지칠 줄 모르고 쌓이기만 하는 빅데이터 어디에 어떻게 써야 할까?
이론과 현장 경험을 겸비한 빅데이터 활용 전문가 이종석 박사가 완성한 빅데이터로 돈 버는 법
빅데이터, 딥러닝, 인공지능을 활용하여 어떻게 수익을 창출할 수 있을까? 빅데이터로 어떻게 성과를 낼 수 있을까? 알고리즘 개발자이자 빅데이터 비즈니스 컨설턴트로 기업 현장에서 빅데이터를 활용해 수익을 창출해온 전문가 이종석 박사가 20여 년간 세계 여러 기업을 거치며 얻은 현장 경험과 연구를 한 권으로 정리한 빅데이터 활용 가이드. 빅데이터를 실제 업무에 어떻게 활용할지 갈피를 못 잡는 기업 최고경영자, 현장 실무자, 개념을 알고 싶은 초급자 모두가 빅데이터를 활용해 수익을 창출할 해법을 제시한다. 애매모호한 빅데이터 개념 정의부터 아이디어를 현실로 바꿔줄 빅데이터 활용법까지 제4차 산업혁명 시대 필수 지식 빅데이터가 한 손에 잡힌다!
Contents
프롤로그
Part 1 처음부터 다시 알아야 할 빅데이터
1. 빅데이터를 활용할지 모르는 기업들
2. 3Vs라는 모호한 정의
3. 차원의 저주에 갇힌 빅데이터
4. 차원의 저주를 해결할 기술의 발전
Part 2 분석을 통해 가치가 발생하는 빅데이터
1. 고도의 기술이 필요한 빅데이터
2. 차원 축소 기법을 통한 데이터 시각화
3. 빅데이터 정제 기술 머신러닝 알고리즘
4. 빅데이터 분석의 세 단계
5. 빅데이터 분석의 네 가지 목적
Part 3 재주 넘는 빅데이터, 돈 버는 인공지능과 머신러닝
1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 역사
2. 동상이몽의 국가별 경쟁 동향
3. 전 세계가 바둑 인공지능을 개발하는 이유
4. 글로벌 선두 기업의 다양한 비전
Part 4 빅데이터로 돈 버는 기업
1. 비즈니스에는 없는 빅데이터
2. 비즈니스 잡는 알파고
3. 아마존의 빅데이터 수집
4. 비즈니스 경쟁 구도를 뒤흔드는 아마존고
5. 구글과 아마존이 발견한 빅데이터의 미래
Part 5 빅데이터로 돈 벌기
1. 매출 올리는 빅데이터 마케팅
2. 사전 문제 예측으로 생산비용 올리기
3. 핵잠수함의 전투력을 올린 미 해군
4. 비행기 엔진으로 새로운 비즈니스를 만든 GE
Part 6 돈이 보이는 빅데이터 가이드라인
1. 시행착오로 완성되는 빅데이터
2. 머신러닝 학습의 필요성
3. 인공지능을 가르칠 훌륭한 선생님
4. 한국어 인공지능 개발의 시급함
5. 한국어 인공지능 도입 시 주의사항
6. 빅데이터를 포함한 사업 전략 수립
7. 빅데이터 분석 체크리스트
8. 빅데이터 플랫폼 구축 로드맵
Author
이종석
알고리즘 개발자이자 빅데이터 비즈니스 컨설턴트로 기업 현장에서 빅데이터를 활용해 수익을 창출해왔다. 포스코ICT, SK C&C 컨설팅, 삼성SDS 정보전략실을 거쳐, 2014년 국내 카드사 최초로 설립된 신한카드 빅데이터 센터장을 역임했다.
고려대학교 기계공학과와 동 대학원을 졸업하고 미국 렌셀러폴리테크닉대학교(Rensselaer Polytechnic Institute)에서 데이터마이닝으로 박사학위를 받았다. 딥러닝의 전신으로 알려진 인공신경망 알고리즘과 퍼지로직을 결합하여 새로운 머신러닝 알고리즘을 개발했고, 블랙박스로 알려진 인공신경망에서 인간이 이해할 수 있는 규칙을 추출하는 알고리즘도 세계 최초로 개발했다. 또한 미 해군 핵잠수함과 GE 항공기 엔진의 고장 사전 예측 알고리즘을 개발함으로써 기업의 비용 절감은 물론 새로운 비즈니스 창출의 가능성을 전 세계에 증명했다.
비즈니스에 빅데이터를 적용한 경험을 바탕으로 국무조정실 규제개혁위원회, 행정안전부 과학기술정보통신부, 통계청 합동으로 구성한 민관합동 빅데이터 조직의 민간위원으로 활동했다. 2016년 행정자치부 장관상, 제2회 금융의 날 금융위원장 표창을 수상했다.
알고리즘 개발자이자 빅데이터 비즈니스 컨설턴트로 기업 현장에서 빅데이터를 활용해 수익을 창출해왔다. 포스코ICT, SK C&C 컨설팅, 삼성SDS 정보전략실을 거쳐, 2014년 국내 카드사 최초로 설립된 신한카드 빅데이터 센터장을 역임했다.
고려대학교 기계공학과와 동 대학원을 졸업하고 미국 렌셀러폴리테크닉대학교(Rensselaer Polytechnic Institute)에서 데이터마이닝으로 박사학위를 받았다. 딥러닝의 전신으로 알려진 인공신경망 알고리즘과 퍼지로직을 결합하여 새로운 머신러닝 알고리즘을 개발했고, 블랙박스로 알려진 인공신경망에서 인간이 이해할 수 있는 규칙을 추출하는 알고리즘도 세계 최초로 개발했다. 또한 미 해군 핵잠수함과 GE 항공기 엔진의 고장 사전 예측 알고리즘을 개발함으로써 기업의 비용 절감은 물론 새로운 비즈니스 창출의 가능성을 전 세계에 증명했다.
비즈니스에 빅데이터를 적용한 경험을 바탕으로 국무조정실 규제개혁위원회, 행정안전부 과학기술정보통신부, 통계청 합동으로 구성한 민관합동 빅데이터 조직의 민간위원으로 활동했다. 2016년 행정자치부 장관상, 제2회 금융의 날 금융위원장 표창을 수상했다.