빅 데이터 도전과 분석 방법에 대한 비판적 분석

빅 데이터(BD)는 가치 있는 통찰력을 확인할 수 있는 잠재력으로 인해 최근 학계와 실무자들로부터 상당한 관심을 끌고 있습니다. 빅 데이터 분석(BDA)은 많은 조직이 BD로부터 가치 있는 정보를 구축하기 위해 채택하는 트렌디한 관행이 되고 있습니다. BDA 도구의 배포 및 사용을 포함한 분석 과정은 조직 내에서 운영 효율성을 향상시키기 위한 도구로 여겨지지만, 전략적 잠재력을 가지고 있으며, 새로운 수익원을 창출하고 비즈니스 경쟁자에 대한 경쟁 우위를 얻는 데 기여합니다. 그러나 고려해야 할 다양한 유형의 분석 애플리케이션이 있습니다. 따라서, 서두르지 않고 비용이 많이 드는 BD 도구를 구매하기 전에 조직은 먼저 BDA 환경을 이해할 필요가 있습니다. BD와 BDA의 중대한 특성을 감안할 때, 본 논문은 다른 사람들이 이 환경을 이해하고 견고한 투자 결정을 내리는 데 도움을 주기 위해 조직이 이론화/제안/적용한 BD 도전과 BDA 방법에 대한 포괄적인 관점을 제공하는 최첨단 리뷰를 제시합니다. 이를 위해 BD 및 BDA 분야에 대한 기존 연구를 체계적으로 분석하고 종합합니다. 보다 구체적으로, 저자들은 다음 두 가지 주요 질문에 답하고자 합니다: Q1 – 조직이 이론화/제안/직면한 다양한 유형의 BD 도전은 무엇입니까? Q2 – BD 도전을 극복하기 위해 이론화/제안/적용된 다양한 유형의 BDA 방법은 무엇입니까?. 이 체계적 문헌 검토(SLR)는 BDA 연구 분야의 과거 트렌드와 기존 패턴/테마를 관찰하고 이해하며, 기여도를 평가하고 지식을 요약하여 한계를 식별하고, 학문 공동체가 연구 주제/패턴을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있는 잠재적 추가 연구 경로를 지원합니다. 따라서 BD 전략의 구현을 추적하기 위해, 1996년에서 2015년 사이에 영어권 동료 심사 저널에 발표된 논문을 분석하기 위해 프로파일링 방법이 사용됩니다. 본 논문에 제시된 분석은 BDA의 기술 및 조직 자원 관리 분야에 대한 지적 재산의 확장 및 축적에 개념적으로나 경험적으로 기여한 관련 BD 연구 사례를 확인했습니다.