본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

빅데이터 분석 시장 활성화를 위한 기술적, 제도적 요인에 관한 연구: 전문가 심층인터뷰 방법을 중심으로

A Study on Technical Issues and Institutional Issues of BigData Analysis Market: Focusing on the In-depth Interview Method

0

조회

0

다운로드

5

인용

0

참고문헌

키워드

주제분류학제간연구

초록

전 산업에 걸쳐 빅데이터(BigData)에 대한 관심이 날로 증대되고 있고, 기업들은 빅데이터 분석 솔루션을 활용한 비즈니스 가치 창출과 이를 최적화하려는 수익모델을 개발하고 있다. 주요 국가 정부와 산업계에서는 빅데이터를 각종 문제 해결 및 이슈 대응과 더불어 미래 전략과 수반되는 전략적 의사결정의 중요한 도구로 활용하고자 한다. 한국 정부 또한 빅데이터 시장 활성화를 위한 의지가 명확하고 매년 빅데이터 관련 예산을 증액하고 있으나 빅데이터 관련 기업들은 비즈니스 모델 부재로 높은 수익성을 내지 못하고 있는 실정이다. 또한 다양한 영역에서의 빅데이터 활용 성공사례가 부족한 점으로 인해 민간기업의 경우 빅데이터 투자에 보수적으로 접근하고 있다. 따라서 본 연구는 빅데이터 시장 활성화의 저항요인 규명과 빅데이터 분석 활성화에 필요한 기술적, 제도적 요인을 도출하기 위해 전문가 심층면접조사(In-depth Interview)를 수행하였다. 연구결과, 빅데이터 전문가들은 빅데이터 분석 시장 활성화에 필요한 기술적, 제도적 요소로 (1) 기계학습(machine learning) 및 인공지능기법(artificial intelligence techniques)의 기술력 향상, (2) 비식별 정보이용 활성화를 위한 개인정보보호법 제도 개선과 빅데이터 진흥법 제정, (3) 데이터 과학자, 빅데이터 분석가 등의 전문 인력 양성 필요, (4) 정부의 공공데이터 개방과 민간 빅데이터와의 통합 필요, (5) 데이터 거버넌스(data governance) 프레임워크의 구성요소 개발 및 상세화 등을 제시하였다.

Abstract

Interest in big data is growing throughout the industries and companies are developing profit models that create and optimize business value using big data analysis solutions. The governments and industries of leading countries are using big data as an important tool to solve various problems and issues as well as for establishing future strategies and making strategic decisions. The Korean government has a clear determination to stimulate the big data market and is increasing its budget for big data, but big data related companies are not making high profits due to the lack of business models. Furthermore, private companies are assuming a conservative position toward investments in big data due to insufficient success stories of big data use in various areas. In this study, therefore, the delphi survey and in-depth interview methodologies were used to identify the resistance factors of the big data market activation and elucidate the technical and institutional factors required to stimulate big data analysis. The results of this study revealed that big data experts suggested five technical and institutional factors required to stimulate the big data analysis market including: (1) improvement of technologies for machine learning and artificial intelligence techniques, (2) personal information protection act revision for activating the use of de-identification of personal information and big data industry promotion act legislation, (3) the need to nurture specialists such as data scientists and big data analysis, (4) the need to actively open public data, and (5) developing and refining components in data governance framework.

참고문헌 (12)

  1. "Forrester Research, 2016 Top 10 Hot Bigdata Technologies", ~ (2016)
  2. BigData Industry Trends Analysis and Top News, "National Information Society Agency", National Information Society Agency, 1~25 (2015)
  3. IT & Future Strategy, "National Information Society Agency", National Information Society Agency, 1~37 (2015)
  4. 허정, "소셜 빅데이터 마이닝 기반 이슈 분석보고서 자동 생성", 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, 3(12), pp.553~564 (2014), 한국정보처리학회[DOI]
  5. 장미화, "소셜 미디어 빅데이터 분석을 통한 캠핑에 대한 정부 정책과 국민들의 인식 변화 연구", 관광연구, 31(1), pp.91~112 (2016), 대한관광경영학회
  6. 전채남, "빅데이터 분석의 기술마케팅 활용에 관한 연구 : 잠재 수요기업 발굴을 중심으로", 마케팅논집(Journal of Marketing Studies), 21(2), pp.181~203 (2013), 한국전략마케팅학회
  7. 김영민, "자연재해 분석을 위한 빅데이터 마이닝 기술", 한국데이터정보과학회지, 26(5), pp.1105~1115 (2015), 한국데이터정보과학회[DOI]
  8. 이재성, "기업의 빅데이터 적용방안 연구 -A사, Y사 빅데이터 시스템 적용 사례-", 인터넷정보학회논문지, 15(1), pp.103~112 (2014), 한국인터넷정보학회[DOI]
  9. 김형래, "빅데이터 분석 프로젝트 수행 방법론", 한국컴퓨터정보학회논문지, 19(3), pp.73~85 (2014), 한국컴퓨터정보학회
  10. 최도현, "빅데이터 환경에서 기계학습 알고리즘 응용을 통한 보안 성향 분석 기법", 디지털융복합연구, 13(9), pp.269~276 (2015), 한국디지털정책학회[DOI]
  11. 김도근, "빅데이터 분석기술을 기반으로 하는 APT공격 대응 기술에 관한 방안 연구", 융복합지식학회논문지, 4(1), pp.29~34 (2016), 융복합지식학회
  12. R. A. Krueger, "Focus Groups: A Practical Guide for Applied Research" (2000), Sage

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (51건)