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빅데이터의 분석화 활용

‘빅 데이터(Big Data)’의 시대기하급수적으로 쌓여가는 경영 관련 정보IT 기술의 발전과 모바일 환경 확대로 인해 생활 주변에서 새롭게 창출되거나 유통되는정보의 양이 폭발적으로 증가인터넷을 기반으로 한 디지털 공간에서의 활동이 일상화되고, 개인과 조직의 활동기록이 축적되면서 천문학적인 규모의 데이터가 형성. 2010년 디지털 공간에 축적된 정보의 규모는 12억TB에 육박하는 것으로 추정(미국 국회도서관 소장도서의 전체 정보량이 약 16TB에 상당). 세계 최대의 소매 체인 월마트에서는 시간당 100만 건 이상의 거래 기록이 저장되며, 2008년까지 약 2,500TB의 정보를 축적스마트폰을 위시한 모바일 기기 보급이 급속도로 확대되면서 정보의 확산과 축적이 더욱 가속화. 트위터에서는 2011년 1월 현재 매일 약 1억 1,000만 개의 트위트가 발신기존의 관리 및 분석 체계로는 감당하기 어려운 정도의 막대한 데이터를 ‘빅 데이터’라고 지칭(빅 데이터는 당초 수십~수천 TB에 달하는 거대한 데이터 집합 자체만을 지칭하던 말이었으나, 점차 관련 도구, 플랫폼, 분석기법까지 포괄하는 용어로 변화하는 추세)기업 경쟁력의 중요 요소로 부상하는 빅 데이터 분석력환경 변화를 신속하게 감지하고 대응하는 역량이 중요해지면서, 기업 내/외부에 축적된 빅 데이터의 중요성이 부각기존에도 경영정보의 중요성은 강조되어 왔으나, 대부분 기업활동과 관련된 내부 정보에 집중. 신용정보회사와 금융회사가 개인 금융거래 기록을 분석해 신용등급을 산정하고 마케팅과 리스크 관리에 활용하는 것이 대표적 사례. 제조업에서도 경리,영업,재고,고객관리 등을 위해 전사적자원관리(ERP), 고객관계관리(CRM) 시스템 등을 활용(*ERP: Enterprise Resource Planning, CRM: Customer Relationship Management)웹사이트 방문기록, 온라인 검색통계, 소셜미디어 소통기록 등의 빅 데이터에는 기존의 데이터로는 파악하기 어려운 환경변화와 소비자의 니즈를 반영하는 잠기 다르고 구조화된 수준이 낮음- 빅 데이터 분석은 구조화 수준이 낮고 매우 방대한 데이터를 다루므로 진보된 분산처리 기술과 통계적 기법이 필요기존 빅 데이터 환경은 사용자 분석환경보다는 플랫폼에 의존하는 환경에2011년 IT 기술 트렌드를 예측한 대부분의 전망에도 빅 데이터를 주요 대상으로 한 비즈니스 분석 기술 발전이 핫이슈로 지목2011년 모바일 디바이스의 본격적인 확산으로 비정형적이고 비구조화된 데이터의 분석이 Hot trend로 시작되었으며, 2013년은 빅 데이터의 분석을 통한 비즈니스의 전략적 유효성이 주목 될 것으로 예상 됨The Top 10 Technology Trends for 2011~2013No.2011년2012년2013년1클라우드 컴퓨팅미디어 태블릿모바일 대전2모바일 앱&미디어 태블릿모바일중심 애플리케이션모바일 앱&HTML53소셜 커뮤니케이션&협업상황인식&소셜 결합퍼스널클라우드4비디오사용자 경험사물 인터넷5차세대 분석사물 인터넷하이브리드IT&클라우드6소셜 분석앱스토어와 마켓플레이스전략적 빅 데이터7상황인식 컴퓨팅차세대 분석실용분석8스토리지급 메모리빅 데이터인메모리 컴퓨팅9유비쿼터스 컴퓨팅인메모리컴퓨팅(저전력서버)통합 생태계10패브릭 기반 컴퓨팅클라우드 컴퓨팅엔터프라이즈 앱스토어글로벌 기업들은 빅 데이터에서 차별화된 정보를 추출하고 이를 경영활동에 접목시킬 수 있는 비즈니스 분석 기술과 역량 강화에 주력분석 능력이 없는 기업에게 빅 데이터는 불필요한 부산물에 불과하지만, 적절한 역량을 갖춘 기업에게는 새로운 가치 창출의 기회오라클(Oracle), MS, HP, 시스코(Cisco), IBM, SAP 등 글로벌 IT솔루션 업체들은 빅 데이터 분석을 위한 핵심 기술 확보를 위해 M&A를 확대. 2010년 9월 IBM이 고성능 데이터 관리 업체 네티자(Netezza)를 17억 달러에, 11월에는 EMC가 네트워크 저장장치 업체 이이실론(Isilon)을 22.5억 달러에 인수빅 데이터 분석의 활용효과기업은 빅 데이터의 분석을 통해 경쟁환경을 이해하 정보의 경로를 분석하면 잠재적 소비자군과 이들이 소속되어 있는 다양한 커뮤니티 구조를 파악하는 것이 가능. 매우 복잡해 보이는 소셜 네트워크 구조 내부에는 정보를 보다 긴밀하게 주고 받는 많은 커뮤니티가 중첩. 각 커뮤니티의 성격과 결속 유형에 대한 정보가 중요- 정보의 발신력이 우수한 오피니언 리더 및 커뮤니티와 이들이 활용하는 정보 발신 채널에 마케팅 노력을 집중함으로써 효과를 극대화. 최근 유행하고 있는 소셜커머스 업체들은 소셜 미디어의 전파력을 마케팅에 적극 활용. 소셜미디어 광고시장 규모도 2011년 60억 달러 규모로 성장할 전망소셜미디어의 정보 분석 방법 분류기술 통계트위터 팔로어의 변화, 페이스북 리뷰의 개수 등 소셜미디어에서 일어나는 활동과 트렌드를 보여주는 여러 통계량을 산출해 제공네트워크 분석소셜미디어에서 활동하는 사람들 사이의 연결관계를 보여주고 상호 영향의 강도를 측정하여 정보의 흐름을 구조적으로 파악텍스트 분석통상의 방법으로 파악하기 어려운 소셜미디어 콘텐츠의 주제, 내용, 긍정/부정의 어조 등을 판별(자료: Brogan C. (2010). Acting on Customer Intelligence from Social Media)사건의 징후와 전개과정 감지검색엔진이 제공하는 통계와 소셜미디어에 노출되는 메시지 등을 이용해 중요한 사건에 대한 징후와 경과를 파악- 매스미디어를 통해 공론화되지 못한 정보라도 검색엔진의 검색/질의 기록의 형태로 남아 있거나 소셜미디어를 통해 여론화되는 경우 빈번- 기업에 대한 검색통계와 소셜미디어에서의 언급빈도 등을 모니터링하여 종래 고객소통에서 감지할 수 없었던 정보를 획득하는 것도 가능. 실시간 검색어 순위 등의 기초정보를 비롯해 최근에는 여러 검색 엔진들이 검색통계, 웹로그 분석 등의 서비스를 제공. 소셜미디어에 올라오는 관련 정보를 실시간으로 수집하는 버즈모니터링 방법도 활발히 이용독감 유행 정보를 감지하는 검색엔진-기존에는 특정 국가나 지역을 담당하는 보건기구 의료기관이 보고하는 정보를 이용하여 성을 제고- 복잡하고 불확실한 환경, 지나치게 많거나 적은 정보가 야기하는 혼란속에서 경영자는 많은 의사결정을 직관에 의지(*엑센추어가 실시한 미국기업 대상 설문조사에서 주요 의사결정의 약 40%가 경영자의 직관에 의해 이뤄지는 것으로 판명). 오랜 경험에 의해 다듬어진 경영자의 직관적 의사결정은 모호한 데이터에 기반한 의사결정보다 신속하고 우수한 성과를 보이는 경우가 많으나 독선의 함정에 빠질 위험도 존재. 과거의 경험을 절대시하여 변화하는 환경을 감지하지 못하는 것이 많은 경영자의 실패 원인- 빅 데이터로 뒷받침되는 비즈니스 분석은 경영자의 직관을 보다 엄격하고 합리적인 수준에서 검증. 다양한 분석기법을 이용해 도출한 모형의 결과와 경영자의 직관적 판단 결과를 비교하면서 양자의 약점을 보완 가능빅 데이터와 인공지능 기법의 결함- 인간이 많은 경험과 학습을 통해 통찰력을 다듬듯이, 많은 데이터를 이용해 컴퓨터 모형의 판단능력을 강화시키는 다양한 인공지능 기법들이 발전- 인공신경망(Neural Network) 기법은 인간 두뇌에서 신경세포(뉴런)들이 학습을 반복하면서 결합 강도를 조정하여 문제해결 능력을 획득하는 과정을 이용- 다중지성(Swarm Intelligence) 기법은 개미, 꿀벌 등 지능이 낮은 개체들이 상호 소통하면서 집단적으로 고도의 문제를 해결하는 과정을 응용(자료 : North. M & Macal. C. (2007). Managing Business Complexity. New York)전략실행 효과의 최적화빅 데이터의 수집 및 분석을 체계화하여 현황 파악에 걸리는 시간을 단축하고 전략실행 효과의 예측모형과 시나리오를 도출- 빅 데이터에서 관찰되는 다양한 요인이 성과에 미치는 영향을 파악하고, 이들 요인을 변화시켜가며 여러 시나리오와 기대 성과를 보다 신속하게 계산 가능. 일기예보, 교통정보, 판매정보, 인기뉴스와 같은 다양한 데이터를 조합하여 실시간 수요예측모형을 구축하는 것이 일례- 시나리오별 성과를 비교하여 각각의 장단점을 분석하고 전략를 끌고 있는 일본에서는 트위터에서의 반을을 성과지표로 활용하여 1일 단위로 광고 슬로건이나 매장 문안을 변경하는 사례가 점차 증가- NEC 빅로브가 조사한 자료에 의하면 트위터를 업무에 활용하는 기업 가운데 관련 데이터를 분석하여 효과를 측정한 기업은 전체의 0.9%에 불과하지만 40%가 결과에 만족하고 80%가 재이용 희망(자료 : RBB Today(2010/10/26)소비자와 공동 가치창출소비자가 소셜미디어와 검색활동, 제품사용을 통해 유발한 정보를 기업경영 활동에 반영함으로써 새로운 가치창출의 접점으로 활용- 기존에는 쉽게 감지되지 않던 관련 정보를 체계적으로 수집하고 반영하는 행동이 가시화되면 리스크를 최소화하고 기업 평판을 점진적으로 개선하는 것이 가능- 기업의 고위 경영진이 직접 소셜미디어 등을 활용하여 소통 채널을 운영하고 이를 반영하는 것은 긍정적 측면도 있지만 위험도 상당. 소프트뱅크의 손정의 회장은 직접 트위터의 의견을 수렴하고 반영결과를 공개하는 [~합시다] 진전사항 페이지를 운영하고 있으나, 리더십 특성이 다른 기업은 모방하기 곤란기업에 유용한 지식과 활동상을 가진 소비자들을 발견하여 보다 적극적으로 활동하고 커뮤니티를 만들어갈 수 있도록 지원- 빅 데이터 분석 결과는 기업과 고객의 관계뿐 아니라, 궁극적으로는 고객과 고객의 관계 형성을 촉진하는 데 활용할 필요. 쌍방향(two-way) 소통을 넘어 다방향(multi-way) 소통을 유발하고 지속적인 빅 데이터 분석을 통해 성과를 관리3. 시사점 : 빅 데이터 활용 방향성기업과 관련된 빅 데티어가 잠재가치가 높은 자산임을 인식하고, 이를 체계적으로수집하는 활동을 시작- 빅 데이터의 활용가치를 인지한 글로벌 선진기업들은 다양한 데이터 유통환경 발전을 모색. MS, 인포침스(InfoChimps) 등은 각 기업이 확보한 데이터와 데이터 분석방안을 공모 및 거래 할 수 있는 온라인 마켓플레이스를 활성화- 서비스업은 물론 제조업에서도 체계적인 빅 데이터 수집 및 분석은 비용 절감과 고객만족제고를

공학/기술| 2013.12.12| 9페이지| 2,000원| 조회(142)

빅데이터, Bigdata data, 빅데이터의 분석화 활용

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