작년 6월에 제정되고 12월에 발효된 데이터기반행정법에 대한 영상을 준비했습니다. 데이터3법에 비해 데이터기반행정법은 다소 생소한데요. 데이터기반행정법이 어떤 법인지 그리고 국내외 사례는 어떤 것이 있는지 영상을 통해 확인해보세요!00:00​ 인트로00:26​ 데이터기반행정법이란04:31​ 공공기관이 어떻게 데이터를 보유하고 있는지 알 수 있나?07:10​ 데이터를 어떻게 요청하고 받을 수 있나?08:46​ 모든 공공기관이 데이터 분석 시스템을 구축할 수 없을텐데, 이럴 경우 어떻게 준비를 해야하나?11:53​ 데이터 기반 행정 혁

요즘 많은 기업에서 데이터 리터러시 역량을 중요하게 생각하고 있는데요. 데이터 리터러시는 무엇이고, 중요한 이유는 무엇인지, 그리고 데이터 리터러시를 높이기 위해서는 어떻게 해야하는지 영상을 통해 확인해보세요!00:00​ 인트로00:00​ 데이터 리터러시란01:18​ 데이터 리터러시가 중요한 이유02:52​ 데이터 리터러시는 누구에게 필요한가?04:44​ 필요한 데이터 리터러시 수준은?06:03​ 데이터 리터러시 현실07:22​ 데이터 리터러시 프로그램 고려사항10:42​ 데이터 리터러시 성공 팁 * 투이톡 구독하기: https:/

이애드립님께서 "데이터 생산자, 처리자, 사용자가 있는데 생산자는 개발자인 것 같고 사용자는 현업이라고 하면 처리자는 누구인지 궁금하네요”라는 질문을 남겨주셨는데요, 이번 영상은 그 질문에 대한 답변 영상입니다. 데이터와 관련된 직무는 어떤 것이 있고, 각 직무는 어떤 일을 하며, 직무별로 어떤 스킬이 필요한지 영상을 통해 확인해보세요!00:00​ 인트로00:43​ 데이터 직무의 중요성02:01​ 4가지 데이터 직무 그룹02:31​ 데이터 전략 직무 4가지03:57​ 데이터 자산화 직무 3가지05:24​ 데이터 활용 직무 3가지07

기업의 역량을 결정짓는 기준이 데이터가 되면서 '데이터 거버넌스'와 '데이터 관리'가 필요하게 되었습니다. 대부분 많은 사람들이 두 용어를 같은 의미로 이해하고 사용하지만 실제로는 상당히 다른 단어인데요, 어떤점이 다르고 차이점은 무엇인지 영상을 통해 설명 드리겠습니다.

지난 2월 24일 흩어진 나의 건강정보를 한눈에 볼 수 있는 '나의 건강기록 앱'이 출시되었습니다. 그동안 나의 진료 이력, 투약 이력 등을 한번에 확인하기가 어려웠고, 병원을 옮길 때 기존 병원에 있는 진료기록 사본을 받기 위해 번거롭게 왔다갔다 하는 일이 많았는데요. 앞으로는 의료분야의 마이데이터 사업인 '마이헬스웨이 사업'을 통해 건강정보를 관리하고 활용하기 편리해질 것으로 예상됩니다. 마이헬스웨이 플랫폼의 주요 서비스는 무엇이 있는지 영상을 통해 확인해보세요!00:00​ 인트로00:22​ 나의 건강기록 앱 소개00:51​ 마

디지털 세상에서는 데이터를 많이 가진 기업, 데이터를 잘 활용하는 기업이 뛰어난 성과를 내는데요. 그렇다면 데이터를 잘 쌓고, 잘 활용하는 기술은 어떤 것이 있을까요? 데이터웨어하우스, 데이터레이크, 데이터카탈로그 등의 기술이 있습니다. 이 기술을 이해하기 위해서는 용어에 대한 기본적인 이해가 필요한데요, 그래서 준비했습니다! 데이터웨어하우스, 데이터레이크, 데이터카탈로그가 무엇인지 영상을 통해 확인해보세요.00:00​ 인트로01:32​ 과거와 현재, 데이터를 바라보는 관점의 차이03:10​ 데이터웨어하우스05:16​ 데이터웨어하우

데이터기반행정법을 지원하기 위해 기관이 보유한 DB의 메타데이터를 수집 관리하는 범정부 데이터 통합관리 플랫폼에서 또 하나의 주요 기능이 바로 「공공데이터 공통표준용어」의 관리이다. 기관에서 취합한 다양한 데이터에 대하여 공공데이터의 활용자 입장에서는 동일한 의미의 데이터가 개별 기관별 또는 DB별로 상이한 명칭으로 관리되고 있다면, 그 의미를 쉽게 파악하기 어렵고 여러 데이터를 융‧복합하여 활용하기가 더욱 어려운 실정이다. 이러한 공공기관에서 보유한 DB에서 운영중인 기관별 용어 중, 全 기관 공동 활용성이 높은 후보용어를 선정

범정부 데이터 통합관리 플랫폼(이하 범정부 데이터 플랫폼)은 모든 공공기관이 보유한 공공데이터의 소재와 메타데이터 정보를 통합 관리하고 국가데이터맵 제공을 통해 효율적인 공공데이터 제공 체계 기반을 마련하기 위한 플랫폼으로 데이터기반행정법을 지원하는 핵심 플랫폼이다. 공공데이터법 시행 이후, 개방은 4배, 활용은 400배 이상 증가하고, OECD 개방지수 평가에서도 우리나라는 2회 연속 1위를 차지함에도 불구하고 여전히 기업이 필요로 하는 데이터는 부족하고 각 기관이 보유한 데이터의 소재가 파악되지 않아 데이터를 활용하기 어려움이

2020년 1월에 데이터3법 개정안이 통과되었다. 데이터3법은 개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법 등이다. 이로 인해 데이터 거래와 마이데이터 사업 등이 민간분야에서 활발하게 추진되기 시작했다. 공공 분야에서도 데이터주도혁신(Data Driven Innovation)을 이끌어낼 법이 통과되었다. 공공기관이 타 공공기관의 데이터를 활용하여 데이터를 분석하고 정책에 반영할 수 있는 기반이 되는 법이 바로 「데이터기반행정 활성화에 관한 법률(이하 데이터기반행정법)」이다. 데이터기반행정법은 지난 2017년 12월에 국무회의를 통과하였

데이터의 가치국가에서 데이터의 가치를 아무리 높게 평가해도 정작 사용자들이 이를 인식하지 못하면 아무런 소용이 없다. 가치에 대한 판단은 일방적으로 내려지는 것이 아니고 서로의 합의에 의해 이루어진다. 데이터 공급자뿐 아니라 수요자 모두가 인정해야만 진정한 가치 판단이 가능하다. 데이터가 가치 있다는 것은 사용에 대한 효용이 발생하고 이를 얻기 위해 일정한 비용을 지불할 의사가 있음을 의미한다. 즉 시장에서 교환 가능해야만 가치를 인정받을 수 있다.사용자들은 필요한 데이터를 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. 유용한 데이터를 획득하기

전자정부 경쟁력행정서비스의 질은 국민의 생활과 직결된다. 관료적인 성격의 행정이 비효율적으로 작동하면 국민이 필요한 서비스가 제대로 제공되지 않을 뿐 아니라 기업 활동을 위축시키는 결과를 초래하게 된다. 반면 행정 서비스가 효율적이면서도 유연하게 작동하면 국가 경쟁력을 높일 수 있는 원동력으로 작용한다. 한국은 전자정부를 통해 행정의 효율성을 비약적으로 향상시킨 모범적인 사례로 평가받고 있다. 전국 어디서나 동일한 서비스를 신속하게 제공받을 수 있는 체계를 확립하고 있다. 민원24 등 다양한 대국민 서비스를 통해 행정의 질을 개선하

데이터 - 4차산업혁명의 원유산업화 시대의 경쟁력은 물질적 자원의 확보 여부에 달려 있고, 그 중에서도 에너지는 핵심적인 위치를 차지하고 있다. 다량의 원유를 보유한 중동은 세계인의 이목을 집중시키고 있고, 원유 공급량 조절을 통해 국제 경제를 좌우하는 전략적 자원으로 활용하고 있다. 중국이 희토류를 통해 일본과 외교적 마찰을 일으킨 것도 산업에서 물질적 자원이 차지하는 비중을 보여주는 대표적인 사례이다.하지만 탈산업화가 이루어지면서 더 이상 물질적 자원만으로는 경쟁력을 확보하기 어려운 시대에 접어들고 있다. 지식과 정보를 통해 새

최근 많은 금융사들과 네이버/카카오 등 거대 빅테크 기업들까지 마이데이터 사업에 뛰어들고 있습니다.이에 마이데이터 사업 담당자들, 관심이 많은 분들을 위해 마이데이터 관련 정보들을 빠르게 얻을 수 있고 참고하면 좋을 채널 8개를 소개해드립니다!꼭 끝까지 시청해주세요!*투이톡 구독하기: https://www.youtube.com/channel/UCNOc...

파이썬을 활용하여 단순업무를 자동화할 수 있다? 파이썬에 입문하는 직장인들을 위해 준비했습니다.기초부터 차근차근, 컨설턴트들의 설명에 따라 하나씩 따라해보세요!3부에서는 '그래프 자동화'를 주제로 파이썬 설치부터 데이터 시각화까지 다루고 있습니다.00:00 파이썬 활용하여 대량 PPT 제작하기12:58 파이썬 활용하여 대량 메일 전송하기*투이톡 구독하기: https://www.youtube.com/channel/UCNOc...

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파이썬을 활용하여 단순업무를 자동화할 수 있다?파이썬에 입문하는 직장인들을 위해 준비했습니다. 기초부터 차근차근, 컨설턴트들의 설명에 따라 하나씩 따라해보세요!1부에서는 '그래프 자동화'를 주제로 파이썬 설치부터 데이터 시각화까지 다루고 있습니다.00:00 목차01:01 파이썬 소개01:42 아나콘다 설치02:51 주피터노트북 실행 및 데이터 불러오기07:44 데이터 시각화

분류는 다양한 분야에서 각기 다른 목적으로 사용되며 각 분야는 서로 연관되어 있다. 학계에서는 특정 분야를 깊이 있게 탐구하여 진리를 얻기 위해 분류체계를 수립한다. 정부는 범정부 공통 인프라 구축, 정보 융∙복합, 국가 산업 발전 등을 체계적으로 지원하기 위해 분류체계를 수립한다. 기업은 서비스 제공 및 고객특성을 분석하여 수익과 연결시키기 위해 분류체계를 수립한다.어떤 분야에서든 분류를 어떻게 수립하고 활용하는 지가 중요하며, 이것이 사업의 성공을 가늠하는 지표라 할 수 있다. 이러한 필수불가결한 분류체계를 효과적으로 수립하기

정보가 쌓이면 그에 뒤따르는 것이 분류이다. 분류는 세상을 바라보는 관점이자 정보처리 능력을 향상시키는 수단이다. 기원전 3000년경 문자가 발명된 이래로 인류는 점점 더 많은 정보를 쌓아 왔다. 우리의 선조들은 원하는 서적을 찾기 위해, 그리고 학문을 깊게 탐구하기 위해 분류법을 창안하였다. 오늘날 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있으며 분류의 중요성은 더욱 커지고 있다.기업에서는 고객과 상품, 서비스 등을 특성에 따라 분류하고, 컨설팅 수행 시에는 기업 분석, 체계 수립을 위해 조직, 활동 등에 대한 분류가 선행된다. 4차 산업을

정부는 작년 12월 17일 범정부적 차원에 대한민국의 인공지능(AI) 국가전략을 마련하였다. ‘IT강국을 넘어 AI 강국으로’ 라는 비전으로 2030년까지 디지털 경쟁력 3위를 목표로 내걸었고, 데이터 및 컴퓨팅 자원 등 핵심 인프라, 제도적 환경, 혁신 생태계를 구축하겠다고 발표하였다. 제조, 유통, 금융기관 등 민간분야에서도 인공지능은 디지털 트랜스포메이션의 핵심 과제가 되어 있다. 현재 국내 AI분야는 기술과 인력 등 모든 측면에서 글로벌 시장에서 후발 주자이며, 아직 도입 초기 수준에 머물고 있다. 인공지능 기술력과 이를 활

전사 데이터 품질 확보를 위해서는 마스터 데이터의 품질을 확보하는 것이 우선입니다. 오늘 영상에서는 마스터 데이터의 정의, 도입 및 관리 방법을 소개해 드립니다.