빅데이터 특징과 중요성및 기술분석및 빅데이터 기업 활용사례분석과 빅데이터 미래전망분석

소개글

빅데이터 특징과 중요성및 기술분석및 빅데이터 기업 활용사례분석과 빅데이터 미래전망분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 빅데이터의 개념

2. 빅데이터의 특징

3. 빅데이터의 중요성

4. 빅데이터의 현재

5. 빅데이터 분석 기술

6. 빅데이터 활용사례
(1) 구글 Google 활용사례
(2) 페이스북 활용사례
(3) 현대백화점 활용사례
(4) DHL 활용사례
(5) 월마트 활용사례
(6) ZARA 자라 활용사례
(7) 넷플릭스 활용사례

7. 빅데이터의 미래전망

[참고문헌]

본문내용

워드나 SNS글 간 연간관계를 분석하여 사용자가 사용하는 말의 빈도를 계산하여 적합한 제품을 적시에 제공한다. Walmart는 이 검색엔진을 도입 한 뒤, 홈페이지에서 검색 후 구매로 연결되는 비율이 기존 검색 서비스 대비 10~15% 가량 증대되는 효과를 볼 수 있었다
(6) ZARA 자라 활용사례
“빅데이터 분석에 근거한 물류 시스템”
자라의 ‘소량생산 적기 판매’ 방식 하에서, 각 매장들이 원활히 영업활동을 이어나가기 위해서는 필요한 수량을 제때 유통해야 하는 어려움을 가지고 있다. 자라는 이 문제와 관련해 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 데이터 과학자와 함께 연구를 진행했다. 매장에서 어떤 제품이 잘 팔리는지 매장의 데이터를 실시간으로 분석하여 소비자의 니즈에 상응하는 제품들을 공급해 최대 매출을 달성할 수 있는 재고 최적 유통시스템을 개발했다.
이 시스템의 구체적인 방법은 아직 외부에 전부 알려지지 않았지만 가장 어려운 부분은 자라의 수 많은 매장마다 적정한 양의 제품을 할당하는 것이었다고 한다. 패션 사업처럼 계절을 타는 산업은 재고 문제가 가장 골칫거리이다. 매장에 제품을 적절하게 공급해서 모두 판매가 되면 다행이지만 그렇지 않을 경우에는 그만큼의 손해를 떠안게 되기 때문이다.
예를 들어 자라 본사에서 A제품 100개를 50개 매장에 공급한다면 이 경우 각 매장에 할당되는 제품은 2개에 불과하다. 하지만 자라의 재고관리 알고리즘(Algorithm)에 따르면 동일 제품이 적어도 10벌이 진열돼야 매출이 오르고, 또 50벌이 소비자에게 노출됐을 때 매출이 극대화됐다. 자라는 이 알고리즘에 따라 100개를 50개 매장에 나눠 공급하는 대신 매장 2곳에 50개씩 공급해 높은 매출을 기록했다. 모든 매장에 유통할 수 있을 만큼의 물량이 없을 경우가 생기면 상위 500곳 위주로 제품을 분배하고 있다. 또한 자라는 상품 수요 예측과 매장 별 적정 재고 파악 그리고 상품별 가격 결정 등에도 빅데이터(Big Data) 분석 결과를 따르고 있다. 이러한 매장 수요 관리를 통해 자라는 소량 주문, 적시 운송, 유연한 도급 계약을 특징으로 한 무재고 정책을 실시하고 있다.
현재 인디텍스사는 자동화 물류시스템을 갖춘 핵심 물류 센터를 스페인의 아르텍소(Arteixo), 라코루냐(La Coruna)에 세워 운용하고 있다. 자라의 핵심 물류센터는 공장에서 생산되는 모든 의류 제품을 한 곳으로 모아 판매 동향에 따라 최적 시점에 최대한 신속하게 공급하는 역할을 수행하며 패스트 패션을 뒷받침해주는 중추적인 역할을 하고 있다.
(7) 넷플릭스 활용사례
넷플릭스 의 빅데이터 경영은 경쟁자인 블록버스터를 파산에 이르게 한 동인으로 평가받고 있다. 시네매치는 가입회원의 DVD 클릭패턴, 대여목록 및 DVD 반납후 평가 점수를 기반으로 취향을 분석하는데 이 결과를 바탕으로 자동으로 고객의 취향에 맞는 DVD를 추천한다. 일반적인 온라인 자동추천시스템의 정확도가 50% 정도인데 비해 넷플릭스의 시네매치 시스템은 80%의 정확도를 자랑하는 것으로 유명하다. 즉, 10명 중 8명의 시네매치가 추천한 영화를 대여한다는 것이다. 이 시스템은 재고관리 측면에서도 유용한데, 시네매치는 가입회원이 흥미를 가질만한 DVD 중 잘 팔리지않는 DVD를 고객에게 우선적으로 추천함으로써, 자체적인 재고 조절 효과를 가지고 있다. 넷플릭스의 시네매치 시스템의 알고리즘은 고객은 렌탈 종료후 작품을 5단계로 평가하고, X라는 작품을 준 이용자 대부분이 Y라는 제품에 5점을 부여하면 X와 Y는 같은 분류가 되고 X를 빌렸는데 Y를 빌리지 않는 고객에게 Y를 추천하는 방식으로 이루어져 있다. 넷플릭스는 시네매치의 정확성을 90% 이상으로 올리겠다는 목표를 세웠다. 그 노력으로 시작된 것이 바로 '넷플릭스 대회(Netflix Prize)'인데, 기존의 넷플릭스 정보검색 알고리즘을 개방해 "참가자들이 시네매치의 정확성을 지금보다 10% 이상 향상시키면 상금 100만 달러를 주겠다."다고 선언했다. 지난 1월 정확도를 9.63%를 끌어올린 미국의 한 팀이 현재 1등을 달리고 있다. 넷플릭스는 현재 자사 매출의 60%를 시네매치 시스템을 통해 얻고 있으며, 시네매치 시스템 도입 이후 이용자가 두배로 증가하고 2007년 대비 매출이 7배로 성장하는 효과를 얻었다.
7. 빅데이터의 미래전망
빅데이터를 활용하는 분야가 점점 넓어질 전망이다. 현재는 글로벌 IT기업과 국내 대기업의 ICT계열사 등 IT관련 기업이 앞장서 시장을 선도하고 있다. 그러나 장차 빅데이터는 산업 전 방위적으로 퍼져나갈 것이란 예측이 지배적이다. 초기 순수 데이터 분석 작업으로부터 시작한 빅데이터 기술은 광고, 마케팅, 홍보 부서에서 적극적으로 활용되기 시작한다. 이는 장차 나아가 고객과의 상관관계가 높은 금융, 통신 분야 그리고 공공서비스 분야 등에서 특히 두각을 나타낼 수 있을 것으로 기대된다. 또한 빅데이터를 이용해 새로운 시장을 개척하려는 움직임도 있다. 빅데이터를 통하여 고객들의 숨은 니즈를 발견하고 이를 통해 새로운 가치를 창출해낼 수 있다는 의견이다.
데이터를 21세기의 원유라고 비유한 미국의 리서치 회사인 가트너 그룹은 빅데이터에 대한 가장 많은 수요가 일어날 분야에 대해 금융 산업을 가장 먼저 꼽았다. 그 다음으로는 서비스, 제조업 순으로 언급하였다. 우리나라는 여타 선진국에 비해 금융시장이 뒤늦게 발달하기 시작한 만큼 빅데이터를 활용할 수 있을 만큼 금융시장이 고도로 발달되어 있지 않다는 견해도 존재하지만, 마케팅, 통신 그리고 정부의 주도 하에 활발하게 연구가 진행되고 있는 공공서비스 분야에서의 가능성은 충분하고 파악된다. 이처럼 우리나라는 IT강국으로서의 위상뿐만 아니라 데이터생산량이 손꼽히는 나라로 앞으로 여러 산업 분야에서 빅데이터를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
[참고문헌]
빅데이터 국내 사례집- 미래창조과학부, NIA, 빅데이터분석활용센터
빅데이터란 무엇인가. 각광받는 빅데이터, 활용분야, 미래전망- LG 이노텍,
빅데이터의 활용 현황, 문제점과 대책 - KERI 칼럼, 조하현
빅데이터 경영을 바꾸다 - 삼성경제연구서

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