옮긴이의 말 ... 3 한국어판 서문 ... 4 감사의 말 ... 5 들어가면서 ... 6 1 빅데이터란 무엇인가? 1-1. The Data Deluge ... 20 1-2. 3V로 나타내는 빅데이터의 특성 ... 21 1-3. 넓은 의미의 빅데이터 ... 26 1-4. 어째서 지금 빅데이터인가? ① 빅데이터의 대중화 ... 27 1-5. 어째서 지금 빅데이터인가? ② 하드웨어 가격성능비 향상, 소프트웨어 기술의 진화 ... 28 1-6. 어째서 지금 빅데이터인가 ③ 클라우드 컴퓨팅의 보급 ... 30 1-7. '과거의 가시화'를 통한 '미래 예측' - 비즈니스 인텔리전스와 빅데이터의 교차 ... 37 1-8. 점 분석에서 선 분석으로 ... 39 1-9. 빅데이터 분석의 기원 ... 41 요약 ... 43 2 빅데이터의 기반이 되는 기술 2-1. 부족한 기술 인력 ... 46 2-2. 하둡이란? ... 46 2-3. 늘어나는 배포판 ... 49 2-4. 배포판이 존재하는 이유 ... 54 2-5. NoSQL 데이터베이스 ... 55 2-6. 하둡, NoSQL 기업에 뜨거운 시선을 보내는 벤처캐피털 ... 60 2-7. 빅데이터 시대의 데이터 처리 기반 ... 61 2-8. 주목받는 분석적 데이터베이스 ... 63 2-9. 스트림 데이터 처리 ... 65 2-10. 스트림 데이터 처리 기술을 스스로 개발하는 인터넷 기업 ... 67 2-11. 다양한 분석 기술 ... 70 2-12. 자연어 처리와 그 밖의 기술 ... 72 요약 ... 74 3 빅데이터를 무기로 활용하는 미국과 유럽 기업 3-1. 성공한 인터넷 기업의 빅데이터 활용 ... 76 3-2. 매일 50테라바이트의 데이터를 생성하는 이베이 ... 79 3-3. 데이터 분석을 게임 서비스에 이용하는 징가 ... 83 3-4. 스마트 계량기 도입으로 에너지 소비 패턴을 분석하는 센트리카 ... 88 3-5. 쿠폰으로 고객의 구매 행동을 디자인하는 카탈리나 마케팅 ... 95 요약 ... 99 4 빅데이터를 무기로 활용하는 일본 기업 4-1. 일본에서도 시작된 빅데이터 활용 ... 102 4-2. 일본 빅데이터 활용의 선구자인 코마츠 ... 102 4-3. 철저한 하둡의 활용으로 데이터 분석에 대한 의식 개혁을 성공한 리크루트 ... 106 4-4. 데이터 주도형 접근으로 급성장을 이루어낸 GREE ... 115 4-5. 현실 세계에서 일대일 마케팅을 실현하는 맥도널드 ... 124 요약 ... 130 5 빅데이터 활용 패턴 5-1. 빅데이터 활용 사례 ... 132 5-2. 빅데이터 활용 유형의 분류 ... 136 5-3. 빅데이터 활용 수준 ... 146 5-4. 빅데이터 활용의 진가 ... 151 요약 ... 154 6 빅데이터 시대의 개인정보보호 6-1. 개인정보보호와 혁신의 틈새 ... 156 6-2. 미국 의회도 관심을 보이다 ... 158 6-3. 소셜 미디어 프로필의 논란 ... 162 6-4. 'Do Not Track' ... 164 6-5. 소비자 개인정보보호 권리장전 ... 167 6-6. 옵트인 방식을 채택한 EU ... 170 6-7. 데이터 보호지령 개정 작업 ... 171 6-8. 일본에서 고려하는 '개인정보보호법'과 사업 분야별 기준선 ... 174 6-9. 옵트인 방식으로 3자에게 개인정보를 제공할 때의 가이드라인 ... 177 6-10. 일본 정부의 검토 상황 ... 178 6-11. '정보 대항해 프로젝트'를 계기로 검토를 시작한 경제산업성 ... 178 6-12. 라이프 로그의 관점에서 논의를 진행한 총무성 ... 181 6-13. 힌트는 사용자와의 '대화'에 있다 ... 187 6-14. 오프라인에서의 행동을 추적 ... 188 요약 ... 190 7 오픈 데이터 시대의 시작과 데이터 마켓플레이스의 등장 7-1. '외부 공개 데이터 활용'이라는 선택지 ... 194 7-2. 고조되는 LOD 운동 ... 194 7-3. LOD 운동의 파급 효과로 생긴 열린 정부 만들기 ... 198 7-4. 속속 탄생하는 벤처 기업 ... 202 7-5. 콘테스트 개최로 데이터 활용을 촉진 ... 203 7-6. 뒤처지는 일본 ... 206 7-7. 지진을 계기로 발전하기 시작한 일본의 오픈 데이터 ... 208 7-8. 데이터 마켓플레이스의 등장 ... 210 7-9. 서로 다른 비즈니스 모델 ... 217 7-10. 성장하는 데이터 마켓플레이스에 남은 과제 ... 218 요약 ... 220 8 빅데이터 시대의 준비 8-1. 빅데이터 시대의 기업 IT 전략 ... 222 8-2. 데이터 공유를 향해 움직이기 시작한 일본 기업 ... 225 8-3. 오리지널 데이터의 강점 ... 227 8-4. 벤더의 새로운 비즈니스 기회 - '데이터 어그리게이터' ... 228 8-5. 누가 데이터 어그리게이터가 되는가? ... 231 8-6. 미국 결제 사업자의 '데이터 어그리게이터'화 ... 232 8-7. 고유 데이터를 '프리미엄 데이터'로 바꾸는 데이터 조합의 묘미 ... 236 8-8. 수요가 높아지는 데이터 과학자 ... 237 8-9. 데이터 과학자에게 필요한 능력 ... 239 8-10. 데이터 과학자에게 필요한 자질 ... 243 8-11. 심각한 인재 부족을 노출 ... 245 8-12. 대학원을 신설하려는 움직임 ... 248 8-13. 빅데이터 분석 기업에 흘러드는 거대 자금 ... 251 8-14. 일본에서도 시작된 데이터 과학자 구인 경쟁 ... 253 8-15. 빅데이터 활용에 맞는 조직 체제와 기업 분위기 확립 ... 255 8-16. 데이터 주도형 기업으로 ... 256 요약 ... 258 참고문헌 ... 259