면 적나라하게 파악할 수 있다.
_15
이러한 변화는 빅 데이터가 어떤 이유에서 중요한지를 방증한다. 서로 연결된 이종heterogeneous 데이터를 웹 대기업이 획득하여 처리하려는 목적으로 개발된 각종 방법이 디지털 기반 오퍼레이션으로 옮겨가기 위한 주요 도구가 될 것이다. 우리는 일찍이 이와 관련한 여러 예를 알고 있다. 금융 사기를 잡아내려는 것에서 인적 자원 분야의 인사 프로세스를 개선하려는 움직임까지 실로 다양하다. 또한, 우리 대부분은 이미 소셜 네트워크의 방대한 정보 흐름에 관심을 보이고 있지 않은가?
_36
데이터 수집은 우리의 호불호를 떠나 일어나게 돼 있다. 그리고 데이터의 공개 여부와도 상관없다. 나는 사적인 데이터가 공익이 아닌 공해라고 확신한다. 그리고 공개 데이터에 대해서는 거부감이 적다. 공개 데이터가 반드시 이익을 가져다주지는 않는다. 데이터 이용 방식에 따라, 데이터를 이용하는 사람들에 따라 달라진다.
_97
과연 빅 데이터는 어디까지 성장할까? 우리가 굳은 각오로 소매를 걷어붙이기 시작한 순간부터 빅 데이터는 세 가지 주요 영역으로 대별된다. 기업 BI와 토목공학, 고객 관계 최적화가 바로 그것이다. 앞으로 몇 년 동안은 이들 분야에 IT 지출이 높아지고, 정부의 감독이 거세지면서 이곳저곳에서 선구적인 시도가 진행될 것이다.
_107
빅 데이터가 적용된 두 번째 분야는 사회와 정부이다. 이미 데이터 마이닝이 질병의 발병을 예측하거나 교통량 패턴을 이해하고 교육의 질을 높이는 데 사용되고 있다. 어느 도시나 예산 부족, 인프라 문제, 시골 주민의 도시 유입이라는 당면 과제를 안고 있다. 이는 미룰 수 없는 과제인데, 도시 자체는 빅 데이터 계획의 완벽한 실험실이다. 뉴욕과 같은 대도시를 예로 들어보자. 해커톤, 공용 데이터의 공개 피드, 도시민의 일상생활, 즉 쇼핑하고 병원에 가고 먹고 하는 등에서 비롯되는 엄청난 정보가 넘쳐나는 곳이 바로 대도시다.
_110
목차
목차
1장 빅 데이터의 최근 동향
빅 데이터란 무엇인가? 14
빅 데이터는 어떤 모습인가? 16
실제 응용 23
아파치 하둡이란 무엇인가? 27
하둡의 핵심: MapReduce 28
하둡을 받치는 기둥: HDFS, MapReduce 29
프로그래밍 능력의 향상: Pig, Hive 29
데이터 액세스 향상하기: HBase, Sqoop, Flume 31
조정과 워크플로: Zookeeper, Oozie 33
관리 및 배포: Ambari, Whirr 33
기계 학습: Mahout 34
하둡 사용하기 34
빅 데이터가 큰 이유는 무엇인가 ; 디지털 신경계 35
외골격에서 신경계까지 35
변화의 로드맵 37
다가오는 디지털 신경계, 그 준비는? 39
2장 빅 데이터의 도구, 기법, 전략
대단한 데이터 제품 디자인하기 42
목표 기반 데이터 제품 43
모델 어셈블리 라인: 의사결정 최적화 사례 45
추천 시스템의 드라이브트레인 접근법 52
평생 고객 가치 최적화하기 56
물리적 데이터 제품의 베스트 프랙티스 59
데이터 제품의 미래 65
대단한 기계 학습 제품을 만들려면 무엇이 필요한가 67
기계 학습의 발전 추이 68
흥미로운 문제는 손만 뻗는다고 해서 잡히는 것이 아니다 70
문제 정의하기 72
3장 빅 데이터의 응용
스프레드시트에 얽힌 이야기 76
대시보드에 관한 단상 79
전체 인터뷰 79
천문학 문헌 마이닝하기 80
로버트 심프슨과의 인터뷰: 프로젝트의 배경과 앞으로의 과제 86
틈새 과학 90
데이터의 어두운 면 91
디지털 출판 93
개인 정보 보호 95
4장 빅 데이터에서 주시해야 할 것들
빅 데이터는 우리 세대의 인권 문제: 그러나 우린 그런 줄도 모르고 있다 100
빅 데이터의 세 가지 종류 107
기업 BI 2.0 108
토목공학 110
고객 관계 최적화 112
곤두박질 114
자동화 과학, 딥 데이터, 정보의 역설 114
(반)자동화 과학 115
딥 데이터 119
정보의 역설 122
빅 데이터 솔루션의 난제 126
시각화 비평의 균형 잡기 130
시각화 생태계 131
니즈의 비합리: 패스트푸드와 근사한 저녁 식사 사이 133
비평의 성장 137
최종 생각 141
5장 빅 데이터와 의료 서비스
의료 서비스 분야의 워너메이커 문제 해결하기 144
한층 효율적인 의료 산업을 위해 148
더 많은 데이터, 더 많은 데이터 소스 153
치료 결과에 비용 지급하기 155
데이터를 사용 가능하게 하기 158
우리가 원하는 의료 시스템 구축하기 163
파자드 모스타샤리 박사의 e환자를 위한 건강 정보 인프라 구축 165
존 윌뱅크스, 건강 데이터 공용체의 리스크와 보상에 대해 논하다 171
에스더 다이슨이 바라본 건강 데이터, ‘선점하는 의료 서비스’와 차세대 신성장 동력 182
데이터와 케어 제공자의 결합은 아툴 가완데 박사에게 의료 분야의 희망이다 192
의료 서비스 제공자가 듣지 말아야 할 의료 개혁의 5대 요소 204
추천 자료 212
1장 빅 데이터의 최근 동향
빅 데이터란 무엇인가? 14
빅 데이터는 어떤 모습인가? 16
실제 응용 23
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하둡의 핵심: MapReduce 28
하둡을 받치는 기둥: HDFS, MapReduce 29
프로그래밍 능력의 향상: Pig, Hive 29
데이터 액세스 향상하기: HBase, Sqoop, Flume 31
조정과 워크플로: Zookeeper, Oozie 33
관리 및 배포: Ambari, Whirr 33
기계 학습: Mahout 34
하둡 사용하기 34
빅 데이터가 큰 이유는 무엇인가 ; 디지털 신경계 35
외골격에서 신경계까지 35
변화의 로드맵 37
다가오는 디지털 신경계, 그 준비는? 39
2장 빅 데이터의 도구, 기법, 전략
대단한 데이터 제품 디자인하기 42
목표 기반 데이터 제품 43
모델 어셈블리 라인: 의사결정 최적화 사례 45
추천 시스템의 드라이브트레인 접근법 52
평생 고객 가치 최적화하기 56
물리적 데이터 제품의 베스트 프랙티스 59
데이터 제품의 미래 65
대단한 기계 학습 제품을 만들려면 무엇이 필요한가 67
기계 학습의 발전 추이 68
흥미로운 문제는 손만 뻗는다고 해서 잡히는 것이 아니다 70
문제 정의하기 72
3장 빅 데이터의 응용
스프레드시트에 얽힌 이야기 76
대시보드에 관한 단상 79
전체 인터뷰 79
천문학 문헌 마이닝하기 80
로버트 심프슨과의 인터뷰: 프로젝트의 배경과 앞으로의 과제 86
틈새 과학 90
데이터의 어두운 면 91
디지털 출판 93
개인 정보 보호 95
4장 빅 데이터에서 주시해야 할 것들
빅 데이터는 우리 세대의 인권 문제: 그러나 우린 그런 줄도 모르고 있다 100
빅 데이터의 세 가지 종류 107
기업 BI 2.0 108
토목공학 110
고객 관계 최적화 112
곤두박질 114
자동화 과학, 딥 데이터, 정보의 역설 114
(반)자동화 과학 115
딥 데이터 119
정보의 역설 122
빅 데이터 솔루션의 난제 126
시각화 비평의 균형 잡기 130
시각화 생태계 131
니즈의 비합리: 패스트푸드와 근사한 저녁 식사 사이 133
비평의 성장 137
최종 생각 141
5장 빅 데이터와 의료 서비스
의료 서비스 분야의 워너메이커 문제 해결하기 144
한층 효율적인 의료 산업을 위해 148
더 많은 데이터, 더 많은 데이터 소스 153
치료 결과에 비용 지급하기 155
데이터를 사용 가능하게 하기 158
우리가 원하는 의료 시스템 구축하기 163
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에스더 다이슨이 바라본 건강 데이터, ‘선점하는 의료 서비스’와 차세대 신성장 동력 182
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