가치 있는 데이터

블록데이터는 자신의 가치 발견과 재구성, 창출을 위해 특정한 플랫폼을 통해 연관성 높은 데이터를 취합할 뿐 아니라 데이터의 연관관계를 분석하고 관련된 규칙을 발굴한다. 이런 점에서 빅데이터로부터 블록데이터에 이르는 변화나 전환 과정은 연관성의 수준을 한 단계 끌어올리는 과정이라고 하겠다. 높은 연관성을 지닌 데이터의 가치밀도는 일반적 의미의 빅데이터보다 훨씬 더 높다는 특징을 보인다.빅데이터는 초대용량, 다양한 종류, 빠른 저장Continue reading “가치 있는 데이터”

재난 위기 예측을 위한 빅데이터 활용 재조명

2016년 2월 1일 국토연구원(KRIHS)과 동경대학교 공간정보과학연구원의 국제 세미나가 여의도 국토연구원 콘퍼런스룸에서 열렸다. 세미나에서는 ‘공간 빅데이터를 활용한 지역문제 진단과 해결’을 주제로 한일 양국의 과학자 및 산업체 연구원들이 사례 발표와 토론의 시간을 가졌다. 첫 번째 세션은 지역사회문제 해결을 위한 공간 빅데이터의 활용에 대해 공경대학교의 시바사키 료스케 교수가 발표했다. 그는 뉴욕의 범죄율 감소에 대한 노력으로 공간 데이터를 통해Continue reading “재난 위기 예측을 위한 빅데이터 활용 재조명”

고객경험관리(CEM)을 위한 데이터

컬럼비아대학교 비즈니스스쿨의 번트 슈미트 교수(Bernd Schmitt) 교수가 그의 저서 [고객경험관리(Customer experience management)]에서 처음 소개한 이론인 CEM은 제품이나 회사에 대한 고객의 전반적 경험을 전략저긍로 관리하는 프로세스 혹은 전략인 동시에 과정과 실행에 중점을 두는 고객 만족 개념이다. 국내에 2005년경 소개된 이 개념은 기존에 거래 데이터에만 중요성을 두었던 CRM(customer relationship management)의 한계를 극복하고자 한다.번트 슈미트 교수는 소비자가 자사Continue reading “고객경험관리(CEM)을 위한 데이터”