The 11th Advanced Computing Conference #2 개발자가 생각하지 못한 데이터 기반 비즈니스

세션#2 R 한글화팀 정우준 대표

개발자가 생각하지 못한 데이터 기반 비즈니스

nipa 에서 성공사례라고 하는 것 중에 와닿는게 없다.

• sleep if you can

• captcha

• Siri

• 자동차 번호 자동 인식

• korea algorithm Trading Forum

어렵고 알고리즘 최적화도 힘든 석사 이상에 깊이있는 공부가 필요.

예시

• fingerstock  VS HTS

• Stubby Planner VS google

• Wathca : movist(일반 영화 포털)

의미

• 데이터 분석은 가시적인 성과로 나타나지는 않지만 상품의 질을 높이는데는 도움이 된다.

• 눈에보이는(ux) 모습을 쫓다보니 핵심을 놓침

• 빅데이터 분석 -> 개인화/맞춤형/ 매출 증가?

• 이슈 개인화 박사 이상의 알고리즘 이 필요한 수준높은 모델이지만, 실제로는 사건이 확대 재생산 되는 것으로 (예를들어 박봄 마약)

D2B 할 때..

• D2B의 주체

• D2B 성공사례

• 어떤 데이터?

• 사업의 종류, 성공조건?

• 요구되는 기술과 지식은?

빅데이톤?? 장난해?

• 공공데이터에서는 전처리가 끝난 샘플데이터를 주기 때문에 평균,추세 이외에는 큰 의미를 찾을 수 없음
  빅데이톤, 1박 2일은.. 데이터 전처리도 부족

• 소셜분석 오류: 시간축이 제로기 때문에 선후관계를 추론하지 못하므로 따라서 인과관계도 없다!!

R에서는 longitudinal network analysis  t1,t2,t3, 에 따라서 링크 생성 소멸되는 분석을 할 수 있음.

• 지금 제공되는 자료는 토픽 모델링 수준 밖에 되지 않을 것.

• 정부,대기업, 통신사 데이터는 그림의 떡

• 혼자서는 안된다, 관련된 지식이 있는 사람들끼리 모여서 해야 그나마 가능성이 있다.(개발자와 경영자를 연결하는 고리가 되는 사람)
• 절대협업 ! 팀!  // 잉여력 충분? 

• 무료스토리지 .. 데이터 수집

• 공룡들이 째려보다가 먹으러 온다.
• 공룡을 때려잡자!
• 데이터는 어디에 있는가? 민간? 공공?
• 거기에있는 데이터가 빅데이터인가? - 조직에 따라 다른 데이터 형태

• 데이터의 접점! : 나의 사업 구조에 맞는 데이터,,, 품질을 높이기 위해, 각 과정에서 효율성, 효과성을 이루자

• DB와 reporiting 
• 안드로이드 버그 리포팅 툴..+ R doucment -> 버그 전에 사전 alarm 까지

소결

• 지나친 환상은 금물

• 정확한 목표타겟팅

• 내가 활용할 수 있는 데이터는 무엇인가

• 적절한 조합

• 협업

• 빅데이터 분석은 허구지만 D2B 는 사업기회 있음!!!