송길영 학력 - 고려대학교 전산과학과 학사 - 고려대학교 전산과학과 석사 - 고려대학교 컴퓨터학과 박사 현직 저서 - 다음소프트 부사장 - 이화여자대학교 경영학과 겸임교수 - 숙명여자대학교 소비자경제학과 겸임교수 - 한국BI데이터마이

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1 Mining Minds 빅데이터, 욕망을읽다 2014 ( 주 ) 다음소프트부사장송길영 kysong@daumsoft.com

2 송길영 학력 - 고려대학교 전산과학과 학사 - 고려대학교 전산과학과 석사 - 고려대학교 컴퓨터학과 박사 현직 저서 - 다음소프트 부사장 - 이화여자대학교 경영학과 겸임교수 - 숙명여자대학교 소비자경제학과 겸임교수 - 한국BI데이터마이닝학회 이사 여기에 당신의 욕망이 보인다 빅데이터에서 찾아낸 70억 욕망의 지도 2012, 쌤앤파커스 소개 - 인간의 언어를 컴퓨터로 어떻게 포착 이해 할 수 있을지에 대한 관심에서 출발, 현재는 소셜 빅데이터 마이닝을 통해 획득한 다양한 이해를 여러 영역에 적용하는 작업을 진행 중이다. - 모든 기업과 조직의 활동은 결국 사회와 그 구성원에 대한 깊은 이해에서 출발해야 하며, 소셜 빅데이터 분석이 그 토대가 될 수 있다고 믿고 있다. 참고 자료 SBS 서울 디지털 포럼 2012 공존: 기술, 사람 그리고 큰 희망 KBS 다큐멘터리 시사기획 창 빅데이터 세상을 바꾸다 KBS 다큐멘터리 시사기획 창 빅데이터 비즈니스를 바꾸다

3 Why Social Big Data?

4 Big Data? 인류문명 ~ 2003년까지의정보량 = Eric Schmidt, August 2010 매이틀마다생겨나는데이터의양 5,000,000,000,000,000,000 byte 5 엑사바이트

5 빅데이터의시대 데이터분석가 관리자의필요성급증 A report last year by the McKinsey Global Institute, the research arm of the consulting firm, projected that the United States needs 140,000 to 190,000 more workers with deep analytical expertise and 1.5 million more data-literate managers, whether retrained or hired. New York Times, February 11,

6 비정형데이터의증가 350, ,000 비정형데이터가 90% 에달할것 ( 텍스트, 이미지, 동영상...) 250, , ,000 Unstructured Database 100,000 50, 년 2009 년 2010 년 2011 년 2012 년 2013 년 2014 년 2015 년 [ Source : Enterprise Strategy Group (2010) ]

7 소셜미디어분석의 VIEW 브랜드 / 제품키워드 SKT, 삼성, 갤럭시 S2, 아이패드등 인더스트리 LTE, 윤광등 라이프스타일, 일상 산책, 영화, 커피, 대학생등 전분야 사회, 정치, 문화등 < 소셜미디어담론 >

8 욕망은 Industry 를가르지않는다 Diet Market Cosmetics Market 예뻐지고싶다 Fashion Market Plastic Surgery Market

9 Mining Social Big Data

10 휴가와기온의상관관계 2500 서울지역일평균기온 휴가 [ Source : SOCIALmetrics, ~ ]

11 휴가의 Tipping Point : 도 F-test 결과유의수준 0.05 하에서차이가있음 [ Source : SOCIALmetrics, ~ ]

12 우울한시간대, 기분좋은시간대 하루 24 시간기분의추세 ( 시간대별언급비중 ) 12.0% 기분 잠들기전 8.0% 우울 기분좋다 퇴근직전 4.0% 출근직전 점심직전 0.0% ( 시간대 ) [ Source : SOCIALmetrics, ~ ]

13 요일별기분 요일별 기분 의긍정률추이 73% 긍정률 13,000 72% 일평균 기분 언급량 12,500 71% 70% 69% 68% 12,000 11,500 11,000 67% 10,500 66% 월화수목금토일 10,000 [ Source : SOCIALmetrics, ~ ]

14 CASE #1 OTC 제품의시장리포지셔닝

15 찢어지지않은모든상처에

16 멍 의해결책 멍 연관발현 계란, 소고기보다적게언급되는연고들 계란찜질소고기맨소래담안티푸라민호랑이연고마데카솔버츠비연고 [ Source : SOCIALmetrics, ~ ]

17 베노플러스 = 멍 1. 소비자에게명확히기억될한개의키워드 2. 시장에선점자가없는키워드

18 Changing Target x4

19 98.6% 매출증가, ( 12.8~ 13.1 월, 전년동기대비 ) 2013 년 1 월 464% 매출증가 빅데이터활용 분석경진대회은상 ( 한국정보통신진흥협회, 2012~13 제 1 회 )

20 CASE #2 하이테크제품의글로벌시장진입전략

21 선택의기로 : Replace or Coexist with HDD? Perception of SSD 사용용도 요구조건잠재수요가격준거경쟁제품 Replacement of HDD HDD 를대체하는 storage 하드드라이브정도의대용량, 안정성요구 랩탑수요를시작으로 PC 수요만큼증가 HDD 의용량대비가격 기존의하드드라이브 Co-exist with HDD 컴퓨터성능향상, 특히부팅속도향상 CPU, RAM 정도의컴퓨터성능향상요구 PC 업그레이드시장을중심으로수요창출 업그레이드용부품 CPU, RAM 등의시스템성능향상을위한부품

22 Campaign in Europe : SSD Angels

23 Global Difference USA Speed (Booting Speed) Price Germany Speed (Booting Speed) Power consumption Warranty Korea Speed (Booting Speed) Performance

24 2012 년 SSD Market Share OCZ Technology Crucial Technology Intel 미국 독일 한국 M/S 1 위 Corsair Samsung 빅데이터활용 분석경진대회대상 ( 한국정보통신진흥협회, 2012~13 제 1 회 ) * SSD M/S US

25 가치 를 전달하기 위한 소비자 욕망의 분석 제품은 그 제품을 사는 사람한테 밸류, 가치를 줘야 되거든요. 그런 입장에서 빅데이터는 굉장한 기회에요. 빅데이터 분석을 해야지 사람들이 원하는 것을 알 수 있고, 진정한 가치를 제공할 수 있는 제품을 만들 수 있고, 그래야 그 기업에게 가치가 있는 것 아닌가... 서정치 삼성전자 메모리사업부 브랜드팀 부장 KBS 다큐멘터리, 빅데이터 비즈니스를 바꾸다 中

26 CASE #3 감성 지형도를 통한 브랜딩

27 Sentiment Map 귀엽다깜찍하다씩씩하다사랑스럽다풋풋하다이쁘다예쁘다마르다날씬하다당당하다섹시하다빛나다완벽하다활기차다아름답다우아하다화사하다고급스럽다자연스럽다세련되다밝다따뜻하다매력적이다건강하다착하다똑똑하다섬세하다즐겁다재미있다유쾌하다멋지다자유롭다신나다행복하다자상하다멋있다시크하다부드럽다성실하다진지하다단아하다아이유박보영수지태연윤아김태희한가인이민정소녀시대성유리박민영이효리김연아티아라하지원이지아 2NE1 장근석이승기정형돈정우성노홍철차승원박지성유재석소지섭지드래곤박한별구하라카라전지현포미닛원더걸스송지효조권송중기박진영현빈김혜수신세경설리 [ Source : SOCIALmetrics, ~ ]

28 Product, Occasion & Brand on Sentiment Map 2.00 완벽하다 유쾌하다 1.00 고급스럽다루이비통 에르메스 프라다 우아하다 세련되다 화사하다 샤넬 드레스 스키니 커플링 깜찍하다 날씬하다 오휘 단아하다 청바지 커피빈 명품 자연스럽다 예쁘다 K5 섬세하다 정장 킬힐 삼청동 섹시하다 고양이 갤럭시 몽블랑 카페 와인 빛나다매력적 당당하다 강남역 아이폰 사랑스럽다 귀엽다 강아지 레스토랑 스타벅스 빈폴 아이패드 따뜻하다 멋있다 주말 자동차 헤지스 파리바게트 스마트폰 키엘 채식 아름답다 편안하다 선물 드라마 토니모리 올레길 착하다 드립커피 이태원 커피 코엑스 조깅 새벽 조용하다 베스킨라빈스 영화 무한도전 자유롭다 음악 홍대 활기차다 프로야구 레드불 만화 대학로 소풍 산책 친구 자전거 재미있다 데이트 달리기 즐겁다 행복 버거킹 하다 신나다 놀이 공원 2.00 요리 게임 여행 휴가 캠핑 쇼핑 가로수길 [ Source : SOCIALmetrics, ~ ]

29 Communication 키엘 채식 올레길 아름 답다

30 Big Data Characteristics : 3V + 1V VELOCITY VARIETY VALUE VOLUME Source : Big Data Analytics, TDWI 2011

31 Big Data Requirements : 3P + 1P PROBLEM PEOPLE PRODUCTIVITY VELOCITY VARIETY PLATFORM VOLUME

32 Understanding Why 소비자행동데이터 데모그래픽 구매이력 Location Click Stream Response Rate 환경변수외부조건 날씨계절소비패턴소득수준유동인구 Underlying Reason 사회의흐름 라이프스타일 Peer Pressure 기분과정서 욕망과선호

33 Big Data for Understanding Why Big Data 1.0 Big Data 2.0 What happened Understanding Why Source: Professor Greg Allenby 2012 년강의자료中

34 * 포정해우 - 위나라최고의소잡이포정의소잡는솜씨가신의경지에달함 소의몸이생긴그대로, 따라갈뿐입니다 위나라왕문혜군이포정의솜씨에감탄하여묻자, 포정은다음과같이말했다. 제가귀하게여기는것은도 ( 道 ) 입니다. 제가처음소를잡을때는소만보여손을댈수없었으나, 3년이지나자어느새소의온모습은눈에띄지않게되었습니다. 요즘저는정신으로소를대하지눈으로보지는않습니다. 감각을멈추고소의몸이생긴그대로따라갑니다. 천리 ( 天理理 ) 를따라쇠가죽과고기, 살과뼈사이의커다란틈새에칼을찔러넣고빈결을따라칼을움직입니다. 솜씨좋은소잡이가 1년만에칼을바꾸는것은살을가르기때문입니다. 평범한보통소잡이는달마다칼을바꾸는데, 이는무리하게뼈를가르기때문입니다. 하지만제칼은 19년이나되어수천마리의소를잡았지만칼날은방금숫돌에간것과같습니다. 뼈마디에는틈새가있고칼날에는두께가없습니다. 두께없는것을틈새에넣으니, 널찍하여칼날을움직이는데도여유가있습니다. 그러니까 19년이되었어도칼날이방금숫돌에간것과같습니다. 장자莊 子 의 < 양생주편養 生主篇 >

35 Mining Minds

36 감사합니다 송길영

송길영 학력 - - - 현직 저서 소개 참고 자료

송길영 학력 - - - 현직 저서 소개 참고 자료 Mining Minds March. 2013 송길영 학력 - - - 현직 저서 소개 참고 자료 Why Social Big Data? Big Data? 5,000,000,000,000,000,000 byte 빅 데이터의 시대 데이터 분석가 관리자의 필요성 급증 140,000 to 190,000 deep analytical 1.5 million 비정형 데이터의

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