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저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보기술아키텍처 연구 제14권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
317 - 326 (10page)

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빅데이터 광풍과 함께 과거 정보시스템의 일부에 지나지 않았던 데이터가 논의의 중심으로 부상하고 있다. 하지만 데이터를 바라보는 관점이나 이를 다루는 방법은 과거의 구조화된 통계적 접근에서 벗어나지 못하고 있다. 현재 빅데이터를 처리하는 방법으로 주로 사용되는 데이터마이닝은 데이터를 구조화하는 과정이라 볼 수 있다. 하지만 주어진 데이터가 산발적이고 추상적인 논리적 과정을거쳐야 전략적 의미를 파악할 수 있는 경우에는 한계가 있다. 본 논문에서는 연구개발투자의 효율성과 배분의 형평성이라는 차원에서 과제데이터를 중심으로 목적에 부합하도록 데이터를 가공하고 추상화하는 과정을 통해 새로운 데이터과학적 접근의 필요성을 논하고자 한다.
#데이터탐색 #데이터 구조화 #Data Exploration #Structuredness

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Davernport / 2012 / Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century / Harvard Business Review google schola Doty, D. H. / 1994 / Typologies as a Unique Form of Theory Building : Toward Improved Understanding and Modeling / The Academy of Management Review 19 (2) : 230 ~ 251 google schola Marradi, A. / 1990 / Classification, typology, taxonomy / Quality and Quantity 24 (2) : 129 ~ 157 google schola Newman, R. / 2016 / Model and experimental development for Business Data Science / International Journal of Information Management 36 (4) : 607 ~ 617 google schola Schutt, R. / 2013 / Doing Data Science / O’Reilly Media Inc. google schola

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