이 책은 데이터를 바라보는 관점부터, 데이터 종류에 따라 달라지는 분석 방법을 차근차근 쉽게 설명한다. 또한 회사 빅데이터 실무자가 빅데이터 분석 플랫폼을 어떻게 구축하고 운영해야 하는지도 알려준다. 한 발짝 더 나아가 프로그래밍을 전혀 모르는 사람도 python 예제를 통해 인공지능을 이용한 빅데이터 분석과정을 실제 경험할 수 있도록 도와주는 빅데이터 분석 이론 및 실습서다.
엑셀로도 충분히 할 수 있는 분석을 R이나 Python을 사용하며 빅데이터 분석을 하고 있다고 착각하는 경우가 종종 있다. 빅데이터 분석 언어를 배웠을 뿐, 빅데이터를 분석하는 방법을 알지 해서일 것이다. 사실 빅데이터 분석을 잘하기 위해서는 어떤 언어를 사용하는지보다, 어떻게 데이터에 접근할 것인지 그 방식이 더 중요하다. 프로그래밍 언어나 도구보다는 데이터에 접근하는 방식과 결과를 내기까지의 과정이 더 중요하다.
회사에서 빅데이터의 분석을 통해 업무에 도움이 되는 인사이트를 도출하기 위해서는 빅데이터 분석을 담당하는 데이터과학자뿐만 아니라 어떤 과제를 빅데이터 분석의 주제하여 인사이트를 도출할지를 기획하는 비즈니스 업무 지식을 가진 빅데이터 기획담당자의 역할이 중요하다. 그리고 빅데이터 플랫폼을 효율적으로 잘 설계하기 위해서는 빅데이터 플랫폼을 잘 이해하는 아키텍처가 필요하고, 플랫폼 구축 이후에는 이를 운영할 IT 담당자의 지원도 필요할 것이다.

Part 1. 빅데이터 프로세스와 거버넌스 1장 디지털 트랜스포메이션 1절 디지털 트랜스포메이션 개요 2절 디지털 트랜스포메이션의 특징 3절 디지털 트랜스포메이션과 경영혁신 2장 빅데이터의 개요 1절 빅데이터란 무엇인가 2절 빅데이터의 활용 가능성 3장 빅데이터 프로세스 주요 단계 및 솔루션 1절 빅데이터 프로세스 개요 2절 빅데이터 수집 3절 빅데이터의 저장 4절 빅데이터 처리 5절 빅데이터 분석 4장 빅데이터 리포팅 및 모델링 프로세스 1절 기업들의 빅데이터 플랫폼 구축 2절 빅데이터 리포팅 프로세스 3절 빅데이터 모델링 프로세스 5장 빅데이터 거버넌스 1절 빅데이터 컴플라이언스 2절 빅데이터 컴플라이언스 조직 3절 빅데이터 시스템 권한 관리 6장 메타데이터 및 품질 관리 1절 메타데이터 2절 데이터의 품질 관리 7장 빅데이터와 프라이버시 1절 프라이버시의 역사 2절 디지털 시대의 프라이버시 3절 데이터 3법 개정안의 의미 4절 프라이버시를 보호하는 기법, 차등 정보보호 8장 빅데이터 적용 사례 1절 금융권의 빅데이터 활용 2절 은행 사례 3절 카드사 사례 4절 보험사 사례 5절 핀테크 기업 사례 Part 2. 인공지능 시대의 빅데이터 분석 기술 1장 데이터 분석을 위한 설치와 프로그래밍 기초 1절 python 기초 2절 데이터 분석 기초 예제와 실습 3절 데이터 분석의 종류와 kaggle 소개 2장 빅데이터 분석의 이론과 프로그래밍 1절 분류기 알고리즘 2절 군집화 알고리즘 3절 정확도 4절 효율성 개선 5절 시계열 데이터 분석 6절 GitHub에서 소스코드 검색 7절 국내외 데이터 공유 사이트 3장 인공지능(AI) 프로그래밍 맛보기 1절 인공지능(AI)의 범위와 역사 2절 인공지능(AI) 프로그래밍