데이터 과학 무엇을 하는가? (현직 데이터 과학자가 알려주는 실무 적용 방법!)

데이터 과학 무엇을 하는가? (현직 데이터 과학자가 알려주는 실무 적용 방법!)

$18.00
Description
20년 경력의 데이터 과학자가 알려주는 실무 적용 방법!
통신, 금융, 보안, 유통, 제조, 공공기관 등 미국과 한국의 10개 조직 적용 사례 공개!
직접 겪어보지 않으면 모른다. 데이터 과학이란 무엇이며 데이터 과학자가 무슨 일을 하는지. 미국 최대 데이터 회사를 거쳐, 국내 최대 데이터 회사의 센터장을 맡고 있는 저자는 미국 기업과 한국 기업에서 경험한 데이터 과학 실무 사례를 공개했다. 미국 제너럴 모터스부터 한국의 대기업 통신회사 및 공공기관까지 국내외 주요 산업 분야의 실무 케이스를 공개해, 현업에서 데이터 과학자의 업무가 어떻게 진행되는지 그 과정을 볼 수 있다. 이 책은 2015년에 《데이터 과학, 어떻게 기업을 바꾸었나?》란 제목으로 나온 책을 개정 증보하며《데이터 과학, 무엇을 하는가?》란 제목으로 재출간한 것이다. 이번 판에는 데이터 전처리 부분, 공공 부분에서의 데이터 처리 사례가 추가되었다.
저자

김옥기

저자김옥기는현재국내최대의데이터전문가그룹인㈜엔코아의데이터서비스센터장이다.
데이터분석으로9·11테러범을찾는데결정적기여를해화제가된미국최대데이터판매회사인액시엄(Acxiom)에서저자는7년동안근무했다.그동안GM자동차,GM온스타(OnStar),뱅크오브아메리카(BankofAmerica),메트라이프보험(MetLifeInsurance)등금융,통신,유통,보안,제조산업분야의글로벌기업들과협업하며다양한프로젝트를경험했다.이프로젝트는대부분기업의수익률을높이는일이었다.예를들어,전사데이터를통합하고,예측모델을개발및최적화하고,캠페인시스템을구축한뒤수행및평가하는것이었다.저자는데이터에기반해인사이트를만들고비즈니스전략및정책을수립하고,예측모델개발하는등대기업뿐아니라공공기관및지방자치단체에서도활약했다.
과학기술정보통신부,데이터진흥원,정부통합전산센터,정보화진흥원,한국전력,금융보안원,국가공공데이터전략위원등다양한공공및행정기관의데이터전략자문위원으로도활동하고있다.
데이터경제와데이터과학,빅데이터와디지털마케팅,데이터가공플랫폼(DMP,DataManagementPlatform)에대한특강을자주진행하고있다.
중앙대응용통계학과를졸업하고,미국오하이오애크런주립대에서경제,경영석사학위를받았다.

목차

첫째마당데이터과학과데이터과학자

01데이터과학과데이터과학자
데이터과학과빅데이터
데이터과학과데이터의크기
데이터를분석하는다양한직업들,직책만4,900개
데이터분석가와데이터과학자는어떻게다른가
데이터과학의높아진위상,최고데이터책임자(CDO)
데이터과학자,무엇을배우고공부해야하는가
중요한것은현장에서의경험이다
데이터과학자는데이터품질전문가가되어야한다
다양한플랫폼환경과마주하게되는데이터과학자
데이터과학자의다양한분석도구들
발전하는분석알고리즘
데이터과학자는알고리즘사용자이지개발자가아니다
데이터과학자가갖추어야할소양

02데이터과학과빅데이터플랫폼
빅데이터활용,구체적인계획과전략이먼저다
빅데이터플랫폼,설계단계부터첫단추를잘끼워야한다
빅데이터플랫폼,하둡이만병통치약은아니다

03성공적인데이터활용
한국의데이터활용수준은5단계중3단계에서4단계로넘어가는단계!
성공적인데이터활용전략세우기1:기업의분석경쟁력파악하기
성공적인데이터활용전략세우기2:전략적로드맵수립하기
성공적인데이터활용전략세우기3:분석할주제선정하기
데이터과학,성공적활용의비밀은클로즈루프프로세스!
데이터중심의경영과조직문화가우선되어야한다

둘째마당미국기업들의데이터과학활용사례

04미국최대의데이터회사,액시엄
데이터,왜가공이중요한가
미국최대의데이터전문기업,액시엄
액시엄의가공데이터,어떤것들이있나?
액시엄데이터활용
컨설팅조직,어떻게구성되나?
액시엄의가공데이터,정확도떨어져도가치있는정보로변신한다
액시엄소비자데이터,모호함을없애고처리과정을투명하게!

05GM온스타
GM온스타,정제된고객데이터에기초한텔레매틱스서비스
온스타데이터와액시엄이만나다
액시엄의고객데이터정제과정살펴보기
액시엄의데이터정제소프트웨어살펴보기
마침내사람들이온스타서비스를사기시작했다

06미국대형자동차판매딜러
액시엄,자동차딜러들의영업을지원하는마케팅분석모델을개발하다
데이터분석알고리즘개발과정1:자동차모델세분화하기
데이터분석알고리즘개발과정2:구매자성향파악하기
데이터분석알고리즘개발과정3:적정구매시기와구매력파악하기

07뱅크오브아메리카
뱅크오브아메리카프로젝트,금융성과분석보고서와고객관리모델을만들다
뱅크오브아메리카의데이터센터,슬림화와효율성에도전하다
금융성과보고서,과거추이를분석해현재성과를평가하고미래전략을시사한다
신용카드고객이탈모델,고객이탈률을줄이고마케팅캠페인의효과를높인다
이탈모델개발,어떻게이루어지나?
카드연체가능고객세분화,마이크로타기팅으로마케팅비용을최적화한다
신용카드예비신규고객선정,고객반응률을높여
투자대비수익률을높인다

08메트라이프
메트라이프프로젝트,전사데이터웨어하우스와BI툴구축을지원하다
BI1.0에서BI3.0으로발전하다
전사데이터웨어하우스,전사적전략적인사이트를제공한다
전사데이터통합프로세스의출발은데이터변수선정과품질확인
전사데이터통합과정에뒤따르는조직갈등과재구성
메트라이프의빅데이터활용사례3가지
데이터중심의기업조직과문화가경쟁력이다

09넷플릭스
넷플릭스분석경연대회,분석모델의예측력을높여라
우승팀은어떤알고리즘을사용해예측력을높일수있었나?
기계학습에대하여
10억짜리알고리즘,현업적용에실패한이유는?
넷플릭스빅데이터운영본부,엄청난양의빅데이터를문제없이처리하는비결은?

셋째마당한국의데이터활용사례

10전사통합고객데이터전략
과거CRM실패요인은빅데이터활용의실패원인이될수있다
데이터활용중장기전략,왜필요한가
전사적통합CRM전략,중앙집중적조직구조일때최적의성과를낸다
고객접촉이력관리는필수!
마케팅캠페인도데이터중심마케팅으로!
전사전략적고객데이터분석,고객을알아야만서비스도공략도가능하다
우수고객프로그램,형식적인이벤트가아닌맞춤형특별서비스를제공하라

11통신빅데이터분석
통신데이터,사용자의성향과행동패턴을분석할수있는빅데이터중의빅데이터
통화데이터와위치데이터의전처리과정살펴보기
통화데이터와위치데이터의패턴분석과정살펴보기

12부정불법감지
부정불법사고로매년매출액의평균5%손실,기업이미지에도치명적타격
부정불법감지를위한데이터분석방법론4가지

13프랜차이즈신규가맹점,매출추정과최적의영업권설정
창업후3년안에50%가문을닫는자영업시장에서살아남으려면?
창업전합리적인매출추정으로손익을따져보자매출추정방법3가지

14제조업사례
변수가많고높은정확성을요구하는제조업데이터
제조업분석에쓰이는알고리즘살펴보기
사례1:초당1개의제품을생산하는빠른공정에서불량제품찾아내기
사례2:과부하로인한장비멈춤사고예방하기분석못지않게중요한실시간모니터링시스템


15공공데이터전처리
데이터가공데이터수집과정데이터전처리단계

넷째마당4차산업혁명,데이터자본주의가온다
16데이터경제시대,무엇을준비해야하나?
빅데이터의가치
공공정보공개,데이터는자산이다
공공데이터활용을위한첫걸음은데이터통합
외국의가공식별번호및가공데이터판매사례살펴보기
국내외데이터시장현황살펴보기
국내데이터유통활성화를위한노력

17데이터의양면성,보호vs.공개
데이터의양면성,보호와공개의두얼굴
개인정보보호와개인정보활용은다르게접근해야한다

에필로그데이터과학자,한국에서의미래

출판사 서평

*국내외기업을두루분석한20년경력의데이터과학자가알려준다!*
그동안기본알고리즘이나관련컴퓨터프로그램에대한내용과해외사례등이있는책은많았지만,한국인데이터과학자가한국과미국기업에서데이터과학을적용한실제사례를소개한책은없었다.
《데이터과학,무엇을하는가?》의저자는미국의최대데이터브로커회사,액시엄출신이다.액시엄은데이터를통해미국9.11테러범을잡을수있는데결정적기여를하고오바마대선때도화제가된바로그기업이다.또한저자는한국에서도국내최대데이터그룹인엔코아의데이터서비스센터장으로근무하며국내외를합쳐20여년의관록을가진데이터과학자이다.

*데이터과학자의일은무엇이며,각단계별로어떤도구를쓰는가?*
하버드비즈니스리뷰에서발표한‘데이터과학자:21세기의가장섹시한직업(DataScientist:TheSexiestJobofthe21stCentury,HarvardBusinessReview,2012.)’이라는자료를통해널리알려진것처럼데이터과학자라는직업이주목받고있다.데이터과학자는데이터분석가,분석담당최고책임자,데이터분석전문가,경영빅데이터분석사등여러이름으로불리고있다.
그러나실제현장에서데이터과학자가어떤분석도구들을사용하여일을하고있는지를구체적으로밝힌책은아직없다.이책은기업에서데이터과학을적용하려면어떤인제를뽑아야할지,데이터과학자가되려면어떤소프트웨어를공부하고어떤알고리즘을배워야할지까지데이터과학자가가져야할소양을하나하나알려준다.
또한현장에서데이터분석의각단계마다사용되는프로그램언어와알고리즘은무엇이고데이터과학자들은각단계별로어떤일을하는지,현직데이터과학자인저자가자신의경험을바탕으로현실세계에서이루어지는데이터과학과데이터과학자의일에대해서가감없이알려준다.

*데이터분석이데이터과학은아니다!국내외사례로데이터기반생존전략을배운다.*
데이터과학은4차산업혁명시대에기업이생존할열쇠가된다.
이책의둘째마당과셋째마당에서는필자가직접경험하고수행한프로젝트를중심으로현업에서필요한내용을설명한다.현업에서일하는독자라면자신이속한업계의사례를먼저읽거나,셋째마당에수록된한국의사례를먼저읽어도된다.(국내사례의경우,업무협약때문에구체적인회사명을밝히지는않았다.)
이두개의마당에서는데이터활용의구체적인계획과전략수립,플랫폼구축방법,수행하고평가하는작업등을미국과한국의대표적인사례를통해배울수있다.둘째마당은미국사례들로,액시엄의고객회사들이었던GM온스타(OnStar),뱅크오브아메리카,메트라이프와대형자동차판매딜러,넷플릭스분석경연대회등외국의굵직한회사성공사례가담겨있다.셋째마당은‘한국의데이터활용사례’로,국내대기업통신사,보험회사,유통회사,제조사및공공기관까지각산업분야별대기업과조직들의실제컨설팅사례를통해생생한데이터과학현장을이해할수있다.예를들어통신회사데이터라면고객들의전화통화로그기록을통해어떻게주거지를추정할수있는지,어떻게카드의부정사용을감지할수있는지등구체적인분석틀도볼수있다.

*4차산업혁명과함께데이터자본주의시대가온다!-데이터개방현황과정보보호문제*

미국과유럽에서는신규고객창출,신규시장개척,신상품개발및기업운영의효율성향상을위해다양한형태로다양한주제의외부데이터를이미1970대부터구매하여사용하고있다.우리도개방된공공데이터및오픈데이터를활용해새로운일자리를창출하고4차산업혁명의성장동력을마련하려면,정보활용에관련된법조항과데이터경제환경을조성하는근본적인대책이필요하다.넷째마당에서는기존데이터활용에서빅데이터의의미를알아보고,사회적이슈가되고있는공공데이터의개방현황과활용방안,그리고데이터연계,융합관련이슈에대해서도알아본다.교과서적인이야기를뛰어넘어업무의정확성이중요할때와정확하지않아도될때는언제인지도알려줄뿐아니라데이터과학업계의속사정까지알려주기도한다.
또한신규일자리창출과데이터기반산업환경변화에기여할데이터가공데이터거래시장에대한국내외현황을살펴보고,데이터활용으로인한정보공개와정보보호문제의양면성에대해서도다루고있다.

*산업별성공사례가수록되어있어,제안서나기획서쓸때반드시읽어야할책*
현재우리가아는미국이나유럽의빅데이터성공사례는그들이데이터활용을위해수행한업무중빙산의일각에지나지않는다.겉으로보이는그성공사례를만들기위해그들은과거몇십년간수많은시행착오를겪으며성공과실패를거듭한끝에지금의데이터시대를열었다.이책은미국과한국의10개조직적용사례공개되어있으므로데이터과학을기업내도입하거나제안할경우,반드시참조해야할책이다.
필자가데이터과학자로서액시엄에서수행한다양한프로젝트들을기반으로작성했으므로미국의회사는어떤과정을거쳐지금의빅데이터성공사례들을만들어냈는지알수있다.또한데이터과학자가데이터활용과정의어떤부분에관여해작업하는지그일면을살펴봄과동시에미국글로벌회사가어떻게비즈니스에데이터를활용하는지알수있다.