빅데이터의 절차와 활용

빅데이터란?

 

이전 포스팅에서는 빅데이터에 대해 많은 이야기를 나누었다. 그렇다면 빅데이터는 어떤 방식으로 진행되고, 어떤 방식으로 활용될까? 이번 포스팅에서는 이 두 가지 질문에 대해 다뤄보도록 하겠다. 

 

1. 빅데이터의 절차

빅데이터의 과정은 크게 수집 → 가공 → 분석 → 활용으로 나눌 수 있다. 이러한 단계는 직관적이며, 빅데이터를 다루는 데 필수적인 과정이다.

• 수집: 다양한 출처에서 데이터를 수집하는 단계이다. 웹사이트, 소셜 미디어, 센서, 거래 데이터 등 여러 채널을 통해 방대한 양의 정보를 확보한다.
• 가공: 수집한 데이터를 정리하고 변환하여 분석에 적합한 형태로 만드는 과정이다. 이 과정에서는 중복 제거, 결측치 처리, 데이터 포맷 변환 등이 이루어진다.
• 분석: 가공된 데이터를 통해 유의미한 정보를 추출하는 단계이다. 통계적 분석, 머신러닝 기법 등을 활용하여 데이터의 패턴과 인사이트를 발견한다.
• 활용: 분석 결과를 바탕으로 실제 비즈니스 의사결정에 적용하는 과정이다. 이를 통해 마케팅 전략 수립, 고객 서비스 개선, 제품 개발 등 다양한 분야에서 가치를 창출한다.

 

2. 빅데이터의 활용

빅데이터의 활용은 매우 다양하며, 거의 모든 분야에서 광범위하게 이루어지고 있다. 일상적인 활동에서 생성되는 데이터는 시간이 지남에 따라 축적되어 큰 규모로 발전하게 된다. 이러한 데이터는 한편으로 부산물처럼 보일 수 있지만, 효과적으로 활용하면 막대한 가치를 창출할 수 있다. 다음은 빅데이터의 활용 사례들이다.

 

고객관계관리 (Customer Relationship management, CRM)

출처: https://how-connect.com/crm-%EB%A7%88%EC%BC%80%ED%8C%85/

고객 관계 관리는 비즈니스에서 고객을 효과적으로 관리하는 데 있어 빅데이터가 중요한 역할을 한다.

• 기반 전략: 빅데이터를 활용하면 강세를 보이는 분야를 분석하고 고객의 욕구와 특성을 파악할 수 있다. 이러한 통찰력은 고객의 니즈를 충족시키고 비즈니스 성과를 향상시키는 데 기여한다.
• 관계 희득 전략: 과거에는 플랜카드를 통해 광고를 하였지만, 현재는 빅데이터를 활용하여 개인 맞춤형 광고를 제공하고 있다. 이를 통해 소비자들의 관심을 끌고, 고객과의 관계를 효과적으로 형성할 수 있다.
• 관계 유지 전략: RFM 분석(최근성, 빈도, 금전적 가치)을 통해 고객의 행동을 예측하고 관리하여 충성도를 높이고 지속적인 관계를 유지할 수 있다.
• 관계 강화 전략: 과거 데이터를 활용해 고객의 성향을 분석하고 관계를 강화하기 위한 전략을 세우는 것도 빅데이터의 활용 예이다. 고객의 선호도와 행동 패턴을 이해하여 개인화된 서비스를 제공할 수 있다.

 

상품추천 (협엽 필터링(Collaborative Filtering, CF))

출처: https://itwiki.kr/w/%ED%98%91%EC%97%85_%ED%95%84%ED%84%B0%EB%A7%81

 

빅데이터는 상품 추천 시스템에서도 중요한 역할을 한다. 협업 필터링은 사용자 간의 상호작용을 기반으로 개인의 취향을 분석하고, 유사한 취향을 가진 다른 사용자의 행동을 활용해 상품을 추천하는 방법이다. 대량의 사용자 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 상품을 제안함으로써 개인화된 쇼핑 경험을 제공한다.

 

RFM 분석

출처: https://www.samba.ai/blog/introduction-to-sambas-rfm-segmentation

 

RFM 분석은 고객을 최근성(Recency), 빈도(Frequency), 금전적 가치(Monetary) 세 가지 기준으로 평가하는 방법이다. 이 분석을 통해 고객의 중요도를 판단할 수 있으며, 고객 맞춤형 전략 수립에 기여한다.

• 최근성(Recency): 고객이 마지막으로 구매한 시점에서 얼마나 시간이 지났는지를 나타낸다.
• 빈도(Frequency): 고객이 일정 기간 동안 얼마나 자주 구매했는지를 나타낸다.
• 금전적 가치(Monetary): 고객이 지출한 총 금액을 나타낸다.

이 세 가지 축을 바탕으로 고객을 분석함으로써, 고객의 중요도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 최근성, 빈도, 금전적 가치 모두 높은 고객은 '우량 고객'으로 분류되며, 이들에게는 특별한 혜택이나 서비스를 제공하여 관계를 강화할 수 있다. 반대로, 모든 지표가 낮은 고객은 우선순위에서 낮춰 비즈니스 전략을 조정할 수 있다.

 

또한, 빈도와 금전적 가치가 높은 고객이 최근성에서 낮은 점수를 받을 경우, 이들이 다시 돌아올 수 있도록 이벤트나 프로모션을 준비하는 등의 전략을 통해 고객의 재방문을 유도할 수 있다. RFM 분석은 이러한 통찰력을 제공함으로써, 기업이 고객 맞춤형 전략을 수립하는 데 기여한다.

 

공급사슬관리 (Supply Chain Management, SCM)

출처 https://www.kieae.kr/_common/do.php?a=full&b=&bidx=112&aidx=1130

 

빅데이터는 공급사슬 관리(SCM)에서도 중요한 역할을 한다. 예를 들어, Cu와 같은 소매업체는 재고가 소진되는 즉시 발주를 하는 방식이 아닌, 소진 시점을 예측하여 미리 발주를 진행하는 방식을 채택하고 있다.

 

이러한 예측 발주 시스템은 빅데이터 분석을 통해 가능해지며, 공급망의 효율성을 크게 향상시키는 데 기여한다. 빅데이터를 활용함으로써, 재고 부족 상황을 예방하고 운영 비용을 절감할 수 있는 효과적인 방법을 제공하고 있다.

 

웹사이트 접속 분석

 

빅데이터는 웹사이트 접속 분석에도 널리 활용되고 있다. 특히 구글, 네이버와 같은 대형 플랫폼에서 그 가치는 더욱 두드러진다. 이는 단순히 미래의 기술이 아니라 이미 실시간으로 활용되고 있는 기술이다.

 

그 중 대표적인 예가 구글 트랜드로, 특정 검색어가 얼마나 자주 검색되었는지를 분석해 유의미한 데이터를 도출할 수 있다. 이러한 분석은 사용자 트렌드를 파악하고, 마케팅 전략을 최적화하는 데 큰 역할을 한다.

 

생산관리(Production Management, PM)

빅데이터는 생산 관리 분야에서도 광범위하게 활용되고 있다. 특히, 생산 과정에서 최적의 방법을 찾기 위해 모의 실험을 수행할 때 빅데이터 분석이 큰 역할을 한다.

 

빅데이터를 활용하면 효율적인 생산 방식을 설계하고 자원의 낭비를 줄이며 생산성을 극대화할 수 있다. 데이터 기반의 생산 계획 수립은 실제 생산 환경을 시뮬레이션하여 다양한 시나리오를 테스트함으로써 더 나은 의사결정을 가능하게 한다.

 

예를 들어, 한 자동차 회사가 월 1,000대의 차량을 생산하는 목표를 가지고 있다고 가정해보자. 두 가지 모델이 있는데, 한 모델은 빅데이터 분석을 통해 수요가 40%로 예측되고, 다른 모델은 60%로 예측된다. 이 경우, 각 모델의 수요에 맞춰 생산량을 조정하는 것이 효율적이다. 이러한 접근 방식은 생산 과정의 최적화를 통해 비용을 절감하고, 고객의 수요에 더욱 효과적으로 대응할 수 있게 한다.

 

사회 관계망 분석(Social Network Analysis, SNA)

출처: https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%82%AC%ED%9A%8C_%EC%97%B0%EA%B2%B0%EB%A7%9D_%EB%B6%84%EC%84%9D

빅데이터는 사회 관계망 분석(SNA)에서도 중요한 역할을 한다. SNA는 개인, 그룹, 조직 간의 관계와 상호작용을 분석하는 기법으로, 사람들의 행동 패턴과 연결 구조를 이해하는 데 도움을 준다.

 

이를 통해 특정 개인이 어떤 관계에 있는지, 그리고 그들의 커뮤니케이션 패턴을 분석할 수 있다. 또한, 영향력 있는 개인을 식별하여, 소비자 선호도나 트렌드를 파악하는 데 기여한다.

 

더 나아가, SNA는 정책이나 전략을 개발하는 데에도 도움을 줄 수 있어, 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다.

 

데이터 마이닝(Data Mining)

출처: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000000935714

 

빅데이터는 데이터 마이닝 분야에서 특히 많이 활용되고 있으며, 이는 빅데이터라는 용어가 널리 사용되기 전부터 지속적으로 발전해 온 분야이다. 데이터 마이닝은 광산에서 금을 찾는 '마이닝'이라는 개념을 비유적으로 사용하여, 데이터 속에서 유의미한 정보를 추출하는 과정을 의미한다.

 

데이터 마이닝은 다양한 방법으로 활용되며, 그 중에서도 연관관계, 순차관계, 군집, 판별 등 여러 기법을 통해 데이터의 숨겨진 의미를 발견하는 데 중점을 둔다. 이러한 분야의 대표적인 저서로는 "데이터 마이닝 개념과 기법 (Data Mining: Concepts and Techniques)"이 있으며, 이 책은 우리나라에서도 우수 도서로 선정된 바 있다.

 

---

요약

 

1. 빅데이터 절차

• 수집: 다양한 출처(웹사이트, 소셜미디어, 센서 등)에서 데이터를 수집.
• 가공: 수집된 데이터를 정리하고 분석에 적합하게 변환(중복 제거, 결측치 처리 등).
• 분석: 가공된 데이터를 통해 의미 있는 정보를 도출(통계적 분석, 머신러닝 사용).
• 활용: 분석 결과를 비즈니스 의사결정에 반영(마케팅, 제품 개발 등).

2. 빅데이터 활용 사례

• CRM (고객 관계 관리): RFM 분석을 통해 고객의 행동을 분석하고, 맞춤형 서비스를 제공.
• 상품 추천: 협업 필터링으로 유사 취향의 사용자 행동을 바탕으로 맞춤형 상품 추천.
• SCM (공급사슬 관리): 재고 예측 및 최적화로 운영 비용 절감.
• 웹사이트 분석: 구글 트렌드를 통한 사용자 트렌드 파악 및 마케팅 최적화.
• 생산 관리: 빅데이터로 생산 과정을 시뮬레이션해 최적화.
• 사회 관계망 분석 (SNA): 개인과 조직 간 관계를 분석하여 영향력 있는 개인 식별.
• 데이터 마이닝: 데이터 내 연관관계, 군집 등 유의미한 정보 추출.