빅데이터 시스템 구축 및 활용 사례 그리고 해결과제

소개글

빅데이터 시스템 구축 및 활용 사례 그리고 해결과제에 대한 보고서 자료입니다.

목차

[목차]

1. 빅데이터란?

2. 빅데이터 시스템의 구축과 활용

3. 빅데이터 적용사례

(1) 인터넷/게임 기업

1) Linked-In
2) 구글
3) 페이스북
4) 아마존
5) 넷플릭스
6) 애플
7) 쇼셜커머스 (그로폰, 티켓몬스터 등)

(2) 제조업체

1) T-mobile - 고객 이탈 방지
2) 에릭슨 - 트래픽 혼잡도 평준화
3) Orbitz - 여행 온라인 서비스
4) 포드 - 스마트 자동차 개발
5) VISA - 전자결제 부정 방지
5) 월마트 - 효율적인 온라인 상거래
6) SPA (자라, H&M, 유니클로 등) - 효율적 재고관리 및 수요충족

4. 빅데이터의 활성화를 위해 해결해야 할 과제

본문내용

정보 보호 등 법률적 문제 해결 시, ‘타겟 마케팅’ 가능해질 것으로 예상
(2) 제조업체
제조업체들 또한 빅데이터의 잠재성을 인지하고, 다양한 방법으로 활용하고 있다. 제조업체들은 빅데이터를 크게 수요예측과 고객 행동패턴 파악에 활용하고 있다. 정확한 수요예측을 통해 재고를 효율적으로 관리하고 재고비용을 절감하는 효과를 얻고 있으며, 고객 행동패턴 파악을 통해 고객의 이탈을 방지하고 새로운 사업 모델을 개발하는 효과를 얻고 있다.
1) T-mobile - 고객 이탈 방지
3,000만 명이 넘는 가입자로부터 매일 170억 건 이상의 통화 및 송수신 내역을 담은 데이터 발생, 이를 분석해 다른 통신사로 옮긴 고객이 사전에 보였던 특유의 패턴 발견
고객간 소셜 네트워크를 분석, 영향력이 큰 고객을 따라 지인들이 동반 이탈하는 현상 발견. 이탈 징후 보이는 고객에게 맞춤형 추가혜택 제공하여 Lock-in 유도
시스템 구축 직후인 2011년 2/4분기 이탈 고객 수 5만 명으로 1/4분기 9만 9,000명 절반 수준으로 감소
2) 에릭슨 - 트래픽 혼잡도 평준화
인프라가 열악한 신흥국에서 통신사업자가 통신망에 대해 추가로 인프라를 구성하거나 투자할 필요 없이 특정 시간에 서비스 이용이 집중되는 것을 완화해가면서 이용량과 고객 만족도 향상을 실현하고자 함
시시각각 생성되는 시간대별, 지역별 통신설비 이용상황에 관한 데이터를 실시간으로 수집하여 분석. 통신량이 집중되거나 혼잡한 시간대의 요금을 비교적 높게 책정하여 혼잡도를 평준화 하는 방법인 다이나믹 디스카운트 솔루션(DDS) 시스템 도입 가격에 민감한 유저의 통신 서비스 이용을 촉진
3) Orbitz - 여행 온라인 서비스
매일 몇 백만 건의 검색을 하는 온라인 방문자들에게 원하는 서비스를 효과적으로 제공하기 위해 각 고객들의 행동패턴을 파악하고 분석하고자 함. Hadoop과 MapReduce를 도입해, 몇 달간 동안 그들이 기록에 남기는 방대한 양의 검색 데이터를 저장 매일 수십 기가바이트에 달하는 웹 애널리틱 데이터 처리
고객들의 재방문 및 구매 패턴에 대한 더 나은 분석으로 어드벤스 검색과 구매시기를 효과적으로 채널링 할 수 있게 됨. 호텔 추천 모듈의 경우 7%의 인터엑션율 발생, 매일 2백만 명이 넘는 방문자들의 예매 율 2.6% 증가, 5만 건 넘는 새 트랜잭션 발생
4) 포드 - 스마트 자동차 개발
시시각각 수집되는 운전데이터와 어떤 곳에서 운전하고 있는지에 대한 데이터 수집, 유저가 어디로 향하려 하는가 등을 실시간으로 예측하는 등의 미래 스마트자동차 개발 목표
구글과 '하이브리드 자동차스마트 서비스' 공동 개발 중. 실시간으로 수집되는 교통정보 데이터를 분석하여 교통혼잡지역을 피함과 동시에 운전자의 운전습관에 기초하여 가장 에너지를 절약하는 방식으로 운전자의 목적지 경로를 추천
5) VISA - 전자결제 부정 방지
VISA의 네트워크는 매초 수 만 건의 거래를 처리, 수백만 건에 달하는 정보를 메모리에서 즉시 불러내 분석 가능. 국제간 거래에는 해외 거래 데이터를 분석. 위험 모델을 세분화하여 특정 거래타입, 부정 타입, VISA 프로덕트 라이프별로 명확하게 대상을 산출
부정경향을 몇 시간 혹은 며칠이 지난 후가 아니라 발생과 동시에, 즉 실시간으로 파악할 수 있게 됨. 국제간 부전 거래 검지건수 과거대비 3배나 향상
5) 월마트 - 효율적인 온라인 상거래
월마트 각 지점의 모바일 및 소셜 쇼핑 특징을 파악, 전자 상거래 데이터 활용 방안을 모색하기 위해 ‘월마트랩’ 운영 시작
빅데이터 분석을 통해 지역에 따른 고객의 선호도와 수요에 따른 재고 예측 조사 실시. 단순한 소매 영업점을 뛰어 넘는 투자수익 올려
6) SPA (자라, H&M, 유니클로 등) - 효율적 재고관리 및 수요충족
제품의 짧은 수명주기를 DNA로 삼는 SPA 기업들은 유행을 빠르게 포착해 다품종 소량생산. 효과적 재고관리 및 소비자 수요 충족을 위해 실시간 공급망 관리 체계, SCM에 심혈을 기울이고 있음
전 세계 매장에서 판매와 재고 데이터를 실시간으로 분석해 최적의 생산, 물류시스템을 구축. 그 결과 유행하는 스타일, 패션에 대해 날들보다 더 빠르게 파악 가능
4. 빅데이터의 활성화를 위해 해결해야 할 과제
빅데이터 활용에 있어 가장 큰 이슈는 개인정보 보호이다. 리얼 마이닝이라는 신조어를 만들어낼 정도로 마케팅 분야에 새로운 가능성을 보여주고 있기도 하지만, 개인의 잊혀질 권리를 침해한다는 이유로 비난의 대상이 되고 있기 때문이다. 대표적인 빅데이터 업체인 애플과 페이스북은 사생활 침해를 이유로 소송이 진행 중이기도 하다. 이러한 우려를 덜어내기 위해 기업이 자체적으로 노력해야 할 부분도 있겠지만 사회적으로 법과 제도가 마련된다면 사용자들은 더욱 안심하고 이용할 수 있을 것이다. 이러한 취지로 대한민국 정부는 2014년까지 빅데이터 활성화를 위한 개인정보보호법안을 마련할 계획이다. 법안이 마련되면 기업 입장에서도 할 수 있는 것과 해서는 안되는 것이 명확해지기 때문에 할 수 있는 부분에 집중함으로써 생산성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다. 빅데이터의 활용 면에서 기업이 내부적으로 직면하고 있는 가장 큰 과제는 전문 인력의 확보다. 빅데이터 구축 시장은 활발한 M&A와 함께 이미 활성화되어 있어서 각 기업이 규모에 맞는 빅데이터 시스템을 구축하는 것은 오히려 쉬운 문제라고 볼 수 있다. 중요한 것은 이를 활용하는 인력을 확보하는 것인데, 통계적인 지식뿐 아니라 사업에 대한 이해와 응용력까지 갖추고 있는 인재가 필요하다. 특히 가장 중요한 능력인 노하우는 반복적인 시행착오를 통해서 습득되는 것이기 때문에 절대적인 시간이 필요한 부분이다. 외주 작업을 맡기더라도 작업 요청자가 원하는 바를 정확히 알고 있어야 하고, 외부 인력을 영입하더라도 외부 인력이 내부 사정을 정확히 알고 있어야 하기 때문에, 시간을 갖고 내부 인력을 육성하는 것만큼 효과적이라고 보기는 힘들다. 결국 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 조금이라도 빨리 시스템을 구축하고 한번이라도 더 마이닝 작업을 해 보는 것이 중요할 것이다.

키워드

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