출처: https://en.mdv.co.jp/
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빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식으로는 수집, 저장, 분석이 어려운 방대한 양의 데이터를 의미하며, 다양한 분야에서 의사결정 및 예측 분석에 활용되고 있다.
빅데이터는 일반적으로 3V (Volume, Velocity, Variety)로 정의된다. 즉, 대용량(Volume), 고속 처리(Velocity), 다양성(Variety)이 특징이다. 이외에도 진실성(Veracity), 가치(Value)를 포함해 5V로, 타당성(Validity), 휘발성(Volatility)를 포함해 7V로 확장되기도 한다.
이러한 데이터는 IoT, 소셜 미디어, 센서, 로그 등 다양한 소스에서 발생하며, 분석을 통해 패턴 인식, 고객 행동 예측, 효율성 향상 등의 가치를 창출할 수 있다.
빅데이터는 인공지능(AI) 모델 학습에 있어 핵심적인 자원이다. 특히 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 대량의 데이터를 기반으로 학습하여 높은 정확도의 예측 모델을 구축한다.
반대로, AI 기술은 빅데이터 분석을 자동화하고 지능화하며, 대규모 데이터로부터 유의미한 인사이트(Insight; 통찰 洞察)를 도출하는 데 기여한다.
빅데이터 활용은 개인정보 보호, 데이터 소유권, 알고리즘의 투명성 등 다양한 윤리적·법적 이슈를 수반한다.
스타트업을 유니콘(Unicon) 기업으로 성장하기 위해 많은 나라는 네거티브 규제 방식을 채택하고 있다. 여기서 유니콘 기업은 기업 가치가 10억 달러(약 1조 원) 이상인 비상장 스타트업을 의미한다. 이 용어는 미국의 벤처 투자자인 에일린 리가 처음 사용했으며, 신화 속 유니콘처럼 희귀하고 가치 있는 존재라는 의미를 담고 있다.
데이터3법이란 데이터 이용을 활성화하기 위한 다음의 세 가지 주요 법률을 통칭하는 용어입니다:
공공기관과 민간 기업은 다양한 형태의 데이터를 오픈 데이터(Open Data)로 개방하고 있으며, 이는 스타트업과 연구자들에게 새로운 기회를 제공하고 있다.
그러나 데이터 품질, 형식의 표준화, 접근성 등의 문제가 있으며, 데이터 생태계의 신뢰성과 지속 가능성 확보가 중요하다.