2023-1. 빅데이터 분석론 1주차. 빅데이터와 적용

1. 각종 매체에서의 빅데이터, 인공지능의 중요성

  - 데이터는 21세기의 원유이다. (2011, 가트너)

  - Data Scientist는 21세기 가장 매력적인 직업이 될 것이다. (2012, HBR)

  - 2030년까지 인공지능이 글로벌 경제에 기여하는 규모는 15조 7000억 달러가 될 것이다. (2017, PwC)

  - 가장 수요가 증가하는 직업 (2020, World Economic Forum)

   1위. Data Analysts and Scientists

   2위. AI and Machine Learning Speciallists

   3위. Big Data Specialists

 

 

2. 왜 빅데이터, 인공지능인가?

 1) 새로운 시각

   - 모든 것의 데이터화 → 현실 세계를 새로운 시각으로 해석, 관점의 변화

   - Alternative Data(대체 데이터) : 기존 비즈니스에 새로운 시각을 더함

    예) 아이폰을 통한 파킨스병 예측, 주식시장에서의 알고리즘 거래, 심야버스 노선 디자인 등

   ※ 경쟁력 : 다르게 하는 것

 2) AI Operation

   - Digital Transformation(디지털 전환) → AI Factory Model → 새로운 가치 포착

   - 빅데이터, AI를 통한 핵심 프로세스 재설계

   - AI Operation의 장점: Scale, Scope, Learning

                              단점: Slow start

   - 기존 사업 + AI Operation 

    예) Fender : 전자기타 회사 → 온라인 기타 학습 플랫폼, 구독 모델로의 전환

 

 3) 지식의 창출

   - 커뮤니케이션(책, 인터넷)을 통해 얻는 것 = 뉴런을 연결 시킨다.

    예) 알파고 이후의 인공지능을 통한 바둑 학습 

         Generative AI, Chat GPT : 구조를 만든 뒤 디자인을 구성함

 

    ※ 빅데이터, 인공지능 지식도 중요하지만 도메인 지식도 중요하다.