문항1. 빅데이터를 활용하는 목표 4가지에 대해 서술하시오.

(1) 비용 절감 : 정보화 사회로 원하는 많은 데이터를 빠르고 쉽게 수집 적용할 수 있으므로 빅데이터를 활용하여 데이터의 처리 및 저장에 필요한 비용을 절감할수 있다.

(2) 시간 절약 : 개별적으로 언하는 데이터를 찾고, 분석하고, 활용하는데는 많은 시간과 비용이 소모된다, 필요한 정보를 빅데이터를 활용할 경우 시간을 절약 할 수 있다.

(3) 새로운 제품개발 및 서비스 제안 : 빅데이터에 대한 노력은 빅데이터 분석을 제품, 서비스, 고객에게 초점을 맞추는 것이라고 할 수 있다.

기업이 새로운 제품을 겨밸할 경우 시장 분석 및 소비자의 요구 사항을 비롯한 많은 자료를 분석해야 한다. 그러나 빅데이터를 활용하면, 분석 시스템을 통하여 전반적인 개발에 필요한 자료조사가 가능하며, 시간, 비용 및 소비자의 요구에 적합한 데품을 개발 할수 있도록 한다.

(4)내부 의사결정 지원 : 고객 관계 관리, 공급체인 관리, 가격 결정 등에 사용하며, 고객 관계 관리는 고객 접점 관리, 고객이탈 관리, 고객만족 관리 등을 파악하게 된다. 공급체인 관리는 기술우수성, 재정건전성, 품질 일관성, 배송신뢰성, 상업적 관습 등을 파악한다. 가격 결정에서는 시장 평판, 선호도, 추세를 파악하고 시장세분화를 수행한다.

문항2. 스몰데이터의 정의와 필요성에 대해 서술하시오.

정의 : 스몰데이터란 개인의 취향이나 라이프스타일 등 사소한 행동 등에서 나오는 개인화된 데이터를 말한다.

스몰데이터의 장점은

(1) 조직 간의 AI 능력 격차가 축소된다. AI 산업에서도 데이터를 수집하고 저장, 처리하는 다양한 조직 간의 능력차로 인한 '빈부격차'가 발생하고 있으며 그 격차는 점차 확대되는 추세다. 스몰데이터를 활용해 AI 시스템을 구축할 경우 중소기업의 AI 진입 장벽을 낮추고 기존 기업 프로젝트의 연구개발에 드는 시간과 비용을 절감할 수 있다.

(2) 데이터가 부족한 산업의 발전이 촉진된다. 스몰데이터가 부족한 데이터를 보완할 수 있는 해결 방식이 될 수 있기 때문이다. 스몰데이터는 유의미한 데이터를 중심으로 시뮬레이션을 구축하거나 구조적 가설을 코딩함으로써 원하는 분석 결과를 도출할 수 있다.

(3) 불필요한 데이터가 감소한다. 기존의 빅데이터는 불필요한 데이터를 분류하고 삭제하는 데 많은 인력과 리소스가 필요했다. 하지만 스몰데이터는 전이학습, 베이지안 신경망 등 기술을 적용해 불필요한 데이터 양을 크게 줄일 수 있다.

(4) 개인정보 수집량이 감소한다. 세계적으로 개인정보 보호를 위한 정책과 규정이 잇달아 발표되고 있는 만큼 스몰데이터 방식을 채택하면 정보 수집 행위 자체를 크게 줄일 수 있다.