빅데이터 활용분야와 활용사례

빅데이터 활용분야와 활용사례

 

빅데이터는 기존의 방식으로는 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 규모가 크고 순환 속도가 빠르며, 형식이 다양한 데이터 또는 이러한 데이터를 분석하는 방법을 통칭하는 것으로 초기에는 수십에서 수천 테라바이트에 달하는 어마어마한 양의 데이터 집합 자체를 지칭하는 말이었으나, 점차 관련 도구, 플랫폼, 분석기법까지 포괄하는 용어로 변화되었습니다.

 

빅데이터를 규정한는 요소로는 거대한 크기(Volume), 다양한 형태(Variety), 빠른 생성유통이용 속도(Velocity)가 있으며, 최근 여기에 진실성(Veracity), 시각화(Vsisualization), 가치(Value)의 3V가 새로운 빅데이터의 요소로 추가되면서 6V가 생겨났습니다.

 

- 빅데이터 규정 요소 -

 

 

최근의 빅데이터 활용분야를 보면 금융 분야에서는 각 은행 및 증권사 점포가 위치한 지역 고객의 소셜미디어 데이터 분석을 통해 해당 지역 고객이 선호하는 예금 및 보험, 금융상품 개발 및 추가 라인업에 활용하고 있으며, 유통 분야에서는 상품별 판매 전략 구축을 위해 해당 지역 주민들의 소셜미디어 데이터를 분석하여 주력 판매 제품, 매장 구도 계획 등에 활용하고 있습니다.

 

 

 

 

소비자들이 다양한 경로를 통해 보이는 행동 패턴을 테이터로 분석하여 고객 이탈을 조기에 감지하고 타 금융기관으로의 이동을 사전에 차단하는데 활용하고 있으며, 잠재고객 행동 분석을 통해 호응이 좋은 고객을 선별하여 프로모션을 강화하고 새로운 고객층을 확보하는데 활용하고 있습니다.

 

은행의 경우 대출자의 채무 불이행 가능성을 개인 신용도와 재정 상태뿐만 아니라 고객 행동 데이터의 분석을 통해 판단하고, 카드사나 보험사도 고객의 과거 이력 데이터를 분석하여 보험사기, 카드 부정사용등을 사전에 감지하여 빠른 조사를 통해 사고를 줄이는데 활용하고 있습니다.

 

 

 

 

대형마트의 경우 품목별 판매량을 실시간으로 관리하여 적정재고 가이드로 활용하고, 축산 분야 가축의 행동 패턴 감지 시스템을 활용하여 질병 등을 사전에 예측하여 폐사를 방지하는데 활용됩니다.

 

카드사의 경우 고객의 결제 정보로 분석한 선호 업종 및 지역 데이터를 기반으로 고객이 위치한 지역에 있는 상점의 프로모션, 카드 할인 정보를 실시간으로 제공하고 있습니다. 즉 매장과 제휴하여 매장 매출과 카드 사용을 증대시키는 윈윈전략인 것입니다.

 

 

 

 

카드 매출정보를 지역, 업종등으로 가공하여 창업 희망자 컨설팅, 소비자에게 모바일앱 정보 서비스를 제공하고 있는데, 2013년 5월 여신전문금융업법 시행령 및 감독규정 개정안 입법예고에 따라 카드사의 빅데이터를 활용한 컨설팅 서비스가 허용되어 수익사업으로 활요이 가능합니다.

 

이상으로 빅데이터 활용분야와 활용사례에 대해 알아보았습니다.