> 빅데이터: 하둡, 비즈니스 분석툴을 넘어 (8) : 빅데이터의 적용 사례:ITX 클라우드

Big data practice

Big Data: Real-World Use Cases


둡을 포함한 빅데이터 기술의 구성요소와 접근방법은 너무도 명확하여, 기업들은 과거에 알지 못했던 질문에 대해 해답을 찾을 수 있게 되었다. 이러한 해답은 기업에게 통찰력을 가져다 주며, 이를 통해 신제품 아이디어나, 운영효율 개선안을 찾을 수도 있다. 빅데이터 분야에서 이미 많은 수의 성공 사례가 있다. 구글, 페이스북, 링크드인과 같은 웹기업 뿐 아니라, 기존 기업들 또한 이러한 성공을 실현해 나아가고 있다. 

 구체적인 사례를 보자면 다음과 같다. :

    • 추천 엔진 (Recommendation Engine) : 기업의 웹과 온라인 쇼핑몰은 하둡을 사용하여 사용자들 간의 매칭 및 추천, 또는 사용자들에게 상품 및 서비스를 추천하는데 이는 사용자 프로필과 소비자 행태 데이터의 분석에 기반한다. 링크드인은 이러한 접근방법을 사용하여 "알 수도 있는 사람 (People You May Know)” 기능을 강화하였으며, 아마존은 이를 사용하여 관련 상품들을 온라인 고객에게 추천해 준다.



    • 심리(동향) 분석 (Sentiment Analysis) : 고급 텍스트 분석툴은 하둡을 사용하여 트위터, 페이스북의 포스팅과 같은 비정형 텍스트를 분석한다. 이를 통하여 특정 기업, 브랜드 또는 제품에 대한 소비심리를 파악할 수 있다. 분석은 거시 수준의 동향(sentiment)에서 개인의 심리에 까지 적용된다.



    • 리스크 모델링 (Risk Modeling) : 은행과 같은 금융회사들은 하둡과 차세대 데이터웨어하우스를 사용하여 대규모 거래데이터를 분석한다. 이로써 재무 자산의 위험도 및 위험에 대한 노출도, 시장 행태의 시뮬레이션에 기반한 “what-if” 시나리오의 준비, 잠재고객의 리스크 측정 등에 활용한다.



    • 사기행위 탐지 (Fraud Detection) : 빅데이터 기술을 사용하여 고객 행태와 거래 데이터를 분석함으로써 사기성 행위들을 탐지해 낸다. 신용카드 회사의 경우, 빅데이터 기술은 거래 행태를 분석하여 카드의 도난 가능성을 판단하는데 사용된다.



    • 마케팅 캠페인 분석 (Marketing Campaign Analysis) : 마케팅 부서는 진행된 캠페인의 유효성을 모니터링하고 검증하기 위한 기술을 오랬동안 사용하여 왔다. 마케팅팀은 방대해진 인터넷 클릭 관련 데이터 및 전화 기록 등의 산재된 데이터 분석을 위해 빅데이터를 사용함으로써 그 정확도를 제고하였다.



    • 고객 이탈 분석 (Customer Churn Analysis) : 기업들은 하둡과 빅데이터 기술을 사용하여, 고객 행동 관련 데이터를 분석함으로써, 경쟁사 또는 경쟁 서비스로 이동할 가능성이 높은 고객들의 패턴을 파악한다. 이 중 높은 수익을 가져다 주는 고객들을 대상으로 조치를 취하게 된다.



    • 소셜 그래프 분석 (Social Graph Analysis) : 하둡과 차세대 데이터웨어하우스를 함께 사용하여, 소셜 네트워킹 데이터를 마이닝하며, 소셜 네트워크 내에서 다른 고객들에 대해 가장 영향력이 큰 고객들을 선별한다. 이를 통해 기업들은 가장 영향력 있는 고객들을 결정하는데, 가장 중요한 고객이란 가장 많은 제품을 구매하거나, 가장 많이 쓰는 고객이라기 보다는, 다른 사람들의 구매 결정에 가장 많은 영향을 주는 고객들이기 때문이다.



    • 고객 경험 분석 (Customer Experience Analytics) : 고객을 상대하는 기업들은 콜센터, 채팅, 트위터 등 과거의 독립된 고객 채널들의 데이터를 통합하는 수단으로 하둡과 관련 빅데이터 기술들을 활용한다. 이를 통해, 고객 경험에 대한 전체적인 파악이 가능하게 되고, 고객 채널간의 상관관계를 이해함으로써, 전체적인 고객 라이프사이클 경험을 최적화할 수 있다.



    • 네트워크 모니터링 (Network Monitoring) : 하둡과 관련 빅데이터 기술들을 활용하여, 서버, 스토리지 디바이스, 기타 IT 자원들로부터 수집된 데이터를 등록, 분석하고 시각화함으로써, 운영자는 네트워크크를 보다 자세히 모니터링하고, 병목 등의 문제점들을 검출할 수 있다. 이러한 유형의 분석은 연료 효율을 개선하기 위한 대중교통 네트워크 등의 다른 네트워크에도 적용 가능하다.



    • 연구 및 개발 (Research And Development) : 제약회사와 같은 기업이 하둡을 활용하여 엄청난 양의 텍스트 기반 연구 결과 및 과거 데이터들을 분석할 경우, 신약 개발에 많은 도움을 줄 수 있다.



론 이러한 사례는 빅데이터 적용의 일부일 뿐이다. 실제로 특정 기업의 최고 사례는 아직 알려지지 않았는지 모른다. 이것이 빅데이터가 약속하는 미래이다.

Ref: Jeff Kelly, the Wikibon Community, 2012

Changoh Joo

주창오, 효성ITX 클라우드사업부

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