환영합니다! 자세히보기

오늘의 모바일/오늘의 시사

빅데이터(Big Data) 컴퓨터 정보기술과 경영에서의 응용사례와 전망

입킷 Ipkit 2016. 6. 28. 10:00

광고차단이 감지 되었습니다.

 광고차단을 해제하여 저를 지원해주세요!

플러그인을 해제한 후 새로고침(F5)를 해주세요.

반응형

<사진출처 : 멀티미디어 >



빅데이터 컴퓨터 정보 기술과 경영에서의 응용


빅데이터(Big Data)

단순히 큰 (Big) 데이터(Data)가 아닌 활용 가능한 비정형 데이터

1.정의

1)빅데이터는 통상적으로 사용되는 데이터 수집, 관리 및 처리 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기의 데이터를 말한다. 빅데이터의 사이즈는 단일 데이터 집합의 크기가 수십 테라바이트에서 수 2)페타바이트에 이르며, 그 크기가 끊임없이 변화하는 것이 특징이다.

2.특징

3)빅데이터의 특징은 3V로 요약하는 것이 일반적이다. 즉 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)을 의미한다. 최근에는 가치(Value)를 덧붙여 4V라고도 한다. Volume은 데이터의 물리적 크기를 말하는 것이고,Velocity은 데이터를 얼마나 빠르게 분석하느냐를 말하는 것이다. Variety은 수치화할 수 없는 비정형화된 데이터를 말한다. 기존에는 정형화, 수치화된 자료 중심의 데이터였다. 그러나 빅데이터는 사진, 동영상과 같은 비정형화된 데이터까지 활용한다.

3.비판적 시각

4)빅데이터와 빅브라더 시대 : 최근 빅데이터 분석 기법이 국가와 기업의 마케팅, 여론조사 등에 이용되면서 빅데이터가 빅브라더 시대를 여는 것이 아닌가에 대한 비판이 끊임없이 제기되고 있다. 즉 빅데이터의 형태로 개인의 사생활, 정보, 성향 등이 노출되고 이것을 분석하고 통제함으로써, 빅데이터 분석능력이 곧 권력을 독점하는 '빅브라더 시대'로 진입한다는 것을 의미한다. 일례로 미국은 빅데이터 분석을 이용해 사회를 감시해왔으며, 2013년 6월 6일 '국가안보국(NSA) 정보수집 파문'으로 그 진상이 드러난 바 있다. 전 국가안보국 계약직원인 에드워드 스노든은 지난해 6월 워싱턴포스트와 영국가디언 誌를 통해 미 정부가 프리즘(PRISM)을 통해 빅데이터를 분석, 전 세계를 감시해 왔다고 주장, 폭로하였다.

2000년대 초반에 국내 기업마다 고객관계관리(CRM) 도입 열풍이 불어서 많은 기업들이 앞 다퉈 고가의 IT인프라와 솔루션을 도입했다, 그러나 이후 운영단계에서 뚜렷한 체감 성과가 나오지 않아 이내 실망하게 되었다. 이로 인해 경영자들은 빅데이터도 단순한 IT혁신 유행 일 수 도 있다는 의구심을 갖게 되었다. 과거부터 이미 통계 분석, 데이터 마이닝, 인공지능 등 기술의 연장선상으로 빅데이터는 새롭게 등장한 기술이 아닌 것이다. 빅데이터 외에도 분석 기술들은 이미 기존 데이터 관리 체계에서도 여러 분석 솔루션이 구현되어 있다. 독자적인 영역을 갖고 있던 기술들이 한꺼번에 빅데이터 기술로 분류되어 관심을 받는 것이라고 업계 관계자들은 토로했다.

4.활용 사례 및 경험


하루에 1번씩 프로모션 메일이 온다.

아마존 어플 메인 화면

ㄱ. 5)아마존의 추천 상품 표시 : 세계 최대 온라인 쇼핑몰 아마존닷컴은 고객이 구입한 제품 정보를 토대로 구매가 예상되는 제품을 메일로 알려주거나, 쿠폰을 제공하는 등 추가 구매를 유도한다. 또한 모든 고객들의 구입정보를 기록하고, 이 기록을 분석해 비슷한 연령 혹은 비슷한 직업군에 속한 소비자들의 소비 취향과 관심사를 파악한다. 이런 빅데이터의 활용을 통해 아마존닷컴은 고객별로 각기 다른 추천 상품을 전면에 내세운다. 각각의 고객의 취향을 분석하여 홈페이지, 메일, 앱 등 다양한 경로를 통해 상품을 제시하는 것이다.
  실제로 나는 쇼핑할 때, 6)해외직구도 고려한다. 그러한 이유는 같은 상품이더라도 국내 가격보다 해외 가격이 매우 저렴한 경우가 있기 때문이다. 국내 쇼핑몰에 비해서 배송도 느리고, 영어로 된 웹사이트에서 달러 결제해야 되는 어려움이 있지만 해외직구는 국내 구매보다 가격 경쟁력이 있다. 또한 아마존에서 제공하는 메일링서비스를 받고 있다. 나는 전자기기에 관심이 많아서 아마존에서 구입한 품목은 대부분 전자기기이다. 그래서 메일에서는 각종 전자기기 할인메일이 오고, 메일을 통해 구입한 제품도 있다. 또한 아마존 어플에 접속하면 Your Recommendations에서 스마트폰 케이블을 추천하고 있다. 최근에 USB 허브를 구매했고 이전에는 스마트폰 액세서리를 구입하였다. 그래서 해당 스마트폰에 호환되는 케이블을 추천하고 있는 상황이다. 이렇게 빅데이터를 통하여 최근 구매한 제품과 과거 구매한 제품을 비교 분석해 필요한 상품을 제시해주는 똑똑한 시스템이다. 구매자에게는 저렴한 가격에 상품을 구매할 수 있어서 좋고, 판매자는 제품을 더 많이 판매할  수 있어서 좋다.


ㄴ. 구글과 페이스북 맞춤형 광고 : 구글은 애드센스라는 광고시스템을 가지고 있다. 그래서 누구든지 광고를 웹페이지에 게시하여 수익을 올릴 수 있다. 그러나 특정 광고를 게시하는 것은 아니다. 사용자의 맞춤화된 개인광고를 게시한다. 그래서 나의 컴퓨터와 제 3자의 컴퓨터를 들고 똑같이 광고가 게시되어 있는 웹페이지에 접속하면 전혀 다른 광고가 각각 게시되어 사용자에게 보인다. 이는 사용자의 웹기록 추적 및 분석하여 광고를 게시하는 방법이다. 또한 웹기록이 없는 사용자일 경우 기록된 비슷한 사용자의 빅데이터를 활용하여 광고를 게시해준다. 만약 사용자가 광고를 한번 이라도 클릭하였다면 꽤 오랫동안 해당 광고에 노출된다. 페이스북도 같은 방식으로 사용자에게 광고를 노출한다.  나는 컴퓨터로 평소에 전자기기 커뮤니티를 본다. 해당 커뮤니티 웹사이트에서도 구글 광고 게시해놓았다. 한번은 지갑을 구매하려고 웹서핑을 하던 중 마음에 든 지갑(이하 ‘ 지갑A’)을 찾았다. 그 지갑A에 대해 찾아보고 가격은 얼마인지 확인하고 질과 브랜드에 대해 알아보았다. 그리고는 구매를 하지 않았다. 그 다음 날부터 전자기기 커뮤니티 웹사이트에서 지갑A가 광고로 게시되었고 웹사이트를 이용할 때 마다 해당 지갑A 광고에 노출되었다. 가끔 클릭하여 광고를 보기도 했다. 광고에 지속적인 노출로 인해 며칠 지나지 않아 나는 지갑A를 구매했다. 그리고 다음 광고는 남성 시계와 남성 벨트를 자주 볼 수 있었다.
  이렇게 빅데이터를 활용해서 구매를 유도하고, 구매 후 관련 상품을 노출하는 등의 방법이 사용되었다. 빅데이터를 통하여 구글은 다양한 광고주를 모집하고, 광고주는 다른 광고대행사 보다 저렴하게 광고를 게시할 수 있게 되었고 불특정 다수가 아닌 광고주가 원하는 특정 집단에도 광고를 집행할 수 있게 되었다. 광고 경영에서의 빅데이터는 필수불가결한 사항이다. 이 빅데이터를 통하여 더 많은 광고주를 모집할 수 있고, 소비자에게는 불필요하거나 불쾌한 광고가 아닌 관심 있는 광고를 볼 수 있게 된 것이다.


ㄷ. 카카오톡의 수익모델 : 카카오톡은 국내 1위 모바일 메신저 어플이다. 카카오톡에서는 사용자의 위치나 구체적인 개인정보는 수집하지는 않고 연령대, 오고가는 대화 내용을 수집한다. 이들이 주고받는 메시지에 어떤 단어가 포함되어 있는지를 수집하는데, 이 데이터를 활용하면 특정일에 어떤 관심사가 있는지, 키워드는 무엇인지 확인이 가능하다. 카카오톡은 이런 빅데이터 기반으로 다양한 플랫폼 사업을 벌이고 있고 7)카카오 측에서는 빅데이터 활용에 대하여 구체적으로 언급하지는 않았지만, 빅데이터를 활용한 사업을 진행할 것이라고 카카오 관계자는 말했다. 장차 카카오의 빅데이터를 수익모델로 변모할 것이다.


메인화면에는 추천 동영상 있다.

ㄹ. 넷플릭스의 추천 동영상 : 넷플릭스는 인터넷 스트리밍 미디어 회사로 돈을 지불하면 셋톱박스 없이 인터넷과 연결된 기기에서 TV와 영화 등 동영상 미디어를 볼 수 있는 8)N스크린 서비스 회사이다. 최초 가입 후 사용자가 감명 깊게 혹은 재미있게 본 콘텐츠를 선택할 수 있다. 선택한 콘텐츠를 토대로 이용자에게 추천동영상을 제공한다. 이런 추천 알고리즘은 넷플릭스의 성공요인으로 작용했다. 콘텐츠 수가 작았던 넷플릭스는 사용자의 취향을 정확히 파악해서 동영상을 제시하고, 시청자에게 별점을 매기게 한 뒤, 별점 기반으로 그 시청자가 선호하는 영상들 사이의 패턴을 분석해 다음 볼 영상을 미리 알아 맞추는 것이다. 이러한 추천 알고리즘은 최소한의 콘텐츠로 최대의 효율을 낼 수 있고, 콘텐츠 제작자는 잠재적 시청자들에게 자신의 콘텐츠를 소개할 수 있는 광고효과도 창출할 수 있다. 넷플릭스는 지금도 추천 알고리즘에 투자를 아끼지 않으며 최근에는 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 9)딥러닝도 도입하였다.
  나는 넷플릭스가 한국에 출시한 1월에 이용하였다. 처음 이용자에게 한 달 무료이용을 할 수 있었기 때문이다. 회원가입을 하고 관심 동영상을 체크한 뒤 바로 콘텐츠를 볼 수 있었다. 추천 동영상은 꽤나 정확했다. 내가 보지 못했던 추천 영화를 보았는데 정말 재미있게 보았다. 또한 추천 동영상 속에 있는 미국 드라마도 한번 시청하였는데 결국 모든 시즌을 다 보게 되었다. 또한 관심 동영상에서 선택하지 못했지만 다른 곳에서 재미있게 본 동영상들도 이미 제시하고 있었다. 넷플릭스가 나의 취향을 잘 알아 맞춘다고는 들었지만 실제로 겪어보니 실로 대단했다. 나는 또 5월에 이 서비스를 이용했다. 이용료가 저렴하고, 광고가 없고, 약정이 없는 것, 더 나아가 추천 알고리즘을 통한 정교한 추천 동영상 때문에 이용료가 전혀 아깝지 않았다.

5. 전망

경영자라면 빅데이터를 응용하는 것이 좋다. 마케팅 수단이 될 수 있으며, 현재 기업가치 확인 수단, 합리적 의사결정 시스템, 생산성 향상 등 무궁무진하게 발전될 수 있다. 사례로 10)영국의 투자회사 DCM캐피탈은 빅데이터를 활용해 주가 예측 모델을 개발하였다. 이는 11)트위터에서 해당 기업의 부정적인 의견이 담긴 트윗이 있다면 해당 기업 주가에 영향을 미칠 것이고, 기업에서의 안 좋은 징후가 있다면 부정적 의견이 담긴 트윗이 많을 것이라는 간단한 논리에서 시작되었다. DCM캐피탈은 최근 10개월간 트위터에서 주고받은 1000만개의 메시지를 분석하여 실제로 특정 기업에 대한 부정적 트윗이 주가에 영향을 미치는지 비교하였는데, 실제로 부정적 트윗이 오간 기업의 주가가 90% 하락된 것이 확인되었다. 이후 트위터에 떠다니는 빅데이터를 분석하는데 집중하고 이를 바탕으로 주가예측 헤지펀드를 설립하였다. 이렇게 빅데이터는 단순히 새로운 기술이 아니라 가시적인 효과를 볼 수 있는 하나의 트렌드인 것이다. 응용하여 빅데이터 하나로 기존 수단을 대체 하거나 더 많은 효율을 낼 수 있다.

빅데이터는 한낱 유행에 지나치지 않는다. 빅데이터의 본질은 잠재가치가 있다는 것이다. 충분한 데이터 축적을 통해 점차적으로 발현되는 성질이고 이미 천문학적인 데이터가 쌓여있지만 새로운 기술적 관점에서는 데이터는 아직도 부족한 것이다. 단기적 비관론을 보고 빅데이터 역량을 축적하는 노력을 등한시 하거나 포기해버린다면 훗날 빅데이터 시대에 추격을 도모해보지도 못할 것이다. 또한 다양한 기업들이 성과를 보이는 등 앞으로의 경영에서의 빅데이터 응용은 필수적으로 동반해야한다.


참고문헌 : 함유근·채승병 『빅데이터, 경영을 바꾸다』 삼성경제연구소 , 2012


1) 위키백과 「빅데이터」 중 정의 항목 일부 발췌

2) 1TB(테라바이트)는 1024GB(기가바이트)이고 1PB(페타바이트)은 1024TB이다.

3) 네이버 지식백과 「빅데이터항목 인용

4) 위키백과 「빅데이터」 중 비판 항목 일부 발췌

5) 권명관 「데이터를 지배하는 자, 세상을 얻는다 – 빅데이터」 기사 인용

6) 해외직구 : 해외에서 온라인으로 물건을 직접 구입하는 것을 뜻 함

7) 정광연 「[창간특집]혁신 선언 카카오, 빅데이터로 온디멘드 추진 ‘가속’」 기사 인용

8) N스크린 : n개의 단말기에서 콘텐츠를 자유롭게 이용 가능한 서비스.

9) 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야.

10) 신승규 「빅데이터 완벽 정리 2탄」 글 인용

11) 트위터 : SNS 한 종류 , 트윗 : 트위터에 게시한 하나의 글을 뜻함


반응형