표제지
목차
요약문 7
Ⅰ. 서론 19
1. 연구의 필요성 19
2. 연구의 목표 21
3. 연구의 기대 효과 22
4. 연구 내용의 구성 22
Ⅱ. 데이터 기반 의사결정 개념 및 업무 추진 사례 25
1. 데이터 기반 의사결정 개념 정립 및 문헌 조사 25
가. 의사 결정(Decision Making) 25
나. 지식 경영(Knowledge management) 25
다. 빅데이터 27
라. 데이터 기반(Data-Driven) 의사결정 29
2. 정부의 데이터 기반 업무 추진 사례 조사 30
가. 해외사례 30
나. 국내사례 44
Ⅲ. 모델Ⅰ: 활용분야 탐색형 과제 제안 56
1. 정의 56
2. 우수사례 56
(가) 부산 56
(나) 경기도 57
(다) 전주시 58
(라) 기타지역 59
3. 모델 장단점 도출 60
4. 요구사항 분석 60
5. 정책제안 61
Ⅳ. 모델Ⅱ: 프로젝트 기반형 과제 제안 68
1. 정의 68
2. 우수사례(뉴욕 MODA team) 68
3. 가이드라인 72
4. 모델 장단점 도출 93
5. 요구사항 분석 94
6/5. 정책제안 95
Ⅴ. 모델Ⅲ: 성과지표 활용형 과제 제안 101
1. 정의 101
2. 우수사례 101
3. 가이드라인 106
(가) 성과관리 및 성과지표의 정의 106
(나) 성과지표의 유형 108
(다) 성과지표의 개발과 측정방법 109
4. 모델 장단점 도출 123
5. 요구사항 분석 124
6/5. 정책제안 124
참고문헌 127
〈표 1〉 빅데이터의 정의(STEPI 정책연구) 28
〈표 2〉 SW 기술자 등급 분류 기준표 65
〈표 3〉 글로벌 '빅 3' MOOC 현황(2014년 7월 기준) 66
〈표 4〉 교육 커리큘럼 98
〈표 5〉 보호관찰 대상자들의 재범률 104
〈표 6〉 급발진 점화 방지장치 부착 현황(출처 : 메럴랜드 StateStat 리포트) 104
〈표 7〉 세무국 정규직원 고용률(출처: 메럴랜드 StateStat 리포트) 105
〈표 8〉 질소, 인, 침전물의 양(출처: 메럴랜드 StateStat 리포트) 106
〈그림 1〉 2014년 유망기술 하이프 사이클(출처: 가트너) 19
〈그림 2〉 정부의 오픈 데이터 정책(정부 3.0 홈페이지) 20
〈그림 3〉 연구의 주요내용 24
〈그림 4〉 피드백 루프가 있는 지식 경영 플로우차트 25
〈그림 5〉 DIKAR 모델(N. Venkatraman 1996) 26
〈그림 6〉 8th IBM 5 in 5 중 1번째 '교실이 학생을 배운다' 29
〈그림 7〉 도쿄 도심부의 도로혼잡상태 추이 비교(출처: 노무라 연구소) 31
〈그림 8〉 1000 Genomes Project 데이터 검색(출처: The 1000 Genomes Tutorial The Website and Browser, 2012.2.17.) 41
〈그림 9〉 알약 검색 서비스(출처: http://pillbox.nlm.nih.gov) 42
〈그림 10〉 One PA 서비스 개념도(출처: SAS Korea) 43
〈그림 11〉 민원분석시스템 및 민원지도(출처: 민원 정보 분석시스템) 44
〈그림 12〉 판결문 제공 신청(출처: 한국 도로공사) 47
〈그림 13〉 복지서비스 공적자료 연계 확대(출처: 보건복지부) 48
〈그림 14〉 스마트 워터 그리드의 개념도 50
〈그림 15〉 산행 도우미 프로세스 과정(출처: 국립공원관리공단) 52
〈그림 16〉 모바일 현장 지원 시스템(출처: 소방 방제청) 54
〈그림 17〉 부산시 공공데이터 개방(출처: 부산광역시청 홈페이지) 57
〈그림 18〉 빅파이 프로젝트(출처: 경기도청 홈페이지) 58
〈그림 19〉 전주시 시민 아이디어 공모(출처: 전주시청 홈페이지) 59
〈그림 20〉 공공데이터 활용 창업 경진대회(출처: 정부 3.0 ) 61
〈그림 21〉 데이터의 실질적 활용 방안 63
〈그림 22〉 NYC Technology Organization(출처: newyork annual report 2013) 69
〈그림 23〉 Office of Analytics- DataBridge store 70
〈그림 24〉 CRISP-DM reference model(출처: CRISP-DM 1.0) 72
〈그림 25〉 business understanding process(출처: CRISP-DM 1.0) 74
〈그림 26〉 data understanding process(출처: CRISP-DM 1.0) 78
〈그림 27〉 data preparation process(출처: CRISP-DM 1.0) 81
〈그림 28〉 modeling process(출처: CRISP-DM 1.0) 85
〈그림 29〉 evaluation process(출처: CRISP-DM 1.0) 88
〈그림 30〉 deployment process(출처: CRISP-DM 1.0) 91
〈그림 31〉 빅데이터 교육에 대한 올바른 이해 96
〈그림 32〉 데이터 브릿지 예시 99
〈그림 33〉 메릴랜드 스테이트 스택과정 102