표제지
목차
Executive Summary 2
Ⅰ. 한때 만능키로 여겨졌던 '데이터사이언스', 실제 만족도는 회의적 4
Ⅱ. 빅데이터 프로젝트의 실패 사례 6
1. 구글 전염병 예측 서비스 'GFT' (Google Flu Trends) 6
2. '테스코'의 정량 데이터 고집 (TESCO) 7
3. '이루다' 챗봇 혐오발언 논란 (SCATTER LAB) 7
4. 美 부동산 기업 '질로우'의 주택가격 예측 오류 (Zillow) 8
Ⅲ. 기업의 데이터 분석 프로젝트가 성공하기 어려운 이유 9
1. 과도한 기대치에 비해 모호한 목표정의? 이미 절반은 실패 9
2. 빅데이터 분석 인프라 도입에만 몰두 10
3. 데이터 업무 이해도가 부족한 데이터 의사결정권자 11
4. 전문인력 부족 및 채용 후 리딩 전략 미흡 11
5. 데이터 품질관리 소홀 12
Ⅳ. 데이터 친화기업이 되기 위한 노력 14
참고문헌 16
그림 1. 빅데이터 등장 이후 데이터용량 변화 4
그림 2. 국내 빅데이터 분석도구 시장 전망 4
그림 3. 2015년 이후 데이터산업 인력 현황 5
그림 4. 직무/직급별 데이터를 활용 만족도 비율 5
그림 5. 테스코(TESCO) 7
그림 6. AI챗봇 '이루다' 7
그림 7. 데이터 산업 분야의 인력 채용시 애로사항 13
그림 8. 데이터 분석가의 업무별 시간 리소스 활용 비중 13