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경영정뵖시스템_4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요.

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최초등록일 2025.06.01 최종젿작일 2025.06
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경영정뵖시스템_4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요.
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    소개

    "4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요."에 대한 내용입니다.

    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    1. 빅데이터란 무엇인가?
    2. 빅데이터 활용 기술
    (1) 정부의 빅데이터 활용 방안
    (2) 기업 내 빅데이터 활용 방안
    3. 빅데이터 기술로 인한 문제점
    4. 개인과 기업의 대응 방안

    Ⅲ. 결론

    본내용

    4차 산업혁명의 도래는 우리 삶의 많은 부분을 빠른 속도로 변화시키고 있다. 역동성과 불확실성을 특징으로 하는 현대 사회에서는 기업의 경영 환경 또한 급속히 변화하고 있으며, 이제 모든 기업의 최대 관심사는 이러한 변화 속에서 리스크를 최소화하고 차별화된 경쟁력을 확보함으로써 지속 가능한 생존을 추구하는 데 있다(김승현 외, 2016).
    작금의 4차 산업혁명의 핵심은 정보통신기술(ICT)이며, 이는 "21세기의 원유"라 불리는 빅데이터(Big Data)를 활용함으로써 전략적 가치를 창출하는 기업 역량을 강화하는 것이 무엇보다 중요한 시대가 되었다(Vania et al., 2019).
    빅데이터란 기존의 데이터 처리 방식으로는 관리왿 분석이 어려울 정도로 방대한 규모의 데이터를 의미한다. 이는 기업이 보유한 방대한 데이터를 누가 먼저 가치 있게 분석하느냐에 따라 기업의 성패가 갈릴 수 있음을 시사한다. 오늘날 빅데이터는 현대 기업의 핵심 경영 자원으로 부상하고 있다. 기업들은 빅데이터를 활용해 운영비용을 최적화하고, 제품 및 서비스의 차별화를 실현하며, 조직 운영의 투명성을 제고함으로써 시장 경쟁력을 강화하고 있다. 이러한 전략적 활용은 산업 전반의 생산성 향상에도 실질적인 기여를 하고 있다. 특히 빅데이터는 기업 성과에 직·간접적으로 영향을 미치는 중요한 요소로, 구글과 같은 선도 기업들은 이미 빅데이터를 통해 실질적인 성과를 도출하고 있다.
    그러나 빅데이터의 활용이 가져올 수 있는 잠재적 가치에도 불구하고, 기업들은 여러 도전 과제에 직면해 있다. 데이터의 품질과 신뢰성 확보도 중요한 과제지만, 가장 우선적으로 해결해야 할 문제는 데이터 보안 및 프라이버시 이슈이다(이호형, 2018).
    빅데이터에는 많은 개인정보가 포함되어 있으므로 정보 주체의 동의를 포함한 적법한 절차에 따른 개인정보의 수집·이용이 요구된다. 그럼에도 불구하고, 개인정보가 대량으로 유출되는 사고는 빈번하게 발생하고 있는 것이 현실이다. 특히 카드사나 금융회사처럼 대규모 개인정보를 보유한 기업에서의 유출 사고는 국가적으로도 큰 손실로 이어질 수 있다. 실제로 일부 카드사나 금융정보 회사에서는 직원의 실수나 해킹 등의 이유로 수백만 건의 고객 정보가 유출되는 사건이 발생했다.

    참고자료

    · 김승현, 박주석, 박재홍, & 김인현. (2016). 빅데이터 환경에서 분석 자원이 기업성과에 미치는 영향. 한국빅데이터학회 학회지, 1(1), 23–32.
    · 이호형. (2018). 전자무역 분야 빅데이터 활용 사례연구. 정보화연구, 15(2), 179–186. 한국엔터프라이즈아키텍처학회.
    · Acquisti, A., & Gross, R. (2009). Predicting social security numbers from public data. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(27), 10975–10980.
    · Beyer, M. A., & Laney, D. (2012). The importance of “big data”: A definition. Gartner.
    · Boyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, Communication & Society, 15(5), 662–679.
    · Cox, M., & Ellsworth, D. (1997). Application-controlled demand paging for out-of-core visualization (Report NAS-97-010).
    · Direct Marketing Association. (2015). The value of data 2015: Consequences for insight, innovation & efficiency in the U.S. economy.
    · Hervais-Simo, S. (2015). Big data: Opportunities and privacy challenges (arXiv:1502.00823). Cornell University.
    · IBM. (2019, April 1). The four V's of big data. Retrieved from http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four-vs-big-data
    · Kosinski, M., Stillwell, D., & Graepel, T. (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(15), 5802–5805.
    · McKinsey Global Institute. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.
    · Payton, T. M., & Claypoole, T. (2014). Privacy in the age of big data. Rowman & Littlefield.
    · Polonetsky, J., & Tene, O. (2013). Privacy and big data: Making ends meet. Stanford Law Review, 66, 25.
    · Vania, S., Sumon, B., Abhijit, D., & Mehmet, D. (2019). Big data and performance: What can management research tell us? British Journal of Management, 113, 219–228.
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