빅데이터(Big Data) - 빅 데이터의 가치와 사례,현대카드빅데이트사례

소개글

빅데이터(Big Data) - 빅 데이터의 가치와 사례,현대카드빅데이트사례에 대한 보고서 자료입니다.

목차

- 서론
　　　빅 데이터의 개념과 등장 배경


- 본론
　　　1)사례 국내 기업
　　　　　　(1)현황 및 문제점
　　　　　　(2)빅 데이터를 활용한 해결방안, 기업내부의 요인 및 성과 분석

　　　2)사례 해외 기업
　　　　　　(1)현황 및 문제점
　　　　　　(2)빅 데이터를 활용한 해결방안, 기업내부의 요인 및 성과 분석


- 결론
　　　각 사례를 통한 시사점과 개선 사항 제시

본문내용

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.
결론
현대카드의 사례는 국내에서 최초로 결제정보를 기반으로 하여 빅데이터 활용한 정보를 제공함으로써 카드 시장에 빅데이터 경쟁을 선도하였단 점에서 의미가 있다. 빅데이터를 활용의 가장 큰 장점은 전수 조사가 가능해짐에 따라 표본 조사에 따른 정보의 손실과 왜곡이 감소하고, 현상의 실시간 감지와 대응이 가능해지며, 비정형 데이터를 포함한 다양한 변수간 새로운 관계의 발견 기회가 확대된다는 것이다. 고객들의 결제정보를 바탕으로 하여 소비패턴을 분석한 리포트 등은 기업의 효과적인 마케팅에 밑거름이 되는 자원으로써 중요한 역할을 한다. 실제로 우리나라보다 빅데이터 활용 기술에서 앞서가는 미국의 예를 보더라도 카드결제 사업자인 비자, 아멕스는 고객의 결제 위치 및 시점, 구입 품목을 실시간으로 파악하고 고객의 구매 이력 및 성향을 감안해 타켓 마케팅 프로그램 실시하고 있다. 앞으로 빅데이터를 기업의 가치와 수익창출의 원동력으로 이용할 수 있는 좋은 예시가 되고 있으며, 카드 가맹사들의 영업 자료로도 활용가능하다.
우리조가 제시하는 개선 방향은 두 가지로 빅데이터 큐레이션의 활용과 빅데이터 보안성 강화이다. 빅데이터의 활용이 확대되는 가운데 방대하고 복잡한 데이터에서 ‘질’높은 데이터를 선별해 발굴하는 것이 기업의 핵심역량으로 부상하고 있다. 빅데이터 큐레이션은 빅데이터에 대한 전략을 제시하고, 최적의 빅데이터 구축에서 분석 및 결과 활용까지 전 과정을 지휘하는 활동으로 빅데이터 큐레이션의 장점은 크게 다섯 가지로 미래 예측, 숨은 니즈 발견, 리스크 경감, 맞춤형 서비스, 실시간 대응이 있다. 반복되는 행동을 분석함으로써 패턴을 추출해 미래를 예측할 수 있으며, 이용 행태나 습관을 분석함으로써 소비자의 욕구를 알 수 있으며, 데이터를 이용하는 소비자의 리스크 범위를 좁힘으로써 보다 정확하게 대처 할 수 있다. 또한 고객의 정보를 분석해 개인의 특성에 맞춘 맞춤형 서비스 제공이 가능하며, 실시간 분석을 통해 문제 발생 즉시 해결하여 문제를 최소화 할 수 있다.
빅데이터 활용이 기업경영에 있어 큰 화두로 떠오르며 보안성 또한 그에 못지않게 중요한 이슈로 떠올랐다. 빅데이터 보안 위협이 문제가 됨에 따라서 보안 빅데이터 분석시스템을 구축하는 것이 치열한 빅데이터 경쟁에서 살아남을 수 있는 최선의 방법이 될 수 있을 것이다. 특히 현대카드사가 취급하는 결제관련 정보들은 개인의 프라이버시와 밀접한 연관이 있으므로 단순히 빅데이터를 확보하여 양질의 분석을 하는 것뿐만 아니라 철저한 정보 보안관리가 절대적으로 필요한 시점이다.
다음은 넷플릭스 사례에 관한 시사점이다. 2013년 들어 넷플릭스는 북미지역 트래픽의 25%를 차지할 정도로 시장점유율이 급속도로 높아졌고 이를 견제하는 동종 산업의 여러 기업들은 '반 넷플릭스' 분위기를 형성하고 있다. 엔터테인먼트나 IT기업들은 넷플릭스가 마치 제2의 아이튠즈가 되어 모든 영화, TV 드라마와 각종 콘텐츠 배급을 좌지우지 하는 것을 우려하여 넷플릭스에게 콘텐츠 공급을 차단하거나 콘텐츠 가격을 많으면 10배 까지 올리는 방식으로 대응하고 있다. 이에 넷플릭스는 빅데이터 분석을 바탕으로 이 문제에 정면대응하고 있다. 넷플릭스는 현재까지 콘텐츠의 중계하는 비즈니스모델을 통해 수익을 창출해 왔으나, 한걸음 더 나아가 직접 콘텐츠를 제작, 공급하는 방식으로 대응하고 있다. 그 동안 축적된 데이터에서 어떤 장르가 인기 있는지, 어떤 배우가 흥행에 도움이 되는지 파악했다. 그 결과 관객들이 정치 스릴러 장르를 좋아하며 데이빗 핀처 감독과 캐빈 스페이시가 출연하는 영화를 가장 많이 찾았던 것으로 분석했고, 데이빗 핀처 감독에 캐빈 스페이시를 주연으로 하는 '하우스 오브 카드'라는 정치 스릴러 드라마를 자체 제작, 공급하는 식으로 대응하고 있다. 이렇게 소비자취향을 분석한 대응은 기대이상의 효과를 낳고 있다.
지금까지 살펴 본 넷플릭스의 경영혁신과 성공의 바탕에는 빅 데이터가 있었다. 빅 데이터의 활용은 고객관리를 고객과 아주 가까운 곳에서 즉각적으로 정확하게 할 수 있게 한다. 우리 조는 넷플릭스가 과거부터 지금까지 실행하고 있는 빅데이터 활용을 통한 고객 관리를 좀 더 적극적으로 확대할 필요가 있다고 제언한다. 고객 개개인의 취향을 분석하고 그에 맞는 영화를 추천하는 씨네 매치와 같은 서비스는 소극적이다. '반 넷플릭스' 위기를 맞아 소극적인 추천 서비스에서 한 단계 발전하여 고객들의 니즈를 그대로 반영한 콘텐츠를 직접 제작하여 제공하는 시도는 긍정적으로 평가된다. 그러나 치열한 경쟁기업들과의 경쟁에서 이정도 서비스로 충성고객을 유지하고 타 기업과 차별화시키는 것은 힘들다. 고객충성도를 좀 더 높이고 더 많은 신규고객을 유인하기 위해서는 더 적극적인 마케팅을 해야 한다. 온라인을 벗어나 오프라인 차원에서도 마케팅을 해야 한다는 것이다. 빅데이터 분석을 통해 넷플릭스 회원들이 주로 가는 상영관에 대한 분석을 통해 영화 상영관들과 제휴를 맺어 고객들이 오프라인 상영관에서 필요로 하는 것이 무엇인지에 대한 분석을 통해 이를 충족시켜주는 방향의 마케팅을 해야한다. 예를 들면 팝콘 무료 쿠폰이나 영화 할인 쿠폰 제공 또는 반대로 그 해당 상영관에서 영화 본 티켓이 있으면 웹페이지에서 공짜 영화 스트리밍 가능한 옵션을 달아 주는 서비스를 생각해 볼 수 있다.

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