데이터 생태계

Data ecosystem

데이터 생태계는 데이터 수집, 전송 및 [1]사용에 기여하는 공동 의존 네트워크 및 행위자의 복잡한 환경입니다.그들은 서로의 [2]관행을 알리기 위해 의료 또는 금융과 같은 분야에 걸쳐 있을 수 있습니다.데이터 에코시스템은 종종 수많은 데이터 [3]집합으로 구성됩니다.웹을 통한 정보의 급속한 확산과 가용성에 대응하여 데이터 생태계에 대한 연구가 발전하여 [1]데이터의 상품화에 기여했습니다.

데이터.

데이터 유형

데이터는 효율적인 [4]전송을 위해 압축된 디지털화된 정보를 말합니다.데이터는 1 또는 0으로 표현되는 이진 값으로 구성되어 복잡한 생각, 이미지, 비디오 등을 [4]추상화할 수 있습니다.정부 및 공공 기관이 특히 환경, 문화, 과학 및 통계 [1]분야에서 방대한 양의 데이터를 자유롭게 게시함에 따라 최근 수십 년간 데이터 생산 및 교환 수준이 폭발적으로 증가했습니다.또한 데이터를 거래 가능한 리소스로 수집, 분류 및 배포하고 새로 정의된 데이터 [1]에코시스템 내에서 운영하는 기업에게 높은 수익성을 제공하는 산업으로 이어졌습니다.

데이터 생태계

생태계의 본질은 요소들 사이의 공생 관계를 나타냅니다.따라서 데이터 환경을 에코시스템으로 설명할 때는 공동 구성 관계를 설명합니다.주요 목적은 플랫폼과 분야 간에 [1]데이터를 생성, 관리 및 지속적으로 공유하는 것입니다.이 이니셔티브의 핵심은 데이터에 대한 액세스를 용이하게 하는 데이터 중개자이며, 데이터 신뢰, 데이터 교환 및 데이터 [disambiguation needed][2][5]플랫폼을 포함한 7가지 유형으로 분류됩니다.또한 데이터 에코시스템은 데이터 공급자와 소비자로 구성되며,[3] 데이터 공급자와 소비자의 제목에 따라 중개자를 통해 데이터를 제공하고 소비합니다.

데이터 생태계의 일반적인 예는 웹 브라우저의 영역 내에 존재합니다.웹 사이트의 타사 추적 앱(쿠키라고 함)은 데이터를 수집하고 구성하여 중개 역할을 합니다.웹 브라우저는 사용자가 다른 웹 사이트를 탐색할 때 사용자의 정보를 공유하기 때문에 데이터 공급자가 됩니다.웹 사이트 자체는 사용자 행동에 따라 콘텐츠를 [6]조정하기 위해 추적 정보를 활용하기 때문에 소비자가 됩니다.

앞서 언급한 바와 같이 데이터 생태계는 여러 부문에 걸쳐 있을 수 있습니다. 예를 들어 고객의 의료 데이터를 보험 회사와 공유하여 보험료를 계산하는 경우가 있습니다.에코시스템의 요점은 공유 환경 내의 모든 주체가 공통 리소스 또는 지식 [1]기반에 기여한다는 것입니다.

매핑

데이터 에코시스템은 네트워크, 플랫폼 및 공동 [1]진화라는 세 가지 주요 특성을 가지고 있습니다.네트워크는 대략적으로 데이터 및 기술 개발자, [1]공급자 및 리셀러 그룹을 의미합니다.따라서 플랫폼은 [1]행위자 네트워크에 의해 공동으로 사용되는 서비스, 도구 또는 플랫폼입니다.이 플랫폼은 행위자들이 공유 제품이나 서비스를 [1]생산할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.마지막 특성은 서로 다른 행위자와 플랫폼이 스스로 [1]발전하거나 개선할 수 있도록 하는 방법을 나타냅니다.에코시스템이라는 용어의 은유적인 사용은 본질적으로 관련된 모든 당사자가 참여함으로써 상호 이익을 얻을 것을 요구합니다.그것은 더 큰 생태계에 긍정적인 결과로 이어지는 자체 기능의 개선 또는 진화일 것입니다.웹 브라우저의 예를 사용하기 위해 타사 추적 앱은 웹 사이트가 콘텐츠 전략을 발전시키는 데 도움이 되는 데이터를 수집하고, 이를 통해 무한 피드백 [6]루프에서 타사 추적자에게 보다 정확한 사용자 데이터를 제공합니다.

데이터 어셈블리

데이터 어셈블리의 요소를 보여주는 차트

데이터 에코시스템의 광범위한 환경 내에는 수많은 데이터 어셈블리가 있습니다.집합체는 공통의 [3]목적을 위해 서로 협력하여 작동하는 상호 연결된 사회 기술 시스템으로 설명됩니다.이러한 시스템은 데이터 [8]수집, 전송 및 분산을 유지하는 기술적, 정치적, 재정적 및 모범 사례를 포함합니다.아래 표는 데이터화를 촉진하고 제어하는 데이터 어셈블리의 일반적인 요소를 보여줍니다.

데이터 에코시스템에는 수많은 데이터 어셈블리가 포함되어 있습니다. 시스템 내의 각 액터는 작동을 위한 고유한 유형 및 비유형 요소 세트를 가지고 있기 때문입니다.데이터 제공자로서의 웹 브라우저는 하드웨어, 소프트웨어, 서버, 재정, 인프라, 관행 등의 자체적인 조합을 가지고 있습니다.데이터를 소비하는 각 웹 사이트와 그들이 대표하는 더 넓은 회사는 유사하게 시스템 집합을 제공합니다.그리고 데이터를 수집하고 판매하는 중간 추적 사이트는 자체적인 구성 내에서 운영됩니다.다양한 어셈블리가 광범위한 에코시스템 내에서 요소를 공유하거나,[9] 서로 대립하는 하드웨어나 플랫폼과 같은 개별 요소가 충돌할 수 있습니다.예를 들어, 웹 브라우저에는 사용자의 데이터를 스크랩하려는 타사 추적기와 충돌하는 광고 차단기가 포함될 수 있습니다.

빅데이터

주요 기사:빅데이터

데이터 생태계의 부상은 빅 데이터의 발전과 밀접한 관련이 있습니다.빅 데이터는 거의 모든 인간의 [10]참여를 추적하고 정의하는 과학 및 기술의 새로운 추세입니다.다음 5가지 속성으로 정의됩니다.

용량

빅 데이터는 테라바이트 또는 [8]페타바이트의 방대한 양의 정보로 구성됩니다.

속도

빅 데이터는 빠르게 생성되고 실시간으로 [8]교환됩니다.

다양성

빅 데이터는 매우 다양하며 수많은 연구 분야를 구성하며 광범위한 실제 응용 [8]분야를 포함합니다.

가치

빅 데이터는 데이터의 잠재적인 적용과 데이터가 [11]운영되는 정치적 경제성으로 인해 고유한 가치를 가집니다.

베리시티

빅 데이터는 정확하고 고품질로 간주되어야 합니다.정보가 불완전하거나 틀릴 수 있기 때문에 이는 어려울 수 있지만,[11] 데이터 수집이 진실하다는 취지에서 이뤄졌다는 신뢰 수준이 있어야 합니다.

걱정

데이터 생태계에 대한 주요 관심사 또는 비판은 개인 정보 보호와 관련이 있습니다.누가 암묵적으로 또는 명시적으로 데이터에 액세스할 수 있습니까?그 데이터는 어떻게 보호됩니까?그것은 어떻게 사용되고 있으며, 아마도 수익화될 것입니다.비영리 조직인 CSA(Cloud Secure Alliance)는 빅 데이터 에코시스템의 보안 과제를 인프라 보안, 데이터 개인 정보 보호, 데이터 관리, 무결성 및 상대적 [citation needed]보안의 네 가지 그룹으로 분류합니다.

웹 브라우저, 웹 사이트 및 타사 추적 작업의 경우 데이터를 수집하는 이유와 데이터 사용 방법에 대한 명확한 재정적 인센티브가 있습니다.그러나 이 시나리오에서 발생하는 감시 수준도 있습니다. 이는 아마도 간과될 수 있습니다.Rob Kitch는 이를 '데이터 감시'라고 부릅니다. 이는 일상 생활의 데이터화를 통해 매우 정확하고 지속적으로 위치와 [3]활동을 추적할 수 있습니다.이러한 추적기와 웹 사이트 외에 누가 수집되는 데이터에 액세스할 수 있으며, 더 사악한 목적으로 사용됩니까?낙태에 대한 접근을 금지한 미국 주들의 경우, 이러한 데이터 생태계가 주 [12]밖에서 서비스를 추구하는 시민들에게 불이익을 주기 위해 활용될 수 있다는 우려가 있습니다.

레퍼런스

  1. ^ a b c d e f g h i j k Oliveira, Marcelo Iury S.; Lóscio, Bernadette Farias (2018-05-30). "What is a data ecosystem?". Proceedings of the 19th Annual International Conference on Digital Government Research: Governance in the Data Age. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery: 1–9. doi:10.1145/3209281.3209335. ISBN 978-1-4503-6526-0. S2CID 195348898.
  2. ^ a b Abdulla, Ahmed (March 8, 2021). "Data ecosystems made simple". McKinsey Digital.{{cite web}}CS1 유지보수: url-status(링크)
  3. ^ a b c d Kitchin, Rob (2022). The data revolution : a critical analysis of big data, open data & data infrastructures (2nd ed.). Los Angeles, CA: Sage Publications Ltd. ISBN 978-1-5297-3375-4. OCLC 1285687714.
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  7. ^ Kitchin, Rob (2022). The data revolution : a critical analysis of big data, open data & data infrastructures (2nd ed.). Los Angeles, CA. ISBN 978-1-5297-3375-4. OCLC 1285687714.
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