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[중등-심화] 사후 만족도 및 역량 테스트

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2022 하인슈타인 IT창의 융합교육에 적극적으로 참여해 주셔서 진심으로 감사드립니다. 본 프로그램에 대한 만족도 및 역량 향상 수준을 파악하여 향후 교육 과정의 개선과 보완에 활용하고자 하오니, 참여 학생 여러분의 솔직한 답변 부탁드립니다.

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유투브 알고리즘(구도윤)

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유투브 알고리즘(구도윤)

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오늘날 우리는 키오스크(kiosk)를 터치해 음식을 주문하고 페이스북의 피드에서 다양한 콘텐츠를 접하며 유튜브 알고리즘을 통해 제품을 구매하는 것에 익숙하다. 4차 산업 혁명의 시대가 오면서 빅데이터, 인공지능(AI), 가상현실(VR), 증강현실(AR), IoT 등 다양한 기술을 경영활동에 활용하는 사례가 늘어나면서 이제는 이를 이용한 마케팅 역시 선택이 아닌 '필수'가 되었다.

특히 마케팅 분야에서 빅데이터를 활용한 빅데이터 마케팅은 소비자의 방대한 데이터를 기반으로 소비자가 향후 구입할 가능성이 높은 제품을 추천해주고, 이를 예측 및 분석해 소비자의 니즈를 충족시키기 위한 중요한 마케팅 수단으로 자리 매김했다.

유튜브 마케팅 - working media group

유튜브를 보다 보면 자신이 찾아보지 않고 구독하지 않았는데도 화면에서 알고리즘을 통해 여러 동영상들을 추천해주는 것을 볼 수 있다. 우리는 이런 영상들을 지속적으로 자연스레 접하게 되고, 나아가 추천 영상을 통해 알게 된 제품을 구매하거나 유튜버들을 구독하기도 한다. 이러한 유튜브의 알고리즘은 빅데이터 기술을 기반으로 이루어진다.

빅데이터(Big data)란 디지털 환경에서 생성되는 문자와 영상 데이터 등을 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 사용자는 마우스 클릭 한번에 수많은 디지털 흔적(Digital Footprint)을 남기고, 자신의 인적사항부터 어떤 음식을 좋아하는지, 어떤 패션을 선호하는지에 대해 개인의 모든 것이 데이터화 되어 축적된다. 즉, '개인'을 데이터화하는 작업이 빅데이터이다.

이처럼 유튜브는 빅데이터를 활용하여 소셜 카테고리를 이용하는 마케팅을 시행하고 있다. 이 알고리즘은 유튜브의 '공유'라는 특성을 이용한 알고리즘이다. 흔히 자신이 마음에 드는 영상이 있으면 좋아요를 누르거나 댓글을 달고, 더 나아가 이를 카카오톡, 페이스북 등 남에게 공유하는 행위까지 이루어진다. 사용자가 유튜브에서 여러 활동을 할수록 유튜브에 소셜 데이터가 남게 되고 유튜브는 이러한 빅데이터의 분석 기록을 토대로 사용자에게 영상을 추천해준다.

빅데이터 이미지 - pixabay

유튜브는 추천 알고리즘을 통해 사용자의 활동을 알아내어 이들과 사회적 관계를 맺고 있는 친구들이 우선적으로 본 영상을 추천해준다. 유튜브 댓글 창을 보다 보면 "알 수 없는 알고리즘이 나를 영상으로 이끌었다", "이제 자야하는데 3시간 지났다. 무서운 알고리즘" 같은 댓글들을 볼 수 있다. 이처럼 추천알고리즘은 방대한 데이터 중에서 일정한 규칙에 따라 사용자가 매력을 느낄만한 콘텐츠를 추천해주어 사용자의 만족도를 높여준다.

추천 알고리즘은 학습 기반 데이터에 따라 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나뉜다. 콘텐츠 기반 필터링은 추천의 기준이 '콘텐츠'인 것을 의미한다. 이용자가 시청한 콘텐츠의 특징을 기준으로 이용자가 선호할만한 영상을 파악하여 그에 맞는 콘텐츠를 제공한다. 이는 사용자가 PC로 유튜브를 사용할 때 선호하거나 자주 시청하는 항목별로 콘텐츠가 고정되어 있어 따로 검색할 필요 없이 사용자에게 편리한 기능을 제공한다.

협업 필터링은 추천의 기준이 '사용자'인 것을 말한다. 사용자의 인적사항인 나이, 성별, 관심 분야 등을 파악하여 유사한 선호와 취향을 가질 것으로 추정되는 사용자들을 사용자 집단으로 설정한다. 이 사용자 집단의 콘텐츠 소비 결과를 바탕으로 유튜브는 사용자에게 콘텐츠를 추천한다. 이를 통해 사용자의 선호와 편의를 높이고 동시에 고객 맞춤 타겟팅 영상을 노출함으로서 플랫폼에서의 접속 시간을 늘리는 것이 유튜브와 같은 플랫폼 회사에서 추천 알고리즘을 사용하는 이유이다.

빅데이터 이미지 - pixabay

마케팅의 모든 데이터는 '고객의 심리를 알기 위해' 집중 되어있다. 자신이 원하는 콘텐츠나 메시지를 필요로하는 사람이 적절한 순간에 받아보는 것이 마케팅의 중요한 목표이다. 빅데이터는 사용자들이 어떤 것을 원하고, 어떻게 이용하는지에 대한 모든 정보가 담겨 있다. 빅데이터 마케팅을 통해 데이터 속에서 주된 고객층의 흐름을 파악하여 이에 적합한 상품을 제공하는 것은 기업과 고객, 모두에게 이익이 된다. 즉, 고객의 니즈를 보다 정확히 파악하여 '고객 맞춤형 마케팅'이 빅데이터를 통해 현실적으로 가능하게 된 것이다.

반면 이러한 빅데이터 마케팅이 이점만 있는 것은 아니다. 간혹, 유튜브뿐만 아니라 다양한 플랫폼에서 알고리즘을 통해 추천되는 제품이나 영상을 볼 때 사용자가 불편을 느낄 수도 있다. 이를 테면 사고 싶었던 모자를 장바구니 담아 놓은 후 메인 화면으로 돌아왔을 때 제품을 이미 구매를 했음에도 불구하고 간혹 홈 화면 전체가 모자로 채워져 있는 것을 볼 수 있다. 이는 사용자에게 불편함을 주는 사례이기도 하다. 또한 빅데이터는 수많은 개인의 정보 집합이기 때문에 개개인의 사적인 정보까지 수집되기도 한다. 그리고 이렇게 모인 데이터의 보안 문제가 발생하게 되어 잘못 유출이 된다면 큰 문제가 발생하기도 한다.

이처럼 우리는 여러 플랫폼을 이용하면서 편리함과 불편함을 동시에 느낀다. 지금보다 기술이 발전하여 인공지능이 이러한 한계점을 극복할 수 있는 날이 오기를 고대해본다.

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유튜브 빅데이터 마케팅

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"오늘도 유튜브 알고리즘이 나를 이끌었다" 대세는 빅데이터 마케팅

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오늘날 우리는 키오스크(kiosk)를 터치해 음식을 주문하고 페이스북의 피드에서 다양한 콘텐츠를 접하며 유튜브 알고리즘을 통해 제품을 구매하는 것에 익숙하다.

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건강보험 빅데이터 활용 7년 새 15배 급증... 보험사에는 '그림의 떡'

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건강보험 빅데이터 활용 7년 새 15배 급증 보험사에는 그림의 떡 국민건강보험 빅데이터, 제약사 등 산업계서 활용 증가 보험업계, 지난해부터 데이터 요청했지만 거부 건보공간 심의위 보험사는 국민건강 데이터 악용 가능성 커 국민건강보험공단이 보유한 국민건강보험

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빅데이터 를 활용하지 않는 곳이 별로 없습니다. 하지만 빅데이터를 성공적으로 활용하는 곳은 드뭅니다. 이번 글에서는 빅데이터를 성공적으로 활용한 5가지 최신 사례를 알아보려 합니다.

최신 빅데이터 활용사례
8. 미국판 배달의 민족, Doordash
1. 아마존

빅데이터 활용사례에서 아마존을 언급하지 않는 것은 어불성설입니다. 아마존만큼 적극적이고, 성공적으로 빅데이터를 활용하는 기업도 없기 때문이죠. 특히 아마존은 고객들의 쇼핑 경험을 향상시키는데 빅데이터를 적극 활용하고 있습니다.

예를 들어, 아마존은 빅데이터 분석 시스템을 통해 "18세에서 45세의 남성이면서, 외국 영화를 즐겨 보며, 3,000달러 이상의 수입을 가진, 임대주택에 사는 고객" 이 어떤 상품을 좋아할지 정확히 예측할 수 있습니다. 빅데이터가 예측한 추천상품은 고객이 아마존에서 쇼핑을 하는 동안 배너 형태로 공개됩니다.

또한 가격을 최적화 하는 데에도 아마존 은 빅데이터를 활용합니다. 아마존은 경쟁 업체의 가격, 주문 내역, 예상 이익률, 웹 사이트에서의 활동 등 방대한 데이터를 수집해 가격을 10분마다 최적화합니다. 이렇게 가격을 관리하여 아마존은 매년 25%의 수익을 올린다고 합니다.

2. 할리우드

영화 흥행은 오랫동안 예측불가능한 것으로 여겨졌습니다. 그러나 빅데이터가 사용되면서 난공불략이었던 영화 흥행 예측도 가능해졌습니다.

할리우드에서는 갈수록 영화 한 편당 제작 예산이 늘어납니다. 블록버스터 장르가 크게 인기를 끄면서, 영화사들은 너도나도 예산이 수천 억 드는 영화를 제작하기 시작했습니다. 이렇게 많은 돈을 들여 만든 영화가 흥행에 실패하면, 제작사는 자연스럽게 파산을 하게 됩니다.

그런 일이 없도록 할리우드에서는 마케팅을 적극적으로 이용해왔습니다. 무슨 일이 있어도 영화사의 운명을 좌우할 대규모 영화를 흥행시키기 위해, 전체 영화 제작 예산의 10% 이상을 마케팅 비용으로 사용합니다.

인터스텔라, 행오버 등을 제작한 영화사 Legendary Entertainment는 빅데이터로 신작 영화 블랙 코드의 실패를 미리 예측했습니다. 대중들의 SNS를 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 블랙 코드가 흥행에 처참히 실패할 것이라는 결론을 얻었습니다. 안타깝게도, 영화사에서 이 사실을 알게 된 것은 영화가 개봉하기 직전이었습니다.

실패할 영화를 제작하지 않았다면 더 좋았겠지만, 이미 제작이 끝난 상황이라 그럴 수는 없었습니다. 대신에, Legendary Entertainment는 블랙 코드의 마케팅 예산을 최소화했습니다. 빅데이터가 예상한대로 신작 블록버스터 블랙 코드는 실패했습니다. 이로 인해 영화제작사는 큰 타격을 입었지만, 마케팅 비용을 줄인 덕분에 망하는 것은 피할 수 있었습니다.

3. 스타벅스

왜 스타벅스 매장은 150m 안에 두세 곳이 있어도 망하지 않는 걸까요? 스타벅스의 성공 역시 빅데이터와 연관이 있습니다.

스타벅스는 매장을 내기 전에 빅데이터를 기반으로 상권을 철저히 분석합니다. 다른 스타벅스의 위치, 교통 패턴, 지역 인구 통계 등의 데이터를 다량 수집하고, 이를 분석하여 최상의 입점 위치를 찾아냅니다. 또한 이 분석을 통해 신규 스타벅스 매장에 의해 기존 매장이 얼마나 타격을 입게 될 지도 예측해낸다고 합니다.

스타벅스는 빅데이터를 활용해서 고객에게 최상의 경험을 제공하고 있기도 합니다. 스타벅스는 자체 어플리케이션을 통해 소비자들의 정보를 수집합니다. 앱으로 수집한 정보를 바탕으로, 개별 고객의 커피 취향부터 방문 예상 시간까지 알아냅니다. 그리고 그 정보를 기반으로, 고객에 취향에 맞을 법한 신메뉴를 추천해주는 서비스도 제공하고 있습니다.

4. 넷플릭스

넷플릭스는 엔터테인먼트에서 빅데이터를 가장 적극적으로 활용하고 있는 기업 중 하나입니다.

사업 초기에, 넷플릭스가 확실히 자리를 잡을 수 있도록 도운 <하우스 오브 카드> 역시 빅데이터를 기반으로 제작되었습니다. 넷플릭스 제작진들은 <하우스 오브 카드> 가 방영되기 이전부터, 이 드라마의 성공을 100% 확신했다고 합니다. 빅데이터가 그들에게 이 드라마가 성공할 수밖에 없는 증거를 보여주었기 때문이었습니다.

2014년, 넷플릭스가 아담 샌들러와 2억 5천만 달러(한화 약 2,899억원)에 영화 네 편을 계약했습니다. 업계 종사자들은 이 초대형 계약에 의문을 표했습니다. 아담 샌들러의 이전작 코블러가 흥행에 처참하게 실패한 직후에 계약이 이루어졌기 때문입니다.

넷플릭스는 업계 관계자들처럼 아담 샌들러를 '한물 간 배우' 라고 생각하지 않았습니다. 그들은 빅데이터 자료에 기반하여 아담 샌들러가 여전히 흥행 요소를 갖고 있는 배우라고 생각했습니다. 넷플릭스 데이터에 따르면, 넷플릭스에서 5억 시간 이상 아담 샌들러가 출현한 영화가 재생되고 있었다고 합니다.

넷플릭스에서 제작한, 아담 샌들러 단독 주연의 영화는 평론가들에게는 '0점'을 받았습니다. 하지만 넷플릭스 사용자들은 이 영화를 아주 열심히 시청했습니다. 넷플릭스는 자체적으로 아담 샌들러의 영화를 통해 5백만 명의 사용자를 추가했으며, 전세계에서 25억 달러의 매출을 만들어낼 수 있었다고 평가합니다.

5. 자라

패션회사들은 매년 광고에 엄청난 돈을 쏟아 붓습니다. 자라 와 같은 패스트패션 업체, 유니클로는 전체 매출의 4% 이상을 광고비로 사용합니다. 하지만 자라는 광고를 하지 않습니다. TV에서 자라의 광고를 보신 적이 있던가요? 자라가 광고를 하지 않는 건, 광고 없이도 옷을 잘 팔 수 있다는 자신감이 있기 때문입니다.

그 자신감의 원천은 빅데이터입니다.

자라 매장은 매일 데이터 분석을 실시합니다. 자라의 모든 옷에는 RFID 태그가 붙어 있습니다. 이 태그로 고객들이 탈의실에서 가장 많이 입어 본 옷은 무엇인지, 가장 많이 팔린 옷은 무엇인지, 반응이 나쁜 옷은 무엇인지 알 수 있습니다. 영업이 종료되면, 자라 매장 직원들은 RFID 태그 데이터를 바탕으로, 그 날 가장 많이 팔린 옷이 무엇인지 정리합니다.

정리한 데이터는 자라 본사의 디자이너에게 전달됩니다. 디자이너는 많이 팔린 옷의 디자인과 원단, 무늬, 색상 등을 참고하여 '잘 팔릴 것 같은' 새 옷을 디자인 합니다. 고객 데이터에 기반해서 디자인이 정해지기 때문에, 새 옷이 시장에서 외면당하는 경우는 드뭅니다. 이런 이유에서 자라는 1년에 세일을 딱 2번만 하고도 재고 관리를 효율적으로 할 수 있습니다.

6. 서울시

서울은 밤이 되면 더 붐비는 도시입니다. 늦은 밤이 되어도 택시, 버스, 지하철 등 대중교통을 이용하려는 사람들이 많습니다. 하지만 버스, 지하철에는 '막차 시간'이 있기 때문에 막차를 놓치면 다음날 아침까지 길가에서 기다려야 하는 불편이 있습니다.

한편, 대중교통이 끊겨 택시를 타려고 해도 고질적인 택시 승차 거부로 인해 늦은 밤 시간에 승객들이 이용할만한 교통 수단이 마땅히 없었습니다. 이러한 교통 문제를 해결하기 위해 서울시에서는 심야버스인 '올빼미버스'를 운영하기로 결정했습니다.

서울시에서 운영하는 심야버스인 올빼미버스는 서울 시내에 지하철과 버스가 끊기는 자정부터 오전 5시까지 운행되는 버스입니다. 서울시에 늦은 시간까지 돌아다니는 사람들이 아무리 많다고 해도 주중 시간대 버스 승객수와는 비교할 수 없을 정도로 그 수가 적습니다.

버스의 수익성은 승객수로 결정되는데 심야 시간대 특성상 올빼미버스는 수익성이 안 좋을 수밖에 없습니다. 수익성이 낮은만큼 서울시는 최소의 비용으로 서울 시내 전역을 돌아다닐 수 있는 버스 노선을 구축하기를 원했습니다. 서울시는 KT와 합작하여 심야버스 최적화 노선을 구축하는데 도움이 될 만한 빅데이터를 분석하였습니다.

여러분들은 늦은 시간에 귀가할 때 집에 전화를 걸어서 '이제 출발한다' 고 말한 적이 있으신가요? 이런 질문을 드리는 이유는 서울시가 심야버스 노선 구축을 위해 어떤 '빅데이터'를 활용할 것인지 결정할 때 이 질문이 시초가 되었기 때문입니다.

서울시에서는 늦은 시간에 귀가할 때 사람들은 집이나 주변 지인들에게 전화를 거는 습관이 있다는 것에 착안하여 자정부터 오전 5시까지 서울 시내에서 발생한 통신 데이터들을 분석했습니다. KT를 올빼미버스 노선 구축의 파트너로 삼은 이유도 그들이 갖고 있는 통신 데이터를 활용하기 위함이었습니다. 그런 다음 가장 많은 통신 데이터가 기록된 지역들을 선별하여 올빼미버스 노선에 포함시켰습니다.

최근까지 보스턴에서는 파손된 도로를 파악하기 위해서 시 직원들이 차를 타고 시 전체를 돌아다니며 점검하는 방식을 활용했습니다 . 하지만 이런 방법은 효율적이지 못했지요 . 보스턴은 큰 도시이기 때문에 이전 방식을 따를 경우 많은 인력이 필요했고 , 그 결과 도로 파손에 대한 빠른 대응이 불가능하다는 문제가 있었습니다.

보스턴시는 미국의 벤처회사 애터비스타와 함께 '스트리트범프(Street Bump)'앱을 개발함으로써 이 문제를 해결하고자 했습니다. 스트리트 범프 앱은 운전자의 스마트폰을 이용해 도로노면이 파인 곳을 자동으로 감지하고 ,그 위치를 보스턴시 도로 관리국에 데이터를 전송하는 것을 돕습니다.

가속도계의 변화를 바탕으로 도로 파손이 감지되면 파손된 장소와 규모 등이 보스턴 시의 데이터베이스에 저장되고, 정보를 처리하여 어느 곳에 도로 파손이 발생했는지 보여주는 지도를 만듭니다 .그리고 그 지도를 바탕으로 복구 계획을 세우고 실시간으로 복구 작업에 착수합니다. 이 앱을 통해서 보스턴 시는 도로 파손으로 인한 비용을 획기적으로 줄였다고 합니다.

Doordash는 피자만 배달되던 미국의 배달 시장을 획기적으로 변화시킨, 미국의 배달의 민족입니다. 이들은 적시적소에 음식을 최상의 상태로 배달하기 위해, 빅데이터를 적극적으로 활용합니다.
"DoorDash는 음식이 외부인 출입 제한 주택에 도착하는 그 순간까지의 모든 것들을 수집하고 분석합니다. 음식이 배달되기까지의 모든 단계를 이해하고, 신호를 분석하고, 그런 다음 모든 것들에 대해 세심하게 준비합니다. 앞으로의 배달을 위해 우리는 각각의 요소들을 예측하고, 배달 기사를 준비시키고, 또한 고객들을 위한 예측을 하는데에 이런 정보를 사용합니다."
DoorDash는 해당 레스토랑의 실적, 평균적인 음식 준비 시간, 현재 교통 상황, 배달을 할 차의 종류, 주차장 현황 등의 최소 15가지 이상의 데이터를 분석하여 배달 기사가 레스토랑에 방문하는 시간을 최적으로 계산하였습니다.

그 결과, DoorDash는 점점 더 정확하게 배달 도착 시간을 예측할 수 있게 되었을 뿐만 아니라 소비자, 배달 기사, 레스토랑 상인들에게 더 많은 가치를 제공할 수 있게 되었습니다. 소비자들은 자신의 원하는 정확한 시간에 음식을 배달받을 수 있게 되었으며, 배달 기사들은 아까운 시간은 곧 나올 음식만을 기다리며 하릴없이 기다릴 필요가 없어졌고, 레스토랑 상인들은 온라인을 통해 더 많은 음식을 판매할 수 있게 되었습니다.

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최신 빅데이터 활용사례 8가지 알아보기

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빅데이터 를 활용하지 않는 곳이 별로 없습니다. 하지만 빅데이터를 성공적으로 활용하는 곳은 드뭅니다. 이번 글에서는 빅데이터를 성공적으로 활용한 5가지 최신 사례를 알아보려 합니다. 최신 빅데이터 활용사례 8. 미국판 배달의 민족, Doordash 빅데이터 활용사례에서 아마존을 언급하지 않는 것은 어불성설입니다. 아마존만큼 적극적이고, 성공적으로 빅데이터를 활용하는 기업도 없기 때문이죠.

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빅데이터와 금융권((안효준)

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빅데이터와 금융권((안효준)

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뉴스젤리 : 데이터 시각화 전문 기업

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디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)? 단어 그대로 '디지털에 의한 변화', '디지털로의 전환' 정도로 이해할 수 있다. 최근 들어 많이 언급되는 이 개념의 단어 뜻만 놓고 보면, 굳이 낯선 것만은 아니라는 생각이 든다. 이미 디지털은 그간 우리의 모습을 변화시키는데 큰 역할을 해왔기 때문이다. 이는 금융권에도 그대로 적용되는 이야기이다. 지금은 많은 사람들이 쉽고 편하게 사용하는 인터넷 뱅킹, 스마트 뱅킹, 최근 등장해 많은 이들의 관심이 집중된 인터넷 은행 등 디지털은 우리의 금융생활을 변화시키고 있다.

최근 4차 산업혁명의 기반이라 할 수 있는 '빅데이터'에 대한 중요성이 강조됨에 따라 금융권의 디지털 트랜스포메이션에서도 '데이터 활용'에 대한 관심과 노력이 증가하고 있다. 특히 금융권은 데이터 보유량이 많고 증가 속도가 빨라 다른 산업에 비해 잠재 가치가 높다는 평가를 받고 있어, 이에 대한 기대도 높다.

빅데이터 활용 기업으로 나서고 있는 금융권

국제 품질 및 생산력 센터 (IQPC, International Quality and Productivity Center)가 발표한 「Big Data Analytics for Finance Service Survey Report 2018」에 따르면 빅데이터 활용 기업으로 나서는 금융권 기업들의 전환은 증가하는 추세다.

금융권 기업 전체 중 약 27%는 자사가 빅데이터 시스템으로의 전환이 In production 단계에 있다고 응답했다. 이는 지난해 보다 1p% 증가한 수치다. 실험적인 단계에 있는 기업은 44%로 이 역시 지난해 보다 1p% 증가했다. 다소 느리지만, 데이터의 실제 활용 및 실험적 단계로의 진입이 확대되고 있는 양상을 보인다.

전체 금융권 기업들이 빅데이터를 생산, 분석하고 활용하는 과정 중 핵심 우선순위로 꼽은 항목별 비중 변화도 눈여겨볼만하다. 2017년 높은 우선순위 비중을 차지한 '빅데이터를 통한 수익 창출' 부문의 경우 2017년 38%에서 더욱 확대되어 2018년 47%를 기록했다. 뿐만 아니라 그 외 항목들의 비중 변화를 보면 금융권 기업이 빅데이터 활용을 본격화하면서 마주하는 실제적인 이슈에 관심을 갖게 된 것을 알 수 있다. 그 예로 빅데이터 품질 보안 문제를 우선순위라고 대답한 기업은 2017년 37%에서 2018년 51%로 증가하였고, 빅데이터 활용 효과를 극대화하기 위한 프로세스에 대해서는 2017년 13%에서 2018년 47%로 매우 큰 폭으로 증가하였다.

금융권 기업들은 경쟁력을 증가하기 위해서 새로운 비즈니스 모델과 서비스를 혁신하고 고객 중심 경영을 실현하는 것으로 평가하고 있다. 고객 중심 경영은 2017년 14%에 불과했으나 2018년 29%로 크게 상승하였다. 특히 금융권 기업은 고객 중심 경영을 위해서 필요한 고객 분석, 고객 행동 예측 등에 빅데이터 활용하고, 이를 바탕으로 한 더 나은 고객 만족과 마케팅에 대한 높은 기대를 갖고 있다. 빅데이터 활용의 핵심 전략 분야를 묻는 질문에 전체 금융권 기업 중 44%가 고객 분석 분야에 빅데이터를 활용하고 있다고 응답했다.

그렇다면 현재 금융권은 빅데이터를 어떻게 활용하고 있을까?

금융권에서 빅데이터를 활용하는 대표적 사례는 맞춤형 마케팅을 위한 고객 분석 용도이다. 비교적 여러 사례를 통해 알려져 있는 분야이다. 이외에도 최근에는 트렌드 예측, 기업 리스크 및 운영 관리 등의 분야에서도 데이터를 활용을 시도하고 있다.

고객 맞춤형 마케팅에서 빅데이터는 고객의 특징을 찾는데 활용된다. 고객의 금융 거래, 카드 소비 등의 데이터를 분석해 고객의 특징을 찾고, 이를 맞춤형 마케팅의 근거로 활용한다.

신한은행은 금융권 가운데에서도 빅데이터 활용에 적극적으로 나서고 있는 기업이다. 신한은행은 지난해 고객의 금융 검색 여정을 추적해 이탈 가능성이 높은 고객을 붙잡는 고객 이동경로(Customer Journey) 분석 프로젝트를 시범 추진한 결과로 올해에는 분석 솔루션 구축을 진행하고 있다. 인지→탐색→신규→거래 등 고객의 이동경로를 기준으로 데이터를 분석하고 고객이 처한 각각의 상황에 적합한 마케팅을 통해 기존 고객 관리뿐만 아니라 신규 고객 유입을 목표로 한다. 예를 들어 은행 앱(APP)으로 환율 조회를 하는 사람에게 여행 적금 권유 메시지를 발송하여 상품 가입을 유도하는 마케팅을 진행한다. 또 고객 이탈률이 높은 상황을 데이터로 포착하고, 이탈을 방지하고 고객으로 전환을 유도하기도 한다. 은행 앱(APP)에서 고객이 평균 2.5회 투자 상품을 검색한 뒤 이탈하는 고객 비율이 높다는 인사이트를 바탕으로, 고객이 투자 상품을 3회 검색하는 순간 모바일 상담 쪽지를 보내 이탈을 방지한다.

NH농협은행은 빅데이터를 활용해 고객 거래 패턴 변화 등을 감지하고 맞춤형 상품을 제안하는 이벤트 기반 마케팅(EBM)을 진행하고 있다. 카드 사용 명세서 등 면세점 구매 정보를 이용해 해외여행을 갈 가능성이 높은 고객을 대상으로 환전 및 신용카드 사용 마케팅을 진행한 결과, 환전율 58% 향상, 모바일앱 올원뱅크 가입률 2배, 카드 이용률 9% 증가하는 성과를 냈다.

뿐만 아니라 최근 NH농협은행은 인공지능(AI) 기반 빅데이터 플랫폼을 오픈, 2,200만 개인과 소호(SOHO) 기업 고객의 대출 및 소비 성향 등 고객 통합 분석체계를 마련하였다. 이 역시 고객 데이터 분석을 바탕으로 개인 고객별 맞춤형 상품 추천과 고객 이탈 예측을 하기 위함이다. 신한은행, NH농협은행의 사례로 알 수 있듯이 금융권의 빅데이터 기반의 고객 맞춤형 마케팅은 파일럿 형태의 실험적이고 단기적인 시도에서 이제는 장기적 차원에서의 데이터 관리 및 분석을 위한 플랫폼 구축의 방향으로 나아가고 있다.

고객 맞춤형 마케팅 이외에 빅데이터 활용이 이루어지고 있는 사례로서 여신 심사, 기업 내 의사결정을 위한 기반 자료로서의 활용을 덧붙여 이야기할 수 있다. 먼저 여신 심사란 여신이나, 어음할인, 보증 여신 등의 신용을 제공하기 전에 소정 기준과 절차에 따라 신청인의 자격과 상환능력, 담보의 적정성 유무를 심사하고 여신의 조건을 결정하는 일련의 과정을 말한다. 지난 3월 우리은행은 국내 최초로 빅데이터를 활용한 기업진단시스템 '빅아이(Big Eye)'를 기업여신 리스크 관리에 도입했다. 기업 관련 빅데이터를 통합, 200여 개의 리스크 지표를 분석해 기업의 부실 가능성을 4단계 등급으로 파악하는 시스템으로 여신심사와 사후관리에 활용하고 있다.

케이뱅크는 개인 여신 심사에 빅데이터 분석을 도입해 효과를 거두고 있다. 케이뱅크는 주주사인 KT, 비씨카드의 통신요금 납부 실적과 신용카드 결제 정보 등 빅데이터를 활용한 자체 신용평가시스템(CSS)을 바탕으로 중금리 대출을 공급하고 있다. 이 결과로 지난 3월 기준 케이뱅크 전체 신용대출 중 금리 연 6% 이상 중금리 대출이 차지하는 비중은 41.5%를 기록했다. 이는 주요 시중 은행의 수치인 10%대에 비해 매우 큰 격차를 보였다.

기업 내 의사결정을 위한 근거 자료로 빅데이터를 활용한 사례에서는 데이터 시각화가 눈에 띈다. 데이터 시각화는 방대한 양의 데이터를 시각적인 요소(도형 요소, 컬러 등)로 표현하는 것이다. 숫자 형태로 된 데이터를 일일이 살피지 않고서도 데이터의 의미(인사이트, insight)를 빠르고 쉽게 찾을 수 있어, 데이터 활용의 효율성과 효과를 극대화하기 위해 필수적인 기술이다.

해외의 사례로서 글로벌 생활용품 기업 P&G는 데이터 시각화 회의실인 '비즈니스 스피어(business sphere)'를 운영하고 있다. P&G는 전 세계 80여 곳 사업장, 40억 명의 소비자로부터 취합한 시장 관련 지표와 경쟁사 상황을 빅데이터로 가공해 실시간으로 확인할 수 있는 대형 스크린을 본사 및 현지 법인에 설치하고, 의사 결정의 근거로 활용하고 있다. P&G는 이 결과로 신제품 출시 주기가 경쟁사보다 2배 짧아졌고, 시가총액 역시 배 이상 늘었다.

지난해 신한은행은 임원진이 경영 관련 빅데이터를 시각화 자료로 실시간 모니터링하고, 의사 결정할 수 있는 '빅데이터 워룸(war room)'을 만들었다. 경영실적과 고객 현황 정보를 실시간으로 취합, 각종 그래프와 이미지 등 시각화 자료로 볼 수 있는 '비주얼 분석(VA) 시스템'도 도입했다. 데이터를 보다 효과적으로 활용하기 위한 방법으로 데이터 시각화 활용을 시도한 사례이다.

KEB하나은행도 데이터 시각화 기술을 적용한 '하나 빅 인사이트'를 구축했다. 하나 빅 인사이트는 은행 핵심 경영지표, 조직 단위별 영업 실적 모니터링, 고객 특성에 따른 비정형 분석 같은 은행 내부 데이터를 기존 숫자가 아닌 그래프로 시각화 형태로 확인할 수 있는 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템이다. 숫자 데이터 그대로 보았을 때 찾기 어려운 인사이트를 직관적으로 도출할 수 있다는 시각화의 장점으로 업무 효율성 향상 효과와 데이터 기반의 의사결정 체계를 만들었다.

특히 지난 3월부터 '데이터 시각화 프로젝트'를 진행하면서 가공되지 않은 형태의 Raw 데이터를 그대로 영업 현장에 적용하고 있다. 이는 기존에 통계를 집계한 뒤 사후에 활용하는 빅데이터 운용 방식을 벗어나는 것으로 데이터 시각화 관점에서도 의미 있는 시도로 보인다. Raw 형태의 데이터는 효과적인 시각화를 위해 필요한 형태이기 때문이다. 통계 데이터에 비해 비교적 데이터 탐색 범위와 가능성이 넓어, 데이터 시각화를 기반으로 한 효과적인 데이터 인사이트 도출을 위해 이와 같은 형태의 데이터 활용에 익숙해질 필요가 있다.

금융권 기업, 데이터 활용 가치 창출은 데이터 시각화로

금융권 내 많은 기업은 빅데이터 활용을 본격화하며, 단기적인 시도에서 나아가 데이터 관리 및 분석을 위한 통합 플랫폼 구축의 방향으로 나아가고 있다. 뿐만 아니라 구축한 플랫폼의 사용을 활성화하기 위해 기업 문화로서 정착시키려는 노력도 엿보이고 있다. 이러한 시도 가운데 금융권 기업이 초점을 맞추어야 할 것은 단순히 '데이터를 활용한다'의 수준이 아니라 '데이터 활용의 가치를 증대시키는 방법은 무엇인가?'와 같이 동일한 데이터를 활용하더라도 그 안에서 최대의 효과를 만드는 방법에 대한 고민을 이어가는 것이다. 이런 측면에서 데이터 시각화는 '어떻게 하면 데이터를 잘 활용할 수 있을까?'하는 기업의 고민을 해결하는 중요한 키(key)가 될 수 있다.

일반적으로 '데이터 시각화'하면 사람들이 떠올리는 차트는 주로 자료를 보는 사람으로 하여금 쉽게 데이터를 이해할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 임원진의 의사결정을 돕기 위해 구축한 데이터 모니터링 시스템에서 데이터 시각화가 주요하게 활용된 이유이기도 하다. 데이터 분석에 대한 전문성이 없을지라도, 시각화 차트를 통해 누구나 데이터를 직관적으로 이해할 수 있고, 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있다.

이 뿐만 아니라 데이터 시각화는 데이터가 내포하고 있는 인사이트를 도출하기 위한 방법론으로서도 큰 역할을 한다. 동일한 데이터라고 할지라도 어떤 형태로 시각화하느냐에 따라 다양한 인사이트를 도출할 수 있다. 이는 데이터를 탐색하고 분석하는 과정에서 데이터 시각화를 활용하는 것으로, 이를 두고 시각적 분석(Visual Analytics)라고 칭한다.

시각적 분석을 잘 하기 위해서는 데이터 시각화에 대한 정확한 이해가 필요하다. 가령 데이터 시각화에 적합한 데이터 형태가 Raw 데이터인 이유, 데이터 시각화 차트를 만드는 원리, 시각화 기반으로 인사이트를 도출하는 방법 등에 대한 명확한 이해가 선행될 때, 효과적으로 데이터 인사이트를 도출할 수 있다. 궁극적으로 데이터 인사이트의 활용이 새로운 상품, 서비스, 마케팅 등의 기회로 이어짐을 감안할 때, 금융권 기업이 데이터 시각화를 적극적으로 활용해야 하는 이유에 쉽게 공감할 수 있다.

관련하여 눈여겨볼만한 프로젝트는 신한은행의 '서울시 생활 금융지도' 이다. 신한은행 고객의 방대한 금융 거래 데이터를 분석하여 서울시 각 지자체별 고객들의 소득, 소비, 저축 등 생활 금융 현황과 연령·업종·지역별 특성을 인사이트로 도출하여 발표한다.

지난 4월 자택 주소가 서울에 등록(2017년 12월 기준)된 고객 131만 명의 빅데이터를 분석한 첫 번째 결과물로 '서울시 생활 금융지도 - 소득 편'을 발표한데 이어 7월에는 '소비 편'을 발표했다. 서울 지역의 직장인, 자영업자, 연금소득자의 평균 월급, 가장 많은 월급을 받는 지역, 가장 많은 돈을 쓰는 지역, 카드 소비가 많은 연령층 등 금융생활과 관련된 다양한 인사이트 확인할 수 있다.

신한은행은 이를 두고 방대한 금융 데이터 분석 결과로 복지 사각지대를 없애고 관련 정책 수립에 중요한 인사이트를 제공해 사회 전체를 이롭게 하는 상생의 선순환 고리를 만드는데 목적이 있음을 밝힌 바 있다. 빅데이터를 기업 수익 창출을 위한 용도로 국한하지 않고, 데이터 인사이트를 외부에 공개함으로써 지역사회에서 이를 활용한 정책 수립 등 새로운 시도를 할 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 데이터 활용 가치를 확대한 사례로 평할 수 있다.
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앞서 살펴보았듯이 금융권 기업들은 빅데이터 활용 기업으로의 전환을 시도하는 동시에 데이터 활용 가치를 극대화하기 위한 관심과 노력을 이어가고 있다. 그만큼 빅데이터 활용에 대한 기대가 높은 것으로 볼 수 있는데, 다른 한편으로는 빅데이터 전문 인력 구인난이라는 어려움을 마주하고 있기도 하다. 한국정보화진흥원의 빅데이터 시장 현황조사에 따르면 국내 빅데이터 시장 규모는 증가하는 가운데 관련 인력은 2017년 기준 9,321명으로 전체 데이터 종사자(10만 2,375명)의 9.1% 수준에 불과한 것으로 조사됐다. 빅데이터 시장 규모는 증가하고 있음에도 불구하고 인력 수요에 대한 공급이 제대로 이루어지지 못하고 있는 것이다.

금융권 기업들은 전문 인력 부족 문제를 타개하기 위해 빅데이터 분야의 채용을 확대하는 방안뿐만 아니라 직접 전문 인력 양성을 위한 프로그램을 자체적으로 계획 및 진행하고 있다. 이는 금융권 내 데이터를 다루고, 그 안에서 의미를 찾아내는 데이터 리터러시(Data Literacy) 역량 강화의 필요성을 시사하기도 한다. 그런 의미에서 다시 한번 데이터 인사이트 도출을 위한 효과적인 방법, 데이터 시각화를 떠올리지 않을 수 없다.

디지털 금융 시대, 스마트 금융, 핀테크(Finance+Technology), 최근에는 기술을 더욱 강조하는 의미에서 테크 핀(Technology+Finance)이라는 용어가 금융권의 오늘을 설명하고 있다. 디지털 트랜스포메이션이라는 시대적 흐름 속 빠르게 변화하고 있는 금융권의 모습인 것이다. 이러한 변화 속 가장 큰 관심의 대상인 빅데이터는 앞으로 어떠한 가치를 만들어 낼 수 있을까? 이를 위해 금융권 기업이 관심 가져야 할 것은 무엇일까? 빅데이터 활용을 통한 가치 창출의 극대화를 위해서는 단순히 '데이터를 활용한다'의 수준이 아니라 '어떻게 해야 데이터를 잘 활용하는 것'인지 그 방법에 대한 고민과 시도가 필요하다.

[참고자료]

* 조선일보, '은행, 빅데이터로 '산토끼' 잡고 '집토끼' 지킨다' (2018.05.27)
* NIA 한국정보화진흥원, 제 40호 BigData Monthly : 빅데이터 동향과 이슈
* 한국금융, '신한은행, 고객 검색경로 분석 마케팅' (2018.03.19)
* 디지털데잍리, '신한은행, 빅데이터 활용 '서울시 생활금융지도' 공개' (2018.04.18)
* 디지털타임스, ' 금융권 '빅데이터 전문가' 확보 경쟁 사활' (2018.03.26)
* 서울경제, '"숫자 대신 그림·그래프로"... 데이터 시각화 나선 하나은행 - '빅 인사이트' 시스템 구축 (2018.03.25)
* 아시아 경제, '하나은행, '빅데이터 역발상..."행장님이 우리 지점 보고 계셔"' (2018.01.24)

By 브랜드팀 강원양

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빅데이터와 금융권, 가치 창출의 시작은 데이터 시각화로! - 뉴스젤리 : 데이터 시각화 전문 기업

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최근 4차 산업혁명의 기반이라 할 수 있는 '빅데이터'에 대한 중요성이 강조됨에 따라 금융권의 디지털 트랜스포메이션에서도 '데이터 활용'에 대한 관심과 노력이 증가하고 있다. 특히 금융권은 데이터 보유량이 많고 증가 속도가 빨라 다른 산업에 비해 잠재 가치가 높다는 평가를 받고 있어, 이에 대한 기대도 높다.

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빅데이터 10가지 사례(김건희)

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빅데이터 10가지 사례(김건희)

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대기업의 빅데이터(허찬혁)

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대기업의 빅데이터(허찬혁)

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빅데이터 를 활용하지 않는 곳이 별로 없습니다. 하지만 빅데이터를 성공적으로 활용하는 곳은 드뭅니다. 이번 글에서는 빅데이터를 성공적으로 활용한 5가지 최신 사례를 알아보려 합니다.

최신 빅데이터 활용사례
8. 미국판 배달의 민족, Doordash
1. 아마존

빅데이터 활용사례에서 아마존을 언급하지 않는 것은 어불성설입니다. 아마존만큼 적극적이고, 성공적으로 빅데이터를 활용하는 기업도 없기 때문이죠. 특히 아마존은 고객들의 쇼핑 경험을 향상시키는데 빅데이터를 적극 활용하고 있습니다.

예를 들어, 아마존은 빅데이터 분석 시스템을 통해 "18세에서 45세의 남성이면서, 외국 영화를 즐겨 보며, 3,000달러 이상의 수입을 가진, 임대주택에 사는 고객" 이 어떤 상품을 좋아할지 정확히 예측할 수 있습니다. 빅데이터가 예측한 추천상품은 고객이 아마존에서 쇼핑을 하는 동안 배너 형태로 공개됩니다.

또한 가격을 최적화 하는 데에도 아마존 은 빅데이터를 활용합니다. 아마존은 경쟁 업체의 가격, 주문 내역, 예상 이익률, 웹 사이트에서의 활동 등 방대한 데이터를 수집해 가격을 10분마다 최적화합니다. 이렇게 가격을 관리하여 아마존은 매년 25%의 수익을 올린다고 합니다.

2. 할리우드

영화 흥행은 오랫동안 예측불가능한 것으로 여겨졌습니다. 그러나 빅데이터가 사용되면서 난공불략이었던 영화 흥행 예측도 가능해졌습니다.

할리우드에서는 갈수록 영화 한 편당 제작 예산이 늘어납니다. 블록버스터 장르가 크게 인기를 끄면서, 영화사들은 너도나도 예산이 수천 억 드는 영화를 제작하기 시작했습니다. 이렇게 많은 돈을 들여 만든 영화가 흥행에 실패하면, 제작사는 자연스럽게 파산을 하게 됩니다.

그런 일이 없도록 할리우드에서는 마케팅을 적극적으로 이용해왔습니다. 무슨 일이 있어도 영화사의 운명을 좌우할 대규모 영화를 흥행시키기 위해, 전체 영화 제작 예산의 10% 이상을 마케팅 비용으로 사용합니다.

인터스텔라, 행오버 등을 제작한 영화사 Legendary Entertainment는 빅데이터로 신작 영화 블랙 코드의 실패를 미리 예측했습니다. 대중들의 SNS를 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 블랙 코드가 흥행에 처참히 실패할 것이라는 결론을 얻었습니다. 안타깝게도, 영화사에서 이 사실을 알게 된 것은 영화가 개봉하기 직전이었습니다.

실패할 영화를 제작하지 않았다면 더 좋았겠지만, 이미 제작이 끝난 상황이라 그럴 수는 없었습니다. 대신에, Legendary Entertainment는 블랙 코드의 마케팅 예산을 최소화했습니다. 빅데이터가 예상한대로 신작 블록버스터 블랙 코드는 실패했습니다. 이로 인해 영화제작사는 큰 타격을 입었지만, 마케팅 비용을 줄인 덕분에 망하는 것은 피할 수 있었습니다.

3. 스타벅스

왜 스타벅스 매장은 150m 안에 두세 곳이 있어도 망하지 않는 걸까요? 스타벅스의 성공 역시 빅데이터와 연관이 있습니다.

스타벅스는 매장을 내기 전에 빅데이터를 기반으로 상권을 철저히 분석합니다. 다른 스타벅스의 위치, 교통 패턴, 지역 인구 통계 등의 데이터를 다량 수집하고, 이를 분석하여 최상의 입점 위치를 찾아냅니다. 또한 이 분석을 통해 신규 스타벅스 매장에 의해 기존 매장이 얼마나 타격을 입게 될 지도 예측해낸다고 합니다.

스타벅스는 빅데이터를 활용해서 고객에게 최상의 경험을 제공하고 있기도 합니다. 스타벅스는 자체 어플리케이션을 통해 소비자들의 정보를 수집합니다. 앱으로 수집한 정보를 바탕으로, 개별 고객의 커피 취향부터 방문 예상 시간까지 알아냅니다. 그리고 그 정보를 기반으로, 고객에 취향에 맞을 법한 신메뉴를 추천해주는 서비스도 제공하고 있습니다.

4. 넷플릭스

넷플릭스는 엔터테인먼트에서 빅데이터를 가장 적극적으로 활용하고 있는 기업 중 하나입니다.

사업 초기에, 넷플릭스가 확실히 자리를 잡을 수 있도록 도운 <하우스 오브 카드> 역시 빅데이터를 기반으로 제작되었습니다. 넷플릭스 제작진들은 <하우스 오브 카드> 가 방영되기 이전부터, 이 드라마의 성공을 100% 확신했다고 합니다. 빅데이터가 그들에게 이 드라마가 성공할 수밖에 없는 증거를 보여주었기 때문이었습니다.

2014년, 넷플릭스가 아담 샌들러와 2억 5천만 달러(한화 약 2,899억원)에 영화 네 편을 계약했습니다. 업계 종사자들은 이 초대형 계약에 의문을 표했습니다. 아담 샌들러의 이전작 코블러가 흥행에 처참하게 실패한 직후에 계약이 이루어졌기 때문입니다.

넷플릭스는 업계 관계자들처럼 아담 샌들러를 '한물 간 배우' 라고 생각하지 않았습니다. 그들은 빅데이터 자료에 기반하여 아담 샌들러가 여전히 흥행 요소를 갖고 있는 배우라고 생각했습니다. 넷플릭스 데이터에 따르면, 넷플릭스에서 5억 시간 이상 아담 샌들러가 출현한 영화가 재생되고 있었다고 합니다.

넷플릭스에서 제작한, 아담 샌들러 단독 주연의 영화는 평론가들에게는 '0점'을 받았습니다. 하지만 넷플릭스 사용자들은 이 영화를 아주 열심히 시청했습니다. 넷플릭스는 자체적으로 아담 샌들러의 영화를 통해 5백만 명의 사용자를 추가했으며, 전세계에서 25억 달러의 매출을 만들어낼 수 있었다고 평가합니다.

5. 자라

패션회사들은 매년 광고에 엄청난 돈을 쏟아 붓습니다. 자라 와 같은 패스트패션 업체, 유니클로는 전체 매출의 4% 이상을 광고비로 사용합니다. 하지만 자라는 광고를 하지 않습니다. TV에서 자라의 광고를 보신 적이 있던가요? 자라가 광고를 하지 않는 건, 광고 없이도 옷을 잘 팔 수 있다는 자신감이 있기 때문입니다.

그 자신감의 원천은 빅데이터입니다.

자라 매장은 매일 데이터 분석을 실시합니다. 자라의 모든 옷에는 RFID 태그가 붙어 있습니다. 이 태그로 고객들이 탈의실에서 가장 많이 입어 본 옷은 무엇인지, 가장 많이 팔린 옷은 무엇인지, 반응이 나쁜 옷은 무엇인지 알 수 있습니다. 영업이 종료되면, 자라 매장 직원들은 RFID 태그 데이터를 바탕으로, 그 날 가장 많이 팔린 옷이 무엇인지 정리합니다.

정리한 데이터는 자라 본사의 디자이너에게 전달됩니다. 디자이너는 많이 팔린 옷의 디자인과 원단, 무늬, 색상 등을 참고하여 '잘 팔릴 것 같은' 새 옷을 디자인 합니다. 고객 데이터에 기반해서 디자인이 정해지기 때문에, 새 옷이 시장에서 외면당하는 경우는 드뭅니다. 이런 이유에서 자라는 1년에 세일을 딱 2번만 하고도 재고 관리를 효율적으로 할 수 있습니다.

6. 서울시

서울은 밤이 되면 더 붐비는 도시입니다. 늦은 밤이 되어도 택시, 버스, 지하철 등 대중교통을 이용하려는 사람들이 많습니다. 하지만 버스, 지하철에는 '막차 시간'이 있기 때문에 막차를 놓치면 다음날 아침까지 길가에서 기다려야 하는 불편이 있습니다.

한편, 대중교통이 끊겨 택시를 타려고 해도 고질적인 택시 승차 거부로 인해 늦은 밤 시간에 승객들이 이용할만한 교통 수단이 마땅히 없었습니다. 이러한 교통 문제를 해결하기 위해 서울시에서는 심야버스인 '올빼미버스'를 운영하기로 결정했습니다.

서울시에서 운영하는 심야버스인 올빼미버스는 서울 시내에 지하철과 버스가 끊기는 자정부터 오전 5시까지 운행되는 버스입니다. 서울시에 늦은 시간까지 돌아다니는 사람들이 아무리 많다고 해도 주중 시간대 버스 승객수와는 비교할 수 없을 정도로 그 수가 적습니다.

버스의 수익성은 승객수로 결정되는데 심야 시간대 특성상 올빼미버스는 수익성이 안 좋을 수밖에 없습니다. 수익성이 낮은만큼 서울시는 최소의 비용으로 서울 시내 전역을 돌아다닐 수 있는 버스 노선을 구축하기를 원했습니다. 서울시는 KT와 합작하여 심야버스 최적화 노선을 구축하는데 도움이 될 만한 빅데이터를 분석하였습니다.

여러분들은 늦은 시간에 귀가할 때 집에 전화를 걸어서 '이제 출발한다' 고 말한 적이 있으신가요? 이런 질문을 드리는 이유는 서울시가 심야버스 노선 구축을 위해 어떤 '빅데이터'를 활용할 것인지 결정할 때 이 질문이 시초가 되었기 때문입니다.

서울시에서는 늦은 시간에 귀가할 때 사람들은 집이나 주변 지인들에게 전화를 거는 습관이 있다는 것에 착안하여 자정부터 오전 5시까지 서울 시내에서 발생한 통신 데이터들을 분석했습니다. KT를 올빼미버스 노선 구축의 파트너로 삼은 이유도 그들이 갖고 있는 통신 데이터를 활용하기 위함이었습니다. 그런 다음 가장 많은 통신 데이터가 기록된 지역들을 선별하여 올빼미버스 노선에 포함시켰습니다.

최근까지 보스턴에서는 파손된 도로를 파악하기 위해서 시 직원들이 차를 타고 시 전체를 돌아다니며 점검하는 방식을 활용했습니다 . 하지만 이런 방법은 효율적이지 못했지요 . 보스턴은 큰 도시이기 때문에 이전 방식을 따를 경우 많은 인력이 필요했고 , 그 결과 도로 파손에 대한 빠른 대응이 불가능하다는 문제가 있었습니다.

보스턴시는 미국의 벤처회사 애터비스타와 함께 '스트리트범프(Street Bump)'앱을 개발함으로써 이 문제를 해결하고자 했습니다. 스트리트 범프 앱은 운전자의 스마트폰을 이용해 도로노면이 파인 곳을 자동으로 감지하고 ,그 위치를 보스턴시 도로 관리국에 데이터를 전송하는 것을 돕습니다.

가속도계의 변화를 바탕으로 도로 파손이 감지되면 파손된 장소와 규모 등이 보스턴 시의 데이터베이스에 저장되고, 정보를 처리하여 어느 곳에 도로 파손이 발생했는지 보여주는 지도를 만듭니다 .그리고 그 지도를 바탕으로 복구 계획을 세우고 실시간으로 복구 작업에 착수합니다. 이 앱을 통해서 보스턴 시는 도로 파손으로 인한 비용을 획기적으로 줄였다고 합니다.

Doordash는 피자만 배달되던 미국의 배달 시장을 획기적으로 변화시킨, 미국의 배달의 민족입니다. 이들은 적시적소에 음식을 최상의 상태로 배달하기 위해, 빅데이터를 적극적으로 활용합니다.
"DoorDash는 음식이 외부인 출입 제한 주택에 도착하는 그 순간까지의 모든 것들을 수집하고 분석합니다. 음식이 배달되기까지의 모든 단계를 이해하고, 신호를 분석하고, 그런 다음 모든 것들에 대해 세심하게 준비합니다. 앞으로의 배달을 위해 우리는 각각의 요소들을 예측하고, 배달 기사를 준비시키고, 또한 고객들을 위한 예측을 하는데에 이런 정보를 사용합니다."
DoorDash는 해당 레스토랑의 실적, 평균적인 음식 준비 시간, 현재 교통 상황, 배달을 할 차의 종류, 주차장 현황 등의 최소 15가지 이상의 데이터를 분석하여 배달 기사가 레스토랑에 방문하는 시간을 최적으로 계산하였습니다.

그 결과, DoorDash는 점점 더 정확하게 배달 도착 시간을 예측할 수 있게 되었을 뿐만 아니라 소비자, 배달 기사, 레스토랑 상인들에게 더 많은 가치를 제공할 수 있게 되었습니다. 소비자들은 자신의 원하는 정확한 시간에 음식을 배달받을 수 있게 되었으며, 배달 기사들은 아까운 시간은 곧 나올 음식만을 기다리며 하릴없이 기다릴 필요가 없어졌고, 레스토랑 상인들은 온라인을 통해 더 많은 음식을 판매할 수 있게 되었습니다.

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최신 빅데이터 활용사례 8가지 알아보기

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빅데이터 를 활용하지 않는 곳이 별로 없습니다. 하지만 빅데이터를 성공적으로 활용하는 곳은 드뭅니다. 이번 글에서는 빅데이터를 성공적으로 활용한 5가지 최신 사례를 알아보려 합니다. 최신 빅데이터 활용사례 8. 미국판 배달의 민족, Doordash 빅데이터 활용사례에서 아마존을 언급하지 않는 것은 어불성설입니다. 아마존만큼 적극적이고, 성공적으로 빅데이터를 활용하는 기업도 없기 때문이죠.

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빅데이터란 무엇인가?

빅데이터의 정의는 주체자에 따라 조금씩 다르게 표현하고 있다.
Wikipedia를 참조하면 빅데이터란 "기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술"라고 정의하고 있다.
IDC(Industrial Development Corporation)에 의하면 빅데이터의 정의를 "다양한 데이터로 구성된 방대한 볼륨의 데이터로부터 고속 캡처, 데이터 탐색 및 분석을 통해 경제적으로 필요한 가치를 추출할 수 있도록 디자인된 차세대 기술과 아키텍처"라고 명시하였다.
여러 국내외 선진사의 정의를 바탕으로 빅데이터란 다음과 같이 정의 내릴 수 있다.

"Big data란 대량의 다양한 정보뿐만 아니라 신속한 정보의 수집 및 처리속도를 갖추는 것, 나아가 데이터의 불확실성을 인지하고 분석을 통한 비즈니스 가치를 찾아내는 것이라 할 수 있다."

즉, 다양하고 복잡한 데이터에서 비즈니스 가치를 찾아내는 과정이 빅데이터 분석이라 할 수 있다. 다시 말해, 어려운 분석 방법을 통해서 데이터 분석을 했지만 비즈니스적 가치가 없다면 그건 빅데이터라고 할 수 없다.

그렇다면 빅데이터는 왜 출현하게 되었을까? 첫 번째 이유는 CPU, 스토리지, 메모리 등 하드웨어의 가격이 낮아지면서 정보 저장 및 처리비용의 저렴해졌기 때문이다. 또한, Hadoop 및 R같은 오픈 소스의 기술 발전에 있다. 이제는 대용량 비정형 데이터를 Hadoop를 써서 빠르게 분산 처리하여 결과를 얻을 수 있고 통계 툴 R를 활용하여 통계함수 처리 및 Data Visualization을 할 수 있게 되었다. 세 번째 이유는 원래 존재했지만 관리되지 않고 버려지는 데이터에 관심을 갖게 되었고 그 데이터에서 비즈니스적인 가치를 찾으려는 노력을 시도했기 때문이다. 마지막 이유는 실제 이런 데이터에서 가치를 찾아서 활용한 사례가 등장했기 때문이다. Facebook, Twitter, Google, Dell, Target등 여러 기업에서 빅데이터를 활용하여 비즈니스적 가치를 찾아내고 실제 사업에 적용하고 있다. 이런 성공사례에 대해서는 다음 장에서 다루도록 하겠다.

최근 소셜미디어, 스마트 폰, IoT(사물인터넷), 웨어러블 기기의 확산으로 인해 빅데이터는 ICT분야에서 큰 역할을 할 것이며 신규 비즈니스 영역으로 주목 받을 것이다. 이에 국내∙외 기업들은 빅데이터를 활용한 사업에 주력하고 있으며 빅데이터 산업 시장은 국외, 국내 각각 연평균 52%, 27.9%로 급증세를 보일 것으로 예상한다.

가트너 선정 "2015 전략기술 트렌드 10선에 "빅데이터 분석(고차원분석)"이 포함되어 있다. 최근 5년간 가트너 10대 전략기술에 데이터라는 주제는 항상 등장했다.
그로 인해 지금까지 데이터에 대한 관심을 갖고 그 활용사례도 꾸준히 증가하고 있다. 이제는 정형∙비정형의 다양한 데이터를 분석하는 분석기술이 발전되었고 관심을 더 갖게 되었다. 즉, 과거에 빅데이터에 대한 단순한 관심이 이제는 보다 진보된 똑똑한 데이터 분석과 활용에 옮겨지고 있다는 것을 알 수 있다

국내∙외 빅데이터 활용사례

빅데이터는 바이오, 소셜, 생산, 금융, 통신 등 많은 분야에서 활용되고 있다.
&nbsp 특히, 글로벌 기업에서는 이미 빅데이터 사업을 시작하였으며 그 예로, 아마존에서는 소비자들의 소비 패턴을 분석하여 누가 언제 어떤 상품들을 구매할 것인지 예측하여 소비자가 구매 버튼을 클릭하여 배송요청을 하기 이전에 미리 배송준비를 할 수 있는 시스템을 개발하였다.

구글의 '플루 트렌드' 역시 빅데이터를 활용한 사례이다. 일반적으로 사람들은 감기에 걸리면 병원 약국에 가기 전 독감이나 같은 단어를 검색하는데 구글은 이러한 점에서 생각해서 2008년부터 검색 정보와 위치를 기반하여 미국의 감기바이러스 확산 상황을 알려주는 서비스를 제공 중에 있다.
즉, 이 시스템은 '감기'나 '독감'과 같은 검색빈도가 높은 지역을 지도에 표시 함으로써 독감의 확산을 예측할 수 있다. 대부분의 보건 기구는 일주일에 한번만 예상 수치를 업데이트하지만 Google 독감 트렌드는 18개 국가를 대상으로 매일 업데이트되므로 기존의 시스템을 보완한 것이다.

또한, 패션브랜드인 자라(ZARA)도 빅데이터를 분석하여 활용하고 있다. 자라의 경우 다품종 소량생산을 마케팅 판매 전략으로 삼고 있다. 일반적인 패션 브랜드의 상품 종류에 비해 2배 이상의 종류를 생산한다.
또한, 오더부터 생산, 매장에 입점할 때까지 단 6주이내로 걸린다. 때문에 수요 예측과 매장 별 재고 산출, 상품별 가격 결정, 운송까지 실시간으로 파악해야 할 필요가 있었고, 이를 위해 MIT연구팀과 연계해 빅데이터를 활용하는 재고관리 시스템을 개발했다.
빅데이터를 비즈니스에 활용한 국내 기업 중 하나인 SK텔레콤은 SNS, 소셜데이터, 검색키워드를 이용하여 고객, 사회 트렌드 파악 및 기업이미지 파악, 홍보에 자체 개발한 빅데이터 솔루션을 이용하고 있다.
이를 바탕으로 최근에는 "스마트 아티스트 마케팅" 사업을 본격적으로 시작하였다. 즉 SNS, 키워드를 분석하여 연예인의 활동 방향 및 이미지 분석에 활용할 계획이다. SK텔레콤은 이 외에도 모바일 광고 분석, 소셜데이터 분석 등 다양한 빅데이터 기반의 서비스 모델을 새롭게 개발 중에 있다.

주요 카드업체들은 소비자의 행동패턴을 분석하여 마케팅에 활용하고 신규상품 개발 및 상품추천에 빅데이터를 활용하고 있다. 한 예로 KB국민카드의 경우, 빅데이터 분석을 통해 카드이용서비스 및 편의성을 제공하고 있다.
최근 몇 년 동안 카드 이용객의 행동패턴을 분석하여 "혜택가맹점" 앱을 개발하여 고객에서 맛집 추천 및 비슷한 고객의 상점이용 패턴을 제공함으로써 편리하게 정보를 얻을 수 있었다. 또한, 최근에는 "실시간 마케팅시스템"을 개발해서 비즈니스에 적용, 운영하고 있다.
이 시스템을 통해 고객은 자신의 니즈와 위치에 따라 최적화된 카드혜택 및 맞춤형 정보를 실시간으로 검색하고 받을 수 있다.
예전에는 무작위 성 마케팅을 했다면 지금은 전략적으로 고객의 상황에 맞게 최적의 시간에, 최적의 상황에, 최적의 혜택을 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해 KB국민카드는 정형∙비정형 데이터 분석을 위해 빅데이터를 적극 활용하고 있다.

엔씨소프트에서도 빅데이터 기반의 고객 데이터 분석 시스템을 구현하고 운영 중에 있다. 불법적으로 다른 사람의 자산을 이용하거나 가져가는 행위를 잡기 위해 오랫동안 연구해 왔고 여기에 빅데이터 기술을 활용하고 있다.
즉 방대한 고객의 행동 및 사용 로그 데이터를 분석하여 사기 탐지(Fraud detection) 알고리즘을 고도화하여 적용하고 이를 이용하여 불법 행위를 모니터링하고 있다.
수많은 사람들이 게임을 하고 여기서 엄청난 양의 로그 데이터가 쏟아져 나온다. 많은 양의 비정형 데이터를 실시간으로 분석하고 알람을 표기하는데 빅데이터는 꼭 필요하다. 또한, 고도화된 사기탐지 알고리즘을 개발하기 위해 Data Mining기법 및 기계학습기술을 적극 활용하고 있다.

지금까지 빅데이터 동향 및 간략한 국내외 활용사례를 살펴보았다.
2편부터는 금융, 바이오, 영상, 사물인터넷, 딥러닝 분야에서의 빅데이터 사례를 자세히 다루어 보겠다. 먼저, 다음 편에서는 금융분야 빅데이터 활용사례에 대해 이야기해보도록 하겠다.

※ 이 글은 대한산업공학회에서 발간하는 IE 매거진 2016년 가을호에 게재된 글을 대한산업공학회의 허락을 얻어서 다시 게재합니다.

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삼성SDS 스마트팩토리사업부

2009년 미국 조지아텍 산업공학과 박사학위를 취득하고 싱가포르 국립대학교 산업공학과에서 연구원으로 근무하다가 2010년 9월에 삼성SDS 인프라사업부로 입사하였습니다. 현재 Data Scientist로서 다수의 빅데이터 과제를 진행하고 있으며 데이터분석 및 Data Scientist 양성과정을 개설하고 사내 강사로 활발히 활동하고 있습니다. 또한, CommonSDS뿐만 아니라 IE 매거진에도 빅데이터 관련 글을 기고함으로써 관련 지식을 전파하고 사내외 세미나를 통해 빅데이터 지식 교류 등 폭넒은 활동을 하고 있습니다.

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인쇄하기 빅데이터란 무엇인가? 빅데이터의 정의는 주체자에 따라 조금씩 다르게 표현하고 있다. Wikipedia를 참조하면 빅데이터란 "기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술"라고 정의하고 있다.

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