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오라클 12c 설치하기

oracle/12c 2013. 9. 5. 21:48

얼마전 오라클 애플리케이션 파운데이션(Cloud Application Foundation) 12c 버전이 출시되어 

오늘은 12c 설치과정을 알아보도록 하겠습니다.


일단 오라클 홈페이지에 들어가서 파일부터 다운 받아봅시다. 밑의 주소로 접속해서 

이미지 보고 따라하시면 됩니다.

http://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/downloads/index.html 





 Accept License Agreement 체크해 주시구요

OS버전 맞는걸로 다운로드 합니다.

파일 1,2 다 받아 줍니다.


다받아서 압축푸신다음 안에 database  폴더를 하나로 합쳐주시고



setup.exe 파일을 실행시켜주시면



저는 My Oracle Support를 통해 보안 갱신수신 체크를 풀겠습니다



풀고 다음을 눌리면 이렇게 뜨는데 그냥 예 하면됩니다.



소프트웨어 갱신 건너뛰기 체크하고 다음



데이터베이스 소프트웨어만 설치 체크하고 다음



단일 인스턴스 데이터베이스 설치 체크하고 다음~



영어 한국어 선택하고 다음~



Enterprise Edition 체크하고 다음!



이번버전에서는 보안향상을 위해서 이렇게 하라고 해서 새 Window 사용자 생성을 해줬습니다.

오라클용 계정이랄까요?..



이단계에서는 그냥 기본 위치 해주시면되요 다른위치 하셔도 무관합니다.



필요 조건 검사를 하는데요 가만히 있으면 밑에 화면이 나옵니다.



설치 요약된거 확인하시고 넘어가겠습니다.

여기서 저는 응답파일 저장을 해줬습니다.



드디어설치!



금방 되네요!.




설치 잘됬는지 확인해 보세요


Oracle database 12c에서는 이전버전과 다른점이 몇가지 있다고하니 

작업하시는데 참고하시길 바랍니다.




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빅데이터는 '창조경제의 윤활유'…예측가능한 전략적 산업지표로

빅데이터 관련자료 2013. 9. 2. 10:39

빅데이터는 '창조경제의 윤활유'…예측가능한 전략적 산업지표로

 

헤럴드경제 원문 2013-08-21

빅데이터가 박근혜정부의 ‘창조경제’를 더욱 활성화할 촉매라는 데 이의를 달 사람은 거의 없다. 다만 빅데이터를 어떻게 활용하느냐의 문제에서는 뚜렷한 그림을 가진 사람은 많지 않다.

창조경제 구상은 ICT를 기반 삼아 ‘추격형’이 아닌 ‘선도형’으로 진화시키는 것으로 창의성 극대화 및 고용확대에 방점을 두고 있다.

즉, ①모든 산업에 ICT를 적용해 새 시장과 일자리를 창출하는 ‘스마트 뉴딜’ ②기술을 우선하는 기회 부여 ③국가 클라우드 컴퓨팅 센터 미래전략 분석결과의 개방과 공유 ③창업투자를 활성화해 청년부터 고령층까지 신사업을 추진하는 ‘창업국가’ ④상상력과 창의력, 잠재력과 열정을 기준으로 하는 채용하는 시스템 ⑤16개 지자체가 모두 참여하는 중소기업 지원정책 및 지방대학의 권역별 특성화 등이다.

이 중 ①, ③, ⑤번은 ‘빅데이터’와 직접적인 연관성을 갖는다. 빅데이터 분석이 산업과 인간행동양식, 기후와 구매패턴, 높은 빈도의 통신지역과 상권형성 간의 일정한 패턴을 보여준다면 산업은 효율성을 높일 수 있다. 이를 테면 점심시간 카드사용 내역을 업종별, 지역별, 시간대별, 날씨별, 이동장소별 등으로 다차원 분석만 해도, 시민들의 행동양식에 따라 적절한 마케팅 및 생산전략을 도출할 수 있고, 나아가 지역별 산업전략도 비교적 정교하게 수립할 수 있다. 여기에 지자체의 거버넌스, 연관 업종의 여러 상황별 동향이라는 변인을 추가할 경우 제2, 제3, 제4의 지역별 산업전략과 정책의 방점까지 유추해낼 수 있는 것이다.


 




광역단체 또는 기초단체별로 생성되는 경제, 산업, 사회지표가 가미돼 일정한 분석포맷과 해석기법을 만들어내고, 지역경제 활성화를 위한 세부적인 거버넌스 지침서가 빅데이터 분석을 통해 도출될 경우 이를 공공 부문 의사 결정시스템과 연동지어 산ㆍ학ㆍ민ㆍ관의 실천 지침도 비교적 정확히 끄집어낼 수 있다. 아울러, 창업의 생태계를 구성하는 세부 인자들을 종합 분석함으로써 가장 효율적인 창업을 향도할 수도 있을 것이다.

현재 한국생산성본부 등이 김포, 인천 U-city, 전주, 성남시를 상대로 진행 중인 지역 창조경제 플랫폼 사업에 빅데이터 분석을 적용할 계획이다.

아울러 성장동력을 실질적으로 도출하는 일도 시장성, 인간의 사용욕구 등을 다차원적으로 분석한 빅데이터가 담당할 것이다. 빅데이터가 만들어 내는 새로운 경제지표는 경제의 모든 주체들이 과거처럼 불확실성 속에서 헤매지 않고, ‘예측 가능성’ 속에서 올바른 길을 찾도록 인도할 것으로 기대된다.

김상수 기자/dlcw@heraldcorp.com


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데이터 과학자만 있으면 OK? 빅데이터 분석팀의 5가지 필수 인력

빅데이터 관련자료 2013. 8. 30. 09:49







현업 사용자가 만족하는 빅데이터 분석 환경 구축 전략

1)빅데이터 분석, CRM의 쓰라린 추억을 잊었나

2)빅데이터 분석의 환상①누구나 게임 체인저가 될 수 있다?

3)해외 컨설팅 업체의 조언①딜로이트 “정보 자산을 알고 있는 실무자들과 먼저 논의하라”

4)해외 컨설팅 업체의 빅데이터 분석 조언②아링 “빅데이터를 비즈니스 임팩트로 전환하는 4단계”

5)데이터 과학자만 있으면 OK? 빅데이터 분석팀의 5가지 필수 인력

6)솔루션은 거들 뿐, 엔드유저가 외면하면 게임오버…실무자에 직관성과 속도를 허하라

7)진격의 셀프서비스BI: 데이터 디스커버리&비주얼라이제이션이 뜬다

8)빅데이터 분석의 환상②비정형 데이터가 모든 것? 정형 데이터와 통합·연관 분석 없인 껍데기

9)데이터 획득부터 분석, 판단, 실행까지 실시간 아니면 쓸모없다

10)빅데이터 분석이 일으킨 x86 서버의 반란…통합에서 다시 분산의 시대로



빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지면서 데이터 과학자(데이터 사이언티스트)를 포함한 데이터 전문가 모시기 경쟁도 치열해지고 있다. 대학과 업계가 손잡고 개설한 데이터 전문가 과정도 여럿 있다. 하버드비즈니스리뷰(HBR)는 “많은 기업들이 데이터에서 가치를 도출하는 데 매달려 있는데 데이터에는 지나치게 많은 시간을 들이면서 데이터만큼 중요한 ‘사람들’에 대해선 별로 시간을 들이지 않고 있다”고 지적했다.

빅데이터 분석을 하려는 기업들이 사람에 대해서는 어떻게 투자해야 할까. 능력자를 고용하면 되는 걸까. 물론 그것도 중요하다. 그러나 빅데이터 분석에서 인력에 대한 투자는 뛰어난 숙련자를 고용하는 것 이상이다. HBR은 기업들이 두 가지 핵심 아이템을 도외시하는 경향이 있다고 지적했다. 그것은 △기업이 정말 필요로 하는 역할을 규명하는 것과 △기업의 고급분석 조직에 ‘고객 서비스’ 정신을 확립하는 것이다. 아래에 HBR의 ‘올바른 데이터 분석팀 꾸리기’ 조언을 요약 소개한다.

◇기업 빅데이터 분석팀 제대로 꾸리기=빅데이터 분석 전문가에 대한 수요는 갈수록 높아질 것으로 전망되고 있다. 매킨지 글로벌은 2018년경이면 미국에서만 분석 전문 인력이 수요보다 14만~19만명 부족할 것으로 추정한 바 있다.

하지만 “기업들은 수학과 과학 부문 인력을 채용하는 데 열 올리기 전에 빅데이터 시스템이 제대로 운영되도록 하기 위해 어떤 역할이 필요한지 규명하는 것부터 시간을 들여야 한다”는 것이 HBR의 조언이다. 기업마다 필요한 재능이 다를 수 있기 때문이다. 다만 HBR은 아래 5가지 역할(업무)이 기업의 고급분석 조직에 포함되어야 할 필수 스태프로 소개하고 있다.

①데이터 위생사(Data Hygienists)

우리말로 풀이하면 데이터 품질관리 책임자가 더 적절하다. 이들은 시스템으로 유입되는 데이터의 무결성과 적합성을 책임진다. 데이터의 전 수명주기에 걸쳐 무결성과 적합성이 유지되도록 해야 한다.

예를 들면 모든 시간은 동일한 가치를 가질까? 데이터세트를 연간 일수로 측정할 때 달력 기준으로는 연간 365일이지만 업무일수로는 260일이다. 만일 시간으로 따지면 연간 8765시간이 된다. 모든 가치는 동등해야 비교가 가능하다.

또 오래된 데이터 필드에 새로운 유형의 데이터를 오래된 필드명으로 넣는다면? 데이터베이스가 아닐 경우 새로운 제품 데이터는 이전의 제품 데이터를 덮어쓰게 되어 의미 없는 결과를 도출할 수 있다. 데이터 클린징은 데이터가 처음 캡처될 때부터 시작되어야 하며 이 데이터를 건드리는 모든 팀원들이 어떤 순간에나 지켜야 하는 것이다.

②데이터 탐색가(Data Explorers)

데이터 탐색가는 수많은 데이터를 걸러내 실제로 필요한 데이터를 발견하는 능력을 가진 사람이다. 이는 매우 중요한 업무다. 지금까지 단 한 번도 분석에 사용되지 않았던 데이터가 너무도 많기 때문이다. 또 따라서 이런 데이터들은 액세스하기 쉽게 저장되거나 계층화되어 있지도 않다.

현금등록기의 데이터가 좋은 예다. 현금등록기의 원래 기능은 기업들이 매출을 추적할 수 있도록 하는 것이다. 하지만 고객이 그 다음에 구매하려는 제품이 무엇인지 예측해내진 못한다.

③비즈니스 솔루션 아키텍트(Business Solution Architects)

비즈니스 솔루션 아키텍트는 데이터 탐색가가 발견해낸 데이터(비즈니스 목표를 위해 분석되어야 하는 데이터)들을 연계하고 구조화한다. 이 과정을 거쳐야 데이터를 분석할 준비가 되는 것이다.

비즈니스 솔루션 아키텍트들은 모든 사용자들에 대해 적절한 타임테이블에 따라 쓸모 있게 쿼리가 이뤄질 수 있도록 데이터를 구축한다. 어떤 데이터들은 분 단위로 액세스되지만 시간 단위로 액세스되는 데이터도 있다. 따라서 데이터는 매 분 혹은 매 시간 당 업데이트되어야 한다.

④데이터 사이언티스트

요즘 ‘핫’한 데이터 사이언티스트(데이터 과학자)의 역할은 비즈니스 솔루션 아키텍트에 의해 구조화된 데이터를 취하고 정교한 분석 모델을 만들어내는 것이다. 예를 들어 고객 행태를 예측하는 데 기여하고 고객 세그먼트 및 가격 최적화를 더 발전시킬 수 있다. 데이터 사이언티스트는 각각의 모델이 자주 업데이트되어 연관성을 지속하고 있는지 확인하는 책임이 있다.

⑤캠페인 전문가(Campaign Experts)

캠페인 전문가는 데이터 사이언티스트가 만들어낸 분석 모델을 현실에 적용하는 역할을 한다. 예를 들어 어떤 고객이 어떤 마케팅 메시지를 언제 받아야 하는지 구체적인 마케팅 캠페인을 제공하는 기술적인 시스템에 대해 통달해야 한다.

캠페인 전문가는 분석 모델로부터 습득한 것을 활용해 채널의 우선순위를 정하고 캠페인들을 배치한다. 예를 들어 규정된 세그먼트의 행태 이력을 분석해 이를 토대로 어떤 고객에게는 이메일을 처음 보낸 후 48시간 이내 우편물을 보내는 것이 가장 효과적이라는 사실을 도출할 수 있다.

HBR은 빅데이터 팀 내 데이터 이동 지도를 그리는 것이 중요하다고 조언한다. 사람과 머신이 주고받는 모든 데이터는 오너가 명확해야 한다. 이러한 매핑은 빅데이터 분석 팀원들이 개별 작업을 완료하는 데 그치지 않고 각각의 역할에 따른 업무를 수행하고 다음 사람에게로 완전하게 넘기는지 확인할 수 있도록 해준다.

◇데이터 분석팀에 고객 서비스 문화 개발하기=아무도 사용하지 않는 제품이나 서비스를 개발하는 것은 의기소침한 일이다. 따라서 데이터 분석팀은 자신들이 만들어낸 분석 모델이 기업 내부 비즈니스 유저에게 어떤 혜택을 가져다줄지 시연하고 이들을 설득해야 한다. 직장 동료인 비즈니스 오너들을 고객으로 생각하는 사고방식의 전환이 필요하다.

유통업체들은 성공하려면 고객을 이해해야 한다고 종종 말한다. 데이터 분석팀 역시 마찬가지다. 현업 실무자(비즈니스 오너)의 요구 사항을 이해하기 위해 정기적인 미팅을 가지고 있는가? 분석팀이 개발한 분석 모델의 퍼포먼스에 대해 피드백을 얻고 있는가?

데이터 분석팀은 항상 자문해야 한다. “어떤 사업부의 누가 우리의 분석 결과로 도움을 받을 수 있는가” 그리고 “비즈니스 유저들이 우리의 분석이 자신들의 성공에 도움을 주었다고 동의하는가”라는 질문에 말이다.

기업 내부 고객(비즈니스 실무자)이 데이터 분석팀을 신뢰하지 않고 분석 모델에 대한 확신도 없을 때 빅데이터 이니셔티브는 실패할 가능성이 높다. 그리고 신뢰는 투명성에서 비롯된다. 데이터 분석팀은 누가 무엇에 대해 어떤 작업을 하고 있는지 완전히 공개해야 한다.

또 현실적인 완료 예상 시간을 알려주어야 한다. 내부 고객들이 정보 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터 분석팀이 구축할 분석 모델을 결정할 때 비즈니스 실무자들에게도 명확히 알려줘야 한다.

데이터 분석팀 내 서비스 조직의 문화를 적용하기 위해 비즈니스 성공에 따른 개인별 퍼포먼스를 측정할 필요가 있다. 또 얼마나 많은 새 분석 모델들이 내부 고객들(비즈니스 실무자들)에 의해 사용되고 있는지 추적해야 새로운 결과를 알 수 있다.

어떤 기업들은 분석 모델이 얼마나 혁신적이냐보다 내부 고객들이 얼마나 빨리, 그리고 광범위하게 분석 모델을 적용했는지에 기반을 두고 빅데이터 팀의 팀원들에게 보너스를 주기도 한다. 기술 중심 사고방식이 종종 겪는 오류를 미연에 방지하기 위해서다. 그 오류란 “나는 대단히 뛰어난 분석 모델을 개발했다, 아무도 사용하지 않는 것은 내 잘못이 아니다”라는 주장이다. 이는 또한 분석 모델이 비즈니스에 실제로 영향을 주기 전에 분석 모델 구축 단계에서 문제의 싹을 잘라낼 수 있도록 해준다.

빅데이터 분석팀을 성공적으로 조직하고 구성하기 위해서는 적절한 인력과 적절한 문화 둘 다 필요하다. 빅데이터 분석이 본격화되면 데이터 분석팀은 데이터를 처리하는 것보다 비즈니스 실무자에 데이터를 서비스하는 데 더 많은 시간을 보내야 할 것이다.

박현선기자 hspark@etnews.com


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빅데이터, 이름에 휘둘리지 말아야

빅데이터 관련자료 2013. 8. 30. 09:45


 

출처 : http://legalinsight.co.kr/archives/48198



말만 무성하던 빅데이터가 올해부터 `눈에 보이기` 시작하는 듯하다. 사업 주체는 주로 공공기관과 대기업이다. 올해 상반기 발주된 공공 빅데이터 사업만 20여건이다. 지난해 발주건수가 10건에도 못 미쳤으니 공공기관의 높아진 관심을 알만하다. 삼성전자, 현대자동차, 포스코 등 내로라하는 대기업들도 나섰다.


[기자수첩]빅데이터, 이름에 휘둘리지 말아야

공개된 수준이 이 정도다. 아직 드러나지 않은 사업이 적지 않다는 게 업계 분석이다. 많은 공공기관이 본격적인 사업을 위해 빅데이터 정보화전략계획(ISP)을 세우고 있다. 일부 대기업은 전문가를 영입해 내부 작업 중이다. 내년에는 빅데이터 사업이 `쏟아질` 것이라는 예측도 무리가 아니다.


그런데 꼼꼼히 살펴보면 고개가 갸우뚱해진다. 관련 없는 듯한데 `보란 듯이` 제품과 사업에 빅데이터를 붙인 기업과 기관이 부지기수다. 반면에 정작 빅데이터라 생각되는 사업임에도 굳이 그 이름을 사양하는 곳도 있다. 빅데이터 사업은 넘치는데 정작 정의는 아직 정립되지 않은 탓이다.


더 큰 문제는 빅데이터 명칭을 악용하는 기업·기관이 있다는 점이다. 과거 출시한 하드웨어나 소프트웨어에 빅데이터라는 이름을 붙여 판매하는 기업도 종종 보인다. `보여주기식`으로 억지로 빅데이터를 끌어들이는 경우도 있다. `우리만 안 한다고 하면 뒤처지는 것 같아서`라는 게 이유다. 공공기관이 주로 이런 덫에 걸려 있다.


빅데이터 시장은 이제 개화하는 단계다. 초기에 이런 문제를 해결하지 않으면 향후 치명적인 약점으로 남는다. 제대로 된 시장 형성이 어려울 뿐 아니라 발주처는 많은 돈을 투자하고도 원하는 결과를 얻지 못할 수 있다. 솔루션·프로젝트 기업도 향후 해외 진출시 저평가 받을 수 있다.


무엇보다 주목할 것은 실제 사업성과가 중요하다는 점이다. 빅데이터라는 개념도 결국 보다 나은 성과를 내기 위해 만들어졌다. 이름은 아무래도 상관없다. 가치 없다고 생각했던 정보를 잘 활용해 얼마나 통찰력을 얻을 수 있느냐가 핵심이다. 실체보다 말이 앞선 빅데이터는 우리가 원하는 게 아니다.


출처 : http://www.etnews.com유선일기자 | ysi@etnews.com

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Big Data 글로벌 10대 선진사례 – 빅데이터로 세상을 리드하다

빅데이터 활용사례/국외 2013. 8. 29. 12:21
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제목 : Big Data 글로벌 10대 선진사례 – 빅데이터로 세상을 리드하다

 

목차

 

Ⅰ. 빅데이터로 꿈꾸는 행복한 사회

  1. 미국 국세청, 탈세 방지 시스템을 통한 국가 재정 강화

  2. 일본, 센서데이터를 활용한 지능형 교통안내 시스템

  3. 한국석유공사, 국내 유가 예보 서비스를 통한 비즈니스 최적화

 

Ⅱ. 빅데이터를 통한 건강한 사회

  4. 미국 국립보건원, 유전자 데이터 공유를 통한 질병치료체계 마련

  5. 미국 국립보건원, Pillbox 프로젝트를 통한 의료개혁

  6. 건강보험회사 웰포인트(WellPoint), 슈퍼컴퓨터를 활용한 효율적인 환자치료

  7. 구글, 검색어 분석을 통한 독감 예보 서비스 제공

 

Ⅲ. 빅데이터로 희망하는 안전한 사회

  8. 싱가포르, 국가위험관리시스템(RAHS)을 통한 국가안전관리

  9. FBI, 유전자 색인 시스템 활용한 단시간 범인 검거 체계 마련

  10. 샌프란시스코, 범죄 예방 시스템으로 안전 지역사회 구축

 

 

작성자 : 한국정보화진흥원

 

작성일 : 2012년 4월


출처 : http://www.bigdataforum.or.kr/?act=bbs&subAct=view&bid=report&page=1&order_index=intSeq&order_type=desc&list_style=list&seq=40

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베이비부머 건강증진을 위한 빅데이터 분석

빅데이터 활용사례/국내 2013. 8. 29. 12:18
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o 제목 : [빅데이터 분석 따라하기] 사례④베이비부머 건강증진을 위한 빅데이터 분석

 

o 목차

     I. 추진 배경 및 목적

     II. 프로세스 개요

     III. 데이터의 특징과 처리

     IV. 데이터 분석

     V. 분석 결과

     VI. 결론 및 향후 발전 방향

  

o 작성일 : 2012년 12월

 

o 작성 및 문의 : 차재필 선임


출처 : http://www.bigdataforum.or.kr/?act=bbs&subAct=view&bid=report&page=1&category=2&order_index=intSeq&order_type=desc&list_style=list&seq=429

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빅데이터로 진화하는 세상 - Big Data 글로벌 선진 사례

빅데이터 활용사례/국외 2013. 8. 29. 12:17
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목차

 

Ⅰ. 빅데이터로 꿈꾸는 행복한 사회
    [해외편]
    1. 미국 국세청, 탈세 방지 시스템 통한 국가 재정 강화
    2. 일본, 센서데이터를 활용한 지능형 교통안내 시스템 
    3. 밀라노, 지능형 교통정보 시스템으로 신속·정확하고 손쉬운 길안내서비스 
    4. 뉴욕주 시라큐스시, 데이터 분석을 기반으로 스마터 시티 추진 
    5. 덴마크 베스타스 윈드 시스템, 풍력 에너지 관리로 에너지 생산 효과 극대화
    6. 구글, 실시간 자동 번역시스템을 통한 의사소통의 불편해소  
    7. 월마트, 데이터 분석을 통한 투자수익 증대 
    8. 자라, 점포별·상품별 등 실시간 데이터 분석을 통한 판매량 증대  
    9. 마이크론 테크놀로지, 제품생산시간 분석을 통한 비용절감 
    10. 코카콜라의 SNS 데이터 활용을 통한 가치향상 노력 
    11. 리츠칼튼 호텔, 데이터 관리를 통한 고객맞춤형 서비스 제공  
    12. SNS를 활용한 할리우드 흥행 수익 예측
    13. 넷플릭스, 데이터 분석으로 온라인 DVD 판매제고 및 고객 서비스 향상

 

   [국내편]

    1. 한국석유공사, 국내 유가 예보 서비스를 통한 비즈니스 최적화
    2. 국민권익위원회, 민원정보분석 시스템을 통한 국민과 정부의 소통 활성화
    3. 한국도로공사, 고객 목소리 분석 시스템을 통한 서비스 혁신 
    4. 통계청, 임금근로일자리 통계로 일자리 현황 파악 지원
    5. 한국수자원공사, 스마트 워터 그리드를 기반으로 물 부족 현상 해결
    6. 포스코, 원료가격의 효율적 구매를 통한 가격 경쟁력 제고 
    7. GS EPS, 전력시장 분석 시스템을 통한 전력시장 전망 및 분석 
    8. SK텔레콤, 소셜네트워크에서의 여론분석을 위한 스마트 인사이트 시스템 
    9. 현대·기아자동차, 문서 중앙화 시스템으로 통합적 기업 정보 관리


Ⅱ. 빅데이터를 통한 건강한 사회  
    [해외편]
    1. 미국 국립보건원, 유전자 데이터 공유를 통한 질병치료체계 마련
    2. 미국 국립보건원, Pillbox 프로젝트를 통한 의료개혁
    3. 미국 퇴역군인의 전자의료기록 분석을 통한 맞춤형 의료 서비스 지원
    4. 싱가포르, 주민위원회 센터 네트워크를 기반으로 맞춤형 복지사회 구현
    5. 캐나다 온타리오 공과대병원, 미숙아 모니터링을 통한 감염 예방 및 예측
    6. 건강보험회사 웰포인트, 슈퍼컴퓨터를 활용한 효율적인 환자치료
    7. 구글, 검색어 분석을 통한 독감예보 서비스 제공
    8. 네덜란드 스파크드, 빅데이터를 활용하여 건강한 소 사육 환경 구축

 

   [국내편]
    1. 보건복지부, 행복e음을 통한 수요자중심의 복지서비스 구현 
    2. 근로복지공단, ‘찾아가는 서비스’를 통한 맞춤형 고객관계 관리 
    3. 한국인체자원은행네트워크, 정보공유로 생명공학분야 경쟁력 제고 
    4. 분당 서울대병원, 임상의사결정지원 시스템 등 의료 IT시장 선도   
    5. DNA Link, 유전자 분석 시스템으로 맞춤형 건강 검진 서비스 제공 
    6. 연세대학교 의료원, 후(H∞H) 헬스 케어 시스템으로 양질의 의료 서비스 제공


Ⅲ. 빅데이터로 희망하는 안전한 사회
    1. 싱가포르, 국가위험관리시스템을 통한 국가안전관리 
    2. FBI, 유전자 색인 시스템 활용한 단시간 범인 검거 체계 마련
    3. 샌프란시스코, 범죄 예방 시스템으로 안전 지역사회 구축
    4. 싱가포르 출입국관리소, 통합적 정보분석으로 출입국 보안 및 국경 통제 강화
    5. 일본, 다양한 센서 데이터를 활용한 재난대응 능력 강화 
    6. 위키리크스, 데이터 분석을 통한 효과적인 전술 제공 서비스
    7. 서울시, 시민과 함께 만드는 실시간 폭우지도로 수해 예방 및 대책 마련 
    8. KSTEC, 보험사기 방지시스템으로 보험사기 방지


Ⅳ. 빅데이터로 소통하는 창의적 사회
    1. “data.gov”, 시민의 자발적인 참여와 창의성을 기반으로 정책수립에 기여  
    2. 미국 미시간 주, 데이터웨어하우스 구축으로 공공서비스 질적 향상 
    3. 영국 패치베이, 국민참여형 안전관리 플랫폼 구현  
    4. 케냐 우샤히디, 집단지성으로 이루어진 재난관리 오픈소스 플랫폼
    5. IBM 왓슨, 인공지능 슈퍼컴퓨터로 인류의 창조성과 혁신 촉진
    6. 애플 시리, 지능형 음성인식을 통해 더 똑똑해지는 창의적 사고 가능
    7. 프랑스, 시민 건강 보호를 위한 스마트폰 소음지도 작성
    8. 새로운 과학적 발견 : 대형강입자충돌기를 이용한 힉스 입자 검출 
    9. 솔트룩스, 부산지식네트워크 시스템으로 체계적 인적 네트워크 마련

 

 


작성자 : 한국정보화진흥원(윤미영, 권정은)

  
작성일 : 2012년 5월


출처 : http://www.bigdataforum.or.kr/?Act=bbs&subAct=view&bid=report&seq=86

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Daum 빅데이터 기술 활용 사례

빅데이터 활용사례/국내 2013. 8. 29. 12:13




http://www.slideshare.net/Channy/daums-hadoop-usecases

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빅데이터 활용범위를 넓혀가는 헬스케어 IT

빅데이터 활용사례/국내 2013. 8. 29. 11:59

헬스케어 분야의 빅데이터 활용은 주로 유전자 염기서열 분석 등 의학 연구 분야에 집중되어 왔으나, 최근 들어 환자의 의무기록은 물론 식생활 습관, 직업 이력 등 보다 광범위한 데이터의 분석을 통해 치료 방법을 개선하고 의료 비용을 줄이려는 노력이 진행중 

□ 요약
○ 헬스케어 분야의 빅데이터 활용은 주로 유전자 염기서열 분석 등 의학 연구 분야에 집중됐지만 최근 환자의 의무기록은 물론 식생활 습관, 직업 이력 등 보다 광범위한 데이터 분석을 통해 치료법을 개선하고 의료비를 절감하기 위한 노력이 진행 중

□ 주요 내용
○ 3월 말 백악관에서 개최된 빅데이터 서밋 행사에서 오바마 행정부는 보건 IT를 포함한 다양한 산업의 빅데이터 지원 정책에 2억 달러를 투자한다고 발표

○ 빅데이터 지원 정책과 함께 백악관은 아마존 웹서비스를 통해 ‘1000 유전자 프로젝트’ 연구의 성과물을 무료로 이용할 수 있게 될 것이라고 발표

○ 유전자 연구 또는 생명공학은 방대한 양의 데이터 분석이 필요한 대표적인 빅데이터 연구 분야

○ 유전자 분석의 급속한 발전에는 빅데이터 분석이 큰 역할을 했으며, 오픈소스 분석 도구인 하둡은 유전자 분석을 위한 표준도구로 자리매김

○ 빅데이터 분석 방법이 발전하고 비용이 낮아지면서 유전 공학 외에도 당뇨 등 보다 실질적인 치료법 개발을 위한 의료 시스템으로 활용되기 시작함

○ 최근 빅데이터 분석 능력을 활용해 상호 연관관계가 불분명한 사실의 인과관계를 규명하고 질병과 사고를 예방하려는 시도가 계속됨

○ 오바마 행정부의 의료 빅데이터 지원 연구 대상에 바이오메디컬 데이터뿐 아니라 소셜 미디어를 통해 얻어진 크라우드 소싱 데이터가 포함된 것도 주목할 만함

○ 질병 자체에 대한 데이터와 함께 환자의 생활방식과 행동 습관 등 질병에 영향을 미치는 다양한 요인들의 분석 결과를 의료에 반영하기 위한 시도가 진행 중

○ 환자에 관한 다양한 환경 정보를 얻는 가장 좋은 방법은 스스로 말하게 하는 것으로, 이들 정보는 모두 비정형 정보이므로 빅데이터 분석 기법이 필요

○ 헬스케어 분야에서 빅데이터 활용 노력이 확산되고 있는 것은 연구개발 향상과 의료 서비스 개선 외에, 국가적 의료비용 절감이라는 경제적 목적도 크게 작용




출       처정보통신산업진흥원

http://www.itfind.or.kr/itfind/periodical/viewPublication.htm?page=1&pageSize=10&sortOrder=desc&sort=created&total=723&searClassCode=B_ITA_01&codeName=%EC%A3%BC%EA%B0%84%EA%B8%B0%EC%88%A0%EB%8F%99%ED%96%A5&masterCode=publication&identifier=02-001-120612-000020&classCode=B_ITA_01_29

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big data 활용의 예 google trends

빅데이터 활용사례/국외 2013. 8. 29. 11:48

Google Trends란 


말그대로 인기있는 검색어의 정보들을 뽑아놓은 사이트입니다.

여기서 이렇게



검색을 해보면


이렇게 나오게되는데


대한민국과 인도만 유독 관심도가 높습니다.


대한민국을 눌려서 그래프를 보면


수도권쪽에만 검색량이 어느정도있고 다른지역은 거의 검색량이 없는것으로 나옵니다


관련검색어도 검색량이 충분하지않아 결과가 표시되지않는다네요


하지만 인도 결과를보면



이와같이 아주 관심도가 높습니다.

특히 data analytics 라는 검색어와 hadoop검색어들이 최상위에 있네요


이렇게 나라별 도시별 검색어를 확인해보실수 있습니다.


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