이 글의 주요 내용을 짧게 설명해 주실 수 있습니까?
본 연구에서는 감성요인, 기반요인, 업무요인이 국내의 빅데이터 수요공급 예측모형에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 감성요인이 빅데이터 수요공급 예측모형에 미치는 영향은 〔그림 5-2〕과 같다. 나무구조의 최상위에 있는 네모는 루트노드로서, 예측변수(독립변수)가 투입되지 않은 종속변수(수요자, 공급자)의 빈도를 나타낸다. 루트노드에서 빅데이터 수요는 51.9%(4,480건), 공급은 48.1%(4,146건)으로 나타났다. 루트노드의 하단의 가장 상위에 위치하는 요인이 빅데이터 수요공급 예측에 가장 영향력이 높은(관련성이 깊은) 요인으로 ‘성장요인’의 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. ‘성장요인’이 높을 경우 빅데이터 수요가 이전의 51.9%에서 49.2%로 감소한 반면, 빅데이터 공급은 이전의 48.1%에서50.8%로 증가하였다. ‘성장요인’이 많고 ‘신속요인’이 높은 경우 빅데이터 수요가 이전의 49.2%에서 56.9%로 증가한 반면, 빅데이터 공급은 이전의 50.8%에서 43.1%로 감소하였다. <표 5-15>의 감성요인의 수요공급에 대한 이익도표와 같이 빅데이터 수요에 가장 영향을 높은 경우는 ‘성장요인’이 적고 ‘경제적요인’이 많은 조합으로 나타났다. 즉, 6번 노드의 지수(index)가 123.6%로 뿌리마디와 비교했을 때 6번 노드의 조건을 가진 집단이 빅데이터 수요자일 확률이 약 1.24배로 나타났다. 빅데이터 공급에 가장 영향을 높은 경우는 ‘성장요인’이 높고 ‘신속요인’이 낮고, ‘혁신요인’이 높은 조합으로 나타났다. 즉, 8번 노드의 지수(index)가 119.1%로 뿌리마디와 비교했을 때 8번 노드의 조건을 가진 집단이 빅데이터 공급자일 확률이 약 1.19배로 나타났다.
감성요인, 기반요인, 업무요인이 국내 빅데이터 수요공급 예측모형에 미치는 영향을 살펴본 결과 성장요인이 수요공급 예측에 가장 관련성이 깊었으며 수요에 높은 영향을 주는 것은 많은 경제적요인, 적은 성장요인이었으며, 공급에 높은 영향을 주는 것은 높은 성장요인, 혁신요인, 낮은 신속요인의 조합이었다. 