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2021년 국내외 (빅)데이터 시장분석과 해외진출 전략(상,하) 합본

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기본 정보
상품명 2021년 국내외 (빅)데이터 시장분석과 해외진출 전략(상,하) 합본
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ISBN 979-11-85508-58-0, 979-11-85508-52-8
체제 A4 / 651,654 페이지
발행일 2021년 08월 09일
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2021년 국내외 (빅)데이터 시장분석과 해외진출 전략(상,하) 합본 수량증가 수량감소 680000 (  )
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◈ 도서소개

Statista가 2020년에 발표한 빅데이터 분석 분야의 세계시장 규모는 2018년 1,688억 달러 규모로 평가되었으며 연평균 12.9%로 성장하여 2024년 3,500억 달러 규모로 성장할 것으로 전망했다.

전세계 기업들은 최소한의 인프라를 활용한 효율적인 빅데이터 시스템 구축을 위해 다양한 빅데이터 솔루션 및 기술을 도입하는 단계이고, IoT와 모바일 기기의 증가로 인한 데이터양이 급증하여 이에 대응할 빅데이터 솔루션의 수요가 증가할 때이다.

또한 코로나19 여파로 인하여 비대면 산업 등 기존의 오프라인 활동을 온라인으로 대체하면서 데이터 생성량이 예상보다 빠르게 증가하는 추세다.

2019년 국내 빅데이터 및 분석 시장은 2018년 대비 10.9% 증가한 1조 6,744억 원으로 2024년까지 연평균 11.2% 성장하여 2조 8,569억 원 규모로 성장할 것으로 예상된다.

국내기업 및 공공기관 등 모든 산업에서 비즈니스 혁신 및 인사이트 도출을 위한 데이터 활용의 중요성에 대한 관심이 증대되고 있고기업들은 디지털 트랜스포메이션을 위한 노력을 지속적으로 기울이며 다양한 형태의 클라우드 환경 전환을 활발히 고려하고 있다.

한편 국내외 빅데이터 관련 전략산업을 살펴보면 industryARC가 2020년 발표한 세계 데이터 가치 고도화 플랫폼 시장규모는 2018년 11억 9,500만 달러 규모로 평가되었으며 연평균 12.7%로 성장하여 2024년 24억 4,900만 달러 규모로 성장이 전망된다데이터기반의 정보서비스 시장은 분야별로 안정적인 성장세를 보이고 있으며 2021년까지 연평균 약 4.6%수준으로 전망하고 있어 향후에도 성장세는 지속할 것으로 보인다.

또한 데이터 시장 중 시각화 플랫폼과 가장 가깝다고 볼 수 있는 데이터 통합시장은 2018년 130억 달러에서 연평균 16.2%로 성장하여 2024년 320억 달러까지 성장이 예측된다.

전 세계 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스(Big Data and Data Engineering Services) 시장은 2018년 약 344억 7,000만 달러에서 연평균 17.6% 성장하여 2024년 약 909억 9,000만 달러에 이를 것으로 예상된다.

마케팅 인텔리전스 플랫폼은 기존에 정착된 빅데이터 분석기술 등의 요소기술을 활용함에 따라 자연어 처리머신러닝 기술 등의 시장규모는 매년 증가하는 추세다머신러닝 관련 시장은 2021년 576억 달러로 지난 2017년 120억 달러에서 증가할 것으로 전망하고 있으며 벤처 캐피털 투자사모펀드(PE) 자금조달합병·인수의 지적재산권(IP) 및 특허 분야에서도 우위를 차지하고 있다자연어 생성 시장규모는 2023년까지 8억 2530만 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다분석소프트웨어 시장에서도 2019년 21.54억 달러에서 2024년 32.39억 달러로 성장이 전망된다.

물류 관련 빅데이터 분석 세계 시장은 2018년에 25.8억 달러로 평가되었으며연평균 17.3% 성장하여 2024년까지 67.3억 달러에 이를 것으로 예상되고 있다.

이외에도 본 보고서에는 국내외 데이터 비즈니스 사례 분석은 물론 마이데이터모빌리티헬스케어어크테크 등 빅데이터 관련 핵심산업 분야 시장분석과 주요 국가별 빅데이터 시장과 정책동향 등을 심도있게 다루었다관련업계는 물론 빅데이터 시장에 관심있는 분들에게 도움이 되기를 바란다.


◈ (상) 목차


. ()데이터 시장 및 산업분석

 

1. 국내외 빅데이터 시장분석

  1) 세계시장

    (1) 세계시장 동향 및 전망

    (2) 해외업체 동향

  2) 국내 시장

    (1) 국내시장 동향 및 전망

    (2) 국내 업계 현황

    (3) 국내업체 동향

  3) 국내외 기술 분석

    (1) 해외 기술

      가. 주요 기술 동향

      나. 해외업체 기술 동향

    (2) 국내 기술

      가. 기술 동향

      나. 국내업체 기술 동향

  4) 국내외 정책 분석

    (1) 해외 정책

    (2) 국내 정책

  5) 국내 기술개발 전략

    (1) R&D 추진전략 

    (2) 전략제품


2. 데이터가 만드는 새로운 경제

  1) 데이터 홍수가 일으키는 새로운 경제

  2) 데이터는 원유와 햇빛 중 어디에 가까울까?

  3) 엣지 컴퓨팅(Edge computing)의 등장

  4) 갈수록 어려워지는 데이터 통합과 커지는 중요성

  5) 각국의 데이터 국경 건설

  6) 누가 데이터 경제의 가장 많은 혜택을 얻는가?


3. 데이터 시장의 성장과 새로운 산업의 탄생

  1) 데이터의 구조적 성장

    (1) 앞당겨진 이동 

    (2) 밸류체인의 재구성

    (3) 투자가 보여주는 변화

    (4) 주식시장에 반영되는 변화

  2) 확실성을 높이는 데이터

    (1) C2B2B(B2C인 듯 B2B)

    (2) 로빈후드 수수료 제로의 비밀

    (3) Buy Now, Pay Later

    (4) 이제 B2C = D2C(Direct to Consumer)

    (5) 유전체 분석 ACGT

  3) 새로운 산업, 새로운 기업

    (1) IPO 활발한 산업 주목해야

    (2) 새로운 섹터는 성장을 의미


4. OECD가 바라본 데이터 및 데이터 흐름의 가치

  1) 개요

  2) 데이터 가치 평가의 관점

    (1) 데이터 저장

      가. 배경

      나. 데이터 스토리지 지출 집계를 위한 분류

      다. 데이터 및 추정

    (2) 데이터베이스 컴파일링 및 판매 기업의 산출물

      가. 개요

      나. 관련 기업 확인

      다. 데이터 및 추정

    (3) 데이터와 기업 가치

      가. 개요

      나. 데이터 기반 기업 식별

      다. 분석 결과

    (4) 국경 간 데이터 흐름의 가치

      가. 개요

      나. 데이터 흐름을 통해 전달되는 생산품 무역

  3) 결론


5. 데이터 가치 창출 사례

  1) 데이터 경제 본격화

  2) 데이터의 가치와 공공데이터 개방

  3) 데이터 가치사슬과 측정 방법

  4) 온라인 플랫폼 사업자의 데이터 가치 창출 활동

    (1) 유형 1: 전자상거래 플랫폼

    (2) 유형 2: 온라인 공유 플랫폼

    (3) 유형 3: 핀테크 플랫폼

    (4) 유형 4: 온라인 소설네트워크 플랫폼

    (5) 유형 5: 온라인 중계 플랫폼

    (6) 유형 6: 온라인 크라우드소싱 플랫폼

    (7) 유형 7: 온라인 검색 플랫폼

  5) 우정사업 대응 방안

  6) 결론


6. 데이터 기반 마케팅의 활성화

  1) 개요

  2) 주요 내용


7. ‘데이터 격차’로 다가올 중소기업의 위기

  1) K자 경기 추세와 공정성의 대두

  2) 데이터 격차에 대한 경계 목소리

  3) 데이터 경제에서의 빅블러(Big blur) 현상

  4) 데이터 기업의 확장과 공정성 문제

  5) 거대 플랫폼 기업의 공정성 저해에 관한 해외 사례

  6) 데이터 격차 해소를 위한 준비


8. 초연결시대 데이터를 통한 경제 활성화 방안 분석

  1) 5G 현황 및 특징

  2) 5G에 의한 데이터 경제 기회 영역

    (1) 교통

    (2) 미디어 & 엔터테인먼트(게임)

  3) 데이터 경제 활성화를 위한 기술 

    (1) 인공지능(Artificial Intelligence)

    (2) 디지털 트윈(Digital Twin)

  4) 정부 정책에 따른 데이터 경제 기회

  5) 결론


9. 데이터 경제 시대 인공지능(AI)의 본질적 이해

  1) 인공지능의 정의로 살펴본 본질적 의미

  2) 인공지능 구현방법

    (1) 딥러닝의 출현과 그 의미

    (2) 딥러닝과 인공지능

    (3) 기계학습 종류에 따른 인공지능

  3) 학습 데이터의 확보 및 애노테이션

    (1) 노동 집약 사업으로서의 인공지능

    (2) 애노테이션 아웃소싱 현황

  4) 전이학습 기반 사전학습모형의 보편화

  5) 마무리


10. 빅데이터 시대의 이슈, 디지털 플랫폼

  1) 서론

  2) 디지털 플랫폼 시장

    (1) 디지털 플랫폼의 개념 및 특징

    (2) 디지털 시장 집중을 초래하는 요인들

  3) 디지털 플랫폼의 잠재적 문제

    (1) 개요

    (2) 디지털 플랫폼과 소비자 : 정태적 효과

    (3) 디지털 플랫폼의 시장 경쟁과 혁신 : 동태적 효과

    (4) 디지털 플랫폼과 지대 : 플랫폼上에서의 공정 경쟁

  4) 정책 시사점


Ⅱ. 국내외 데이터 비즈니스 사례 분석


1. 금융 분야 데이터 비즈니스

    (1) 국내 금융데이터 발전 현황

    (2) 금융데이터 개방

      가. 금융 빅데이터 개방시스템(CreDB) 구축

      나. 본인 신용정보관리업(MyData) 도입(*금융위원회,「금융분야 마이데이터 산업      도입방안」, 2018.7)

      다. 오픈뱅킹

    (3) 금융데이터 활용 비즈니스 사례

      가. 신용평가시스템 고도화

      나. 맞춤형 상품 추천

      다. 금융사기 근절 모니터링 시스템

      라. 민간 데이터거래소 추진

    (4) 전망


2. 헬스 분야 데이터 비즈니스

    (1) 유전체 데이터 관련 비즈니스

    (2) 병원정보시스템 관련 비즈니스

    (3) 개인건강기록 비즈니스

    (4) 라이프로그 및 개인 생산 건강데이터 관련 비즈니스

    (5) 분석 관련 비즈니스

    (6) 결론


3. 제조 분야 데이터 비즈니스

    (1) 스마트 팩토리

      가. 스마트 팩토리 개요

      나. 공장 자동화(Factory Automation)와의 차이점

    (2) 스마트 팩토리 활용

      가. 스마트 팩토리 활용 방향

      나. 각국의 스마트 팩토리 추진 현황

      다. 데이터 분석 활용하는 스마트 팩토리 도입 사례

      라. 중견·중소 기업을 위한 스마트 팩토리 개발 필요

    (3) 스마트 팩토리 추진 현황

      가. 스마트 팩토리 도입 수준

      나. 스마트 팩토리 추진 이슈

      다. 스마트 팩토리 시장규모

    (4) 스마트 팩토리 사업 추진 전망

      가. 왜 스마트 팩토리인가?

      나. 데이터 팩토리(Data Factory)


4. 농축산 분야 데이터 비즈니스

    (1) 스마트팜 지능화를 위한 기본 조건

    (2) 스마트팜 데이터의 특성

      가. 스마트팜 데이터의 일반적인 구성

      나. 사이언스/엔지니어링 데이터

      다. 스마트팜 지능화를 위한 정형/비정형 데이터

    (3) 데이터 기반 스마트팜 시장

      가. 스마트팜 인공지능 관련 기술 시장

      나. 스마트팜 소프트웨어 관련 시장

      다. 농업용 드론 관련 시장

      라. 스마트팜 IoT 시장

    (4) 결론


5. 자동차 분야 데이터 비즈니스

    (1) 자율주행 빅데이터 산업의 중요성

    (2) 자율주행 빅데이터 산업의 정의 및 범위

      가. 자율주행 빅데이터 기술의 정의

      나. 자율주행 빅데이터 기술의 범위

    (3) 국내외 시장현황 및 전망

    (4) 국내외 산업 현황 및 전망

      가. 국외 기술 동향

      나. 국내 기술 동향


6. 광고 분야 데이터 비즈니스

    (1) 데이터 마케팅의 등장

    (2) 데이터 마케팅이란?

    (3) 2019 마케팅 트렌드: 마테크(MarTech)

    (4) 데이터 마케팅 동향

    (5) 데이터 마케팅 미래: 빅데이터를 활용한 인공지능 기술 기반으로 성장할      것


7. 도시ㆍ환경 분야 데이터 비즈니스

    (1) 도시ㆍ환경 분야 개요

    (2) 데이터를 통한 도시문제의 해결, 스마트시티

    (3) 스마트시티 관련 기술

      가. 도시의 에너지 관리와 이용에 관한 기술

      나. 가상도시 기술

      다. 도시 교통 관련 기술

      라. 도시 환경 관련 기술

      마. 도시 빅데이터 관련 기술

    (4) 스마트시티 기술의 중요성


8. 유통ㆍ물류 분야 데이터 비즈니스

    (1) 유통·물류 데이터 및 활용사례

      가. 온라인 소비 트렌드 분석

      나. 온라인 소비자 니즈 분석

      다. 온라인 상품 가격 흐름 분석

      라. 상권분석 및 입지전략 수립

      마. 신용평가 모델 활용

      바. 고객 추천 서비스

      사. 예측 기반의 업무 효율화

      아. 상품 구성배치 및 재고관리

      자. 위험감소


9. 국내 및 개도국의 공공부문 빅데이터 활용사례

  1) 빅데이터의 필요성 부각

  2) 개도국들의 빅데이터 연구 동향

    (1) 개요

    (2) 감염병 대응

    (3) 발전수준 추정

    (4) 인구분포 및 인구이동 추정

    (5) 인프라 분석

    (6) 자연재해 영향 분석

  3) 빅데이터 활용한 국내 연구 동향

    (1) 보건ㆍ의료: 코로나 등 감염병 대응

    (2) 기후·재난: 빅데이터와 AI 기반의 가뭄 예측 시스템

    (3) 교통: 인공지능과 교통 빅데이터를 활용한 혼잡예보 서비스

    (4) 인프라: 딥러닝 영상인식을 활용한 지장물 조사 서비스 개발

    (5) 보안: 불법촬영 등 범죄위험도 분석을 통한 디지털 성범죄 예방서비스

  4) 개도국과의 협력 방안


10. 앱 유통 플랫폼 사업자들의 데이터 활용 전략

  1) 앱 유통 플랫폼과 데이터 활용 생태계 이해

    (1) 플랫폼 데이터의 종류

    (2) 데이터의 활용 과정

    (3) 앱스토어 유통 플랫폼과 생태계 구성

    (4) 플랫폼 데이터의 공유와 활용

  2) 결론


lll. 빅데이터 관련 핵심산업 분야 시장 분석


1. 마이데이터

  1) 오픈 API 서비스와 마이데이터 사업 본격화

    (1) API 활용체계 구축 앞둔 마이데이터 사업

    (2) 마이데이터 사업이 주목받는 이유

    (3) 마이데이터와 개인자산관리

    (4) 공공 마이데이터 서비스 개시

    (5) 마이데이터 사업이 금융산업에 미치는 영향

    (6) 마이데이터의 수집 정보 범위와 개인정보보호

    (7) 마이데이터 사업 활성화 위한 운영 가이드라인

    (8) 마이데이터 기업, 금융회사 및 감독당국의 과제

  2) 국내외 마이데이터 현황 및 주요 해외 사례

    (1) 마이데이터의 국내외 현황

      가. 마이데이터 도입

      나. 마이데이터 도입의 영향

    (3). 해외 마이데이터 정책 및 동향

    (2) 해외 마이데이터 관련 사례

      가. 디지미(Digi.me)

      나. 인튜이트(Intuit)

    (3) 시사점


2. 모빌리티

  1) 개요

  2) 공공기관과 MaaS

  3) 모빌리티 시장 내 오픈데이터


3. 헬스케어

  1) 의료 학계 협업의 중심 ‘오픈엑세스’

  2) 헬스케어 최신 경향 ① 모든 데이터가 의료데이터가 될 수 있는 시대

  3) 헬스케어 최신 경향 ② “데이터 공유할 분을 찾습니다”

  4) 헬스케어 최신 경향 ③ 의료 시장에 확장되는 웨어러블 기기


4. 데이터로 풍작을 꿈꾸는, 어그테크

  1) 농업의 혁신, 어그테크

  3) 농부의 눈을 대신해주는 기술들

  4) 작은 농장에 힘을 실어주는 데이터 기술

  5) 지속가능한 먹거리를 주도하는 기업들

  6) 데이터 주권을 지키려는 서비스들


5. (플랫폼 데이터와 서비스 관점에서 본) 공공 디지털 플랫폼

  1) 공공 디지털 플랫폼의 개념과 특성

  2) 공공 디지털 플랫폼의 구축/운영 사례

    (1) 해외 사례 

    (2) 국내 사례 

  3) 공공 디지털 플랫폼의 역할과 기능

    (1) 공공 디지털 플랫폼의 속성적 한계

가. 데이터 관점

나. 서비스 관점

    (2) 공공 디지털 플랫폼의 역할 및 요구사항

  4) 공공 디지털 플랫폼의 활성화 방안

    (1) 다면 시장 중심의 플랫폼 설계

    (2) 언번들링 기반 플랫폼의 세분화 전략 수립

    (3) 디커플링을 통한 서비스의 다변화 추진

    (4) 플랫폼 기반 데이터 및 분석모델 유통 활성화 강화


lV. 국내외 빅데이터 관련 전략산업 시장 분석


1. AI기반 데이터 가치 고도화 플랫폼 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관

      가. 연구개발 기관

      나. 연구기관 기술개발 동향

3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


2. 빅데이터 분석 및 시각화 플랫폼 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석.

    (2) 시장 분석

가. 세계시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관

      가. 연구개발 기관

      나. 연구기관 기술개발 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


3. 빅데이터 기반 마케팅 인텔리전스 플랫폼 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관

      가. 연구개발 기관

      나. 연구기관 기술개발 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


4. 공공 빅데이터 수집 및 분석 시스템 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관

      가. 연구개발 기관

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술

    (2) 기 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


5. 스마트 헬스케어를 위한 빅데이터 수집 시스템 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관

      가. 연구개발 기관

      나. 연구기관 기술개발 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


6. 유통/물류 빅데이터 구축 및 분석 시스템 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관

      가. 연구개발 기관

      나. 연구기관 기술개발 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


7. 데이터 3D 변환 시각화 도구 분야

  1) 개념정의 및 범위

  2) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  3) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 동향

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구기관 동향

  4) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 중기 기술개발 로드맵

    (4) 기술개발 목표


8. 영상, 음성 등의 개인정보 비식별화 솔루션 분야

  1) 개념정의 및 범위

  2) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

      가. 산업 특징

      나. 산업 구조

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  3) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 동향

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구기관 동향

      가. 연구개발 기관

      나. 연구기관 기술개발 동향

  4) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 중기 기술개발 로드맵

    (4) 기술개발 목표


9. 빅데이터 내 데이터 품질 검사 자동화 시스템 분야

  1) 개념정의 및 범위

  2) 국내외 산업 및 시장분석

    (1) 산업 분석

      가. 산업 특징

      나. 산업 구조

          (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  3) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 동향

      가. 해외 업체

      나. 국내업체

  4) 국내 기술개발 전략

    (1) SWOT 분석

    (2) 핵심기술 

    (3) 국내 기술개발 로드맵

      가. 국내 현황

      나. 국내 중기 기술개발 로드맵


10. 자연어 처리기반 텍스트 마이닝 분야

  1) 개념정의 및 범위

  2) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

      가. 산업 특징

      나. 산업 구조

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  3) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술동향

  4) 국내 기술개발 전략

    (1) SWOT 분석

    (2) 핵심기술

    (3) 국내 기술개발 로드맵

      가. 국내 현황

      나. 중기 기술개발 로드맵


11. 감성정보 분석 서비스 분야

  1) 개념정의 및 범위

  2) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

      가. 산업 특징

      나. 산업 구조

    (2) 국내외 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  3) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

      가. 기술개발 트렌드

      나. 기술환경

      다. 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외 업체

      나. 국내 업체

  4) 국내 기술개발 전략

    (1) SWOT 분석

    (2) 핵심기술

    (3) 국내 기술개발 로드맵

      가. 국내 현황

      나. 국내 중기 기술개발 로드맵


V.빅데이터 관련 주요 국가별 시장 및 정책동향


1.중국

  1) 중국의 빅데이터 시장 분석

    (1) 서론

    (2) 중국의 빅데이터 산업 현황

      가. 빅데이터 시장 현황

      나. 빅데이터 산업 정책 현황

    (3) 빅데이터 주요 응용 분야

      가. 금융 빅데이터

      다. 제조기업 빅데이터

      라. 의료ㆍ건강 빅데이터

    (4) 중국의 주요 빅데이터 트렌드

      가. 시장 변화

      나. 빅데이터의 ‘신(新)유통’ 결합 본격화

    (5) 시사점

  2) 중국의 ‘데이터’를 중심으로 한 디지털 경제 현황

    (1) 서론

    (2) 주요 내용

      가. 디지털 경제 4화(化) 구조

      나. 중국 디지털 경제의 전반적 현황

      다.중국 디지털 경제의 내부 구조 현황

      라. 디지털 경제의 핵심 생산요소, 데이터

      마. 중국의 데이터 경제 활성화를 위한 주요 정책

    (3) 시사점


2. 영국

  1) 영국의 국가 데이터 전략 주요 내용 분석

    (1) 개요

    (2) 전략 추진 체계

         (3) ‘데이터가 가져오는 기회’ 주요 내용

      가. 생산성 및 무역 향상

      나. 신규 산업 및 일자리 창출

      다. 과학 연구의 영역 및 효과성 확대

      라. 더 나은 정책 및 공공서비스 추진

      라. 모두를 위한 더 공정한 사회 조성

      마. 데이터 기회 구현

    (4) 미션 주요 내용

      가. 경제 전반에 걸친 데이터의 가치 실현

      나. 성장하고, 신뢰할 수 있는 데이터 체제 유지

      다. 정부의 데이터 활용 변화 추진

      라. 데이터 인프라의 보안 및 복원력 확보

      마. 국제적인 데이터 flow 지원 및 추진

    (5) Pillars 주요 내용

      가. 데이터 기반 : 기존 목적에 부합하는 데이터

      나. 데이터 역량 : 데이터 기반 사회를 위한 역량

      다. 데이터 가용성 : 데이터 접근 확보

      라. 데이터 책임성 : 안전한 데이터의 활용

    (5) 시사점 및 정책적 제언


3. 호주

  1) 오픈 데이터로 디지털 정부 만드는 호주

  2) 호주 정부의 오픈 데이터 포털 'Data.gov.au'

  3) 호주 시민들을 위한 공공 데이터 활용 확대 방안

  5) 시사점 


4. 러시아

  1) 러시아 빅데이터 시장 급성장, 2024년부터 성숙기에 진입할 예정

  2) 러시아 빅데이터 시장 개요 

  3) 러시아 빅데이터 시장 세분화

  4) 러시아 빅데이터 정부 지원 현황

  5) 기업 동향

  6) 러시아 빅데이터 시장 진출 방법 및 유용 정보 


5. 폴란드

  1) 4차 산업 혁명과 함께 데이터센터 수요 증가

  2) 폴란드, 유럽 데이터센터 시장에서 영향력 증가

  3) 폴란드 주요 데이터센터 운영 업체 및 제공 서비스

  4) 시사점 


Vl. EU 데이터 거버넌스 법안(Data Governance Act)주요 내용 분석


1. EU 데이터 거버넌스 법안 

  1) 제정 배경 및 목적

  2) 데이터 거버넌스법 구성


2. 데이터 거버넌스법 주요 내용

  1) 공공부문 데이터의 재사용(re-use) 촉진

  2) 데이터 공유 서비스 신뢰성 확보

  3) 데이터 이타주의(Data Altruism)

  4) 기타 주요내용


3. 결론 및 시사점

[참고] 조문별 주요 내용



◈ (하) 목차


Ⅶ. 세계 각 도시별 (빅)데이터 정책과 서비스


1. 중국

  1) 귀주성(귀양)

    (1) 도시 개요

       가. 개요

       나. 경제

       다. 도시 발전

    (2) 데이터 기반 도시 정책과 추진 방향

       가. 공공데이터 정책 추진 현황

       나. 빅데이터 활용 정책 및 추진 방향

       다. 데이터 정책 책임 기관에 대한 소개

       라. 데이터 관련 시장 및 정부 재정 정책과 방향

       마. 데이터 관련 법제도 현황 및 이슈

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

       가. 귀양 빅데이터 거래소(Global Big Data Exchange, GBDEx)

       나. 기타 빅데이터 서비스 제공

    (4) 데이터기반 도시 혁신 사례

      가. 귀주성 빅데이터 거래 활용 주요 기업 사례

      나. 기타 귀주성 빅데이터 활용 사례

  2) 북경

    (1) 도시 개요

      가. 개요

      나. 경제

    (2) 데이터 기반 도시 정책과 추진 방향

      가. 중국 내 베이징의 빅데이터 산업 위상

      나. 빅데이터 활용 정책 및 추진 현황

      다. 빅데이터 정책 책임기관

      라. 베이징 빅데이터 기업 협회 : 중관춘 빅데이터 산업연맹

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

      가. (요식업) 빅데이터를 활용한 온라인 음식배달 플랫폼-오프라인 식당 협업      

      나. (유통) ‘신유통’ 컨셉의 유통 스타트업 출현 : T11 신선마트

      다. (유통) 빅데이터를 활용한 ‘신유통’ 선두주자의 끝없는 진화 : 허마셴셩

      라. (행정) ‘베이징 데이터 서비스창구’ 개설

      마. (교육) 거주민 데이터의 교육서비스 반영 : 베이징 하이뎬구(區) 사례

      바. (관광) 방문객 만족도 제고를 위한 데이터 활용과 관광의 온라인화

    (4) 데이터 기반 도시 혁신 사례

      가. 온라인상 내 주치의, 하오따이푸 온라인병원 사례

      나. (사법) 판결 데이터의 제공 및 분석사례 : 베이징 재산분쟁사례 분석

  3) 항저우

    (1) 추진현황

    (2) 추진체계

    (3) 주요사업내용

    (4) 대표서비스

    (5) 사업규모

    (6) 시사점


2. 미국

  1) 뉴욕

    (1) 도시 개요

      가. 인구, 산업, 문화 등 지역 특성

      나. 경제 현황

      다. 도시문제, 도시비전, 도시 발전 계획

    (2) 데이터 기반 도시 정책과 추진 방향

      가. 공공데이터 정책 추진 현황

      나. 빅데이터 활용 정책 및 추진 방향

      다. 빅데이터 활용 정책 및 추진 방향

      라. 데이터 정책 책임 기관

      마. 데이터 관련 시장 및 정부 재정 정책과 방향

      바. 데이터 관련 법제도 현황 및 이슈

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

      가. 복지 서비스

      나. 오픈 스트리트

      다. 의료 서비스

    (4) 데이터 기반 도시 혁신 사례

      가. 디지털 도시 지도(Digital City Map)

      나. 공공혜택을 위한 뉴요커 연결시키기

      다. 침대벌레 보고

  2) 워싱턴 D.C 

    (1) 도시 개요

      가. 인구, 산업, 문화 등 지역 특성

      나. 도시문제, 도시비전, 도시 발전 계획

    (2) 데이터 기반 도시 정책과 추진 방향

      가. 개요

      나. 공공데이터 정책 추진 현황

      다. 빅데이터 활용 정책 및 추진 방향

      라. 데이터 정책 책임 기관 : OCTO

      마. 데이터 관련 시장 및 정부 재정 정책과 방향 : 2019년 콜럼비아 특별구를 위한 기술 전략 계획

      바. 데이터 관련 법제도 현황 및 이슈 : 데이터 분류 체계

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

      가. 공유 자전거 서비스

      나. 공공 안전 서비스: 공공 교통 안전 포털

      다. 보건 서비스:  필드 데이터 수집을 통한 모기 지도와 제거

      라. 디지털 교육 서비스: 디지 털 불평등 완화를 위한 환경 마련

    (4) 데이터 기반 도 시 혁신 사례

      가. 혁신 정책 및 서비 스: “미국인을 위한 인공지능”

      나. 평면 및 정사 영상 데 이터 : 지리 정보 시스템(GIS)를 활용한 건물 정보 지도.

      다. 자율 주 행차

      라. 자녀와 부모 안전 모니터링 서비스

  3)  콜럼버스

    (1) 추진 배경

    (2) 추진 체계

    (3) 주요사업  내용

    (4) 대표 서 비스

    (5)  사업규모

    (6) 시사 점


3. 일 본

  1) 아이즈와 카마츠

    (1) 도시  개요

      가. 현황과  산업구조

      나. 지역 문제와 발전계획

    (2) 데이터 기반  도시 정책과 추진 방향

      가. 데이터 정 책 추진 현황92)

      나. 빅데이터 활용  정책 및 추진 방향

      다. 데이터 정책  추진 거버넌스

      라. 데이터 중심의  스마트시티 구축과 효과

    (3) 데이터  기반 도시 서비스

      가. 장애인을 위한 최 적의 길안내 서비스

      나. 지역 에너지  콘트롤센터 서비스(에너지×ICT)

      다. PHR(개인건 강정보)과 의료데이터 분석에 의한 예방의료 추진

    (4) 데 이터 기반 도시 혁신 사례

      가. 지역내  대학ㆍ기업을 중심으로 데이터분석 인재육성과 지역문제 해결

      나. 아이즈와카 마츠시의 포털서비스 「아이즈와카마츠+(플러스)」

  2) 요코하마

    (1) 도시  개요

      가. 개 요

      나. 경제 산 업 동향

      다. 요코하 마시의 사회적 과제

    (2) 기반 도 시 정책과 추진 방향

      가. 일본의  데이터 활용 정책 방향

      나. 요코하 마시의 데이터 기반 도시정책 추진

    (3) 데이터  기반 도시 서비스

      가. 의 료

      나. 재 난대응

      다. 관 광

    (4) 데이터기반  도시 혁신 사례

가. 요코하마 스마 트시티 프로젝트 (YSCP: Yokohama Smart City Project)    

나. ‘챗봇’을 이 용한 "쓰레기 분리수거 가이드" (NTT와 자원재활용국 공동개발)

    (5) 시 사점


4. 독일

  1) 베를 린

    (1) 유럽 4차 산 업혁명 기술의 허브

    (2) 데이터 기반 도 시 정책과 추진 방향

    (3) 데이터 기반 도 시 서비스

    (4) 데이 터 기반 도시 혁신 사례

  2) 함부 르크

    (1) 유럽  스마트시티의 중추 도시

    (2) 기반  도시 정책과 추진 방향

    (3) 데이터 기 반 도시 서비스

    (4) 데이터 기반  도시 혁신 사례


5. 영국

  1) 런 던 

    (1) 도시 개 요

       가. 도 시 특성

       나. 도시 문 제와 발전 계획

    (2) 데이터 기 반 도시정책과 추진방향

       가. 도시 데 이터 정책 방향

       나. 데이터 정 책 책임 기관

       다. 런던시 데 이터 관련 시장

       라. 데이터 관련 법 제도 현황 및 이슈

    (3) 데이터  기반 도시 서비스

       가. 도 시 계획

       나.  교통

       다 . 환경

       라. 공중보건  및 의료

       마. Covid-19  대응 서비스

       바. 치 안

    (4) 데이터  기반 도시 혁신 사례

       가. 런던 데이 터스토어(Lonon Datastore)

       나. 런던 교통 공사(Transport for London: TfL) 빅 데이터 활용 사례

       다. 디지털 그 리니치 – 스마트 공유 도시 시범사업

  2) 밀턴 킨즈

    (1) 추 진배경

    (2) 추진 체계

    (3) 주요사 업 내용

    (4) 대표서 비스

    (5) 사업규모

    (6) 시사점


6. 스페인 

  1) 바르셀로나

    (1) 도시 개요

       가. 도시 특성

       나. 도시 문제와 발전 계획

    (2) 데이터  기반 도시 정책과 추진방향

       가. 도시 데이터 정책 방향

       나. 공공 및 빅데이터 정책 추진 현황

       다. 데이터 정책 책임 기관

       라. 데이터 관련 시장 및 정부 재정 정책과 방향

       마. 데이터 관련 법제도 현황 및 이슈

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

       가. 바르셀로나시 제공 앱/웹

       나. 교통

       다. 환경 및 에너지

       라. 오픈 정부

       마. 주택

       바. Covid-19 대응

    (4) 데이터 혁신 사례

       가. DECODE(DEcentralised Citizen Owned Data Ecosystem)

       나. 바르셀로나 Superblock과 스마트 모빌리티

  2) 산탄데르

    (1) 추진배경

    (2) 추진체계

    (3) 주요사업 내용

    (4) 대표서비스

    (5) 사업규모

    (6) 시사점


7. 호주 빅토리아(멜버른)

    (1) 도시 개요

    (2) 데이터 기반 도시정책과 추진방향

       가. 공공데이터 정책 및 추진방향

       나. 멜버른의 데이터 정책

       다. 데이터정책 추진기관

       라. 데이터 관련 법제도 현황 및 이슈

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

       가. 빅토리아 공공 데이터 서비스

       나. 멜버른 공공 데이터 서비스

    (4) 데이터 기반 혁신서비스 사례

       가. 공공데이터 활용형 서비스 : My Victoria

       나. 도심 수목관리 : 멜버른 도심숲 프로젝트(Urban Forest Map)

       다. 전력선 산불 안전 프로그램(Powerline Bushfire Safety Program)

       라. 빅토리아 자전거 통행(Bicycle Counters)


8. 스웨덴 스톡홀름

    (1) 도시 개요

       가. 일반 현황

       나. 경제

       다. 도시문제, 도시비전, 도시 발전 계획

    (2) 데이터 기반 도시 정책

       가. 스톡홀름시 오픈데이터 전략

       나. ‘스마트하고 연결된 스톡홀름 전략’

       다. 스웨덴의 AI 전략 (National Approach for Artificial Intelligence 2018)

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

       가. 디지털 트윈 도시 CIM(CIitie Information Model)로서의 3D 도시 모델링    

       나. 스톡홀름 데이터 파크

       다. GrowSmarter 프로젝트


9. 노르웨이 오슬로

    (1) 도시 개요

       가. 일반 현황

       나. 경제

       다. 도시 비전

    (2) 데이터 기반 도시 정책과 추진 방향

       가. 오슬로 스마트 시티 전략

       나. 오슬로 세계의 전기 자동차 수도

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

       가. 오슬로 기후 대시 보드

       나. 취약 계층을 위한 스마트 기술 시연

    (4) 데이터 기반 도시 혁신 사례

       가. 노르딕 스마트 도시 네트워크


10. 덴마크 코펜하겐

    (1) 도시개요

       가. 일반 현황

       나. 경제

       다. 도시 비전

    (2) 데이터 기반 도시 정책

       가. 코펜하겐 솔루션 랩(Copenhagen Solutions Lab)

       나. 덴마크 빅데이터 전략(2018-2020)

       다. 덴마크 AI 전략

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

    (4) 데이터 기반 도시 서비스 혁신 사례

       가. Energyblok 추진

       나. 이지파크(Easy Park)

       다. 센서 달린 스마트 쓰레기통

       라. 그린웨이브 조명

       마. 에어뷰(Air View)


11. 에스토니아 탈린

    (1) 도시개요

       가. 일반 현황

       나. 경제

       다. 도시문제, 도시비전, 도시 발전 계획

    (2) 데이터 기반 도시정책과 추진 방향

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

    (4) 데이터 기반 도시 혁신 사례


12. 핀란드 헬싱키

    (1) 도시 개요

    (2) 데이터 기반 도시 정책과 추진 방향

       가. 헬싱키시 데이터 전략 : 사후 대응이 아닌 사전 대응

       나. 헬싱키, 핀란드 AI 정책 선도 도시

    (3) 데이터 기반 도시 서비스

    (4) 데이터기반 도시 혁신 사례

       가. EU, AI4CITIES 프로젝트

       나. 헬싱키의 AI4CITIES


13. 싱가폴 버추어싱가포르

    (1) 추진배경

    (2) 추진체계

    (3) 주요사업 내용

    (4) 대표서비스

    (5) 사업규모

    (6) 시사점


14. EU GrowSmarter Project

    (1) 추진배경

    (2) 추진체계

    (3) 주요사업 내용

    (4) 대표 서비스

    (5) 사업규모

    (6) 시사점


15. 네덜란드 

 1) 암스테르담

    (1) 추진배경

    (2) 추진체계

    (3) 주요사업 내용

    (4) 대표서비스

    (5) 사업규모

    (6) 시사점

  2) 네덜란드 Eco2city

    (1) 추진배경

    (2) 추진체계 

    (3) 주요사업 내용

    (4) 대표서비스

    (5) 시사점


16. 대한민국 국가시범도시

  1) 세종 5-1 생활권

  2) 부산에코델타시티

  3) 데이터 기반 도시 운영


Ⅷ. 빅데이터 특허동향


1. AI기반 데이터 가치 고도화 플랫폼 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


2. 빅데이터 분석 및 시각화 플랫폼 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술 집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출

    (1) 특허 기반 토픽 도출


3. 빅데이터 기반 마케팅 인텔리전스 플랫폼 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술 집중력 및 특허 소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


4. 공공 빅데이터 수집 및 분석 시스템 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술 집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


5. 스마트 헬스케어를 위한 빅데이터 수집 시스템 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술 집중력및 특허소송 동향

  4) 특허 기반 요소기술 도출


6. 유통ㆍ물류 빅데이터 구축 및 분석 시스템 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술 집중도 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


7. 영상, 음성, 문서 등의 개인정보 비식별화 솔루션 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


8. 데이터 3D 변환 시각화 도구 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


Ⅸ. 국내 보건의료 데이터 재정사업 분석


1. 분석 개요

  1) 분석의 배경 및 목적

  2) 분석의 구성 및 방법


2. 보건의료 데이터 재정사업 현황

  1) 보건의료 데이터의 개념 및 범위

  2) 보건의료 데이터 정책 및 재정사업 현황

    (1) 보건의료 데이터 정부 정책 현황

    (2) 보건의료 데이터 재정사업 현황

       가. 보건의료 데이터 재정사업 예산 규모

       나. 보건의료 데이터 주요 재정사업 현황


3. 주요 쟁점 분석

  1) 보건의료 데이터 수집ㆍ구축

    (1) 보건의료 데이터 수집ㆍ구축 사업 체계

       가. 바이오 데이터 통합수집ㆍ구축 사업의 효과적인 관리제도 마련 필요

       나. 공공민간 암 데이터 통합 수집 ․ 관리 체계 검토

    (2) 헬스케어 및 임상․진료 데이터 수집․공유 체계

       가. 개인 주도형 헬스케어 데이터 수집․공유 체계 검토

       나. 의료기관 임상ㆍ진료 데이터 수집ㆍ공유 사업 개선 필요

    (3) 보건의료 데이터 표준화 체계

       가. 범부처 보건의료 데이터 표준화 계획 필요

    (4) 시사점

  2) 보건의료 데이터 정보 보호

    (1) 보건의료 가명정보 활용 지원 체계

       가. 데이터 이용 활성화를 위한 법제도 개정 현황

       나. 안전한 보건의료 가명정보 활용 지원 체계 마련

    (2) 의료기관 개인정보 보호 관리체계

    (3) 소결

  3) 보건의료 데이터 활용

    (1) 보건의료 데이터 플랫폼 활용 현황

    (2) 보건의료 데이터 활용 R&D사업 사업화 현황

       가. 정밀의료 기술개발 사업 사업화 성과

       나. 혁신의료기기 시장진입 촉진 방안 개선 검토

    (3) 결론


4. 시사점


Ⅹ. 국내 데이터 산업 실태 분석


1. 2020년 국내 데이터산업 조사개요

  1) 조사목적

  2) 조사연혁

  3) 법적근거

  4) 조사주기, 기준시점, 조사기간

  5) 조사대상

  6) 조사항목

  7) 자료수집 방법

  8) 조사체계

  9) 공표주기, 공표시점, 공표방법


2. 국내 데이터 산업 조사결과

  1) 글로벌 데이터산업 시장규모

    (1) 데이터 전체 시장규모 및 향후 전망

    (2) 부문별 시장규모

       가. 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업 시장

       나. 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업 시장

       다. 데이터 판매 및 제공 서비스업 시장

       라. 데이터산업 수요처별 시장규모

    (3) 직접매출 시장규모

       가. 전체 직접매출 시장

       나. 부문별 직접매출 시장

    (4) 국내외 데이터 시장 비교

       가. 해외 데이터 관련 시장 비교

       나. 국내 타 산업과의 비교

  2) 국내 데이터직무 인력 실태 및 수요

    (1) 데이터직무 인력 현황

       가. 데이터산업 종사자 현황

       나. 데이터산업의 데이터직무 인력 현황

       다. 전 산업의 데이터직무 인력 현황

    (2) 데이터직무 인력 수요

       가. 데이터산업의 필요 인력 및 부족률

       나. 전 산업의 필요 인력 및 부족률

    (3) 빅데이터 관련 데이터직무 인력 현황 및 수요

       가, 빅데이터 관련 인력 현황

       나. 빅데이터 관련 필요 인력 및 부족률

    (4) 데이터직무 채용

       가. 채용 현황

       나. 채용 시 애로사항

       다. 채용 시 우대사항

  3) 해외 진출 현황 및 IT 투자 분석

    (1) 해외 진출 현황

    (2) IT 투자 현황

       가. 데이터산업의 IT 예산

       나. 일반산업의 IT 예산

  4) 데이터 유통ㆍ보유 현황

    (1) 데이터 유통 현황

    (2) 데이터 보유 현황

  5) 데이터산업 정책 수요

    (1) 데이터 사업 수행시 애로사항

    (2) 데이터산업 활성화 정책 수요

    (3) 데이터 사업 수행 시 필요 정보

    (4) 데이터 전문인력 양성 정책 수요

  6) 빅데이터 도입 및 투자 현황

    (1) 조사개요

    (2) 빅데이터 도입 현황

       가. 빅데이터 도입률

       나. 빅데이터 도입 유형 및 활용 분야

       다. 빅데이터 미도입 이유

    (3) 빅데이터 투자 현황

    (4) 빅데이터 시장 규모

       나. 영역별 빅데이터 시장규모

       다. 제품 분야별 빅데이터 시장규모

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