데이터: 현실에서 관찰하거나 측정하고 수집하여 얻은 자료 (컴퓨터로 처리할 수 있는 기본 단위 자료)
빅데이터: Volume 양 Variety 다양성 Velocity 속도 1.0은 객관적, 가시적 사실 축적/ 2.0은 창으력과 통찰력 통합되어 새로운 가치 찾는 것
구조화된 데이터=정해진 길이와 포맷이 있음(예. 우편번호), 90% 비구조화 데이터=틍정 포맷 없음.
그림자 데이터: 신분증으로 본인확인을 하는 것이 아니라, 데이터로 생성된 자신의 행동 패턴으로 신분 확인
네이키드 소사이어티: 개인에 대한 모든 정보가 수집될 수 있는 사회 -> 정보 윤리가 중요
잊혀질 권리: 정보를 인터넷에 올린 사람이 자신과 관련된 정보를 삭제하거나 확산되지 않도록 요구할 수 있는 권리
정보: 선택되어 가공된 데이터
헤겔- 양의 변화가 질의 변화를 낳는다.
크라우드 소싱: 대중들의 아이디어와 정보를 모아 새로운 서비스를 제공한다.
예) 심야버스 운행 노선 결정- 통신사 교객 통화량 데이터 통계 분석 , 사우스웨스트 항공사 개인별 다른 광고
창의력을 발휘해서 다양한 접근법으로 문제를 해결하는 인재 필요
딥러닝: 인간이 생각하고 판단하는 방법대로 생각하도록 프로그래밍 한 것=기계학습. 딥러닝은 그 중 하나로, 사람의 뇌가 작동하는 방식으로 컴퓨터가 작업하도록 인간 뇌신경 세포를 모방한 인공 신경망을 만듦. 데이터 스스로 분석해서 판단하고 명령함.
한국 정보화 진흥원 미래사회 특징 : 불확실성, 위험성, 스마트 , 융합