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    빅데이터분석기사 필기시험은 총 4 과목으로 나뉘어서 20문제씩 80문제120분 안에 다 풀어야 합니다.

     

    1과목인 빅데이터 분석 기획은 총 세 개의 장으로 나뉩니다.

    1장. 빅데이터의 이해

    2장. 데이터 분석 계획 

    3장. 데이터 수집 및 저장 계획

     

    그중에서도 오늘은 1장. 빅데이터의 이해에서

    1.1 빅데이터 개요 및 활용에 대해서 공부해 보겠습니다.

    가보시죠~! 

     

    빅데이터 개요 및 활용은 다시 네 가지로 분류됩니다. 

    1.1.1 빅데이터의 특징  

    1.1.2 빅데이터의 가치 

    1.1.3 데이터 산업의 이해

    1.1.4 빅데이터 조직 및 인력

     

     

     

    1.1.1 빅데이터의 특징

     

     

    1.1.1.1 데이터와 정보의 이해

    - DIKW 피라미드 

    D(Data) : 존재 형식을 불문하고 타 데이터와의 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수 

    I(Information) : 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 데이터 

    K(knowledge) : 상호 연결된 정보 패턴을 이해하고 이를 토대로 예측한 결과물 

    W(Wisdom) : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어 

     

    1.1.1.2 데이터베이스 시스템의 이해 

    - 데이터베이스 시스템 구성요소

    데이터베이스(DB)

    데이터베이스 관리 시스템(DBMS)

    데이터베이스 언어

    사용자

    하드웨어 

     

    - DB 특징 네 가지

    통합 데이터

    저장 데이터

    운영 데이터

    공용 데이터

     

    1.1.1.3 빅데이터 정의 및 특징 

    - 빅데이터 특징 3V

    Volume(크기)

    Variety(다양성)

    Velocity(속도)

     

    1.1.2 빅데이터의 가치 

     

     

    1.1.2.1 빅데이터의 가치 산정이 어려운 이유 세 가지

    - 데이터 활용 방식

    - 가치 창출 방식

    - 가치 경계 측정 방식 

     

    1.1.2.2 빅데이터의 가치 

    - 혁신 추구 : 데이터 중심 혁신, 새로운 산업 창출, 플랫폼 매개체 

    - 생산성 향상

    - 경쟁력 확보

    - 미래 대용

     

    1.1.2.3 빅데이터의 활용 

    - 미래 빅데이터 활용을 위한 3요소

    자원(데이터), 기술, 인력 

     

     

    1.1.3 데이터 산업의 이해

     

     

    1.1.3.1 데이터 산업의 진화 과정

     

     

    1.1.4 빅데이터 조직 및 인력

     

     

    1.1.4.1 빅데이터 조직의 필요성

    - 데이터 과제 발굴, 기술 검토, 전사 업무 적용 계획, 데이터 분석, 데이터 활용

     

    1.1.4.2 데이터 분석 거버넌스 체계 

    - 데이터, 분석 관련 시스템, 과제 기획 및 운영 프로세스, 분석 기획 및 관리 수행 조직, 분석 교육/마인드 육성 체계 

     

    1.1.4.3 데이터 거버넌스

    데이터 거버넌스의 개요는 다음과 같이 크게 3가지로 볼 수 있다.

     

     - 중요 관리 대상

    마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전, 빅브라더

     

     - 구성 요소

    원칙, 조직, 프로세스

     

     - 데이터 거버넌스 체계

    데이터 표준화, 데이터 관리 체계, 저장소 관리, 표준화 활동

     

    1.1.4.4 빅데이터 조직 및 인력 

    분석 업무 수행 주체에 따라 3가지 유형의 조직 구조로 구분 가능

     - 집중 구조 : 별도 독립적 분석 전담 조직

     - 기능 구조 : 일반적 분석 수행 구조. 별도 분석 조직 없음

     - 분산 구조 : 분석 조직 인력을 현업 부서로 직접 배치하여 분석 업무 수행

     

    데이터 직무9개

     - 데이터 개발자 : 데이터 프로그래밍을 하는 직무

     

     - 데이터 엔지니어 : DB 및 데이터 관련 제품에 대한 기술 지원 직무

     - 데이터 분석가 : 정형, 비정형 데이터 등 다양한 데이터를 식별해서 관리하고 조작 및 분석하는 직무

     - 데이터베이스 관리자(DBA) : DB 관리 등 운영 시스템의 관리 직무

     - 데이터 과학자 : 데이터 관리 및 분석 체계를 만들고, 의사결정을 이끌어내는 직무

     - 데이터 컨설턴트 : 성능 튜닝, 데이터 아키텍처의 문제 해결 등 DB 및 데이터 컨설팅 직무

     - 데이터 기획자 : DB 및 데이터 관련 제품/서비스 기획 직무

     - 데이터 아키텍트(DA) : 데이터 기반 IT 정책, 표준화, 구조, 설계 및 이행을 하는 직무

     - 데이터 라벨러 : 데이터 구축 기획 및 획득/저장/라벨링/품질 검증 등을 하는 직무

     

     

     

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