빅데이터를 활용한 색조화장품 디자인

소개글

빅데이터를 활용한 색조화장품 디자인에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 빅데이터

Ⅱ. 구체적 적용
1. SNS와 포털 사이트의 데이터 수집(Big-D.Collector)
(1) Twitter
(2) 페이스북
(3) Naver와 Daum
2. 데이터 저장을 위한 분산 스토리지 구축(HDFS)
3. SNS 텍스트 분석(Big-D.Analyzer)
(1) 사전과 검색
(2) 자연어 처리와 사전
(3) 어휘사전
(4) 기업의 내부 데이터 연결 및 처리(Big-D.Connector)
(5) 시각화 및 분석통계 정보 (Visualization & Analystic Service)
(6) 비즈니스 모델링 서비스

본문내용

관련하여 누적 수집 또는 누적 분석된 데이터 중에서 사용자 브랜드에 대한 데이터를 전체 분석결과와 동시에 비교할 수 있도록 한다.
2. Micro-SNS
SNS 빅데이터 분석 시스템의 결과와 Positioning 기능을 활용하여 특정 조건들에 부합하는 SNS 사용 소비자들에게만 트위터를 통해 제품 디자인 또는 브랜드에 정보를 제공하고 홍보할 수 있는 서비스이다. SNS 빅데이터 분석 시스템을 확장한 개념으로 사용 기업의 제품 판매 전략에 따라 고객을 조건 분류하고 개별적인 맞춤형 디자인 제품 정보를 SNS를 통해 고객에게 전달할 수 있도록 한다.
● 이 과정을 통한 빅데이터 분석으로 사람들이 선호하는 디자인을 추측하고 조합해서 색조 화장품 디자인에 적용 시킨다. 하지만 빠르게 변화하는 사회에 대응한 지식과 기술들이 산발적으로 출현하면서 그 체계가 정립되기도 전에 각 분야의 틀에 박힌 관점에 따라 편의대로 그 정의를 재단해버린다. 빅데이터 역시 마찬가지다. 빅데이터를 자신의 시각에서만 설명하기 때문에 빅데이터라는 용어가 오염되고, 종합적이고 통합적인 견지에서 해석되어야 할 정의가 왜곡되면서 기업들이 구태의연한 것으로 판단할 수 있다는 우려도 있다. 또 검색어나 SNS의 텍스트만으로 사람을 설명하기 힘들기 때문에 다양한 데이터를 더해 정보를 창출하는 매쉬업(Mashup)이 필요하다. 하나의 현상은 여러 유형의 데이터로 분산되어 드러난다는 의미다. 소비자가 기존 화장품에서 다른 화장품으로 옮기는 이유를 알고 싶다면, 소비자와 관련된 기업 내·외부의 온·오프라인 데이터를 유기적으로 분석해야 하며, 더 나아가 소비자가 내용물, 향, 색깔, 용기, 디자인 등을 어떻게 인지하는지를 풀어내는 뉴로 마케팅 등 다양한 분석틀을 통해 통합적으로 분석해면 더 정교한 결과가 나온다. 최근 빅데이터의 본질과 관련하여 “새로운 것을 찾는 것”과 “많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하는 것”이라는 접근과 개념에 대한 논쟁이 있다. 빅데이터 대한 상기 두 가지의 대립적 개념은 정확하고 예측성이 뛰어난 분석을 위해서는 많은 양의 데이터를 수집하고 누적하는 것을 공통적 필요충분조건으로 하고 있다. 현재 해당 시스템은 실제 화장품을 제조하는 기업에서 실증을 하고 기능을 고도화 시키는 과정을 거치고 있다. 화장품 디자인과 관련한 전문지식과 공공데이터 연계가 더해진다면, 화장품 디자인 분석만으로도 상용화가 가능할 것이라고 기대해 볼 수 있다.

키워드

디자인과혁신,   빅데이터,   디자인,   빅 데이터,   활용