목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 빅데이터 정의
2. 빅데이터 분석 사례
1) 서울 심야버스 ‘올빼미버스’ 노선 확충
2) 환자안전 조기이상감지 시스템 구축
3. 한국의 유망 빅데이터 강소기업 “왓챠”
Ⅲ. 결론
Ⅳ.참고문헌
Ⅱ. 본론
1. 빅데이터 정의
2. 빅데이터 분석 사례
1) 서울 심야버스 ‘올빼미버스’ 노선 확충
2) 환자안전 조기이상감지 시스템 구축
3. 한국의 유망 빅데이터 강소기업 “왓챠”
Ⅲ. 결론
Ⅳ.참고문헌
본문내용
고객 데이터를 분석해서 영화를 추천해주고 직접 볼수도 있는 온라인동영상서비스(Over the TopㆍOTT) ‘왓챠플레이’를 만든 회사이다. 매일경제. “한국의 유망 빅데이터 강소기업 24” 2020.02.03.수정. 2020.04.25.확인
https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/02/108789/
2019년에는 중소벤처기업부와 기술보증기금이 선정하는 ‘예비 유니콘이 되었으며, 동영상 콘텐츠 리뷰와 평점등을 제공하는 서비스로 시작해 현재 6만 편 이상의 영화와 드라마, 예능 프로그램을 확보하고 있으며, 5억 개에 달하는 리뷰와 평점을 활용해 이용자 성향을 분석한다(매일경제,2020.02.03.). 왓챠는 2019년 영어권 국가와 일본에 진출했으며, 기업공개를 준비하고 있다.
왓챠의 가장 큰 경쟁력은 빅데이터 분석을 통한 “취향저격”이다. 왓챠는 사용자가 본인이 직접 매긴 영화 평점을 토대로 수많은 사용자들의 평점과 영화적 취향, 선호도 등을 수집한 빅데이터를 분석해서 내가 좋아할 만한 영화를 추천해주고, 또한 내가 평가를 내리지 않은 영화에 대해서도 예상 평가를 내려준다. 이러한 분석은 나와 동일한 영화를 보고 좋은 평가를 내린 사용자들의 데이터 중에서 내가 아직 보지 못했던 영화이면서 나의 취향과 일치하는 사용자들이 좋은 평가를 내린 영화를 추천해주는 방식이다. 영화를 보는 시간만큼이나 오래 걸리는 시간이 영화를 선택하는 시간인데, 왓챠에서는 내가 이전에 봤던 영화들에 대해서 평점을 남기면 내가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해주기는 방식으로 진행되기 때문에 나의 취향을 저격시키고, 영화를 선택하는 시간까지 줄여줄 수 있다는 점에서 가장 큰 경쟁력을 가지고 있다고 할 수 있다.
왓챠의 추천 알고리즘은 유저들의 별점 데이터가 쌓일수록 더 정확한 콘텐츠를 추천하는데 도움을 주는데, 일정 수준에 도달했을 때 만족하는 것이 아니라 끊임없이 더 나은 것을 추구하려고 노력하며, 이와 함께 지속적으로 비축되는 방대한 데이터를 분석하고 유저들에게 적절한 서비스를 제공하기 위해 효과적인 데이터로 만드는 것이 해당 기업이 성장할 수 있는 경쟁력이라고 생각한다.
Ⅲ. 결론
지금까지 빅데이터의 정의, 빅데이터 분석 사례, 빅데이터를 분석을 통해 두드러진 성장세를 보인 ‘왓챠’에 대해서 알아보았다. 4차 산업혁명이 진행되면서 빅데이터는 기업뿐만 아니라 국가의 경쟁력까지 영향을 미치고 있다. 아직은 우리나라의 경우 미국과 유럽연합, 일본 등에 비해서는 빅데이터산업이 활성화가 되지 않았지만, 최근 데이터3법이 통과하면서 데이터 경제를 선도할 수 있는 제도적 기반이 마련되었으므로 해외의 사례와 견주어도 대등할 정도로 한국 빅데이터 산업이 활성화되길 기원한다.
Ⅳ. 참고문헌
- 김지은. \"빅데이터를 활용한 대학구조개혁 평가의 키워드 및 토픽 분석\" (2017)
- 매일경제. “한국의 유망 빅데이터 강소기업 24” 2020.02.03.수정. 2020.04.25. 확인. https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/02/108789/
- 이도형. \"중소기업의 빅데이터 활용에 관한 연구\"(2019)
- 조윤정. “한국현 4차 산업혁명 대응전략”. 산은경제연구소 이슈분석(2017)
- 한국정보화진흥원. “데이터로 미래를 보다 NEAR & Future INSIGHT Vol.01
공공부문 빅데이터 활용우수사례 ”(2017)
- 한국정보화진흥원. “모바일 시대를 넘어 AI 시대로”. IT&Future Strategy. (2010).
- 한국정보화진흥원, “창조경제실현을 위한 2013 빅데이터 국내 사례집” (2014)
https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/02/108789/
2019년에는 중소벤처기업부와 기술보증기금이 선정하는 ‘예비 유니콘이 되었으며, 동영상 콘텐츠 리뷰와 평점등을 제공하는 서비스로 시작해 현재 6만 편 이상의 영화와 드라마, 예능 프로그램을 확보하고 있으며, 5억 개에 달하는 리뷰와 평점을 활용해 이용자 성향을 분석한다(매일경제,2020.02.03.). 왓챠는 2019년 영어권 국가와 일본에 진출했으며, 기업공개를 준비하고 있다.
왓챠의 가장 큰 경쟁력은 빅데이터 분석을 통한 “취향저격”이다. 왓챠는 사용자가 본인이 직접 매긴 영화 평점을 토대로 수많은 사용자들의 평점과 영화적 취향, 선호도 등을 수집한 빅데이터를 분석해서 내가 좋아할 만한 영화를 추천해주고, 또한 내가 평가를 내리지 않은 영화에 대해서도 예상 평가를 내려준다. 이러한 분석은 나와 동일한 영화를 보고 좋은 평가를 내린 사용자들의 데이터 중에서 내가 아직 보지 못했던 영화이면서 나의 취향과 일치하는 사용자들이 좋은 평가를 내린 영화를 추천해주는 방식이다. 영화를 보는 시간만큼이나 오래 걸리는 시간이 영화를 선택하는 시간인데, 왓챠에서는 내가 이전에 봤던 영화들에 대해서 평점을 남기면 내가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해주기는 방식으로 진행되기 때문에 나의 취향을 저격시키고, 영화를 선택하는 시간까지 줄여줄 수 있다는 점에서 가장 큰 경쟁력을 가지고 있다고 할 수 있다.
왓챠의 추천 알고리즘은 유저들의 별점 데이터가 쌓일수록 더 정확한 콘텐츠를 추천하는데 도움을 주는데, 일정 수준에 도달했을 때 만족하는 것이 아니라 끊임없이 더 나은 것을 추구하려고 노력하며, 이와 함께 지속적으로 비축되는 방대한 데이터를 분석하고 유저들에게 적절한 서비스를 제공하기 위해 효과적인 데이터로 만드는 것이 해당 기업이 성장할 수 있는 경쟁력이라고 생각한다.
Ⅲ. 결론
지금까지 빅데이터의 정의, 빅데이터 분석 사례, 빅데이터를 분석을 통해 두드러진 성장세를 보인 ‘왓챠’에 대해서 알아보았다. 4차 산업혁명이 진행되면서 빅데이터는 기업뿐만 아니라 국가의 경쟁력까지 영향을 미치고 있다. 아직은 우리나라의 경우 미국과 유럽연합, 일본 등에 비해서는 빅데이터산업이 활성화가 되지 않았지만, 최근 데이터3법이 통과하면서 데이터 경제를 선도할 수 있는 제도적 기반이 마련되었으므로 해외의 사례와 견주어도 대등할 정도로 한국 빅데이터 산업이 활성화되길 기원한다.
Ⅳ. 참고문헌
- 김지은. \"빅데이터를 활용한 대학구조개혁 평가의 키워드 및 토픽 분석\" (2017)
- 매일경제. “한국의 유망 빅데이터 강소기업 24” 2020.02.03.수정. 2020.04.25. 확인. https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/02/108789/
- 이도형. \"중소기업의 빅데이터 활용에 관한 연구\"(2019)
- 조윤정. “한국현 4차 산업혁명 대응전략”. 산은경제연구소 이슈분석(2017)
- 한국정보화진흥원. “데이터로 미래를 보다 NEAR & Future INSIGHT Vol.01
공공부문 빅데이터 활용우수사례 ”(2017)
- 한국정보화진흥원. “모바일 시대를 넘어 AI 시대로”. IT&Future Strategy. (2010).
- 한국정보화진흥원, “창조경제실현을 위한 2013 빅데이터 국내 사례집” (2014)
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