빅애널리틱스 전문가들이 전하는 빅데이터 비즈니스 성공 지도(에이콘 데이터 과학 시리즈)

빅데이터 애널리틱스에 대한 전반적인 이해를 도울 수 있는 기본적이면서도 실무 중심적인 지식을 담은 책이다. 뿐만 아니라, 실제로 아무나 만져볼 수 없는 빅데이터를 가지고, 말 그대로 실컷 놀아본 사람들이 전하는 생생한 현장 사례, 그리고 그 업무를 겪으면서 얻게 된 지혜들로 가득 차 있다. 따라서 오늘날 빅데이터가 지닌 강력한 잠재력과 파괴력에 대해서는 이해하지만, 이것을 도대체 어디에서부터 어떻게 활용해야 비즈니스의 성공을 실현할 수 있을지를 고민하는 빅데이터 관련 실무자 또는 빅데이터 전문가를 지향하는 인재들에게 좋은 가이드가 되어 줄 것이다.

1장. 빅데이터는 무엇이며 왜 중요한가 __상상할 수 없는 수준의 ‘스타트업’ 홍수 __빅데이터는 단순히 크다는 것 이상의 의미를 갖는다 __왜 지금인가? __핵심 트렌드의 융합 __상대적으로 말하자면 __훨씬 광범위한 데이터의 다양성 __비정형 데이터로 팽창하는 우주 __가장 먼저 분위기를 만들어라 __디지털 마케팅과 경계 없는 세상 2장. 빅데이터 활용 사례 __관계를 포기하지 마라 __IT는 웹 애널리틱스에 대한 통제력을 잃고 있는가 __데이터베이스 마케터, 빅데이터의 개척자들 __빅데이터와 마케팅의 새로운 학파 ____고객들은 변화하고 있다. 마케터도 변화해야만 한다 ____바람직한 접근 방식: 크로스 채널 라이프사이클 마케팅 ____소셜 마케팅과 제휴 마케팅 ____소셜 인텔리전스 기반의 마케팅 역량을 강화하라 __사기와 빅데이터 ____리스크와 빅데이터 ____신용 리스크 관리 __빅데이터와 알고리즘 트레이딩 ____복잡한 상호 연계 데이터 분석 ____일중 단위 리스크 애널리틱스, 빅데이터의 지속적 흐름 ____마케팅에서의 리스크 계산 측정 ____타 산업이 금융 서비스 산업의 리스크 관련 경험에서 얻는 이익 __빅데이터와 헬스케어 분야의 진보 ____파괴적 혁신의 애널리틱스 ____통합적 가치 제안 ____BI는 데이터 사이언스가 아니다 __제약 분야의 앞서가는 선구자들 __광고와 빅데이터: 파피루스에서 인간 관찰로의 진화 ____빅데이터가 현대적 도날드 드라퍼를 키운다 ____도달하고 공감하고 반응하라 ____가능한 한 실시간으로 신속하게 행동해야 할 필요성 ____측정이 까다로울 수도 있다 ____콘텐츠 전달 또한 중요하다 ____최적화와 마케팅 믹스 모델링 ____버드가 생각하는 광고 분야에서의 빅데이터 3V __고객 제품을 하나의 출입구로 활용하라 __주요 난제: 하둡의 병렬 세상 3장. 빅데이터 기술 __기존 방식 vs 새로운 방식 __데이터 발견: 사람들이 원하는 방식으로 작업한다 __빅데이터 애널리틱스를 위한 오픈 소스 기술 __클라우드와 빅데이터 __예측 분석이 각광받기 시작하다 __서비스 BI형 소프트웨어 __주류로 편입하고 있는 모바일 BI ____모바일 애플리케이션 배포의 용이성 __크라우드소싱 애널리틱스 __방화벽 간 방화벽 초월 애널리틱스 __신기술 도입을 지원하는 R&D 접근법 ____마케팅 믹스에 빅데이터 기술을 추가하라 __빅데이터 기술 관련 용어 __데이터 사이즈의 기본 __빅데이터 기초 4장. 정보 관리 __빅데이터 컴퓨팅 플랫폼 (혹은 빅데이터 애널리틱스 홍수를 감당할 컴퓨팅 플랫폼) __빅데이터 연산 __빅데이터 저장소 관련 추가 정보 __빅데이터 연산의 한계점 __빅데이터 신생 기술들 5장. 비즈니스 애널리틱스 __데이터 분석의 최후 단계 __지리 정보 인텔리전스가 삶을 더욱 풍요롭게 할 것이다 __신호인지 노이즈인지 잘 구분해 듣기 __애널리틱스의 소비 __창조에서 소비로 __시각화: 어떻게 소비하게 할 것인가 __기업들은 즉각적인 조치를 취하기 위한 방법으로 데이터 시각화 역량을 활용하고 있다 __샘플링에서 전수 데이터 사용으로 변화 __새로운 사고를 하라 __360도 모델링 __속도에 대한 니즈 __유연하게 사고하자 __어떠한 기술이 사용 가능한가 __툴을 넘어 애널리틱스 애플리케이션으로 6장. 애널리틱스 주요 요소로서의 인력 __데이터 사이언티스트의 부상 ____지식을 넘어 학습으로 ____민첩성 ____규모와 융합 ____다중 학제 간 인재 ____혁신 ____비용 효과성 __심도 있는 수학?과학?컴퓨터 과학의 활용 __10/90 법칙과 비판적 사고 __애널리틱스 인재와 임원의 확보 __의사결정 인재들의 양성 __애널리틱스에 대한 총체적 관점 __의사결정 과학을 위한 역량 개발 __의사결정 과학을 장려하는 문화를 창조하라 __애널리틱스의 제도화를 위해 적절한 조직 구조를 셋팅하라 7장. 데이터 프라이버시와 윤리 __프라이버시 영역 __상당한 데이터의 획득은 새로운 것이 아니다 __선호도, 개인화, 그리고 관계 __권리와 책임 __글로벌 샌드박스에서 활동하기 __양심적이고 의식 있는 책임감 __프라이버시는 잘못된 초점일 수도 있다 __데이터가 익명화될 수 있는가 __첩보 활동과의 균형 __그렇다면 지금은 어떻게?