메타데이터의 품질 관리 요소를 살펴보고 품질 유지를 할 수 있는 방안들을 소개합니다.

데이터 품질을 확보할 수 있는 실시간 데이터의 오류 감지와 대응 방안을 알려드립니다.#데이터 #데이터품질 #4차산업혁명 #인공지능 #IoT #AI

제대로 된 4차 산업혁명을 위해선 데이터를 무조건 축적하는 것으로는 충분하지 않습니다. 시간, 표준, 균형 등 3가지 관점에서 품질 점검이 우선적으로 이뤄져야 합니다. 데이터 품질 점검과 관련된 자세한 내용은 영상에 있습니다!

실시간 데이터와 축적된 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라디지털화의 속도가 달라질 수 있습니다. 하지만 현실 속에는 이들 데이터 품질을 떨어뜨리는 다양한 요인들이 있는데요,이번 영상에서 살펴보겠습니다.

4차 산업혁명이 고도화되어 데이터 활용의 영역이 확대되면서 데이터 품질의 문제가 드러나고 있습니다. 디지털화로 급변하는 요즘, 어떻게 하면 데이터 품질을 확보할 수 있을까요?

데이터의 가치를 중요하게 인식하기 시작하면서 다양한 용어들도 나타나게 되었습니다. 그 중‘My Data’와 ‘Personal Data’의 차이를 영상을 통해 알아보겠습니다.

기술(tech)과 역풍(backlash)의 합성어로 IT 기업들에 대한 반발심을 보여주는 테크래시 현상이 나타나고 있습니다. 테크래시가 왜 나타나는지에 대한 이유와 마이데이터의 역할을 영상에 담았습니다.

데이터를 이용할 수 있는 권리에 대한 논의가 본격화되면서 내 마음대로 데이터를 옮길 수 있는 데이터 이동권에 대한 이야기도 주목받고 있습니다. 더 많은 이야기는 영상에 있습니다!

데이터 활용과 공유의 시대가 시작되고 있다데이터는 보호와 보안의 대상이었다. 데이터가 외부로 유출되면 치명적인 결과를 가져왔다. 데이터에 대한 외부의 접근을 철저하게 차단해야 했다. 또한 고객 데이터를 외부에서 수집한다는 것은 불법이었다. 데이터는 강력한 보안 솔루션 안에서만 있어야 하는 시대였다.2020년은 데이터 패러다임이 전환되는 시점이다. 개인정보보호법과 신용정보법이 개정되어서 올해 8월에 발효된다. 기업은 데이터를 익명화 등의 처리를 거쳐서 외부에 판매할 수도 있고 구매할 수도 있게 된다. 데이터 주체인 개인의 동의를 얻어

다양한 기관에서 데이터를 개방하면서 다양한 사업이 추진되고 있는데 아직 '공공데이터 개방(제공)'과 '행정정보 공개'에 대한 개념이 혼동되고 있습니다. 이번 영상에서 두 개념들의 정의를 명확하게 짚어보겠습니다!

데이터가 있다고 해서 활용되는 것은 아니다비즈니스인텔리전스(business intelligence, 이하 BI)는 조직이 더 좋은 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터를 수집, 저장, 분석, 접근을 지원하는 응용시스템과 기술이다①. BI는 비즈니스에 대한 종합적인 뷰(view)를 생성하여 체계적인 의사결정을 지원하는 것으로 1960년대 의사결정지원시스템(Decision Support System)에서 처음 시작되었다. 이후 BI는 데이터를 중심으로 지능적인 비즈니스 수행을 도모하는 것으로 발전되어 왔다. ① 네이버 지식백과BI라는 용어

데이터거버넌스 목표, 데이터 공유 체계, 가치평가, 생태계 형성 등을 영상으로 소개해드립니다.

디지털시대의 종교, 데이터이즘샘 브린슨(Sam Brinson)이 2018년 미디엄에 올린 블로그의 제목은 매우 자극적이다. “Dataism: God is in the Algorithm”, 직역하면 ‘하느님은 알고리듬 안에 있다’라는 뜻이다①. 의사결정 주체가 사람에서 알고리듬으로 넘어가고 있다. 소셜사이트에서 광고주는 자신의 광고가 누구에게 가는 지 정하지 않는다. 소셜 사용자 성향을 분석하는 알고리듬이 정해준다. 심사, 추천, 투자, 채용, 정비 등 알고리듬이 비즈니스 프로세스를 좌우하는 시대가 되고 있다.① https://med

데이터거버넌스의 현실, 필요한 역량, 역할과 책임 등을 영상으로 소개해드립니다.

사람과 공간, 시간이 데이터의 축이다데이터는 세 가지 중심 축이 있다. 이는 사람(또는 사물), 공간, 시간 등이다. 데이터가 생성, 축적, 관리, 활용되는 것은 이들 축을 중심으로 한다. 사람이 주체가 되는 데이터가 마이데이터이다. 스마트시티는 공간을 축으로 데이터를 수집하고 활용한다. 마이데이터와 스마트시티 데이터가 융합되면 디지털트윈이 가능하게 된다. 디지털트윈은 마이데이터의 가치를 증폭시킨다. 디지털트윈이 구현되면 어떤 일이 가능할 것인가 그리고 어떻게 접근할 것인가에 대해서 정리해본다.디지털트윈으로 가능하게 되는 일들보행자

데이터의 잠재적 가치가 새롭게 주목받게 되면서 데이터거버넌스에 대한 관심도 높아지고 있는데요,데이터 거버넌스의 필요성, 역할과 책임, 목표 등을 3부에 걸쳐 영상으로 알려드립니다!이번 영상은 데이터거버넌스가 왜 필요한지를 소개해 드립니다.

큰 성공을 거둔 디지털 기업의 공통점은 데이터 기반 의사결정 문화를 갖추고 있다는 점입니다. 우리나라 기업들도 디지털화를 위해 데이터 기반 의사결정 문화를 갖춰야 할텐데요, 자세한 내용은 영상에서 다뤘습니다!

데이터거버넌스는 데이터기업이 되기 위한 필수 조건이다데이터거버넌스는 데이터의 가치를 비즈니스에 활용하고, 데이터 관련 규제를 준수하며, 데이터 품질 오류로 인한 비즈니스 리스크를 최소화하는 역할을 한다. 전통적 기업이 데이터 기업(Data Enterprise)으로 거듭나기 위해서는 데이터거버넌스를 갖추어야 한다. 데이터거버넌스는 다음 네 가지 질문에 답해야 한다. Why? 데이터거버넌스는 조직에 어떻게 기여할 것인가? Who? 데이터거버넌스는 누가 어떻게 수행하는 것인가? How? 데이터거버넌스는 어떤 기술과 도구를 사용할

데이터거버넌스의 확장데이터거버넌스 정의는 “회사 자산으로서 데이터를 적절하게 처리할 수 있도록 의사결정 권리와 의무를 할당하는 전사적 프레임워크”, “데이터 자산 관리에 대한 권한, 통제 및 공유 의사결정(계획, 모니터링 및 집행)의 행사” 등 여러 가지로 기술되고 있다. 데이터거버넌스는 전사적으로 보유하고 있는 데이터에 대한 관리 정책, 지침, 표준, 전략 및 방향을 수립하고, 데이터를 체계적으로 관리하여 비즈니스 전략 목표 달성에 효과적으로 활용할 수 있도록 조직 및 서비스를 정의하는 관리체계를 의미한다고 할 수 있다.데이터거버

데이터가 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 핵심 역할을 하는 ‘데이터 경제(Data Economy)’ 시대가 도래하면서 데이터 기반의 신규 서비스들은 기존 경제의 가치사슬들을 더욱 복잡하고 거대한 생태계로 바꿔 놓을 것으로 예상된다.폭발적인 데이터 증가는 전략적 관점에서 조직에게 매우 중요한 가치를 제공할 뿐만 아니라 관리, 규제 및 법적 요구사항의 준수 등에 대한 과제를 요구한다. 이러한 환경을 관리하기 위한 효과적인 데이터거버넌스 프로그램을 개발하는 것은 데이터의 잠재력을 활용하고 위험을 최소화하기 위해 필수적이다.데이터거