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| ① 통찰·가치 창출 | 정답 | 데이터를 모으고 분석하는 궁극적인 이유는 새로운 의미와 패턴을 발견하고 이를 의사결정과 혁신에 활용하여 가치를 만드는 것입니다. |
| ② 데이터 중심 조직 | 오답 | 데이터 중심 조직문화는 빅데이터 활용 과정에서 형성될 수 있는 수단 또는 결과이지 최종 목적은 아닙니다. |
| ③ 처리 기술 개발 | 오답 | 빠른 데이터 처리 기술은 빅데이터 분석을 가능하게 하는 기술적 수단입니다. 기술 개발 자체가 최종 목적은 아닙니다. |
| ④ 비용 절감 | 오답 | 클라우드나 분산처리를 이용하면 비용이 줄 수 있지만 이는 부수적인 효과입니다. |
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| ① 객관적·종합적 데이터 | 적절 | 경험이나 직관뿐 아니라 다양한 데이터를 확보하면 비즈니스 상황을 보다 객관적으로 이해할 수 있습니다. |
| ② 일차 분석은 불충분 | 정답 | 항상 복잡하고 심층적인 분석만 필요한 것은 아닙니다. 빈도분석이나 기술통계 같은 일차적 분석만으로도 의미 있는 결과를 얻을 수 있고 필요할 때 심화 분석을 추가합니다. |
| ③ 조직문화·전략 영향 | 적절 | 데이터에 근거한 의사결정이 확산되면 기업의 전략과 업무 방식, 조직문화도 달라질 수 있습니다. |
| ④ 양 ≠ 가치 | 적절 | 데이터의 양뿐 아니라 정확성·관련성·활용 가능성이 중요합니다. 양이 많아도 품질이 낮으면 가치가 낮을 수 있습니다. |
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| ① 데이터 재사용 | 이유 | 하나의 데이터가 여러 조직과 서비스에서 반복 사용될 수 있어 그 데이터가 만든 가치를 정확히 추적하고 계산하기 어렵습니다. |
| ② 전문인력 증가 | 정답 | 전문인력 증가는 데이터 활용 역량의 증가를 의미할 수 있지만, 데이터의 가치 자체를 평가하기 어렵게 만드는 직접적인 이유는 아닙니다. |
| ③ 분석기술 발전 | 이유 | 분석기술이 발전하면 과거에는 가치가 없다고 보았던 데이터에서도 새로운 가치가 발견될 수 있어 현재 시점에서 가치를 확정하기 어렵습니다. |
| ④ 새로운 가치 창출 | 이유 | 같은 데이터라도 누가, 언제, 어떤 목적으로 분석하느냐에 따라 전혀 다른 가치가 만들어질 수 있습니다. |
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| ① 기업 | 맞음 | 구매기록, 검색기록, 고객 행동 데이터를 분석하여 시장 기회와 고객의 요구를 파악하고 상품이나 서비스를 개발할 수 있습니다. |
| ② 정부 | 맞음 | 교통, 의료, 재난, 안전 등의 데이터를 분석하여 정책을 설계하고 공공서비스와 정책 효율성을 개선할 수 있습니다. |
| ③ 실시간 기업 분석 | 맞음 | 실시간 판매량, 검색량, SNS 반응 등을 분석하면 시장 변화를 빠르게 감지하고 대응할 수 있습니다. |
| ④ 개인은 활용 불가 | 정답 | 개인도 지도, 금융, 건강관리, 여행추천 등 다양한 서비스에서 데이터를 적극적으로 활용하여 생활과 의사결정에 도움을 받습니다. |