무슨 문제들일까?

1번 문제.

프로젝트 관리 방법론 중 단계별 접근 방법에서 단계에 속하지 않는 것은 무엇인가?

계획

실행

통제

피드백 (정답)

해설

단계별 접근 방법은 착수,계획,실행,통제,종료 순으로 이루어진다.

2번 문제.

데이터 아키텍처 – 데이터 요건 분석에서 요구 사항 반영 검토 기준으로 옳지 못한 것은 무엇인가?

유용성

유지성 (정답)

정확성

유효성

해설

요구 사항 번영 검토 기준으로는 유용성, 완전성, 정확성, 유효성이 있다.

3번 문제.

현장의 문제에 대한 경험이 풍부한 사람을 말하는데 데이터 분석으로 농작물 관리를 한다면 농사에 대한 지식,농부,온습도센서 전문가 등을 말하는 명칭은 무엇인가?

빅데이터 전문가

도메인 전문가 (정답)

경영관리 전문가

경영컨설팅 전문가

해설

도메인 전문가는 현장의 문제에 대한 경험이 풍부한 사람을 말한다. 데이터 분석으로 농작물 관리를 한다면 농사에 대한 지식,농부,온습도센서 전문가 등을 말한다.

4번 문제.

시장 요인을 분석하는 경우 필요 데이터 수집 경로 파악이 잘못된 것은 무엇인가?

경쟁사 자료 수집

통계청, 해당 부처 등 관련 공공 데이터 수집

외부 고객 데이터 수집 (정답)

소셜 네트워크 분석 등 고객 반응 분석 정보 수집

해설

시장 요인을 분석하는 경우 필요 데이터 수집 경로로는 웹 정보 수집, 경쟁사 자료 수집, 소셜 네트워크 분석 등 고객 반응 분석 정보 수집, 통계청, 해당 부처 등 관련 공공 데이터 수집, 내부 고객 데이터 수집이 있다.

5번 문제.

텍스트 마이닝을 통해 추출된 단어들의 집합을 시각화하는 것을 무엇이라고 하는가? 

텍스트마이닝

오피니언 마이닝

워드클라우드 (정답)

데이터 정제

해설

텍스트 마이닝을 통해 추출된 단어들의 집합을 시각화하는 것을 워드클라우드라고 한다.

6번 문제.

빅데이터 분석 기획의 경우에는 세 분야로 나눌 경우 해당하지 않는 인원은 무엇인가? 

IT 관련인원

업무 담당 인원

사업 관리 인원 (정답)

분석 담당 인원

해설

빅데이터 분석 기획의 경우에는 세 분야로 나누는 경우 IT관련 인원, 업무 담당 인원, 분석 담당 인원 으로 나눈다.

7번 문제.

대용량 데이터로부터 드러나지 않은 데이터간의 패턴,  상호 관련성 및 유용한 정보를 추출하는 기술을 무엇이라 하는가? 

데이터 마이닝 (정답)

데이터베이스

데이터 아키텍쳐

데이터 보안

해설

대용량 데이터로부터 드러나지 않은 데이터간의 패턴,  상호 관련성 및 유용한 정보를 추출하는 기술을 데이터 마이닝이라 한다.

8번 문제.

규정에 명시된 법적 사유가 있는 경우를 제외하고는, 대상 혹은 공유 센터 · 파트너 조직의 요청이 없어도 데이터는 폐기되어야 하는 외부 데이터 수집 공유 정책은 무엇인가? 

잊혀질 권리 (정답)

정보 보호

서버 및 시스템 보안

네트워크 강화

해설

잊혀질 권리는 규정에 명시된 법적 사유가 있는 경우를 제외하고는, 대상 혹은 공유 센터 · 파트너 조직의 요청이 없어도 데이터는 폐기되어야 함을 의미한다.

9번 문제.

프로젝트 관리방법론중에서 원가 관리에 해당 되지 않는 영역 활동은 무엇인가? 

자원 계획 수립

작업 기간 산정 (정답)

원가 예산 수립

원가 통제

해설

작업 기간 산정은 일정 관리에 해당한다.

10번 문제.

데이터 품질 관리의 중요성으로 옳지 않은 것은 무엇인가?

기관이나 기업의 각 업무가 정보화되면서, 부문/업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성이 대두된다.

데이터 사용 불가 혹은 사전 데이터 클렌징 작업으로 인한 시간과 비용이 많이 소요된다.

기관 혹은 기업 내부의 시스템 통합 뿐만 아니라, 외부 시스템과의 연계가 필요하게 되면서 연계 대상이 되는 외부 기관과 기업 간 데이터 표준 및 일관성이 문제가 되는 경우가 많다.

여러 채널을 통해 수집된 데이터를 하나의 뷰로 다양하게 관리하는데 많은 어려움이 따른다. (정답)

해설

데이터 품질 관리의 중요성은 기관이나 기업의 각 업무가 정보화되면서, 부문/업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성이 대두됨, 데이터 사용 불가 혹은 사전 데이터 클렌징 작업으로 인한 시간과 비용이 많이 소요됨, 기관 혹은 기업 내부의 시스템 통합 뿐만 아니라, 외부 시스템과의 연계가 필요하게 되면서 연계 대상이 되는 외부 기관과 기업 간 데이터 표준 및 일관성이 문제가 되는 경우가 많음, 여러 채널을 통해 수집된 데이터를 하나의 뷰로 일관성있게 관리하는데 많은 어려움이 따른다.