데이터 분석과 데이터 사이언스

​​데이터 분석과 ​데이터 ​​​사이언스에 대해 알아보자 먼저 데이터 분석에 필요한 데이터는 뭔지부터 시작하자.

데이터 분석이란???
데이터로부터 의사결정을 위해서 데이터를 모으고 변환하며, 분류하고, 그래서 특징을 찾아내어 한눈에 파악할 수 있도록 시각적인 표현을 해 주는 모든 행위를 말한다.

따라서, 더 빨리, 더 쉽게, 한눈에 직관적으로 이해가 되도록 데이터 분석을 도와주는 툴이 중요하고 우리가현재 접할 수 있는 툴 중에서 Tableau가 가장 우수하다고 한다.

또한 데이터를 기반으로한 전문직종인 데이터 분석 전문가(ADP)라는 직업은 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고, 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 말한다.

비슷한 단어인 데이터 사이언스란? 바로 빅데이터를 이용해서 모델 만들고, 그 모델을 빅데이터로 테스트하는 일을 말한다.

흔히들 말하는 빅데이터는 그냥 데이터의 볼륨(Volume)이 크고, 빠른 속도(Velocity)로 저장되고, 종류가 다양(Variety)하고, 그래서 가치(Value)가 있는 데이터(라고 한)다. (이른바 3Vs + Value in Big Data)

그렇다면 진짜 빅데이터란?
빅데이터의 핵심은 데이터의 크기가 아니라 데이터로 여태까지는 못했던 분석, 예측을 할 수 있는지, 그래서 정확도를 높일 수 있는지의 여부가 빅데이터의 신뢰도를 말할수 있다.