스마트 기기의 보급과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 확대, 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 등으로 엄청난 데이터가 폭발적으로 쏟아지고 있다. 이런 가운데 방대한 데이터의 저장 및 처리 기술의 진화와 처리 비용의 하락, 빅데이터 분석 기술의 등장 등에 따라 ‘빅데이터(Big Data)’가 모든 분야의 혁신 패러다임으로 등장하게 된 것이다. 더욱 중요한 것은 이러한 데이터 분석을 통해 엄청난 가치 창출이 가능하다는 것이다. ‘데이터’의 가공과 분석에 따라 상황 인식, 문제 해결, 미래 전망이 가능해지고 데이터가 경제적 자산과 경쟁력의 척도로 주목받은 것이다. 즉 지능화, 개인화 등 스마트 시대 주요 패러다임 선도를 위해서는 빅데이터의 활용이 핵심이며, 그 수준이 경쟁력과 성패를 좌우하게 되었다. 이제 경영에서의 빅데이터는 성과 창출과 경쟁력 창출의 핵심 역량으로 인식되기 시작한 것이다. 그러나 비단 경영뿐 아니라 주요 공공 부문에서의 혁신 사례와 같은 행정, 사회 문화 등 거의 모든 분야에서 그 성과를 인정받고 있다. 그러나 빅데이터에 관한 관심이 폭증하고 있는 것에 반해 데이터 분석에 관한 전문 인력이 턱없이 부족하여 많은 조직이 해결책을 고심하고 있다. 빅데이터에 관한 매킨지 보고서에 따르면 미국에서 분석 능력을 갖춘 사람들이 2018년까지 150만 명 정도 부족할 것으로 예상되고 있다. 우리나라의 경우에는 향후 5년간 빅데이터 전문 분야에서 52만 개의 일자리가 창출될 것이라고 한국정보화진흥원이 추정했다. 이에 한국소프트웨어기술인협회 빅데이터전략연구소는 빅데이터 전문 인력을 양성하여야 할 시대적 소명을 인식하고 반드시 갖추어야 할 전문지식을 학습하도록 하기 위해 본 《빅데이터 개론》 교재를 집필하게 되었다. 데이터를 분석하고 그 결과를 활용한다는 것은 그에 걸맞은 기술과 기법이 요구되고 전문가도 필요하다. 분석된 결과에 대한 해석과 그로부터 얻는 혜안과 통찰력도 요구된다. 이는 다학제적 접근을 요구한다는 의미이다. 따라서 본 저서의 집필을 어느 한 전문가의 지식에 의존한다는 것은 매우 위험하다고 판단했다. 이에 한국소프트웨어기술인협회 빅데이터전략연구소는 각 분야 전문가들의 다학제적 융합 연구가 필요하다고 판단, 3개 분야 13개 세부 주제에 대한 각 분야의 전문가 중심으로 본 저서를 집필하기 시작했다. 이로 인해 집필된 본 교재는 총 3편 13장으로 구성되어 있다. 제1편, 빅데이터의 이해에서는 빅데이터의 개요, 빅데이터 비즈니스 모델과 가치, 빅데이터 역할과 분야별 활용, 기업의 빅데이터 활용이 다루어진다. 제2편, 빅데이터 기획과 분석에서는 분석적 사고와 스토리텔링, 빅데이터 분석 기획의 이해, 통계분석의 이해, 빅데이터 분석 기법과 데이터 마이닝, 비정형 데이터 마이닝, 데이터 시각화 기법과 이해를 공부하게 된다. 제3편, 빅데이터 기술에서는 빅데이터 플랫폼과 수집 및 저장, 빅데이터 처리 및 인프라, 빅데이터 분석 도구에 대해 학습하게 된다.

■ 머리말 제1편 빅데이터의 이해 　제1장 빅데이터의 개요 　　1.1 빅데이터의 등장 배경 　　1.2 빅데이터의 개념 　　1.3 빅데이터의 의의 　　1.4 빅데이터의 특징 　　1.5 빅데이터의 영향 　　■ 연습문제 　제2장 빅데이터 비즈니스 모델과 가치 　　2.1 빅데이터 비즈니스 모델의 이해 　　2.2 빅데이터 비즈니스 모델 유형 　　2.3 빅데이터의 가치 　　■ 연습문제 　제3장 빅데이터의 역할과 분야별 활용 　　3.1 빅데이터 역할과 활용 　　3.2 산업별 빅데이터 활용 　　3.3 공공의 빅데이터 활용과 사례 　　■ 연습문제 　제4장 기업의 빅데이터 활용 　　4.1 비즈니스 프로세스와 가치사슬 　　4.2 애널리틱스 　　4.3 마케팅 애널리틱스 　　4.4 생산 운영 애널리틱스 　　4.5 회계/재무 애널리틱스 　　4.6 인적자원 애널리틱스 　　■ 연습문제 제2편 빅데이터 기획과 분석 　제5장 분석적 사고와 스토리텔링 　　5.1 분석의 이해 　　5.2 분석 역량 　　5.3 분석과 스토리텔링 　　■ 연습문제 　제6장 빅데이터 분석 기획의 이해 　　6.1 빅데이터 분석 기획의 개요 　　6.2 빅데이터 분석 단계 　　6.3 분석과제 기획을 위한 전략적 접근 방법 　　■ 연습문제 　제7장? 통계기반 데이터 분석 　　7.1 통계의 개념 및 통계량 　　7.2 변수의 측정과 척도 　　7.3 평균, 분산 및 표준편차 　　7.4 통계적 가설 검정 　　7.5 x² 검정?184 　　7.6 상관관계 분석 　　7.7 요인 분석 　　7.8 회귀분석 　　■ 연습문제 　제8장 빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝 　　8.1 데이터마이닝의 이해 　　8.2 연관관계 분석 　　8.3 군집 분석(Cluster Analytics) 　　8.4 의사결정나무 　　8.5 인공신경망 　　8.6 사례기반추론 　　8.7 머신러닝과 딥러닝 　　■ 연습문제 　제9장 비정형 데이터마이닝 　　9.1 비정형 데이터마이닝의 개요 　　9.2 비정형 데이터마이닝 기법 　　■ 연습문제 　제10장 데이터 시각화 기법과 이해 　　10.1 데이터 시각화란? 　　10.2 데이터 시각화의 절차 　　10.3 데이터 시각화 방법 및 관련 기술 　　10.4 시각적 결과물의 이해와 해석 　　■ 연습문제 제3편 빅데이터 기술 　제11장 빅데이터 플랫폼과 수집 및 저장 　　11.1 빅데이터 분석 프로세스의 개념 　　11.2 빅데이터 플랫폼 　　11.3 데이터 관리 개념과 유형 　　11.4 데이터 관리의 방법 및 절차 　　11.5 빅데이터 수집 방법 　　11.6 빅데이터 수집 시스템 　　11.7 빅데이터 저장 방법 　　■ 연습문제 　제12장 빅데이터 처리 및 인프라 　　12.1 빅데이터 처리 및 인프라 개념 　　12.2 빅데이터 처리 기술과 방법 　　12.3 분산 컴퓨팅과 하둡 　　12.4 맵리듀스 　　12.5 실시간 처리 기술 　　12.6 클라우드 처리 기술 　　■ 연습문제 　제13장 빅데이터 분석 도구 　　13.1 빅데이터 분석 도구 개요 　　13.2 빅데이터 분석 도구 및 기술 : 엑셀 　　13.3 빅데이터 분석 도구 및 기술 : SPSS 　　13.4 빅데이터 분석 도구 및 기술 : SAS 　　13.5 빅데이터 프로그래밍 도구 : R 　　13.6 기타 최신의 분석 도구들 　　■ 연습문제