목차
1.
서론
2.
본론
1) 빅테이터란?
2) 빅데이터의 중요성과 문제점
3) 빅데이터 활용사례
4) 나의 의견
3.
결론
4.
참고문헌
서론
2.
본론
1) 빅테이터란?
2) 빅데이터의 중요성과 문제점
3) 빅데이터 활용사례
4) 나의 의견
3.
결론
4.
참고문헌
본문내용
로봇 등 신산업 분야에서 적극적으로 활용된다. 실제로 기업들은 빅데이터 플랫폼을 통해 빅데이터를 수입하고 저장 관리하고 있다. 특히 인공지능 시대가 되면서 데이터는 돈이 되었고, 데이터를 많이 보유하고 있는 사람이 권력자가 되고 있다. 구글은 네티즌들이 구글과 유튜브, 인스타그램, 페이스북 등에 남기는 데이터를 잘 가공해서 필요한 정보를 추출해내고, 이런 데이터를 바탕으로 타겟 광고 등을 통해 막대한 수익을 거두고 있다.
3) 빅데이터 활용사례
(1) 제조업 삼현의 활용사례
제조업에서는 데이터들이 ERP나 MES, CMMS 등 여러 시스템에 분산 저장되어 있어서 데이터를 통합해서 활용하기 어렵기 때문에 공장의 가동상황을 통합적으로 파악하기가 어렵다. 빅데이터를 활용함으로써 제조프로세스를 개선하고 생산성 향상과 품질향상에 도움을 얻고 있다. 센서데이터의 가시화를 통해서 공장전체, 라인별 설비의 운전상황, 고장이 잦은 설비의 파악, 설비 문제를 조기 발견하는 데 활용한다. 예산관리에서도 당초 계획한 것과 실제 목표와 실적의 차이를 비교분석해서 개선할 수 있다. 제품 트래킹에서 빅데이터를 분석해서 바코드 스캐너와 무선장비를 이용해서 조달, 생산, 소비 ,폐기의 과정을 추적할 수 있다.
건축용 타일과 벽돌전문 업체인 삼현은 지속적인 품질개선 활동에도 불량감소율이 높지 않아 이에 대한 대책이 필요했다. 수집된 데이터 분석을 통해 불량원인을 찾고자 했으나, 내부 데이터 분석 역량의 한계로 인해 의미있는 분석결과를 추출하지 못했고, 개선대책을 찾지 못했다. 이후 빅데이터 분석을 통해 불량유형을 선정하고, 데이터를 통합해서 주 원인을 분석하는 프로세스 체계를 확립했고, 불량률은 월평균 9.72%에서 0.3%로 감소시켰다.
(2) 아마존의 활용사례
아마존은 빅데이터 분석을 통해 고객들의 쇼핑경험을 향상시킨다. 아마존은 빅데이터 분석을 통해 ‘20세에서 46세의 남성이면서, 외국영화를 좋아하고, 3,100달러 이상 수입을 가진, 임대주택에 사는 고객’이 어떤 상품을 선호하는지를 정확하게 예측할 수 있다. 빅데이터가 예측하는 추천 상품은 고객이 아마존에서 쇼핑하는 동안 배너형태로 공개된다. 가격 최적화를 위해 경쟁업체의 가격, 예상 이익률, 주문내역, 웹사이트에서의 활동 등에 대한 대규모 데이터를 수집해서 가격을 10분마다 최적화하고 있다. 이런 가격정책으로 아마존은 매년 25%의 수익을 거두고 있다.
(3) 할리우드의 활용사례
할리우드 등 영화분야에서도 빅데이터가 적극적으로 활용되고 있다. 영화제작비가 수천억원이 소요되는 헐리우드에서 영화 한편의 흥행실패는 파산으로 이어진다. 따라서 헐리우드 등 영화산업에서는 제작비의 10%를 마케팅에 소요할 정도로 흥행을 위한 노력을 기울이고 있는데, 여기에 흥행예측은 마케팅 비용을 책정하는 데 중요한 자료이다.
인터스텔라, 행오버 제작사인 Legendary Entertainment는 빅데이터로 신작 영화 블랙 코드의 실패를 미리 예측했다. 대중들의 SNS 활동을 텍스트마이닝 기법으로 분석해서 블랙코드의 흥행 실
3) 빅데이터 활용사례
(1) 제조업 삼현의 활용사례
제조업에서는 데이터들이 ERP나 MES, CMMS 등 여러 시스템에 분산 저장되어 있어서 데이터를 통합해서 활용하기 어렵기 때문에 공장의 가동상황을 통합적으로 파악하기가 어렵다. 빅데이터를 활용함으로써 제조프로세스를 개선하고 생산성 향상과 품질향상에 도움을 얻고 있다. 센서데이터의 가시화를 통해서 공장전체, 라인별 설비의 운전상황, 고장이 잦은 설비의 파악, 설비 문제를 조기 발견하는 데 활용한다. 예산관리에서도 당초 계획한 것과 실제 목표와 실적의 차이를 비교분석해서 개선할 수 있다. 제품 트래킹에서 빅데이터를 분석해서 바코드 스캐너와 무선장비를 이용해서 조달, 생산, 소비 ,폐기의 과정을 추적할 수 있다.
건축용 타일과 벽돌전문 업체인 삼현은 지속적인 품질개선 활동에도 불량감소율이 높지 않아 이에 대한 대책이 필요했다. 수집된 데이터 분석을 통해 불량원인을 찾고자 했으나, 내부 데이터 분석 역량의 한계로 인해 의미있는 분석결과를 추출하지 못했고, 개선대책을 찾지 못했다. 이후 빅데이터 분석을 통해 불량유형을 선정하고, 데이터를 통합해서 주 원인을 분석하는 프로세스 체계를 확립했고, 불량률은 월평균 9.72%에서 0.3%로 감소시켰다.
(2) 아마존의 활용사례
아마존은 빅데이터 분석을 통해 고객들의 쇼핑경험을 향상시킨다. 아마존은 빅데이터 분석을 통해 ‘20세에서 46세의 남성이면서, 외국영화를 좋아하고, 3,100달러 이상 수입을 가진, 임대주택에 사는 고객’이 어떤 상품을 선호하는지를 정확하게 예측할 수 있다. 빅데이터가 예측하는 추천 상품은 고객이 아마존에서 쇼핑하는 동안 배너형태로 공개된다. 가격 최적화를 위해 경쟁업체의 가격, 예상 이익률, 주문내역, 웹사이트에서의 활동 등에 대한 대규모 데이터를 수집해서 가격을 10분마다 최적화하고 있다. 이런 가격정책으로 아마존은 매년 25%의 수익을 거두고 있다.
(3) 할리우드의 활용사례
할리우드 등 영화분야에서도 빅데이터가 적극적으로 활용되고 있다. 영화제작비가 수천억원이 소요되는 헐리우드에서 영화 한편의 흥행실패는 파산으로 이어진다. 따라서 헐리우드 등 영화산업에서는 제작비의 10%를 마케팅에 소요할 정도로 흥행을 위한 노력을 기울이고 있는데, 여기에 흥행예측은 마케팅 비용을 책정하는 데 중요한 자료이다.
인터스텔라, 행오버 제작사인 Legendary Entertainment는 빅데이터로 신작 영화 블랙 코드의 실패를 미리 예측했다. 대중들의 SNS 활동을 텍스트마이닝 기법으로 분석해서 블랙코드의 흥행 실
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