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빅데이터
- 막대한 양의 정형 및 비정형 데이터
- 데이터에서부터 가치를 추출하는 것은 통찰, 지혜를 얻는 과정으로 DIKW 피라미드로 표현
- Data : 데이터 - 객관적 사실로, 순수한 수치나 기호
- A는 책을 10000원에, B는 책을 15000원에 판매
- Infomation : 정보 - 데이터 간의 연관 관계와 함께 의미 도출
- 해당 책은 A가 더 싸게 판다.
- Knowledge : 지식 - 유의미한 정보로 분류하고 일반화 시킨 결과물
- 책은 A가 더싸게 팔기 때문에 A에서 책을 구입할 계획
- Wisdom : 지혜 - 도출된 창의적 아이디어
- A가 다른 상품들도 B보다 저렴할 것으로 판단
- Data : 데이터 - 객관적 사실로, 순수한 수치나 기호
- 데이터 양을 측정하는 바이트 크기
- KB - MB - GB -TB -PB - EB - ZB - YB
- 분석 가치 에스컬레이터 (Analytic Value Escalator)
- 빅데이터의 가치를 묘사 분석, 진단 분석, 예측 분석, 처방 분석의 4단계로 정의한 기법
- 묘사 분석 : 과거에 어떤일이 일어났는지
- 진단 분석 : 묘사 단계에서 찾아낸 분석의 원인 이해
- 예측 분석 : 무슨일이 일어날 것인지 예측
- 처방 분석 : 예측을 바탕으로 최적화하는 과정
- 데이터 거버넌스
- 기업에서 사용하는 데이터의 가용성, 유용성, 통합성 등을 관리하기 위한 모델
- 원칙, 조직, 프로세스 등으로 구분
- 원칙 : 데이터를 유지, 관리하기 위한 지침과 가이드
- 조직 : 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임
- 프로세스 : 데이터 관리를 위한 활동과 체계
- 조직 평가를 위한 성숙도 단계
- 도입 단계, 활용 단계, 확산 단계, 최적화 단계로 구성
- 도입 단계 : 분석을 시작해 환경과 시스템을 구축
- 활용 단계 : 분석 결과를 실제 업무에 적용
- 확산 단계 : 전사 차원에서 분석을 관리하고 공유
- 최적화 단계 : 분석을 진화시켜서 혁신 및 성과 향상에 기여
개인정보보호법
- 개인정보 자기 결정권을 철저히 보장하는 활동
- 개인정보는 정보사회의 핵심 인프라로 유출시 피해가 심각
- 개인정보보호 관련 법령 (일명 개망신법)
- 개인정보 보호법
- 정보통신망법
- 신용정보법
- 위치정보법
- 안전성 확보조치 기준
- 개인정보, 가명정보, 익명정보의 구별
- 개인 정보 : 특정 개인에 관한 정보
- 사전적이고 구체적인 동의를 받은 범위 내에서 활용 가능
- 가명 정보 : 특정 개인을 알아볼 수 없게 조치한 정보
- 통계, 연구, 공익적 목적에 동의 없이 활용 가능
- 익명 정보 : 더 이상 개인을 알아볼 수 없게 (복원 불가능) 조치한 정보
- 개인정보가 아니기 때문에 제한없이 자유롭게 활용 가능
- 개인 정보 : 특정 개인에 관한 정보
개인정보 활용
프라이버시 모델
- k-익명성, l-다양성, t-근접성, m-유일성
- k-익명성 : 데이터 집합에서 같은 값이 적어도 k개 존재
- 다른 정보로 결합할 수 없도록 하는 모델
- 공개된 데이터에 대한 연결 공격 취약점을 방어하기 위한 모델
- l-다양성 : 데이터 집합에서 적어도 l개의 서로 다른 민감한 정보
- k-익명성에 대한 두 가지 취약점 공격인 동질성 공격, 배경지식에 의한 공격을 방어하기 위한 모델
- t-근접성 : 데이터 집합에서 분포가 t 이하의 차이를 보여야 하는 모델
- l-다양성의 쏠림 공격, 유사성 공격을 보완하기 위해 제안된 모델
- m-유일성 : 원본 데이터와 동일한 속성 값의 조합이 최소 m개이상 존재
- 재식별 가능성 위험을 낮춘 모델
마이데이터
개인이 자신의 정보를 관리, 통제할 뿐 아니라 자산 관리 등에 능동적으로 활용하는 일련의 과정
개인은 데이터 주권인 자기 정보결정권으로 개인 데이터의 활용과 통제권을 개인이 가지는 것이 핵심 원리
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