빅데이터 등장배경과 시장성장요인분석및 빅데이터 다양한 활용사례분석및 향후전망연구 - 빅데이터 연구레포트

소개글

빅데이터 등장배경과 시장성장요인분석및 빅데이터 다양한 활용사례분석및 향후전망연구 - 빅데이터 연구레포트에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 빅데이터 정의

2. 빅데이터의 주요기술분석

3. 빅데이터의 출현배경

4. 빅데이터의 특징

5. 빅데이터 시장의 성장요인

6. 빅데이터와 마케팅

7. 빅데이터 마케팅의 장,단점

8. 빅데이터 활용사례
(1) SKT의 티맵(T-map) 사례
(2) 볼보(VOLVO)의 활용사례
(3) 영화추천앱 왓챠 사례
(4) 구글 번역서비스 사례
(5) 상하수도서비스 개선활용사례
(6) 서울시 심야버스 사례

9. 빅데이터의 향후전망

본문내용

것이다.
(3) 영화추천앱 왓챠
내 취향을 분석하여 영화를 추천해주는 ‘왓챠’
왓챠는 이용자의 취향을 분석하는 영화 추천 서비스로 내가 본 영화에 별점을 매기면 왓챠가 내 취향을 분석해서 자동으로 영화를 추천해줍니다. 추천하는 방법은 이용자의 취향과 비슷한 사람을 검색한 뒤, 그 사람이 재미있게 본 영화 중 소비자가 보지 않은 영화를 추천하는 방식입니다. 게다가 왓챠를 조금 더 신용할 수 있는 이유 중의 하나는 홧챠의 영화 별점 평가는 네이버 영화를 제치고 국내 1위 규모라는 점입니다.
왓챠는 별점 평가의 규모, 신뢰성을 인정받아 Google 영화 검색 결과에도 공식적으로 노출되고 있다고 합니다. 왓챠를 개발한 프로그램스는 대규모 데이터를 분석, 예측하는 빅데이터 사업을 메인으로 한 스타트업 기업이라고 볼 수 있습니다. 왓챠를 통해 영화를 시청한 이용자가 무려 51만명으로, 이들이 매긴 점수의 데이터를 과학적으로 분석해줍니다.
(4) 구글 번역서비스 사례
자동 번역 프로그램인 구글 번역에서 또한 빅 데이터가 활용된다. 지난 40년 간 컴퓨터 회사 IBM의 자동 번역 프로그램 개발은, 컴퓨터가 명사·형용사·동사 등 단어와 어문의 문법적 구조를 인식하여 번역하는 방식으로 이뤄졌다. 이와 달리 2006년 구글은 수억 건의 문장과 번역문을 데이터베이스화하여, 번역시 유사한 문장과 어구를 데이터베이스에서 추론해나가는 통계적 기법을 개발하였다. 캐나다 의회의 '수백만 건'의 문서를 활용하여 영어-불어 자동번역 시스템개발을 시도한 IBM의 자동 번역 프로그램은 실패한 반면, 구글은 '수억 건'의 자료를 활용하여 전 세계 58개 언어 간의 자동번역 프로그램 개발에 성공하였다. 즉 엄청난 양의 빅데이터 차이가 두 기업의 자동 번역 프로그램의 번역의 질과 정확도, 그리고 프로젝트의 성패를 좌우한 것이다.
(5) 상하수도서비스 개선활용사례
“예측시스템으로 상하수도 서비스 개선”
미국 워싱턴DC의 상하수도를 관리하고 있는 디씨 워터(DC Water)는 배수 및 수집 시스템의 효율적인 관리를 위해 빅데이터 시스템을 도입했다. 예측 분석 시스템을 통해 배수관과 밸브, 공공 수도전, 수집관, 맨홀 및 계량기 등의 자산을 효율적으로 관리할 수 있게 된 것이다.
이를 통해 직원들은 상세한 지도에서 회사 자산의 위치와 상태를 확인하고, 자산 내역과 총 자산 비용, 각 지역의 문제점, 문제 유형 및 지역별 수질 문제에 신속하게 접근하고 있다.
특히 디씨 워터는 예측 분석을 통해 서비스 중단을 예방하고 서비스 수요를 기반으로 새로운 비율 모델을 구축할 수 있었다. 또한 향상된 예방 관리와 자동 검침으로 고객 전화가 36%나 줄었고, 프로세스를 간소화시켜 10분 이내에 신속하게 처리해야 하는 업무를 기존 49%에서 93%까지 늘렸다.
(6) 서울시 심야버스 사례
“공공부문 빅데이터 사업의 우수 사례로 손꼽히는 서울시의 올빼미 버스”
서울시에서 운영하는 심야 버스는 빅데이터를 기반으로 한 서비스 중, 손에 꼽을 정도로 좋은 반응을 받았던 서비스입니다. 시민 4240명, 공무원 571명을 대상으로 서울시가 작년에 추진한 33개 정책에 대해 조사한 결과 올빼미버스는 10대 뉴스 중 1위에 오르기도 했습니다.
서울시는 KT의 통화량 통계 데이터와 서울시가 보유한 교통 데이터를 융합, 분석해 심야버스 노선을 개선했습니다. 통화량 데이터를 기반으로 홍익대, 동대문, 신림역, 강남, 종로 등의 순으로 유동인구가 많다는 것을 파악하고, 심야 택시 승차와 하차 데이터를 분석해 강남이 교통 수요가 가장 많다는 것 또한 파악했습니다. 또한 시각화된 유동인구를 노선과 요일마다 패턴을 분석해 심야버스 노선을 최적화된 시스템으로 운행하고 있습니다.
이러한 GPS 데이터를 사용한 마케팅은 파리바게트 또한 활용하고 있습니다. 파리바게트는 지역 날씨에 따라 판매하는 빵의 종류를 달리하고 유동인구와 신호등 위치 데이터를 분석하여 매장을 입점시켜 큰 성공을 이루었습니다.
9. 빅데이터의 향후전망
빅 데이터를 통해 경쟁에서 앞서 나가려는 기업들의 욕구, 그리고 클라우드의 영향으로 인해 IT 투자가 감소할 것으로 예상되는 상황에서 새로운 시장을 발굴하려는 IT서비스 기업들의 욕구가 빅 데이터의 앞날에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 그에 따라 빅 데이터 시장 규모는 향후 5년간 지속적으로 확대될 예정이며, 2019년경에는 600억달러를 돌파할 것으로 전망되고 있다. 하지만 빅 데이터는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스가 모두 절묘하게 융합돼야만 성과를 낼 수 있을 정도로 고단위도의 역량을 필요로 한다. 그런 이유로 시장조사업체 가트너는 2018년까지 포춘 500대기업의 85% 이상이 빅 데이터를 경쟁우위 확보에 활용하는데 실패할 것으로 예측하기도 했다. 이에 대해 부연하자면, 빅 데이터를 도입하는 기업이 많을 지라도 이를 제대로 활용해 유의미한 성과를 내는 기업은 적을 것이라는 뜻이다.
그 이유는 무엇일까? 빅 데이터를 제대로 활용해 성과를 내기 위해서는 그만큼 성숙된 IT/조직 문화를 갖추고 있어야 한다. 정보시스템조차 겨우 운용하고 있는 기업이 빅 데이터로 성과를 낼 리 만무한 것이다. 또한 IT와 비즈니스 도메인에 대한 지식과 경험을 갖춘 인력을 확보하는 것이 필요하다. 즉 기술 활용 능력과 더불어 제조, 소매, 의료 등 특정 업종의 사업 메커니즘과 비즈니스 룰, 업무 프로세스 등 도메인 지식(Domain Knowledge)을 갖춘 인력을 갖추어야 한다. 그래야 유의미한 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있기 때문이다. 또한 통계학 및 수학적 지식을 갖춘 데이터 사이언티스트(Data Scientist)의 확보가 필수적이다. 그러한 이유로 IBM은 빅 데이터 시장에서 서비스 역량의 확보가 중요하다고 보고 컨설팅이 가능한 전문 인력을 집중적으로 양성하고 있는 것이다.
빅 데이터 산업의 성장 전망을 살펴보면 시장 성장주기 의 태동기에 위치해 있는 빅 데이터 산업의 특성상 세계 시 장에 대한 예측 또한 기관에 따라 큰 차이를 보이고 있다. 세계 빅 데이터 시장 규모는 기관마다 차이를 보이고 있으나, 매년 약 39~60% 성장할것으로 예상된다

키워드

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