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다인해인해찬 님의 블로그입니다.

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기능점수 (Function Point) 기능점수 (Function Point) 의 정의 기능점수(Function Point)는 소프트웨어의 양과 질을 동시에 고려한 소프트웨어 규모산정 방식의 일종으로 정보처리규모와 기능적 복잡도에 의해 소프트웨어 규모를 사용자의 관점에서 기술적요소는 배제하고 측정하는 방식 기능점수 (Function Point) 의 특징 - 최종사용자 입장에서 소프트웨어의 규모를 견적하는 값임 - 프로젝트 완료 후 생산성 평가를 위해 개발되었으나 사전에 개발소요공수를 예측하는 모델 로도 사용가능. - 개발환경과 기술에 무관하게 측정가능하고 사용자의 요구에 따라 시스템 기능 설계시 개발 중에도 측정 가능함. - 생산성과 품질 척도로도 활용 가능. 기능점수 (Function Point) 계산 순서 기능점수 (Function Poi.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 5. 29.
BMT 08_BMT I. BMT 개요 1. BMT 정의 l BMT란? Bemchmark Test, Benchmarking Test. 토목분야에서 유래된 테스트로 강물의 높낮이를 측정하기 위한 측정의 기준점을 의미하고, 실존하는 측정 기준을 두고 H/W, S/W의 성능을 비교/분석/평가하는 작업임 l PoC란? l Proof of Concept. 신기술을 도입하기 전에 이를 검증하기 위해 사용하는 것을 의미하며, 사내에 기존에 사용하지 않던 Tool을 도입하기 위해 기능 검증하는 경우가 해당됨 BMT PoC 정의 l 측정의 기준을 정하고 성능을 비교/분석/평가 l 사용하지 않던 Tool 도입을 위한 기능 검증 평가방법 l 명확한 측정 기준에 의해 순위를 결정함 l 명시적으로 1순위(또는 2순위까지)를 결정함 ->.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 5. 29.
프로세스와방법론 소프트웨어 공학 - 프로세스와 방법론 소프트웨어 공학 접근 방법의 핵심은 프로세스와 방법론 개념이다. 소프트웨어 개발 작업의 성숙도는 어떤 순서로 , 어떤 방법으로 하는 가에 의하여 크게 좌우된다. 프로젝트 계획을 수립하는 과정에 개발 모델 , 즉 프로세스와 방법론의 선정은 다른 어떤 결정보다도 프로젝트 성공에 큰 영향을 준다. 프로세스 특징 - 단계적인 작업의 틀을 정의한 것 무엇을 하는가에 중점 결과물이 표현에 대하여 언급 없음 패러다임에 독립적 각 단계가 다른 방법론으로도 실현가능 사례 - 폭포수 프로세스 , 나선형 프로세스 , 프로토타이핑 프로세스 , Unified 프로세스 , 애자일 프로세스 방법론 특징 - 프로세스의 구체적인 구현에 이름 어떻게 하는가에 중점 결과물을 어떻게 표현하는.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 6. 4.
TCT (BI/DW-비즈테크, 6/5(수))_마곡E13동_3층 - zzogy / bat 안녕하세요. 전사기술체계혁신TF입니다. 아래와 같이 TCT 기술인증테스트 응시 안내를 드리오니, 사전 숙지하신 후 참석 바랍니다. *************************** 아 래 ******************************* ■ 테스트 기본정보 안내 - 테스트 과목 : BI/DW - 테스트 일시 : 6/5(수) 14:00 ~ 16:45(시험시작 이후 사유불문하고 입실 불가) ※ 시험 전 : (안내, 15분) 포함 - 테스트 장소 : 마곡_E13 사무동 3층, 응시장 현장확인 ■ 불참(미응시) 관련 안내 - 당일 불참이 예상되는 경우, 응시일 전까지 시스템을 통해 취소(LearningPlus → 수강취소) 하시기 바랍니다. - 위와 같은 조치가 없이 미응시 하시면 무단 불참으로 간주됩니.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 31.
하이브리드 Cloud Hybrid Cloud 혼합형 클라우드 하이브리드 클라우드는 상호운영 가능한 공공사설 클라우드의 조합으로 구성되며, 일반적으로 사용자는 비즈니스에 중요하고 보안이 필요한 서비스와 데이터는 사설 클라우드의 통제 하에 두고 덜 중요한 정보나 처리는 공공 클라우드를 이용한다. 기존 공공 클라우드 서비스와 개인 클라우드 서비스가 결합된 형태의 혼합형 클라우드 서비스를 말한다. [네이버 지식백과] Hybrid Cloud - 혼합형 클라우드 (지형 공간정보체계 용어사전, 2016. 1. 3., 이강원, 손호웅) 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 30.
엣지 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 이랑? https://brownbears.tistory.com/431 엣지 컴퓨팅이 주목받는 이유는? (LG CNS) https://blog.lgcns.com/1684 엣지컴퓨팅과 클라우드의 결합 엣지 컴퓨팅이 클라우드의 과부하로 인하여 생긴 기술이다. 사용자들의 정보의 교환이나 처리를 쉽게 할 수 있도록 해줄 뿐만 아니라 프라이버시 정책을 강화할 수 있어서 클라우드나 네트워크의 작동에 오류가 생길 경우에 엣지 컴퓨팅으로 임시 처방의 서비스를 받을 수 있다. 엣지 컴퓨팅이 클라우드 기술의 대체 기술인 것처럼 보이지만 실은 이 2개의 기술이 잘 결합되어야 한다. 이러한 이유로 마이크로소프트와 같은 기업들은 두 기술의 최적의 조화를 찾기 위해 노력중이다. 클라우드 컴.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 29.
Big 데이터 - 정제와분석 빅데이터 - 정제와 분석 편 빅데이터 정제 다양한 매체로부터 데이터 수집하여 원하는 형태로 변환하여 빅데이터화 한 후 원하는 장소에 저장하고 저장된 데이터를 활용할 수 있는지 품질 확인하고 관리 빅데이터 정제 과정 빅데이터 처리(전처리 - Pre processing) 구조화 되지 않은 비정형 데이터를 처리 가능한 형태의 구조적 형태로 교정 처리기술 Kafka Cascading Tika Summingbird 빅데이터 저장(후처리- Post processing) 처리 과정을 통해 확보된 빅데이터의 형태나 구성을 체계적으로 저장하기 위한 계획수립하며 모니터링을 통해 빅데이터 품질을 관리 데이터의 유형, 크기 등 고려하여 빅데이터 저장소의 용량 산정하여 가장 적합한 장소 선정 빅데이터 저장 후에는 집계(Aggr.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 29.
6.4_알기쉬운 Big 데이터 Part1. 개요 1. 목적과 필요성 A. 목적 B. 필요성 2. 구성과 범위 A. 구성 B. 그림1. 빅데이터 분석과 활용 가이드라인의 구성 C. 표1. 빅데이터 사업 유형 및 설명 D. 활용범위 3. 빅데이터 분석 및 활용의 의의 A. 빅데이터 분석의 개념 및 의의 B. 빅데이터 활용사례 C 빅데이터의 활용의 기대효과 Part.2 단계별 지침 1. 계획 단계 그림2. 계획단계의 구성 1.1 사업의 이해와 정의 1.2 사업 추진 환경 분석 1.3 추진계획 수립 2. 설계 단계 그림3. 설계단계의 구성 2.1 요구사항 분석 그림4. 데이터 상호운영성 2.2 참조 데이터 확보 및 타당성 검토 그림5. 데이터의 종류 표2. (예시) 타당성 평가 결과 표3. (예시) 타당성 평가 지표 및 평가방안 2.3 데이.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 29.
클라우드 http://www.ibric.org/myboard/read.php?Board=report&id=2721 클라우드 컴퓨팅 기반 유전체 정보 관리 및 서비스 동향 하드웨어의 발전으로 스토리지 및 네트워크 대역폭의 비용이 내려가고 있으며 차세대 게놈 시퀀싱의 비용도 급감하고 있다. 또한 최초의 인간 게놈 데이터를 만드는 작업은 수십 년이 걸렸지만 이제 수일 내에 풀 시퀀싱이 가능함에 따라 유전체 데이터는 기하 급수적으로 증가하고 있다. 그러나 현실적으로 유전체 연구에 필요한 통계 능력을 확보하는 데 필요한 게놈 데이터 및 관련 임상 데이터의 양이 단일 서버의 처리 능력을 초과한다. 그 대안으로 클라우드 컴퓨팅 서비스 www.ibric.org 클라우드 컴퓨팅이란 정보처리를 자신의 컴퓨터터가 아닌 인터넷으로 연.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 28.
마이닝 데이타마이닝 https://itboan.tistory.com/m/entry/data-mining data mining itboan.tistory.com 1.정보의 가치발견 통한 기업 의사결정 지원 데이터 마이닝의 개요 가.데이터 마이닝(Data Mining)의 정의 -대용량의 데이터로부터 알려지지 않은 정보,패턴을 찾아 기업 의사결정에 활용하려는 데이터 분석 및 지식 발견 과정 나.데이터 마이닝 추징 배경 1)비지니스 측면: 비즈니스 모델 예측을 통한 고객 행동 예측 및 패턴 분석, 수익 극대화 ,고객 만족도 향상 2)정보기술 측면:OLAP로 발견하지 못한 데이터간 관계를 분석하여 효과적인 의사결정 지원 2.데이터 마이닝 기법 및 절차 가.데이터 마이닝 절차 1)현황분석: 준비작업,목적정의,비즈니스 목적.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 28.
참조자료 [DBGuide.net - DA가이드] http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=12720&boardConfigUid=9&boardIdx=25&boardStep=1 데이터 전문가 지식포털 DBGuide.net 전사아키텍처 개념 전사아키텍처 도입 배경 기업의 가치창출 활동에서 다양한 환경 변화에 대해 민첩하게 대응할 수 있도록 하는 능력이 정보 기술의 역할로 중요시 되고 있다. 기업의 비즈니스 복잡도는 더욱 증대되고 있고, 업무와 IT 기능의 분리는 더 이상 무의미하게 되었다. 또한 기업이 환경 변화에대응하기 위해 시스템을 변화시키고자 할 때, 시스템이 너무 복잡하여 어디를 어떻게 변경해야 할 지 모르는 상황에 이르렀다. 따라서 건축물의 설계도처럼 기업의 전체 w.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
9. Big 데이터 분석 기술(신기술), Big 데이터품질관리 스케일 업 다운 Scale out vs. Scale up ********************************************************************************************/ 출처: https://dbrang.tistory.com/917?category=829483 [dBRang [dɪ'·bɪ·raŋ]] [ 빅데이터 품질 지표 구성 ] http://www.wise.co.kr/bitest_new.do 비즈니스 가치를 만드는 7가지 빅데이터 기법 l 빅데이터란 무엇인가? ‘빅데이터’란 거대한 데이터를 처리하기 위해 특화된 기법과 기술을 적용하는 것입니다. 이러한 데이터는 너무나 방대하고 복잡해서 수작업으로 처리가 불가능합니다. 웹로그, 전화 기록, 진료 기록.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
8. ETLvsCDC http://blog.daum.net/hadmond/10 실전 DW 설계 - CDC vs ETL 차이 그동안 실전에서 갈고 닦은 지식과 경험을 글로 정리해 보았습니다. 사실 CDC든 ETL이든 원천(source) 데이타 정보를 추출하여 목표(target) 시스템에 적재하는 개념은 동일하나 그 방법과 사용목적, 적재수준에서 차 blog.daum.net 1. ETL 개념 / CDC 개념 ETL (Extraction, Transformation, Loading, ETT와 동의어) 이란 다양한 소스시스템(Source System)으로부터 필요한 데이터를 추출(Extract)하여 변환(Transformation) 작업을 거쳐 타겟 시스템(Target System)으로 전송 및 로딩 (Loading)하는 모든 과정.. 공감수 1 댓글수 0 2019. 5. 27.
7. Data 관리(Meta Data 관리, Data 품질 관리) MetaData 관리 https://pdfs.semanticscholar.org/1b51/307add039c193fcb93d66caf4d3cb252f2c9.pdf https://blog.lgcns.com/700 데이터를 위한 데이터 - 메타데이터(Metadata)의 현재와 미래 - 안녕하세요? LG CNS 대학생 기자단 최종호입니다. 최근, 생산되는 정보의 양이 급격하게 증가하면서, 필요한 정보를 알맞은 때에 정확하게 찾아내는 것이 중요해지고 있습니다. 정보 관리 시스템이 중요한 시대가.. blog.lgcns.com [메타데이터 관리시스템 구축방안 정의 - 매트릭스 기준] [메타메이터 관리 구조 선택] [메타데이터 관리지표] [메타데이터 구축 효과(ROI)] [메타데이터 구축 시 고려사항] 데이터 품질 .. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
6.4_Big 데이터 - 2 한국 빅데이터 포럼 http://kbd.or.kr/ 알기쉬운 빅데이터 분석/활용 가이드 v1.2 http://kbd.or.kr/?pageid=1&page_id=683&uid=5524&mod=document 1. 빅데이터 개요 가. 빅데이터의 정의 - 시스템, 서비스, 조직 등에서 주어진 비용, 시간 내에 처리 가능한 데이터 범위를 넘어서는 데이터 나. 빅 데이터의 특징 항목 내용 Volume 수십 페타/엑사/제타 바이트 수준의 대규모 Data Velocity 실시간에 가까운 빠른 속도 처리 Variety 정형/비정형의 다양한 Data Value 데이터의 가치 및 정확도 Veracity 데이터 진실성 Visualization 시각화된 데이터 다. 빅 데이터 분석 절차 (SDLC) 단계 내용 수집 능동적 데.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
6.4_빅데이터기술 HIA(Hybrid Information Architecture) 출처 : https://blog.lgcns.com/1107 HIA(Hybrid Information Architecture)의 개념 전사 관점의 빅데이터 시스템을 구축하기 위해서는 기존의 정보계와 빅데이터 환경을 수용할 수 있는 환경과 균형과 조화가 필수적인데, 이런 환경을 지원해주는 아키텍처가 HIA(Hybrid Information Architecture)입니다. 2014년 Gartner에서는 Logical DW(Data Warehouse)라는 아키텍처를 제시하며 HIA로 DW 인프라가 확대될 것으로 예측하고 관련 시장도 지속 성장할 것으로 예측하였습니다. l 출처: Gartner Logical Data Warehouse Oracle에.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
6.3_DW Appliance, DW DBMS 특징 vs. OLTP DBMS 특징 • OLTP의특징 - 온라인서비스 목표 : 신속한응답시간, 적은 데이타 처리량 파싱 타임을 최소화하고 SQL 등이 공유될 수 있도록 바인드 변수를 사용해야한다. 인덱스의 사용률이 높아야 한다. 정렬(sorting)을 최소화해야 한다. Nested Loop Join(FIRST_ROWS_n) 방식으로 많이 유도한다. • DW의특징 - 배치작업 목표 : 최고의 처리량, 방대한 데이타 처리량 인덱스의 참조는 중요한 사항이 아니다. 정렬 또는 Aggregate함수 등이 중요한 역할을 한다. Hash Join 등을 많이 사용하도록 유도한다. 파싱 타임 등은 그리 중요하지 않으며, 바인드 변수의 사용이 문제가 될 수 있다. - 병렬 질의 등의 사용률을 높인다. [출처] OLTP vs DW|작성자 아야시이 DW 어플라.. 공감수 1 댓글수 0 2019. 5. 27.
6.2_매핑정의서, 매핑흐름도 데이터 이행 서비스 업무 특성상 이행 프로그램은 일회성 프로그램입니다. Rule Based 이행 프로그램 생성기를 사용하여 고품질 프로그램을 생성합니다. 데이터 이행 후 이행 결과를 준비된 검증 절차에 따라 다양한 방법으로 검증합니다. 이행 규칙 변경시 해당 규칙에 관계되는 프로그램에 대해 회귀테스트를 수행합니다. 테이블 컬럼 Mapping 추출할 현행 테이블/컬럼을 적재할 향후 테이블/컬럼과 연결합니다. 변환 규칙과 정제 규칙을 정의하여 해당 컬럼에 적용시키면 MigPro가 이행 프로그램을 생성합니다. 변환 및 정제 규칙 정의 변환 및 정제 규칙을 정의해 두면, 이를 필요로 하는 곳에서는 사용하기만 하면 됩니다. 규칙이 변경될 경우, 이를 사용하는 곳은 동시에 변경됩니다. 데이터 이행 결과 검증 단위 .. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
6-1. DW 아키설계, 프로젝트 산출물 1. DW 모델링의 개요 가. DW 모델링 유형 1) EDW - ER모델링 기법을 적용하지만 차이점은 운영계 시스템으로부터 Reverse Modeling 과정을 거침 2) Data Mart - 다차원 모델링 기법적용 나. Reverse Modeling 의 목적 - 현행 시스템을 형상화하여 운영계 시스템의 데이터실체와 데이터구조를 파악할 수 있음 - 최종적으로 사용되고 있는 물리적인 스키마로부터 리버스 모델링을 수행하는 과정에서 변경,추가된 항목을 도출 할 수 있음 - EDW Data Model의 기초자료로 이용하여 분석작업의 효율화를 이룸 - ETT 작업 EDW Data Model의 데이터와 mapping 관계를 파악할 수 있음 - 데이터 무결성이 깨진 오류 데이터 등 cleansing 대상을 파.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
5. 다차원 모델링 다차원 모델링 (Star, Snowflake Scheme) I. DW 모델링, 다차원 모델링 DW 모델링 시 사실 테이블과 차원 테이블 간 상호관계를 정의하여 다차원으로 구현하는 모델링 기법 II. 다차원 모델링의 구성요소 구분구성요소 사실 (Facts) 중심테이블로서 관련성이 높은 매체 집합 두 가지 Type의 Measure – Raw(Base) fact / Derived(Calculated) metric 차원 (Dimensions) 부속 테이블(minor 테이블) 각 Fact를 분석하는 하나의 관점 속성 (Attribute) 각 차원 테이블이 가지고 있는 속성임 사실을 검색하고, 여과하고 분류할 때 사용됨 속성계층 (Hierarchies) 차원 내 정의된 속성들 간 존재 계층 관계 아래로 가기(Dri.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
4. OLAP, BI 포탈 [OLAP 용어] -- 셀(Cell ) : 하나의 데이터가 저장되는 공간으로 큐브에서 작은 육면체를 말한다. : 각 차원(제품/지역/기간, 아래 설명)들이 가진 멤버(항목의 좌표값)들의 조합수 만큼 존재한다. -- 다차원 배열(Multi-Dimensional Array) : 데이터의 차원에 의해 정렬된 데이터 셀의 집합을 말한다. : 이차원 배열은 스프레드시트와 유사하고 삼차원은 정육면체(Cube)로 나타낼 수 있다. ※ 다차원 모델 : OLAP에서 일반적으로 큐브(Cube)로 명명한다. -- 차원(Dimension) : 사용자가 분석하려는 항목에 대한 관점을 말한다. : 이차원에서 x, y축, 삼차원에서 x,y,z축(기간, 지역, 제품)을 의미한다. -- 차원 멤버(Dimension Member[Ele.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
3. Dashboard 1. 대시보드란? 대시보드는 하나의 화면에서 서로 연동되는 여러 시각화를 표시하도록 설계되었습니다. 데이터에 대한 포괄적이고 매력적인 뷰를 통해 중요한 의사 결정 정보를 한눈에 파악할 수 있습니다. 대시보드는 하나 이상의 목표를 달성하는 데 필요한 중요 정보를 시각적으로 표시하여, 정보를 한눈에 모니터링할 수 있도록 하나의 화면에 조합하여 보여줍니다 2. 대시보드를 생성하는 이유 l 정보를 얻거나 의사 결정에 필요한 모든 데이터를 한눈에 확인합니다. l 일상적인 작업에 대한 가장 중요한 정보를 모니터링합니다. l 모든 동료가 동일한 정보를 보고 사용함으로써 같은 목표에 집중할 수 있도록 합니다. l 비즈니스, 제품, 기관 팀 또는 캠페인의 상태를 모니터링합니다. l 대형 데이터 집합에 대한 개인 설정된 .. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
2. Key Performance Indicator - KPI 기본개념 KPI란 “Key Performance Indicator"의 약어로서 핵심성과지표로 사용되고 있다. 일반적으로 대부분의 기업에서 KPI를 경영상 주요 성과지표로 활용하고 있다. 최근에는 KPI를 Management System으로서 운용하여 성과에 대한 목표를 설정하고, 목표달성을 위한 수행, 성과에 대한 인센티브 시행 등 KPI를 근간으로 하는 경영체제를 구축하기도 한다. 1) 핵심성과지표의 항목은 너무 많지 않도록 하여야 한다. 2) 경영전략상의 핵심 성공요인들과 연계되어야 한다. 3) 지표의 분석을 통하여 과거, 현재, 미래에 대한 변화의 흐름을 알아 볼 수 있어야 한다. 4) 지표는 변경 가능하여야 하고 환경과 전략의 변화에 따라서 재조정 될 수 있어야 한다. 5) 성과관리.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
1-1 DW구축개요, DW구축방법론, OLAP - SW개발 방법론 https://itboan.tistory.com/category/%EC%A0%95%EB%B3%B4%EA%B4%80%EB%A6%AC%EA%B8%B0%EC%88%A0%EC%82%AC/db '정보관리기술사/db' 카테고리의 글 목록 itboan.tistory.com https://niceit.tistory.com/m/266 온달의 IT-World IT는 이제 별도의 산업이 아니다. IT는 산업 전 분야의 내부에 깊숙하게 들어 앉아 비즈니스의 영속성을 가능케 한다. IT의 근간을 이루는 프로그래밍을 기본으로 IT지식을 풀어보자. 더불어, 원칙과 상식이 지켜지는 세상 깨어있는 시민, 행동하는 양심이 되기 위해... niceit.tistory.com [기술사/토픽-데이터베이스] 데이터웨어하우징-.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
1-2. Proof of Concept BMT https://sw.tta.or.kr/service/bete_sp.jsp 벤치마크테스트(BMT) 절차안내 벤치마크테스트(BMT) 절차안내 홈 > 시험인증서비스 > 시험인증서비스 절차안내 > 벤치마크테스트(BMT) 소프트웨어 품질성능 평가시험 종합정보시스템: http://www.swbmt.or.kr 1. 발주기관 의뢰 발주기관은 BMT 대상을 선정하여, TTA에 BMT 수행가능 여부를 문의한 후, BMT 수행 의뢰 공문을 발송합니다. 2. 계획수립 TTA는 BMT 대상 제품군 및 제안요청서 등 관련 자료를 분석하고, 발주기관의 의견을 반영하여 BMT 세부 sw.tta.or.kr - 평가기준에 대한 정량적 지표도출 및 관리가 중요함 - Reference Site 가 없거나 기술적인 확신이 부족할 경우.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 24.
DW + Hadoop 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 23.
마이닝 https://itboan.tistory.com/m/entry/data-mining data mining itboan.tistory.com [ 마이닝 기법의 종류와 응용분야 ] [데이터마이닝 개념과 프로세스] 1. 데이터마이닝 개념 미국 IT분야 시장조사 및 컨설팅 전문 업체인 가트너는 데이터 마이닝을 통계 및 수학적 기술뿐만 아니라 패턴인식 기술들을 이용하여 데이터 저장소에 저장된 대용량의 데이터를 조사함으로써 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세 등을 발견하는 과정이라고 정의했습니다. 그리고 데이터 마이닝 컨설턴트인 Berry와 Linoff는 2000년에 데이터 마이닝을 의미 있는 패턴과 규칙을 발견하기 위해서 자동화되거나 반자동화된 도구를 이용하여 대량의 데이터를 탐색하고 분석하는 과.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 22.
Big 데이터 활용 단계별 업무절차, 분석/예측 1. 데이터 수집 ① (수집 대상 데이터 선정) 분석에 필요한 수집 대상 데이터를 선정하되 수집 가능성 여부 등을 파악하고 세부 목록 및 항목 작성 ② (수집 세부계획 작성) 수집 데이터 유형을 분류하고 관련 수집기술 및 수집주기, 주요 업무 등을 담은 세부 계획 작성 ③ (데이터 수집 실행) 수집계획서에 따라 사전 테스트를 진행하여 관련 시스템을 점검한 후 수집활동 진행 [주요 데이터 수집 기술] [수집 대상 데이터 선정 절차] {수집 세부계획 수립 절차] [데이터 유형 분류 내용] [데이터 유형에 따른 수집 기술] [데이터 수집 실행 절차] Crawling 수집 기술 고려사항 [ftp 수집 기술 고려사항] [Open API 수집 기술 고려사항] [M2M Aggregator 수집 기술 고려사항] [.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 22.
Cloud 컴퓨팅 □ 클라우드 컴퓨팅 개요 ○ 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 정의 직접 공유된 정보통신기기, 정보통신설비, 소프트웨어 등 정보통신자원을 이용자의 요구나 수요 변화에 따라 정보통신망을 통하여 신축적으로 이용할 수 있도록 하는 정보처리체계 - 구름(Cloud)과 같이 무형의 형태로 존재하는 하드웨어·소프트웨어 등의 컴퓨팅 자원을 자신이 필요한 만큼 빌려 쓰고 이에 대한 사용요금을 지급하는 방식의 컴퓨팅 서비스로, 서로 다른 물리적인 위치에 존재하는 컴퓨팅 자원을 가상화 기술로 통합해 제공하는 환경을 말함 클라우드 컴퓨팅이란? • 인터넷을 통한 IT자원의 온디맨드 아웃소싱 서비스 • 사용자들은 애플리케이션, 스토리지, OS 등 필요한 IT자원을 원하는 시점에 원하는 만큼 골라서 사용, 사용량.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 22.

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