버즈워드
인공지능: 특정수준 인간 수준의 성과
기계학습(ML): 컴퓨터 경험 통한 작업 수행
데이터마이닝: 데이터 패턴을 찾아 작업에 활용
빅데이터: 정형화된 데이터(수치화), 비정형 데이터(텍스트,음성)
데이터 과학: 빅데이터에 데이터 마이닝을 수행하는 과학 분야
빅데이터 3요소
빅데이터, 데이터과학자, 빅데이터 플랫폼
비즈니스 관점에서 역할 분담
데이터 과학자(인공지능, 머신러닝, 데이터 관리) => 의사결정자(비즈니스 액션: 제품개발, 엔지니어링, 마케팅, 투자 및 재무, 기획, 인사관리 및 일반관리)
관리,준비(데이터 엔지니어) / 데이터애널리스트,과학자(통계 및 시각화) / 액션(엔지니어, 마케터, 투자자, 인사)
데이터의 관리 및 준비: 수집된 데이터를 클라우드에 축적 salesforce.com(CRM)
데이터의 양과 속도(3V), Imgaes, Videos, Sounds, Texts, Numbers
빅데이터: 개인데이터, 비즈니스 프로세스 데이터, 센서 데이터(인공위성데이터)
RS Metric
GPT -> Dale (음성,문장 => 이미지)
데이터 품질 평가
데이터 히스토리 길이, 빈도, 커버리지(투자가능회사수), 시장 인지도, 유일성(고유한가),혼잡도,데이터품질(적시성),연간 가격
*금융데이터 = 노랑
**대량생산 => 일임, 자동화, 경량화(온디바이스 동시 진행), 초개인화 서비스
생산환경 데이터 = > 미래 품질 예측 => 생산성 향상/투자기회
엔지니어 노트 => 지식(DB) => 관계(그래프)
묘사 => 진단 => 예측 => 처방 **
ㄴ진단시 = > 비지도학습 => 클러스터링 => 묘사분석
로보어드바이저: 자산 필요하는 시기와 투자성향에 따라 관리
운용형 / 자문형(개인적) / 하이브리드형(전문가 검증)
운용
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