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빅데이터 활용사례 by GoldenWired INC.

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Byounghee Kim

데이터 분석 전문기업 주식회사 골든와이어드 DATA Lab에서 빅데이터에 대한 활용사례에 대해 궁금해 하는 고객들과 일반인들을 위하여 간략하게 요약한 사례집입니다. 이해하기 쉽게 구성하였습니다. 빅데이터 활용에 대한 이해에 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다.

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빅데이터 활용 사례 December, 2016
Contents I. 빅데이터 개요 II. 산업별 빅데이터 활용 사례 1. 제조 산업 2. 금융 산업 3. 패션 산업 4. 유통 산업 5. 의료 산업 6. 기타 산업 III. 결론김병희 brian.kim@goldenwired.com CTO, GOLDEN WIRED INC. 최사비나 sabina.choi@goldenwired.com 연구원, GOLDEN WIRED INC.
I. 개요 빅데이터 활용의 세 가지 고민 빅데이터가 내 사업에 어떤 도움 이 되는가? 빅데이터를 기존시스템에 어떻게 적용해야 할까? 빅데이터 기술은 어떻게 얻을까? 빅데이터 활용 사례로 고민 해결 70% 이상 사업 고민 적용 고민 기술 고민
The Big Data Value Model Garther, Selecting Impactful Big Data Use Cases, 2015 고객 관계관리 프로세스 효율 마케팅 극대화 위험(비용) 최소화 신규 가치창출 세계적인 컨설팅 회사인 가트너그룹은 빅데이터의 가치모델을 ‘고객관리- 프로세스효율-마케팅-비용-신규가치창출’ 등 으로 구분하고 이들이 유기적 으로 시너지를 창출하여 최종적으로 경영효율화 및 매출 안정화에 기여한 다고 분석함 I. 개요 – 빅데이터 가치 모델
생산은 제조업 고유의 기능으로 생산의 효율화는 제조업에서 영원 한 과제. 빅데이터 기술의 발달에 힘입어 데이터가 손실 없이 생산 성을 높이는 데 활용될 수 있게 됨 빅데이터를 통한 제조업의 생산 효율화 GE 의 빅데이터 활용 전략은 HOW TO SHOW ? 부터 시작됨 1. 제조 적용사례 –(1) GE, 빅데이터를 통한 제조업 생산 효율화 II. 사례
1. 제조 적용사례 –(2) Volvo, 차량 운행 데이터 분석을 통해 결함 조기 발견 자동차에 탑재한 센서를 통해 차량의 주행 정보와 운전자의 요구사항을 수 집해 생산과정에서 발견하기 어려운 결함 발견 수집 • 운행과정에서 발생되는 DATA를 본사 분석 시스템에 자동 전송 분석 • Big Data 분석을 통해 여러 결함과 고객의 잠재 Needs를 파악 반영 • 결함 및 잠재 Needs를 개발 단계에 반영 • 기존 50만대 판매 시점에서 발견하던 결함을 1,000대 판매시점에 파악 • 리콜비용 절감, 제품 완성도 제고 • 고객관리 강화와 기업 경쟁력 향상 효과
1. 제조 적용사례 –(3) 오므론, 빅데이터 분석을 이용한 제품 생산성 향상 생산라인의 상태를 쉽게 파악하여 현장 직원이나 관리자 누구든지 시스템 의 오류를 수월하게 파악할 수 있는 환경을 조성함으로써 제품 생산성 향상 로그 수집 구조 구축 후, 실시간으로 생산 상황 파악 및 데이터 분석 로그 데이터 통합하여 생산 공정을 일련의 흐름으로 시각화 프로토타입 시스템 도입으로 생산라인 움직임과 개선점 감지 분석 플랫폼 제공으로 생산 정보를 다양한 측면에서 분석 할 수 있는 다양한 DB 구축 효율성 6배 상승효과 문제 원인 분석 6시간 -> 1시간으로 단축 => 시간 당 생산성 30% 향상 <오므론 생산라인 빅데이터 플랫폼 도입 프로세스>
빅데이터 활용의 주요 포커스는 고객 상호작용 및 모든 채널을 이용해 고객을 이해하고, 체계적으로 정의된 고객 세그먼트를 대상으로 다양 한 금융 상품 제안 고객과의 상호작용 신경망분석 가입자 유치비용은 빅데이터 BI 도입 전에 비해 25% 절감 고객당 수익성도 12%에서 18%로 증가 비용절감 수익성증가 대출계좌 신용평가점수를 산출시간을 3시간에서 단 10분으로 단축 효율성증가 2. 금융 적용사례 –(1) Bank of America, 빅데이터 기반 금융 상품 제안
2. 금융 적용사례 –(2) 페이팔, 결제 사기 대응책 ‘이상 금융 거래 탐지 시스템 (FDS)’ 전 세계에서 이뤄지는 온라인 결제에서 발견된 수만 개의 잠재적 특징을 분석해 특정 사기 유형과 비교하거나 사기 방식 탐지, 다양한 유사 수법 파악으로 결제 사기 대응책으로 ‘딥러닝 (Deep Learning)’ 기술 도입 *딥러닝 기술 : 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술. 딥러닝을 구성하는 인공 신경세포 네트워크는 이를 구현한 시스템이 얻은 데이터의 패턴이나 특징을 이해하는 데 뛰어나며, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 텍스트 분석, 비디오 게임 등의 발달이 모두 여기에 영향을 미침. 보이스 피싱, 파싱, 스미싱, 메모리 해킹 등 온가인 사기 피해 증가 및 진화 페이팔, 자사 이용자 1억 7천만명의 40억 개 결제 딥러닝 분석 피싱에 해당되는 결제 건들의 유형화 사기 결제율 전체 수익의 0.32%, 평균 1.32%보다 현저히 낮음 “온라인 사기 차단 가능성 상승, 사이버 범죄 및 온라인 사기 패턴 분석의 정확도 제고”
2. 금융 적용사례 –(3) Progressive, ‘Pay as you drive’ 미국 보험사인 프로그레시브는 렌터카 업체와 협업으로 렌터카에 기록된 차량 운행 기록 장치를 분석하여, 운전 자의 운전습관과 운행패턴, 사고 이력에 대한 평가 기준을 수립하여 이를 보험 정책에 반영함.자동차 운행정보를 기록하는 장치를 통해 운전습관, 운행패턴 등에 따른 연계 상품 개발 “위험 감지에 따른 사고발생 감소 및 보험사 손실 최소화, 혼잡 시간대와 사고 다발 지역 운행 빈도가 낮은 운전자에게 보험료 할인＂
매년 전년도 상품 판매율에 의존하거나 기획자들의 직관에 따라 상품 판매량 을 정하고 생산하는 것은 시간과 인력의 낭비 데이터 분석으로 실제 판매량에 근접한 발주가 가능 리오더 비효율 감소 실제 판매 25만 5000장으로 오차5% 매출실적 변화 원인 분석 판매량 예측 및 발주관리 고객-매장 성향 분석 빅데이터 활용 국내 주요 패션업계 3. 패션 적용사례 –(1) 코오롱스포츠, 발주 시기 예측
매장으로부터 수집되는 빅데이터를 활용하여 소비자의 니즈와 수요를 분 석하여 고객선호도에 기인한 의상판매가 이루어 지므로 재고비용이 절감 전 세계 2000여개 매장 스페인본사 (클라우드 서버) 디자이너 물류담당자 2~3주 안에 매장에 상품 공급 $ 재고비용 절감 매장데이터 수집하여 본사보고 데이터 분석하여 담당자에게 실시간 제공 고객선호에 기반한 상품판매 소비자 니즈 캐치 효율적 재고분배 3. 패션 적용사례 –(2) ZARA, 데이터를 통한 소비자의 니즈와 수요 분석
3. 패션 적용사례 –(3) 노스페이스, AI를 이용한 상품 추천 ‘Expert personal shopper’ 상품의 기능성에 대한 이해가 필요한 아웃도어 용품에 맞춰, 단순히 디자인만이 아닌 방문하고자 하는 지역과 용도, 그에 맞는 기능을 갖춘 상품을 전문 지식과 함께 제공하는 추천 서비스 기존 오프라인 매장 data 및 소비 패턴 데이터화, 상품 관련 개인 블로그 및 산악 잡지 등 간행물 데이터 수집 인공지능 질의를 통한 데이터 분석 : 지역의 날씨 및 지형, 전문가 사용 평가, 산악용품 사용 후기 종합 분석 인공 지능 커뮤니케이션 데이터를 통해 보다 적합도 높은 상품 및 지식 제공이 가능한 시스템 구축 온라인 쇼핑몰 이용률 상승 및 추천 상품 클릭률 8배 상승한 평균 60% 달성 수집 분석 효과 구축
Win-Back L-Trend Catch 롯데멤버스와 롯데백화점 및 롯데 쇼핑, 마트 등 빅데이터를 분석하여 고객 특성에 따른 타겟층 선정하고 맞춤형 마케팅 진행 고객별 평균구매주기 및 최대구매주기를 반영 하여 고객의 이탈 가능성을 추정 구매 패턴을 통해 고객을 분석하고 소비자 이슈 트렌드를 반영 신규 고객관리 CRM 개발 유통 브랜드 평판1위 백화점 브랜드 평판1위 H일간지, 2017년 1월 * L-Trend Catch, Win-Back : 롯데 이용 고객 데이터를 분석하여 만들어낸 자체 마케팅 기법 4. 유통 적용사례 –(1) LOTTE, 고객 맞춤형 마케팅
외부데이터(날씨/지역 등)와 내부데이터(매장/상품)의 상관분석으로 재고관리 를 통해 제품의 판매 변동을 예측하는 빅데이터 복합분석으로 가맹점들의 점포 경영 효율성 및 매출 증대 강화 상품별 판매 데이터 분석 매장 지역 기상 데이터 분석 날씨 판매지수 제품별 매출변동 예측 전국 3100여개 점포 단말기에 정보제공 $ 빵매출 30% 증가 4. 유통 적용사례 –(2) 파리바게트, 제품 매출 변동 예측
4. 유통 적용사례 –(3) 아마존, ‘예측 배송 서비스’ 미국의 온라인 쇼핑 업체인 아마존닷컴은 배달 시간 단축을 위해 소비자가 물건을 주문하기 전에 배송하는 ‘예측 배송 서비스＇를 진행 중 고객의 기존 주문과 검색 내역, 위시 리스트, 장바구니, 반품 내역과 마우스 커서가 머무른 시간을 활용하여 고객 주소지 근처의 물류창고로 배송 시작
마케팅부터 시술에 이르기까지의 데이터의 흐름을 분석하여 마케팅 경로 별 효율성을 측정하고 마케팅 비용의 선택과 집중을 가능하도록 하는 의사결정지원 시스템 활용 마케팅 경로별 상관관계 분석 A. 불필요한 마케팅 비용 절감 B. 매출단가 높은 마케팅채널 집중시 매출 예측 마케팅 비용대비 효율측정 예상 시술건수 예측 마케팅 지출에 따른 매출예측 (의사결정지원) 5. 의료 적용사례 –(1) 병원, 의사결정지원 시스템에 활용
5. 의료 적용사례 –(2) 구글, 검색어 분석을 통한 ‘독감 예측 시스템’ 구글, 인플루엔자 등 독감과 관련된 검색어 쿼리 빈도 조사하여, ‘구글 독감 동향(Google Flu Trends)’이라는 독감 확산 조기 경보체계 마련 검색어, 시간대, 위치 정보를 활용하여 독감 트렌드 분석 해당 지역의 ‘실제 병원 방문 환자 수＇와 ‘구글 관련 키워드 검색자 수‘ 간의 상관 관계 분석 <독감 예측 시스템 시각화> 질병확산보다 빠른 경고 제공 & 미 질병통제센터보다 2주 앞선 예보
5. 의료 적용사례 –(3) 미국 국립보건원, Pillbox 프로젝트를 통한 의료개혁 미국 국립보건원은 의료보험 혜택 수혜율의 확대와 의료비용 절감을 위하여, 사용자가 문의하는 약에 대한 정확 한 정보를 제공함으로서 의약품 오남용을 막기위한 시스템으로 필박스(Pillbox) 모델을 제시 이용자 제약사 형태, 색깔, 크기 등 정보 입력 약품 복용법, 성분, 포장 등 정보 제공 정보제공관리 국립의학 도서관 (NLM) Pillbox [Pillbox 운영 구조] Pillbox 도입 후, 연간 5,000만 달러 비용 절감 비용절감 유행하는 질병의 발생 장소 및 전염속도에 대한 분석 가능 질병 분석 가능
6. 기타 적용사례 –(1) 후지쯔, 농업용 빅데이터 분석 솔루션 후지쯔는 농지작업 실적과 작물 이미지 등 데이터 분석을 통해 수확량 증가 와 품질을 향상시키는 클라우드 기반의 농업용 빅데이터 분석 솔루션 제공 <후지쯔의 농업용 빅데이터 분석 솔루션> 기후와 토양 환경 등 센서 DATA, 과거 수확 실적 DATA 수집 분석 최적의 파종, 농약 살포, 수확 시점 제공
6. 기타 적용사례 –(2)DB Systel, 센서를 이용한 기관차 관리 DB Systel은 운영 상황 정보를 실시간으로 담아 인지 가능한 빅데이터로 즉시 가공 및 근거에 기반한 효과적 조치를 취하고 있으며, 기관차에 부착된 센서를 통해 기관차 유지, 보수에 필요 한 온라인 데이터 시스템 및 관련 인프라를 구축함 데이터에 기반한 실시간 통합 운행 스케줄 관리 사고 발생 시, 과거 사례를 분석한 조치 매뉴얼 마련 효율성 증가 빠른 대응 날씨, 노선 상태 등 인위적인 환경 설정으로 주기적인 시뮬레이션 테스트 진행 문제발생 최소화
III. 결론 빅데이터 시대에서 이 모든 것들을 가능하게 만들기 위한 첫걸음 Q : HOW TO SHOW ? A : DATA Analysis & Visualization.

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  • 14. Win-Back L-Trend Catch 롯데멤버스와 롯데백화점 및 롯데 쇼핑, 마트 등 빅데이터를 분석하여 고객 특성에 따른 타겟층 선정하고 맞춤형 마케팅 진행 고객별 평균구매주기 및 최대구매주기를 반영 하여 고객의 이탈 가능성을 추정 구매 패턴을 통해 고객을 분석하고 소비자 이슈 트렌드를 반영 신규 고객관리 CRM 개발 유통 브랜드 평판1위 백화점 브랜드 평판1위 H일간지, 2017년 1월 * L-Trend Catch, Win-Back : 롯데 이용 고객 데이터를 분석하여 만들어낸 자체 마케팅 기법 4. 유통 적용사례 –(1) LOTTE, 고객 맞춤형 마케팅
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