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오늘의이야기
들어가며 ...
Big Data는 무엇 ?
Big Data의 현주소
BigData추진시고려사항
BigData활용사례
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들어가며...
4차 산업혁명
출처: 미래창조과학부, 지능정보산업 발전을 위한 5대 중점과제, 2016.3.17
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출처: Gartner, Gartner's 2015 Hype Cycle for Emerging Technologies, 2015.8.18출처: Gartner, Gartner's 2014 Hype Cycle for Em...
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가트너가 제시한 10대 전략 기술 동향 (2011년~2016년)
들어가며...
2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 2016년
클라우드컴퓨팅 미디어태블릿그이후 모바일대전 다양한모바일기기관리
(언제어디...
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빅데이터의 짧은 역사
BigData는무엇?
1941
Oxford English
Dictionary,
“information
explosion”
2011.5
McKinsey Global Institute,
“Big D...
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BigData는무엇?
빅데이터 붐의 도화선
– McKinsey Global Institute, “Big Data: The next frontier for
innovation, competition, andproduc...
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BigData는무엇?
다양한 빅데이터 정의
기관 빅데이터정의 시사점
McKinsey
(2011)
일반적인 데이터베이스 소프트웨어가 저장, 관리, 분석할 수 있는
범위를초과하는규모의데이터
데이터규모에초점(정량적측면강조...
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BigData는무엇?
최신 빅데이터 정의 (5V)
출처: Data Technocrats, What is big data, 2013.12.27
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Big Data Landscape (v 3.0 Rev 1.8)
BigData는무엇?
출처: Matt Turck, Jim Hao, FirstMark Capital, Big data landscape v 3.0 (Rev...
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BigData는무엇?
[참고] Big Data Landscape (v 1.0)
출처: 출처: Dave Feinleib, The Big Data Landscape, 2012.6.19
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BigData는무엇?
빅데이터 출현 정리하자면…
Growth of Google,
Facebook, etc
Cost of memory,
hardware, etc
Time
Pb
Amount of data
Time to...
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BigData는무엇?
Big Data: Key Concepts
– Thechallengeofthe“needleinahaystack”
– Separating thesignalfromthenoisebecomesreal...
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BigData는무엇?
빅데이터 정의 정리
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빅데이터 오해 사례-해외 (구글 독감 예측)
BigData의현주소
출처: Kate Crawford , Untangling algorithmic illusions from reality in big data, 201...
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BigData의현주소
빅데이터 오해 사례-국내 (2014.6.4 지방 선거)
– 11개관심선거구,6개적중
– Data의한계(대부분트위터데이터),Social Data 만이 빅데이터 ?
– 2016년 20대 총선엔 실...
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BigData의현주소
빅데이터 좋은 사례-해외 (2014년 브라질 월드컵)
– SAP,‘매치인사이트(MatchInsights)’, 선수움직임/유형 빅데이터로실시간분석
출처: http://blogs.wsj.com/c...
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BigData의현주소
[참고] ‘돌풍’ 아틀레티코의 신무기 ...
출처: 한준, [라리가HOT] ‘돌풍’ 아틀레티코의 신무기, 구글글래스, 2014.4.15
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BigData의현주소
빅데이터 좋은 사례-국내 (서울시 심야 버스, 일명 ‘올빼미 버스’)
– 기존노선도:교통카드데이터의기/종착지분석활용
– 심야버스노선:이동통신사의 유동인구통화량분석(약30억건/월)
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산업영역별 저장된 데이터 량
BigData의현주소
출처: McKinsey Global Institute, 2011.6
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산업영역별 Big Data Opportunity Heat Map
BigData의현주소
출처: Gartner, 2012.7
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BigData의현주소
빅 데이터 활용에 따른 기업 매출 증대 효과 입증
출처: Avanade, 2012.6
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BigData의현주소
산업영역별 빅데이터의 수집 용이성 및 가치
출처: McKinsey Global Institute, 2011.6
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2013년 현황
– 공급자
• 데이터와관련한거의모든IT업체가빅이터시장진출을선언
• 시장영역파괴(포털,통신업체, 금융등도빅데이터시장에진출)
• 실제성과를낸업체들은 사실몇되지않음
• 얼마나성장할지장담할수없는것이바로국내...
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최근 현황 (2016)
– ‘현재는물론미래에도중요한엔터프라이즈 기술’및‘빅데이터도입현황’
BigData의현주소
출처: 한국IDG, “미래 비즈니스 경쟁력을 확보하라”-기업 IT의 미래 준비 현황과 과제, 2016....
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BigData의현주소
공공 데이터 현황
– 공공데이터포털:파일데이터14,934건,오픈API1963건,표준데이터10건(2016년5월17일 기준)
출처: 동아경제, ‘활용 어려운 공공데이터’, 2016.5.18 & 해...
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BigData의현주소
빅데이터의 자화상에 대해 표현하자면…
– ‘Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to d...
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Google의 무인자동차
 운전할 때 필요한 사람의 역할을 컴퓨터가 대신하여 사람이 없어도 차가 목적지까지 도달할
수있도록해주는기술
 자동차에 달린 다양한 센서를 이용하여 주변의 정보를 받아들이고, 이를 컴퓨터...
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Google의 알파고
– Google은머신러닝,딥러닝기술을적용한인공지능을탑재한알파고개발
– 알파고는3천만건이상의프로바둑기사대국빅데이터를분석하여업그레이드,실시간바둑時수백대이상의컴
퓨터를네트워크로 연결,즉실시간빅데이터...
29
브라질월드컵 우승팀 독일
– 2014년 브라질 월드컵에서 독일은 「선수들의 훈련, 컨디션 체크, 상대팀 비디오 분석, 동선 분석을 통한 전략수
립,시합Simulation」 등을통해만반의준비
– 「실제시합에서도실시간...
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’12년 美 대통령 선거
– 롬니후보는대선7개월전에빅데이터분석팀을조직,데이터분석/모바일 시스템이결합된빅데이터선거전개
– 오바마 후보는 2012년 대선 2년 전에 이미 빅데이터 분석팀 설치/운영, 2008년 대선에서...
31
스마트 도시(시카고)
– 시카고시에서는 공용자전거,쓰레기통등에센서를부착,빅데이터분석을통하여효율적인서비스제공중
예측 분석을 통한
더욱 효율적인 서비스 제공
시카고시사례: 시민의삶의질개선
BigData활용사례
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UPS (물류배송)
– 수십PB이상의데이터를분석,배송경로최적화(화물운송및항공운송의효율성극대화추진)
• 2억5,000만 개주소데이터분석을통해최적의배달경로를찾아배송
→운전자당하루1마일을덜운행,연간5,000만 달러에이르...
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ZARA (Fast 패션)
– 수요예측,각 매장별 적정 재고 산출, 상품별 가격 결정을최적화를 이용,최대의 매출을 창출할 수 있는 알고리즘
을이용한애널리틱스방식개발
• 자라는 전세계 매장에서 발행하는 빅데이터를 분...
34
VOLVO
– 빅데이터통한‘안전철학’을 업그레이드
• 엔진,변속기,브레이크,자동주행속도유지장치,온도조절,승객좌석,계기판등차량빅데이터를전부축적/감시/진단
→실시간문제발견및차량엔진에저장하여예측기반마련
BigData활용...
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Master Card의 Spending Pulse
– SpendingPulse를개발(상업 목적)
• MasterCard가보유한카드BigData기반의Report 서비스
• 미국의대표적인경기선행지표로서의신뢰성을인정받고...
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Master Card의 Spending Pulse
– 美상무부발표경기지표대비「속보성,높은연관성,빅데이터반영,산업별활용성」등의차별적특성
– 「미국소매판매동향,주요산업별/지역별 소매판매동향,온라인시장소비동향」등을개발/...
37
JPMorgan Chase, Citi (빅데이터 서비스)
– JPMorgan Chase는 자사 고객의 신용카드 이용 정보와 정부·공공기관이 제공하는 각종 경제지표, 소비자 통계
자료 등을 분석하여 고객 계층별(지역...
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서울대병원 (항생제 최적화)
– 병원의진료기록,상담기록,처방기록등이용한빅데이터분석시스템으로구축
– 맞춤형의료제공등의료서비스품질개선에활용,분당서울대병원은빅데이터분석을통해항생제사용최적화
BigData활용사례
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한국문화관광연구원 (관광코스 개발)
– 외국인의소비행태를GIS기반으로분석하여,인사이트도출
– →관광코스개발활용(SKT유동인구빅데이터와카드소비빅데이터결합분석)
BigData활용사례
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BigData사업추진시고려사항
국내 기업 (빅데이터 도입 계획 없음) 빅데이터 미도입 사유
출처: 미래창조과학부/NIA, ‘2015년 빅데이터 시장현황 조사, 2016.2
시사점은 ?
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BigData사업추진시고려사항
빅데이터 프로젝트 추진 시 고민
– [1]신뢰할수있는데이터확보(‘데이터량’보다는‘신뢰도’와 ‘속도’를더고민) [2]분석역량(사람)
출처: 헌국IDG, ‘2014년 한국의 빅데이터 어디...
42
빅데이터 프로젝트 진행 시 걸림돌
– [1]‘데이터통찰력을가진인력부족,[2]빅데이터에대한충분한이해부족
BigData사업추진시고려사항
출처: 헌국IDG, ‘2014년 한국의 빅데이터 어디까지 왔나’, 2014.9
43
BigData사업추진시고려사항
빅데이터 추진 시 체크리스트
– 성공적인빅데이터사업을위해선내외부데이터통합수집/분석역량,인프라,조직분야의체계적준비필요
43/6
이해당사자 점검사항 설명
수요기업
(고객)
명확한도입목적...
44
마무리
Big Data 는 사라질 것인가?
– 빅데이터는죽지않는다.단지용어가사라질뿐이다.
• 빅데이터는하나의기술트렌드나프로젝트가아닌IT전체에녹아있는공기와같은기술,
기술에이미빅데이터가 포함되거나혹은관련기술이복합적으로...
45
마무리
빅데이터 성공적인 사업 추진을 위해서는 ...
– 빅데이터에대한넓은시각필요,SNS수집/분석이빅데이터의전부가아님
– 선수들이너무많다.선별하는노력/능력이 필요
– 일회성SI성프로젝트,패키지SW도입식의접근은곤란
...
46
마무리
오늘 이야기를 마치며 … 빅데이터 확산에 따른 도전과 기회
– 새로운 가치와 수익 창출원으로 기대를 모으고 있으나, ‘빅 브라더’에 대한 우려와 전문인력 부족 등 해결해야 할
많은도전과제도상존
– 데이터축적...
빅데이터의 이해 및 사례+(배포) 국민안전처-김동한-2016-7-27
빅데이터의 이해 및 사례+(배포) 국민안전처-김동한-2016-7-27
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빅데이터의 이해 및 사례+(배포) 국민안전처-김동한-2016-7-27

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사내 대학 강연 자료 (2016.7)

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빅데이터의 이해 및 사례+(배포) 국민안전처-김동한-2016-7-27

  1. 1. 1 오늘의이야기 들어가며 ... Big Data는 무엇 ? Big Data의 현주소 BigData추진시고려사항 BigData활용사례
  2. 2 들어가며... 4차 산업혁명 출처: 미래창조과학부, 지능정보산업 발전을 위한 5대 중점과제, 2016.3.17
  3. 3 출처: Gartner, Gartner's 2015 Hype Cycle for Emerging Technologies, 2015.8.18출처: Gartner, Gartner's 2014 Hype Cycle for Emerging Technologies, 2013.7 들어가며... 현재 Big Data의 위상 (Gartner) BigData는어디에?
  4. 4 가트너가 제시한 10대 전략 기술 동향 (2011년~2016년) 들어가며... 2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 2016년 클라우드컴퓨팅 미디어태블릿그이후 모바일대전 다양한모바일기기관리 (언제어디서나컴퓨팅사용이가 능한)컴퓨팅에브리웨어 디바이스메시 (DeviceMesh) 모바일앱과미디어태블릿 모바일중심애플리케이션과인 터페이스 모바일앱&HTML5 모바일앱과애플리케이션 사물인터넷 앰비언트사용자경험(Ambient UserExperience) 소셜커뮤니케이션및협업 상황인식과소셜이결합된사용 자경험 퍼스널클라우드 만물인터넷 3D프린팅 3D프린팅재료 비디오 사물인터넷 사물인터넷 하이브리드클라우드와서비스 브로커로서의IT 보편화된첨단분석 만물정보(Informationof Everything,IoE) 차세대분석 앱스토어와마켓플레이스 하이브리드IT&클라우드컴퓨팅 클라우드/클라이언트아키텍쳐 (다양한정황정보를제공하는)콘 텍스트리치시스템 진보한기계학습(Advanced MachineLearning) 소셜분석 차세대분석 전략적빅데이터 퍼스널클라우드의시대 스마트머신 지능형기기(Autonomous AgentsandThings) 상황인식컴퓨팅 빅데이터 실용분석 소프트웨어정의 클라우드/클라이언트컴퓨팅 상황에따라적응하는보안구조 (AdaptiveSecurityArchitecture) 스토리지급메모리 인메모리컴퓨팅 인메모리컴퓨팅 웹스케일IT 소프트웨어정의애플리케이션과 인프라 진보된시스템아키텍처 (AdvancedSystemArchitecture) 유비쿼터스컴퓨팅 저전력서버 통합생태계 스마트머신 웹-스케일IT 메시앱과서비스아키텍처(Mes happandserviceArchitecture) 패브릭기반컴퓨팅및인프라스 트럭처 클라우드컴퓨팅 엔터프라이즈앱스토어 3D프린팅 위험기반보안과자가방어 사물인터넷플랫폼 출처: Gartner, 10대 전략 기술 (2011년~2016년)
  5. 5 빅데이터의 짧은 역사 BigData는무엇? 1941 Oxford English Dictionary, “information explosion” 2011.5 McKinsey Global Institute, “Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity” 1998 John R. Mashey, “Big Data… and the Next Wave of InfrasStress” 2001 Doug Laney(Meta Group), Volume, Velocity, Variety 개념 사용 출처: HCL Technologies, A History of Big Data, 2013.10.12
  6. 6 BigData는무엇? 빅데이터 붐의 도화선 – McKinsey Global Institute, “Big Data: The next frontier for innovation, competition, andproductivity” 보고서(2011) • 빅데이타 속에서 누가 먼저 가치를 추출해 내느냐에 따라 기업의 성패가 나뉠 것이라고언급 • 빅데이타가 새로운 유형의 기업 자산으로 자리 잡을 것이 라고예측 출처: McKinsey Global Institute, “Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity”, 2011
  7. 7 BigData는무엇? 다양한 빅데이터 정의 기관 빅데이터정의 시사점 McKinsey (2011) 일반적인 데이터베이스 소프트웨어가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를초과하는규모의데이터 데이터규모에초점(정량적측면강조) IDC (2011) 다양한종류의대규모데이터로부터저렴한비용으로가치를추출 하고 데이터의 초고속수집,발굴,분석을지원하도록 고안된 차세 대기술및아키텍처 데이터규모가아닌업무수행에초점, 특징으로3V(Variety,Velo city,Volume)또는 4V(3V+Value) Wikipedia 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집ㆍ저장ㆍ관리ㆍ분석 의역량을넘어서는대량의정형또는비정형데이터세트및이러 한데이터로부터가치를추출하고결과를분석하는기술 데이터규모및업무수행의관점에서통합된정의 Gartner 기존3V(Velocity,Volume,Variety)+복잡성(Complexity) 구조화되지않은데이터,데이터저장방식차이,중복성문제등데 이터관리및처리복잡성심화로복잡성을특성으로추가 IBM 기존3V(Velocity,Volume,Variety)+데이터진실성(Veracity) 진실성이확보된데이터를바탕으로분석해야한다는데이터품질 측면의특성추가 최근동향 수많은 정형 데이터 혹은 비정형 데이터를 수집하면, 분명한 패턴 이나오게되며,이를통해수집된데이터를기반으로한예측분석 매출 증가,비용절감,고객만족 증대라는 비즈니스 가치를 창출할 수있는패턴발견에집중 출처: 김동한, 빅 데이터의 핵심 플랫폼, 기업용 하둡 동향, 2013.2
  8. 8 BigData는무엇? 최신 빅데이터 정의 (5V) 출처: Data Technocrats, What is big data, 2013.12.27
  9. 9 Big Data Landscape (v 3.0 Rev 1.8) BigData는무엇? 출처: Matt Turck, Jim Hao, FirstMark Capital, Big data landscape v 3.0 (Rev1.8), 2016.3.23
  10. 10 BigData는무엇? [참고] Big Data Landscape (v 1.0) 출처: 출처: Dave Feinleib, The Big Data Landscape, 2012.6.19
  11. 11 BigData는무엇? 빅데이터 출현 정리하자면… Growth of Google, Facebook, etc Cost of memory, hardware, etc Time Pb Amount of data Time to value $ $bn Number of users ms
  12. 12 BigData는무엇? Big Data: Key Concepts – Thechallengeofthe“needleinahaystack” – Separating thesignalfromthenoisebecomesreally relevant 출처: Michael Wu, The Big Data Fallacy And Why We Need To Collect Even Bigger Data, 2012.11.25
  13. 13 BigData는무엇? 빅데이터 정의 정리
  14. 14 빅데이터 오해 사례-해외 (구글 독감 예측) BigData의현주소 출처: Kate Crawford , Untangling algorithmic illusions from reality in big data, 2013.3 Timeliness 측면의 데이터 이슈 Quality (Bias), Volume 측면의 데이터 이슈
  15. 15 BigData의현주소 빅데이터 오해 사례-국내 (2014.6.4 지방 선거) – 11개관심선거구,6개적중 – Data의한계(대부분트위터데이터),Social Data 만이 빅데이터 ? – 2016년 20대 총선엔 실종,무엇을시사하는가? 출처: 와이즈넛, 한국형 빅데이터 선거분석사이트 '초이스 화면, 2014.6
  16. 16 BigData의현주소 빅데이터 좋은 사례-해외 (2014년 브라질 월드컵) – SAP,‘매치인사이트(MatchInsights)’, 선수움직임/유형 빅데이터로실시간분석 출처: http://blogs.wsj.com/cio/2014/07/10/germanys-12th-man-at-the-world-cup-big-data/ 432만 건 데이터 생성/선수 (90분)
  17. 17 BigData의현주소 [참고] ‘돌풍’ 아틀레티코의 신무기 ... 출처: 한준, [라리가HOT] ‘돌풍’ 아틀레티코의 신무기, 구글글래스, 2014.4.15
  18. 18 BigData의현주소 빅데이터 좋은 사례-국내 (서울시 심야 버스, 일명 ‘올빼미 버스’) – 기존노선도:교통카드데이터의기/종착지분석활용 – 심야버스노선:이동통신사의 유동인구통화량분석(약30억건/월)
  19. 19 산업영역별 저장된 데이터 량 BigData의현주소 출처: McKinsey Global Institute, 2011.6
  20. 20 산업영역별 Big Data Opportunity Heat Map BigData의현주소 출처: Gartner, 2012.7
  21. 21 BigData의현주소 빅 데이터 활용에 따른 기업 매출 증대 효과 입증 출처: Avanade, 2012.6
  22. 22 BigData의현주소 산업영역별 빅데이터의 수집 용이성 및 가치 출처: McKinsey Global Institute, 2011.6
  23. 23 2013년 현황 – 공급자 • 데이터와관련한거의모든IT업체가빅이터시장진출을선언 • 시장영역파괴(포털,통신업체, 금융등도빅데이터시장에진출) • 실제성과를낸업체들은 사실몇되지않음 • 얼마나성장할지장담할수없는것이바로국내빅데이터시장 – 수요자 • ‘빅데이터도입미정’답변46.7%,‘전사적으로도입해서활용하거나파일럿프로젝트실행단계’답변15.6% • 빅데이터도입및활용시가장큰방해요인으로는‘활용분야미발견’(30%),‘데이터전문가 부족’(20%),‘빅데이터인프 라 구축미비’(13%) 등 BigData의현주소 출처: 한국IDG, 2013.6.21
  24. 24 최근 현황 (2016) – ‘현재는물론미래에도중요한엔터프라이즈 기술’및‘빅데이터도입현황’ BigData의현주소 출처: 한국IDG, “미래 비즈니스 경쟁력을 확보하라”-기업 IT의 미래 준비 현황과 과제, 2016.3.18
  25. 25 BigData의현주소 공공 데이터 현황 – 공공데이터포털:파일데이터14,934건,오픈API1963건,표준데이터10건(2016년5월17일 기준) 출처: 동아경제, ‘활용 어려운 공공데이터’, 2016.5.18 & 해당 사이트, 2016.7.1
  26. 26 BigData의현주소 빅데이터의 자화상에 대해 표현하자면… – ‘Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinkseveryone elseisdoingit,soeveryone claimstheyaredoingit.’(작자미상) – ‘빅데이터의현실은아직실체없는경험담과성공사례수집,목적 없는기계학습스터디등 나침반 없는 망망 대해에 있는 상황’(외국어대통계학과최대우교수) – Conference, 세미나, Meetup, PoC 만 하다가 끝나겠네 ... 국내 성공 사례를 찾기 힘들고, 있다고 해도알려지는내용은머리를갸웃?(김동한)
  27. 27 Google의 무인자동차  운전할 때 필요한 사람의 역할을 컴퓨터가 대신하여 사람이 없어도 차가 목적지까지 도달할 수있도록해주는기술  자동차에 달린 다양한 센서를 이용하여 주변의 정보를 받아들이고, 이를 컴퓨터가 도로,인간,사물,자동차, 차선 등으로 식별하여 자동차의 구동을 제어하는 것.다양한 정보를 정확하고빠르게처리할수있음.  무인자동차기술의 핵심은 입력받은 외부 환경에 대한 정보를 정확하고 빠르게 처리하는 것, 바로빅데이터역량임 Google의 무인자동차 BigData활용사례
  28. 28 Google의 알파고 – Google은머신러닝,딥러닝기술을적용한인공지능을탑재한알파고개발 – 알파고는3천만건이상의프로바둑기사대국빅데이터를분석하여업그레이드,실시간바둑時수백대이상의컴 퓨터를네트워크로 연결,즉실시간빅데이터플랫폼기술로이세돌에승리 BigData활용사례
  29. 29 브라질월드컵 우승팀 독일 – 2014년 브라질 월드컵에서 독일은 「선수들의 훈련, 컨디션 체크, 상대팀 비디오 분석, 동선 분석을 통한 전략수 립,시합Simulation」 등을통해만반의준비 – 「실제시합에서도실시간분석을통해전술수정,선수교체」등BigData분석을적극활용, 우승차지 BigData활용사례
  30. 30 ’12년 美 대통령 선거 – 롬니후보는대선7개월전에빅데이터분석팀을조직,데이터분석/모바일 시스템이결합된빅데이터선거전개 – 오바마 후보는 2012년 대선 2년 전에 이미 빅데이터 분석팀 설치/운영, 2008년 대선에서도 빅데이터 분석팀 운 영,Know-how보유 BigData활용사례
  31. 31 스마트 도시(시카고) – 시카고시에서는 공용자전거,쓰레기통등에센서를부착,빅데이터분석을통하여효율적인서비스제공중 예측 분석을 통한 더욱 효율적인 서비스 제공 시카고시사례: 시민의삶의질개선 BigData활용사례
  32. 32 UPS (물류배송) – 수십PB이상의데이터를분석,배송경로최적화(화물운송및항공운송의효율성극대화추진) • 2억5,000만 개주소데이터분석을통해최적의배달경로를찾아배송 →운전자당하루1마일을덜운행,연간5,000만 달러에이르는연료비절감 • 차량에부착된여러가지센서가엔진,브레이크 등주요장비의상태정보를실시간으로서버에전달 →기존패턴과다른이상징후가포착되면차량이고장나기전에미리수리하여배송시간절감 BigData활용사례
  33. 33 ZARA (Fast 패션) – 수요예측,각 매장별 적정 재고 산출, 상품별 가격 결정을최적화를 이용,최대의 매출을 창출할 수 있는 알고리즘 을이용한애널리틱스방식개발 • 자라는 전세계 매장에서 발행하는 빅데이터를 분석, 잘 팔리는 제품으로 라인업 구성. 고객의 니즈를 정확히 파악하여 각매장별‘다품종소량생산’이라는기존과는전혀다른방식의운영으로성공.철저하게트렌디한신상품으로대응즉,어 떤상품이어떤매장에진열되어야하는지를실시간으로 분석하여,생산및판매에적용 • 빅데이터를트렌드예측이아닌운영에활용하여,현장의실시간정보활용을통해실시간의사결정에활용한사례 BigData활용사례
  34. 34 VOLVO – 빅데이터통한‘안전철학’을 업그레이드 • 엔진,변속기,브레이크,자동주행속도유지장치,온도조절,승객좌석,계기판등차량빅데이터를전부축적/감시/진단 →실시간문제발견및차량엔진에저장하여예측기반마련 BigData활용사례
  35. 35 Master Card의 Spending Pulse – SpendingPulse를개발(상업 목적) • MasterCard가보유한카드BigData기반의Report 서비스 • 미국의대표적인경기선행지표로서의신뢰성을인정받고있음 BigData활용사례
  36. 36 Master Card의 Spending Pulse – 美상무부발표경기지표대비「속보성,높은연관성,빅데이터반영,산업별활용성」등의차별적특성 – 「미국소매판매동향,주요산업별/지역별 소매판매동향,온라인시장소비동향」등을개발/제공 BigData활용사례
  37. 37 JPMorgan Chase, Citi (빅데이터 서비스) – JPMorgan Chase는 자사 고객의 신용카드 이용 정보와 정부·공공기관이 제공하는 각종 경제지표, 소비자 통계 자료 등을 분석하여 고객 계층별(지역·연령 등) 소비 특성, 유망 업종 등에 대한 보고서를 작성, SME(소상공인) 고객등에 유상제공 – Citi는 자사의 전세계 고객 데이터를 분석, 글로벌 의류 유통 업체인 ZARA가 해당 지역의 경제환경을 고려해 생 산시설이나판매매장등의입지를선정지원 JPMorgan Chase의 트렌드 보고서 사례 Citi의 고객 데이터 제공 사례 신용카드 거래 정보(自社) 경제 지표 소비자 통계 소비 trend report  업 종 별 소비 추이  유망 업종 추정  글로벌고객데이터분석 -소비행태(카드) -보유자산수준(금융상품) -급여수준(payroll)등  글로벌 진출 입지선정 -생산시설 -매장등 BigData활용사례
  38. 38 서울대병원 (항생제 최적화) – 병원의진료기록,상담기록,처방기록등이용한빅데이터분석시스템으로구축 – 맞춤형의료제공등의료서비스품질개선에활용,분당서울대병원은빅데이터분석을통해항생제사용최적화 BigData활용사례
  39. 39 한국문화관광연구원 (관광코스 개발) – 외국인의소비행태를GIS기반으로분석하여,인사이트도출 – →관광코스개발활용(SKT유동인구빅데이터와카드소비빅데이터결합분석) BigData활용사례
  40. 40 BigData사업추진시고려사항 국내 기업 (빅데이터 도입 계획 없음) 빅데이터 미도입 사유 출처: 미래창조과학부/NIA, ‘2015년 빅데이터 시장현황 조사, 2016.2 시사점은 ?
  41. 41 BigData사업추진시고려사항 빅데이터 프로젝트 추진 시 고민 – [1]신뢰할수있는데이터확보(‘데이터량’보다는‘신뢰도’와 ‘속도’를더고민) [2]분석역량(사람) 출처: 헌국IDG, ‘2014년 한국의 빅데이터 어디까지 왔나’, 2014.9
  42. 42 빅데이터 프로젝트 진행 시 걸림돌 – [1]‘데이터통찰력을가진인력부족,[2]빅데이터에대한충분한이해부족 BigData사업추진시고려사항 출처: 헌국IDG, ‘2014년 한국의 빅데이터 어디까지 왔나’, 2014.9
  43. 43 BigData사업추진시고려사항 빅데이터 추진 시 체크리스트 – 성공적인빅데이터사업을위해선내외부데이터통합수집/분석역량,인프라,조직분야의체계적준비필요 43/6 이해당사자 점검사항 설명 수요기업 (고객) 명확한도입목적 활용전략,ROI/TCO,Roadmap마련 접근사고의전환 비즈니스이슈확인후,빅데이터보유여부확인 사례의선별분석 기존DW,검색,분석솔루션,CRM등사례의둔갑 접근방식의Mind전환 SI프로젝트로접근하면필패,경험및기술자산화를위한인적자원확보필요 기존데이터시스템및 제3자데이터활용방안 Legacy시스템의활용,마이그레이션,(SQL,스키마등)이슈,프라이버시/보안/ 지적재산권/법적책임관련 준비,외부DB내부활용방안 솔루션에대한현실적이해 오픈소스,에코시스템에대한 이해,빅벤더의패키지제품이라생각하면곤란 Data중심조직검토 빅데이터전문조직검토,데이터기반의사결정구조및프로세스 공급기업 빅데이터관련핵심기술역량 빅데이터특성반영한아키텍처설계및구현능력 구축사례및기술이관 다양한산업군에서PoC경험,실제구현사례보유,기술전수능력 고객요구대응속도 현장에서의 요구의즉각적인응대와솔루션에반영능력 공통 수평적파트너십 갑∙을의관계가아닌공동체라는협력관계
  44. 44 마무리 Big Data 는 사라질 것인가? – 빅데이터는죽지않는다.단지용어가사라질뿐이다. • 빅데이터는하나의기술트렌드나프로젝트가아닌IT전체에녹아있는공기와같은기술, 기술에이미빅데이터가 포함되거나혹은관련기술이복합적으로작용 • 빅데이터현상은현재개별적이고독립적인프로젝트에서 데이터양,다양성,처리속도,복잡성과관련된문제를 좀더넓은범위의정보관리전략안에포함하는전략적인접근의형태로변해가고있는중 • 향후5년간빅데이터라는 용어는점차사라질것이고 빅데이터와관련된이슈들을다루는것이정보관리측면에서의주된요구사항으로 부상할것 Ex)IoT시대생존위해서는“냉장고를공짜로팔아라”(짐툴리가트너부사장,2015.9.1) – 사물인터넷분야의수익이100%소프트웨어,서비스분야에서창출되는순간이올것 – 냉장고를무료로제공하되,사물인터넷기기를통해수집한냉장고사용정보에대한권한을확보하는것 – 냉장고대신정보를판매할경우냉장고만파는것보다최대5배의수익을거둘수있음
  45. 45 마무리 빅데이터 성공적인 사업 추진을 위해서는 ... – 빅데이터에대한넓은시각필요,SNS수집/분석이빅데이터의전부가아님 – 선수들이너무많다.선별하는노력/능력이 필요 – 일회성SI성프로젝트,패키지SW도입식의접근은곤란 – 적절한예산반영을통한가치인정 – 고객업무는고객현업이전문가,외부의빅데이터전문가와협업이중요 – “무엇을 얻고싶은지?”의 가명확화와사용가능성있는내/외부데이터,기법등의파악이우선 – 전문전담조직의육성필수
  46. 46 마무리 오늘 이야기를 마치며 … 빅데이터 확산에 따른 도전과 기회 – 새로운 가치와 수익 창출원으로 기대를 모으고 있으나, ‘빅 브라더’에 대한 우려와 전문인력 부족 등 해결해야 할 많은도전과제도상존 – 데이터축적량이양적거대함을질적유용함으로전환할시기임박 – NewBM으로서Bigdata서비스발굴:BigData와플랫폼통합 – BigData는하나의솔루션으로해결할수없으며요구사항,Data의성격등에따라다양한솔루션을조합해야함 – 오픈소스중심의소프트웨어스택을구축,운영이절실(기술력.경험을 갖추어야함) → 빅데이터의 핵심은 데이터의 비즈니스화 (막대한 양의 1차 데이터가 아닌 가공된 2차 데이터가 진정한 빅데이터)
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