빅데이터 개념특성과 양면성분석및 빅데이터 국내해외 활용사례분석및 미래전망 연구

소개글

빅데이터 개념특성과 양면성분석및 빅데이터 국내해외 활용사례분석및 미래전망 연구에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 빅데이터의 개념

2. 주제선정배경

3. 빅데티어의 특성

4. 빅데이터 등장배경

5. 빅데티어 분석기법 소개

6. 빅데이터의 양면성

7. 빅데이터 활용 해외사례
(1) 넷플릭스 활용사례
(2) 구글 Google 활용사례
(3) 포드자동차 활용사례
(4) 뱅크오브아메리카(BoA) 활용사례
(5) 씨티그룹 활용사례

8. 빅데이터 활용 국내사례
(1) 현대카드 활용사례
(2) 포스코 POSCO 활용사례
(3) 보험사기 예방 (현대해상,삼성화재) 활용사례
(4) 국내 유통업계 활용사례

9. 빅데이터 활용 미래전망

본문내용

있어 중요한 부분을 차지하게 되었다. 즉, 자사의 경쟁력을 높이기 위해 지속적인 관심과 투자를 통해 정보 기술의 발전에 노력해야 하는 것이다. 이에 따라 국내 금융기관들이 고객 중심 서비스를 강화하고 빅데이터 분석시스템을 구축하고 이를 적극 활용하고 있다. 그동안 빅데이터 도입에 소극적이었으나 마케팅 또는 영업에 활용하거나 보안성을 높이고 보험사기를 방지하는데 빅데이터를 활용하고 있는 것이다.
보험사기란 “보험회사를 기망할 의도를 가지고 허위의 보험청구를 제시하는 행위” 또는 “보험증권을 소지한 자가 다른 방법에 의해서는 지불되지 않을 보험청구에 대한 보험금을 얻기 위해 의도적으로 거짓말을 하거나 일정한 사실을 은폐하는 행위”를 의미한다. 따라서 보험금 심사 과정 또는 보험계약 등의 업무에 빅데이터 분석을 활용하여 업무의 효율성을 높일 수 있다. 기존에 저장된 보험 계약 및 심사관련 데이터들을 분석하여 사고 가능성을 판단하는 모델을 만들고 사고 위험성이 높은 건에 대해 심사 담당자가 직접 보험사기 여부를 바로 조사하도록 하는 방식이다. 보험사기는 전 세계 보험회사들의 골칫거리가 되고 있다. 방화 사건 같은 대규모 사기, 자동차 수리 비용 과다청구 사기든, 보험사기로 보험금 지급비용이 매년 높아지고 있다. 따라서 삼성화재를 비롯해 동부화재, 교보생명, 현대해상화재 등은 보험사기방지시스템 IFDS(Insurance Fraud Detection System)을 개발해 보험사기방지에 적극적이다.
보험회사들은 고급 분석 솔루션을 이용하여 보험사기를 조기에 파악 할 수 있게 빅데이터를 활용한다. 보험금 청구 건의 데이터를 수집하여 확인된 위험요인을 먼저 평가한다. 그 다음 위험 범주로 세분화 한 뒤 보험사기 가능성이 있는 건 및 고위험 건을 저위험 청구 건과 분리를 하는 방법이 있다. 따라서 접수된 사고에 대해 데이터를 토대로 보험사기와 의심이 들면 이를 점수로 환산해 F1, F2, F3 등으로 분류하고 보험사기 가능성이 가장 높은 F1 사고에 대해 보험사기 의심건으로 보고 조사를 시작한다. 따라서 여러 통계 기능과 데이터 마이닝, 데이터 통합, 분석 등 다양한 서비스를 기반으로 보험 리스크 스코어 모델을 구축하고 보험사기 모니터링시스템, 보험사기 조사·분석 지원시스템, 위험정보분석 및 관리지원시스템 등을 구축하게 된다. 이러한 시스템 구축을 통해 전체 프로세스를 통합적으로 관리를 할 수 있으며, 도덕적 해이를 빅데이터를 활용해 관리하게 됐다.
(4) 국내 유통업계 활용사례
“빅데이터를 활용한, 옴니채널의 등장”
옴니채널은 소비자가 온라인, 오프라인, 모바일 등 다양한 경로를 넘나들며 상품을 검색하고 구매할 수 있도록 한 서비스, 각 유통채널의 특성을 결합해 어떤 채널에서든 같은 매장을 이용하는 것처럼 느낄 수 있도록 한 쇼핑 환경을 말한다.
옴니채널은 본격적으로 저성장에 들어선 국내 유통업계가 미국, 일본 등 선진 유통업계의 변화와 생존전략을 연구하여 발견한 것이다. 특히, 아마존, 이베이와 같은 글로벌 온라인 쇼핑몰의 영향력이 커지면서 미국 내 오프라인 유통점의 매출 하락이 심화되었다. 미국 최대 백화점인 메이시스의 매출이 급락하면서 메이시스는 옴니채널을 생존전략으로 삼기 시작했다. 온라인으로 주문하고 가까운 매장에서 고객이 제품을 찾을 수 있는 서비스를 도입했고 그 결과 매장에서 제품을 수령하는 온라인 고객 비중이 20%까지 증가했다.
국내 유통업계도 유사한 상황에 처해있다. 온라인 쇼핑 시장의 성장과 모바일 환경의 성숙, 그리고 라이프스타일의 변화 속에서 오프라인 유통점을 이탈하는 소비자를 어떻게 유지할 것인가라는 고민 속에 해결책으로 옴니채널이 등장했고, 계속해서 성장하고 있다.
옴니채널은 온, 오프라인 매장의 차이를 없앴다는 특징이 있다. 온라인에서 확인한 물건을 바로 오프라인 매장에서 구입할 수 있다는 점과 방문한 오프라인 매장에 물건이 없을 때 가장 가까운 타 오프라인 매장에서 구입할 수 있도록 소비자를 유도하는 것이 특징이다.
또한, 오프라인 매장에서 물건을 구입하고자 할 때 직접 오프라인 매장에서 구입할 수도 있지만 직접 들고 가는 것이 아닌 집에서 가장 가까운 매장에서 집으로 해당 제품을 배송하는 방식도 가능하다. 온라인에서 물건을 구입할 때는 본사의 매장에서 물건을 배송하는 것이 아닌 구입하고자 하는 소비자의 지역에 가장 가까운 매장에서 물건을 배송함으로써 운송에 들어가는 시간을 절약하는 것도 옴니채널의 장점이다.
9. 빅데이터 활용 미래전망
얼마 전 기사에서는 글로벌 기업들이 미국의 어떤 주에서 동성애가 인정되어 동성애자를 대상으로 마케팅 한다는 사실을 본 적이 있다. 그 만큼 글로벌 기업들은 정형적인 정보 뿐만 아니라 비정형적인 정보에 의거하여 다양한 소비자층을 타켓으로 기업을 운영하고 있다. 이러한 면에서 글로벌 기업들에게 있어 현대사회는 다양한 소비자층의 타켓과 정보에 의한 전쟁이라고 해도 과언이 아닐 것이다. 그 중에서도 빅 데이터의 활용은 글로벌 기업에 있어 필수요건의 요소가 되고 있다. 우리가 흔히 사용하는 이메일과 sns 및 다양한 에플리케이션으로 기업들은 예전과 다름없는 스팸성 광고를 보내고 있는 듯 하지만 그 실상은 다르다.
예를들어 필자는 신발을 매우 좋아한다. 하지만 좋아하는 브랜드와 색깔 및 스타일은 결국 비슷하다. 그 만큼 소비패턴이 비슷하다는 것을 의미한다. 글로벌 기업들은 이러한 비정형적인 데이터를 수치화하여 필자에게 혹할만한 정보들을 보낸다. 이것이 기업들이 가장 흔하게 활용하는 전략일 것이다. 그와 더불어 더 심화된 마케팅을 전망해보면 기업마다 흥행하는 제품이 있고 소비자들이 끌려하는 제품군들이 나뉘어져 있을 것이다. 그것은 SNS와 영상 그리고 문자를 사용하는 내역 속에서 패턴을 분석할 수 있다. 그것을 통해 기업들은 온라인과 오프라인 매장에서 프로모션을 진행할 것이다. 한 제품만을 프로모션 하는 것이 아닌 소비자 별 연령 별 그들이 추구하는 제품군을 묶어 프로모션 함으로써 다양한 소비자들에게 반응하는 것은 물론 크게 보면 전체 소비자들을 커버하는 전략을 취함으로써 기업들의 이익은 더욱 극대화 될 전망이다.

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