문항1 .

문제 정의

빅 데이터의 출발점은 문제를 정의하는 것으로 부터 시작됩니다.

여기서 담당자는 빅데이터를 활용해 풀어낼 문제를 정의해야 합니다.

문제 정의시 체크 리스트

1)문제를 명확히 표현하기

간단합니다. 문제에 대해 더 이상의 꼬리 질문을 달 수 없을때, 우리는 문제를 잘 정의했다고 표한합니다.

예를 들어, 사원 채용시,

- 지원자 중 누구를 채용해야 할까? 가 아닌

-지원자 중 누가 1년 이내에 퇴사할 확률이 낮은가

라는 구체적인 정의가 필요합니다.

이때 문제의 명확도를 높이기 위해, 이해 관계로 얽힌 모든 팀과의 소통이 중요합니다.

2)문제를 얼마나 잘 풀어야 하는지에 대한 목표 설정

프로젝트 수행 시 예상되는 인력/금전적 인풋 대비 아웃풋이 얼마나 날 지에 대한 계산이 필요합니다.

만약 아웃풋을 높게 설정한 경우, 인력 및 금전적 인풋이 너무 높아 막상 합리적인 프로젝트가 아닐 수도 있습니다.

3)결과물을 전달 받는 사람은 누구인지

자신이 원하는 분석과 관점이 다르므로 프로젝트 결과물이 누구에게 전달 될 것인지에 대한 확인이 필요합니다.

4)정의한 문제를 해결할 수 있는 자원이 있는지

데이터, IT,환경, 빅데이터 전문가의 자원을 확인해야 합니다.

데이터 수집 및 이해

문제 정의가 끝났다면 이제는 데이터를 수집하고 이해해야 합니다. 데이터 엔지니어가 데이터 수집IT 환경을 조성하고 관리를 하며

데이터 사이언티스트와 애널리스트는 데이터를 수집하고 이해하는 업무를 합니다.

데이터 분석과 모델링

데이터가 어느정도 쌓였다면, 이제 분석과 모델링을 합니다.

데이터 애널리스트, 사이언티스트, 리서처가 대부분 이 업무를 담당합니다.

배포 및 적용

모델링의 결과를 사용자에게 배포하고 업무에 적용합니다. 이때 사용자의 피드백 또한 중요합니다.

문항 2 .

스몰데이터는 개인의 취향이나 필요, 건강 상태, 생활 양식 등 사소한 행동에서 나오는 정보들을 말한다. 개인에 대한 관찰을 통해 정확한 추리를 해내는 명탐정 셜록 홈스는 뛰어난 스몰데이터 분석가라고 할 수 있다. 이는 방대한 양의 디지털 데이터를 분석하는 빅데이터와는 접근 방식이 다르다.