Chapter One
워밍업
:: 왜 CEO를 위한 빅 데이터?
:: 위험한 CEO, 극과 극의 두 가지 유형
:: 빅데이터에 대한 CEO들의 생각
:: CEO 빅 데이터 핵심 메시지
:: 평범한 다른 CEO들이 던지는 질문?
:: 빅데이터 실무자들 인식의 현주소
:: 6대 핵심용어

Chapter Two
배경
:: 디지털 생활이 일상이 되다
:: 빅 데이터, 어느 나라가 관심을 가지고 있는가
:: 도대체 ‘빅 데이터’란 무엇인가?
:: 빅데이터는?

Chapter Three
필수 기억사항
:: 과거가 아닌 미래의 숫자를 보다
:: 정확한 예측을 원하는가?
:: 데이터 사이언티스트, 왜 필요한가
:: 내부에 쓸만한 데이터가 없다. 어떻게 할 것인가
:: 공공데이터 개방이 필요한 이유
:: 소셜빅데이터가 만병통치약일까
:: 소셜빅데이터는 무제한 공짜일까
:: 도구와 업체도 알아둘 필요가 있다
:: 공급업체에 대해서도 알아두면 유용
:: 오픈소스 그냥 공짜는 아니다

Chapter Four
국내현실
:: 빅데이터의 정의? 합의가 없다
:: 중소기업이니 빅데이터 활용이 불가능?
:: 공급자도 수요자도 경험과 이해가 부족
:: 전문인력 부족이 문제의 핵심
:: 다양한 시범사업. 이제 시작이다
:: 심평원 사례 - 오랫동안 다양한 데이터 분석 경험

Chapter Five
국내외 사례
:: SCDF, 응급환자 발생 예측으로 구급차 출동시간 단축
:: 21세기 대약진 운동, 중국 빅 데이터
:: 전 세계 빅데이터의 심장이자 엔진 - 인도
:: 새로운 기준을 위한 다른 데이터를 수집, 분석한다 - 오클랜드
:: 관련 데이터를 모두 다 수집한다 - 독일 축구
:: 도쿄 택시협회의 배차 앱
:: 건강상태를 자세하게 파악하여, 보험료를 바꾸는 AXA 생명
:: 부족한 데이터를 다른 회사와 제휴하여 수집 - 소니은행
:: 일본 덴소의 외부 데이터를 연계한 지능형 HEMS
:: 빅데이터 분석으로 고객의 쇼핑 경험을 변화시키는 메이시
:: WOWOW 과거에 모아 두었지만 사용 안 했던 데이터를 사용
:: 아마존의 빅데이터 활용 - 개인화와 예측
:: 링크드인, 세계 경제 지도를 바꾼다
:: GE의 산업 인터넷 IoT
:: 히다치 조선 불꽃 사진 데이터 이용
:: 월마트는 빅데이터를 회사의 DNA로!
:: 일본의 콜센터 TMJ 통화 최적화
:: 일본의 하꾸이시 위성 사진 이용
:: ㈜오타니의 공간데이터 활용 부동산 가격 예측
:: 미국의 자동차 보험회사 프로그레시브
:: 쓰레기 처리 및 재활용 회사 미국의 루비콘
:: 애플 - IBM 동맹 기업용 모바일 앱
:: 알리바바 - 새로운 공룡
:: 맛집 추천, 못 믿겠다 파워플로거 - 다이닝 코드
:: 다이닝코드
:: 영화 뭐 볼까? - 왓챠가 알려줄게!
:: 전국 지역 축제, 예측으로 사업 기회 확대를
:: 서울심야버스, 이미 성공한 것일까?
:: 성남시, 빅 데이터 활용 - 선진 도서 행정 서비스
:: 개방된 공공 데이터는 무제한의 가능성을 담고 있다
:: 의회의 법안도 분석하고 예측한다

Chapter Six
인력분석
:: 인력분석의 필요성
:: 축적된 데이터를 활용한 인력 분석
:: 내부의 직원에 대한 분석과 예측 사례 - 제록스, 로열 더치 셀
:: 인력분석의 효율성 제고 사례 - RBH, 보잉
:: 인력관리의 예측 모델
:: HR 예측분석 적용 - ADP의 수급 Gap 분석 사례
:: 빅 데이터를 활용한 인력분석 - 새로운 데이터로 미래를

Chapter Seven
결론
:: 요점정리
:: 빅 데이터에 대한 CEO의 오해와 진실

Chapter Eight
부록
:: 더 알고 있으면 좋은 것들
:: 부록1 : CEO용 빅데이터 용어 컬렉션
:: 부록2 :어떤 책들을 더 읽으면 좋을까
:: 부록3 : 어떤 인물들을 기억하면 도움이 될까