빅데이터 분석 활용 사례

빅데이터 분석 활용 사례

정치, 사회, 문화 활용 사례 살펴보겠습니다. 빅데이터의 정치 분야의 사례로는 2008년 미국 대통령 선거를 예로 들 수 있다. 미국 대통령 후보는 다양한 형태의 유권자 데이터베이스를 확보하였고 이를 분석하여 유권자 맞춤형 선거 전략을 진행하였습니다. 당시 캠프는 종교, 인종, 가구 형태, 소비 수준, 나이와 같은 기본 인적 사항으로 유권자를 분류하는 것을 넘어서서 구독하는 잡지, 마시는 음료, 과거 투표 여부 등 유권자 성향까지 소셜 미디어나 전화 또는 개별 방문을 통해 유권자 정보를 수집하였습니다.

 

 

수집된 데이터는 캠프로 전송되었고 유권자 정보를 온라인으로 통합 관리하는 보트 빌더 시스템의 도움으로 유권자에 대한 예측, 미결정 유권자 선별, 유권자 성향 분석을 해나갔습니다. 이를 바탕으로 유권자 맞춤형 선거 전략을 전개하였고 비용 대비 효과적인 선거를 치를 수 있었습니다. 사회 분야 활용 사례로는 서울시의 심야버스 노선 확정이 있습니다. 서울시는 심야버스 노선을 확정하는 데 빅데이터를 활용하였습니다.

 

 

우선 KT와 함께 심야에 핸드폰을 사용하는 사람들의 정보를 분석 및 수집하였습니다. 발신자 출발지와 소유자의 도착지를 연결하여 심야에 이동해야 할 길을 찾고 서울시는 이 데이터를 바탕으로 새로운 노선을 확정하였습니다. 문화 부분 활용 사례로는 머니볼 이론이 있습니다. 머니볼 이론이란 분석한 경기 데이터를 기반으로 적재적소에 선수들을 배치하여 승률을 높이는 게임 이론입니다.

 

 

영화로도 만들어진 머니볼 이론은 오클랜드 애슬레틱스의 구단장인 빌리 빈은 출루율이 승패에 영향을 미친다는 가정하에 선수들의 데이터를 분석하였고 출루율은 높지만 저평가된 선수들을 고용하였습니다. 그 결과 메이저리그 최초로 20연승의 신기록을 세웠습니다. 정확한 의미에서 머니볼 이론은 빅데이터 분석은 아니지만 데이터 분석 수요가 미미했던 스포츠 분야에서 데이터 분석의 중요함을 보여주었다는 점과 그 당시 비 정형화된 데이터를 활용했다는 점에서 빅데이터의 개념과 유사한 사례라 볼 수 있습니다.

 

 

다음은 경영, 마케팅 활용 사례입니다. 경영 분야에서의 빅데이터 분석이 가장 많이 사용될 것으로 예측되는 분야를 조사한 결과 마케팅 49%, 생산관리 18%, 재무 15%, 신사업 14%, 인사 4% 등으로 나타났습니다. 마케팅 분야에서 방대한 양의 데이터의 저장이 이루어진 예시로 상품 스캐너가 있습니다. 처음 스캐너는 계산 편리성과 가격 식별 등 매장 관리를 더욱 편하게 하기 위해 사용되었고 이 이유만으로도 그 당시 상당한 혁신이었습니다.

 

 

스캐너가 설치된 후 저장되기 시작한 데이터의 중요성을 인식하였고 마케팅 분야에서 스캐너 데이터를 활용한 연구들이 활발히 진행되었습니다. 스캐너 데이터의 사용 이후 기업의 데이터 활용에 큰 변화가 생겼습니다. 인트라넷, 인터넷 등 네트워크 기술의 발달로 고객 관계 관리, 전사적 자원관리 시스템 등 IT 기반 시스템을 위한 DB 구축이 진행되었고, 빅데이터가 그 뒤를 따르고 있습니다.

 

 

아마존은 소비자들의 구매 내역을 데이터베이스에 저장하고 이 기록을 분석하여 소비자의 관심사와 소비 취향을 파악합니다. 이러한 빅데이터의 활용을 통해 아마존은 소비자에게 알맞은 추천 상품을 표시합니다. 고객 한 사람 한 사람의 성향을 파악해 가장 일치한다고 생각되는 상품을 자동으로 제시하는 것입니다. 아마존의 추천 상품 표시와 같은 방식으로 페이스북 및 구글도 빅데이터의 활용을 증대시키고 있습니다.

 

 

페이스북 및 구글은 이용자의 검색 조건 또는 사진과 동영상 같은 비정형 데이터를 즉각 처리하여 맞춤형 광고를 제공하는 등의 노력을 기울이고 있습니다. 인터넷으로 시작해서 인터넷으로 끝내는 생활, 스마트폰을 이용해 쇼핑 및 정보 검색을 하고 실시간으로 글을 남기는 등의 인터넷을 이용하는 동안 남은 데이터 흔적들을 분석하면 소비 성향 및 개인의 생활 패턴 등을 예측할 수 있고 기업들은 이러한 예측 데이터를 통해서 소비자의 취향을 파악 및 예측할 수 있습니다.