<div> </div> <div><strong>1 AI기술을 보유한 기업 솔트룩스의 AI기반 빅데이터 플랫폼 서비스 출시 </strong></div> <div>("100억건 데이터 활용 '빅데이터 플랫폼' 출시" <a target="_blank" href="http://news.inews24.com/php/news_view.php?g_menu=020200&g_serial=1019528" target="_blank">http://news.inews24.com/php/news_view.php?g_menu=020200&g_serial=1019528</a>)</div> <div> </div> <div>기사를 요약하면, </div> <div>AI기술을 보유한 솔트룩스가 AI 기반 빅데이터 플랫폼 서비스 '데이터믹시'를 출시했다.</div> <div> </div> <div>이용자들은 데이터믹시를 통해 원하는 자료를 수집하고, 자료에 대한 분석을 얻을 수 있다. 여기저기 흩어져 있는 "국내외 뉴스, 트위터, 블로그를 포함한 소셜 데이터 100억건, 공공 데이터 34만건"등을 한 곳에서 내려받을 수 있고, AI기술 기반의 데이터 "주제 분석, 감성 분석, 트렌드 분석, 이슈감지" 등의 고급 분석까지 제공받을 수 있다는 의미이다.  <br></div> <div> </div> <div>한 마디로 요약하면, 여기저기 돌아다니지 않고도 쉽고 편하게 원하는 자료를 얻을 수 있으며 그 자료에 대한 insight까지 제공받을 수 있다.</div> <div> </div> <div> </div> <div><strong>빅데이터는 최종 목적이 아니라 특정 문제 해결을 위한 '도구'라는 데에 동의한다면, 과연 빅데이터가 모든 문제를 해결해 줄 만능 도구인가? 에 대해 생각해보지 않을 수 없습니다. 그래서 아래 기사를 읽고 정리해보았습니다. </strong></div> <div> </div> <div> </div> <div><strong>2 빅데이터를 대하는 자세에 관해</strong></div> <div>("모든 사람이 빅데이터에 매달릴 필요는 없다" <a target="_blank" href="http://ppss.kr/archives/66153" target="_blank">http://ppss.kr/archives/66153</a> )</div> <div> </div> <div>글을 재구성해 보았습니다. </div> <div> </div> <div>1) 빅데이터가 무조건 좋은 것일까? <br>데이터를 많이 쌓아 놨다고 해서 그것으로부터 의미있는 분석을 뽑아내는 것은 아니다. 데이터의 크기는 의미있는 분석을 도출할 정도의 규모면 된다. </div> <div><br>2) 중요한 건 데이터 정제화 작업이다.<br>데이터를 수집하고, 그것으로부터 좋은 분석을 찾아내기 위해서는 수집한 데이터들을 정제해야 한다. </div> <div><br>3) 빅데이터의 목적은 문제 해결임을 잊어서는 안 된다. <br>데이터의 수집, 데이터 정제화 작업 그리고 유의미한 분석은 단지 프로세스이다. 그것이 문제해결로 이어져야 한다. 따라서 데이터 수집의 전 단계에서 제대로 된 문제 정의가 필요하다. 문제 정의를 잘 한 뒤에 문제 해결에 꼭 맞는 데이터를 찾아내는 것이 중요하다. 이 과정에서 "데이터에서 의미 있는 맥락을 찾아내는 컨텍스트 능력"이 중요하다. </div> <div><br>4) 빅데이터 분야에 뛰어드려는 사람에게...<br>무작정 빅데이터를 만지려고 하기 보다는 작은 규모의 데이터를 가지고 문제를 해결해 나가는 연습을 해라. "정의부터 해결까지의 하나의 싸이클를 돌려보며 시행착오를 거치고 이를 통해 데이터의 속성을 이해해야 한다." </div> <div> </div> <div> </div> <div>한마디로 단편적인 데이터들이 가지고 있는 맥락의 의미, 컨텍스트를 파악하는 능력부터 길러라. <br> </div>