Bigdata가 제공하는 구체적인 혜택과 변화 양상 기업의 데이터 기반의 의사결정 시스템 구축 의지 확대 양상 빅데이터를 활용한 경영 및 마케팅 지속적인 증가세 뚜렷 빅데이터를 도입한 기업은 사전 기대를 뛰어넘는 효과를 경험 본 조사 내용은 美 BARC- Researc

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2 Bigdata가 제공하는 구체적인 혜택과 변화 양상 기업의 데이터 기반의 의사결정 시스템 구축 의지 확대 양상 빅데이터를 활용한 경영 및 마케팅 지속적인 증가세 뚜렷 빅데이터를 도입한 기업은 사전 기대를 뛰어넘는 효과를 경험 본 조사 내용은 美 BARC- Researcht 社 가 2015년 대륙별 표본을 추출한 글로벌 546개사를 대상으로 리서치를 수행하여 공개된 자료이며, 종업원수 250명 이하 29%, 250-5,000명 38%, 5,000명 이상 기업 32%로 구성됨. 조사에 참여한 기업의 업종 분포는 IT기업 16%, 제조업 14%, 컨설팅 13%, 유통 8%, 금융 5%, 서비스 5%, 의료 5% 등으로 구성 기업의 빅데이터 활용 의지 지속적인 증가세 뚜렷 40%가 넘는 기업이 이미 빅데이터 기반의 데이터 분석 경험을 보유하고 있으며, 향후에도 빅데이터를 도입할 계획이 전혀 없는 기업은 17% 수준밖에 되지 않아 빅데이터는 전세계적 인 유행을 타고 성장해 가는 것으로 평가 [ 지역별/ 업종별 빅데이터 Initiatives ] [자료] Big Data Use case 2015, BARC - 빅데이터가 기업의 비즈니스 프로세스에 핵심적으로 반영된 기업은 18% 수준에 이르며 파일 럿 프로젝트 수준에 있는 기업도 23%로 확대되고 있어 많은 기업들은 빅데이터 분석이 향 후 경쟁력을 좌우할 핵심 기술이라고 평가 - 2 -

3 - 미국을 비롯한 북아메리카의 빅데이터 활용 수준이 다른 지역과 비교하여 상대적으로 높게 나타나고 있으며 산업별로는 유통 시장 및 IT관련 기업들의 활용 수준이 높은 것으로 나타남 활용 분야에서는 마케팅 및 세일즈 분야가 가장 높은 활용 비중을 보이고 있으며, 금융 및 IT분야 또한 높은 활용을 보이고 있는 것으로 나타남 - 중장기적으로 활용 수요가 높은 분야는 개별 부서 및 업무 분야보다는 부서별 머징 (Cross-departmental)을 통한 새로운 가치를 이끌어내고자 하는 수요가 높게 나타나고 있어 향후 빅데이터 활용은 개별 단위의 부서보다 부서별 조합형 또는 서로 다른 형태의 데 이터 매시업에서 보다 뛰어나 인사이트를 발굴하게 될 것으로 기대 [ 분야별 빅데이터 활용 비중 및 향후 도입 의향] [자료] Big Data Use case 2015, BARC - 기업의 위험관리 및 배송, 인력관리 등은 현재 활용 수준은 다소 낮게 나타나고 있으나 향후 도입 의지는 상대적으로 높게 나타나고 있어 빅데이터의 활용 분야는 더욱 확장될 것으로 예상 - 3 -

4 빅데이터 활용의 효과 정말 있을까? 빅데이터를 활용하는 많은 기업들은 빅데이터 활용으로 나타난 효과가 매우 다양한 것으로 평가하 고 있으며 특히 비용 감소 및 매출 향상 효과도 있으나 전략적 의사결정 업무 수행에 있어 이전 보다 훨씬 뛰어난 방법론을 보유하게 되었다고 평가 [ 빅데이터 도입 효과에 대한 의견 비교 ] [자료] Big Data Use case 2015, BARC - 빅데이터 활용 수준이 높은 기업일수록 빅데이터를 활용하여 나타나는 효과에 대해 더 높은 평가를 내리고 있으며 특히 전략적 의사결정 방식이나 업무 효율화, 고객에 대한 지식, 고객 의 경험 향상, 비용 절감 등에서 높은 효과가 나타나는 것으로 인식 [ 빅데이터 효과 매출 및 비용 절감 효과 ] [자료] Big Data Use case 2015, BARC - 빅데이터를 활용한 기업들은 평균 13%의 매출 증가 효과와 평균 16%의 비용 감소 효과를 경험 한 것으로 조사되어 가장 관심이 높은 매출증가 및 비용절감 효과 또한 적지 않은 것으로 나타남 - 4 -

5 [ 데이터분석을 통한 마케팅 효과 ] BigData Monthly Vol 19. February 2016 [자료] A commissioned study conducted by The Economist intelligence, 매출 증가 및 비용 절감 효과 외에도 빅데이터를 마케팅에 활용하는 기업들은 자사 제품의 가격 최적화 부문, 소셜 데이터를 통한 경쟁사 추적, 마켓 수요 예측 분석을 통한 시장 분석 및 전략을 보다 효과적으로 할 수 있다는 점에서 높은 만족감 보유 [ 빅데이터 분석의 만족 비중 및 만족 요소 ] [자료] A commissioned study conducted by The Economist intelligence, %가 넘는 기업이 만족감을 표시하고 있으며 빅데이터 활용의 효과로 41%는 비용 절감 효과, 33%는 새로운 비즈니스 기회 창출, 26%는 매출 증가를 경험으로 평가 - 5 -

6 대부분의 기업 의사결정을 빅데이터 기반으로! - 62% 분석된 데이터를 기반으로 기업의 의사결정이 자동화되어 있거나 데이터 기반 의사결정이 우 선적으로 선택되는 기업은 각각 28%, 34%에 해당되며 총 60% 이상의 기업이 데이터를 기반하여 기업의 중요 의사결정을 진행 [ 빅데이터 기반의 의사결정 ] [자료] Big Data Use case 2015, BARC - 그러나 데이터 기반한 의사결정 체계가 없거나 여전히 주관적 판단에 의한 의사결정 방식을 보유하고 있는 기업도 약 12%로 나타남 빅데이터를 리드하는 부서는 IT 부서와 경영 부서 국내의 경우 대부분 IT부서에서 빅데이터를 관리하거나 도입을 추진하는데 반해 글로벌에서는 IT부서와 함께 경영 기획 부서의 움직임이 활발한 것으로 나타남 - IT부서는 45%, 경영부서는 43%로 나타나 국내와는 다소 차이가 나타나고 있으며 BI 조직 및 마케팅 부서 또한 각각 36%, 27%로 나타나고 있어 IT 부서에 집중되어 있는 국내 양상과는 다르게 다양한 부석에서 빅데이터 활용을 주도 [ 빅데이터 리딩의 핵심 부서 ] [자료] Big Data Use case 2015, BARC - 6 -

7 - 빅데이터 도입을 고려하거나 도입한 기업들은 여러 가지 측면에서의 도입 애로 사항을 겪고 있으 며 그 중 가장 높은 비중으로 나타나고 있는 것은 대량의 데이터 분석 경험이 부족하다는 점과 새로운 데이터의 분석 방법론에 대한 경험이 풍부하지 않아 어려움을 겪는다는 의견이 다수 [ 빅데이터 활용에서의 애로사항 ] [자료] Big Data Use case 2015, BARC - 그 외에도 예측 모델을 개발하거나, 서로 다른 종류의 데이터를 함께 분석하는 문제, 분석 데이터의 빠른 유통 등에서 어려움을 겪고 있는 것으로 나타남 - 각 기업은 보다 높은 수준의 인사이트를 발굴하기 위해 기업 내외의 데이터를 확보하고 이를 분 석하는데 많은 자원을 투자하고 있으며 기업 내부 데이터에서는 고객 데이터, 영업 관련 데이터, 가격 데이터 등이 자주 활용되고 있으며 기업 외부 데이터로는 소셜 미디어 데이터와 써드파티 마케팅 데이터, 공공 데이터 분석이 자주 결합되거나 활용되고 있는 것으로 나타남 [ 기업 내외부 데이터의 활용 빈도 ] [자료] A commissioned study conducted by The Economist intelligence,

8 성공적 빅데이터 활용을 위한 조건 정교한 도입 계획 및 관련 기술 확보 빅데이터 도입을 고민했던 기업들은 빅데이터 분야에 대한 투자에 낭비를 없애고, 실패하지 않으려면 올바른 도입 계획을 가지고 접근해야 하며 관련 기술의 확보, 적합한 SW의 활용이 중요하다고 조언 - 또한 경영진의 확실한 지원이 필요하며 IT부서와 비즈니스 부서와의 전략적/효율적 협력이야 말로 가장 중요한 조건이라는 의견이 다수 [ 성공적 빅데이터 활용을 위한 5대 핵심 조건 ] [자료] A commissioned study conducted by The Economist intelligence,

9 요약 및 결론 40%가 넘는 기업이 이미 빅데이터 기반의 데이터 분석 경험을 보유하고 있으며, 향후에도 빅데이터를 도입할 계획이 전혀 없는 기업은 17% 수준밖에 되지 않아 빅데이터는 전세계적 인 유행을 타고 성장해 가는 것으로 평가 활용 분야에서는 마케팅 및 세일즈 분야가 가장 높은 활용 비중을 보이고 있으며, 금융 및 IT분야 또한 높은 활용을 보이고 있는 것으로 나타남 빅데이터를 활용하는 많은 기업들은 빅데이터 활용으로 나타난 효과가 매우 다양한 것으로 평 가하고 있으며 특히 비용 감소 및 매출 향상 효과도 있으나 전략적 의사결정 업무 수행에 있 어 이전 보다 훨씬 뛰어난 방법론을 보유하게 되었다고 평가 분석된 데이터를 기반으로 기업의 의사결정이 자동화되어 있거나 데이터 기반 의사결정이 우 선적으로 선택되는 기업은 각각 28%, 34%에 해당되며 총 60% 이상의 기업이 데이터를 기반하여 기업의 중요 의사결정을 진행 국내의 경우 대부분 IT부서에서 빅데이터를 관리하거나 도입을 추진하는데 반해 글로벌에서는 IT부서와 함께 경영 기획 부서의 움직임이 활발한 것으로 나타남 빅데이터 도입을 고민했던 기업들은 빅데이터 분야에 대한 투자에 낭비를 없애고, 실패하지 않으려면 올바른 도입 계획을 가지고 접근해야 하며 관련 기술의 확보, 적합한 SW의 활용이 중요하다고 조언 [출처] 1. Big Data Use case 2015, BARC 2. BARC-research.com SAP_Advanced_analytics A commissioned study conducted by The Economist intelligence,

10 공공부문 활용 동향 법무부, 아동학대 성폭력사범 '빅데이터'로 관리 법무부가 아동학대 성폭력사범 등 고위험 보호관찰 대상자를 빅데이터를 활용해 분석 관리할 예정. 법무부는 "고위험 대상자의 재범을 막기 위해 재범가능성을 빅데이터 분석기법을 적용해 예측할 것"이라고 밝힘. 이어 "재범위험성과 지원필요성에 대한 과학적 분류에 따른 맞춤형 전문적 지도를 실시하면서 치료 임상전문가 등 사회자원과 협업해 체계적으로 지원하는 입체적 보호관찰 시스템을 구축, 종합적으로 대응할 계획"이라고 설명. 이를 위해 고위험 대상자의 교우관계 등 범죄친화적인 사회관계망을 분석하고, 동시에 축적된 보호관찰대상자 190만명의 정보와 13만 건의 재범사례를 빅데이터 분석을 통해 재범을 선제적으로 막는 시스템을 추진할 방침. 보호관찰대상자의 위험성평 가는 음주에 관용적인 문화, 강간통념 등 한국의 문화적 특성을 반영한 '한국형 위험성평가도구'를 개발 적용하고, 고위험 대상자에 대해서는 알코올 의존 등 중독여부, 정신질환 등 개별적 유병요인 에 따라 정신 심리치료 알코올치료 가족치료 등 전문 프로그램을 개발 적용. 또한 취업 주거 생계 및 학습지원 등 필요한 지원도 병행하게 될 계획 소비자원, 빅데이터 사업단 신설해 핀테크 앱 부당거래 감시 한국소비자원이 빅데이터 사업단 을 신설해 핀테크 모바일앱 등 신유형 소비 분야 부당거래 감시를 강화할 방침. 2016년 중점추진 사업계획 을 공개하며, 핀테크, 모바일앱, 소셜네트워크서비스 (SNS) 광고 등 신유형 소비 분야 부당거래 행위 감시 강화 및 계속거래 상품권 항공 등 해지 환 급금 분쟁이 많은 분야 불합리한 제도 개선 계획을 밝힘. 이를 위해 빅데이터 사업단을 신설하고, 소비자 빅데이터를 실시간 분석해 신유형 소비자 문제를 발굴하고 신속 대응, 더불어 정부 부처, 기업 수요에 맞춰 빅데이터 분석 정보를 제공해 실효성 높은 소비자정책 수립을 지원. 또한 온라 인 사기, 전자상거래 피해 등 새로운 국제 소비자 이슈에 대응하기 위해 경제협력개발기구 (OECD), 국제소비자보호집행기구(ICPEN) 등 국제기구와 공조를 강화 및 해외직구, 해외여행 증 가에 따른 소비자 피해 해결을 위해 미국 중국 등 해외구매가 많은 국가를 중심으로 유관기관과 협력 체계를 구축해 피해 해결에 나설 예정 경기도, 공공데이터 1800종 올해 전면 개방 추진 경기도와 도내 31개 시군이 보유한 공공데이터 1천8종이 올해 안에 전면 개방될 예정. 경기 도는 지난해 9월 도와 31개 시 군, 산하 공공기관이 보유한 데이터를 모은 공공데이터 포털 경기데이터드림(http://data.gg.go.kr)을 오픈하면서 공공데이터 316종을 개방. 올해는 1차 개방한 데이터 316종에 이어 올해 고품질, 고가치 공공데이터를 발굴해 692종을 추가로 개 방할 예정. 1천8종 데이터 전면 개방 추진과 함께 공공데이터와 통신사 카드사의 민간데이터

11 를 융합분석해 민간 비즈니스 모델도 발굴하고 사업화를 지원할 계획. 앞서 지난해 10월 경 기도는 신한카드사와 '빅데이터 활성화를 위한 업무협력 양해각서'를 맺고 데이터 활용에 협 력하고 있으며, 협약에 따라 두 기관은 빅데이터를 활용해 상권과 소비자행동 패턴을 분석해 소상공인에게 제공하는 방식으로 도내 우수 창업기업과 소상공인을 지원 중. 경기도 관계자는 "행정자치부와 미래창조과학부의 빅데이터 관련 사업과 협업모델을 발굴하면 예산 절감과 시 너지효과를 얻을 수 있을 것"이라며 "고품질 고가치 공공데이터를 지속적으로 발굴해 제공하 겠다"고 밝힘 서울시 데이터센터 사업, 첫 대기업 참여 허용 2013년 소프트웨어(SW)산업법 개정안 발효 이후로 전면 제한됐던 대기업의 공공 IT서비스 구축 사업 참여가 예외적으로 허용될 계획. 미래창조과학부는 서울특별시 데이터센터에서 신 청한 클라우드 분야 SW 사업에 대해 상호출자제한 대기업이 참여할 수 있도록 허용했다고 발표. 지난해 11월 마련돼 시행중인 '신산업 분야 공공 SW 사업 대기업 참여제도 운영지침' 에 따라 처음으로 대기업 참여를 허용, 신산업 분야는 사물인터넷 클라우드 빅데이터 모바일 (ICBM) 영역. 미래부는 클라우드 분야 외부 전문가 등의 의견수렴을 통해 '신산업 분야 해 당여부', '사업규모', '추진체계', '기술 산업 파급효과' 측면에서 대기업 참여기회를 제공하는 것이 적절한 것으로 판단했다고 설명. 서울시 데이터센터는 이를 바탕으로 사업공고를 추진할 예정으로, 사업규모는 119억원이며 기간은 7개월로 예상. 미래부 최우혁 SW산업과장은 "지 침 시행 이후 신산업 분야 공공SW 사업에 대해 처음으로 대기업의 참여 기회를 허용했다는 것에 의미가 있다"면서 "대기업과 중견 중소기업이 협력을 통해 새로운 영역의 시장을 확대시 키고 해외 진출 가능성도 높이는 계기가 될 것"이라고 밝힘 수자원공사, 빅데이터 활용한 '수도운영시스템 고도화' 빅데이터를 활용해 홍수와 가뭄 등 기후변화에 따른 물 공급, 피해 대책이 추진될 예정. 한국 수자원공사는 '빅데이터를 활용한 수도운영시스템 고도화 구축 용역' 사업을 발주. 이 사업은 빅데이터를 활용해 물정보 통합관리 수도 위기 관리와 사고 대응 체계를 강화하기 위해 추진. 공사는 수도통합지원센터에 빅데이터를 활용해 분석기반 사고 예측, 예방체계를 강화할 예정 으로, 빅데이터 활용을 위해 지난해 관련 데이터베이스(DB) 신뢰도를 높이기 위한 관련 데이 터를 통합, 개선하는 작업을 진행. 이를 통해 빅데이터를 활용한 사고 예측 분석, 신뢰성 향 상에 기대. 업계 관계자는 "홍수 등 자연재해 부문에 빅데이터를 도입하면 피해 예방 뿐 아니 라 한정된 예산을 효과적으로 활용할 수 있다"며 "국내 공공기관에서 빅데이터 도입은 해외보 다 늦어 적극적인 대응이 필요하다"고 밝힘 경찰, '빅데이터' 활용해 범죄 예측 경찰이 국가통합 형사사법정보시스템 킥스(KICS) 에 저장된 데이터베이스와 인터넷상의 정보 등 빅데이터 를 활용해 수사와 범죄예측에 활용할 수 있도록 연구개발(R&D) 사업을 추진할 예정

12 경찰청은 올해 치안과학기술 신규 R&D 사업의 하나로 빅데이터 기반 범죄 분석프로그램 개발 및 플랫폼 구축 을 정하고 1일부터 사업 수행자를 공개모집 중에 있고, 연구개발 기간은 3년이며 예산은 52억여원이 배정. 이 사업의 추진 배경은 범죄 관련 정보가 방대하게 저장돼 있는 킥스 를 적극 활용해 수사 효율성을 높이기 위한 것이며, 범죄가 발생하면 수법 특성이 같거나 비슷한 기존 범죄를 찾고 이를 토대로 용의자나 공범, 은신처, 범죄 관련 장소 등 수사 단서를 도출할 수 있도록 정교한 검색 프로그램을 만들겠다는 목표. 경찰은 여기에 인터넷상의 공공 민간 데이터 까지 활용하면 더욱 정확한 단서를 찾아낼 수 있고 장기적으로는 범죄 경향이나 추세, 위험지역 등을 파악해 범죄 발생까지 어느 정도 예측할 수 있을 것으로 기대

13 민간부문 활용 동향 KB캐피탈, 빅데이터 활용한 중고차 시세 서비스 계획 KB캐피탈은 빅데이터 분석을 통한 중고차 시세 제공 서비스인 'KB차차차'를 올 상반기 오픈한 다고 밝힘. 'KB차차차' 서비스는 중고차 거래기준을 제공할 수 있는 정교한 시세와 매물을 제 공하고 허위매물을 배제, 또한 소비자 피해방지를 위한 헛걸음 보상, 매도가 보장, 환불 보장 등을 제공. 'KB차차차' 서비스 이용료는 무료이며 PC와 모바일웹, 모바일 앱으로 서비스가 제 공될 계획. KB캐피탈은 중고차 거래의 정교한 시세제공을 위해 지난 1년간 관련 빅데이터를 면밀히 분석해 소비자가 중고차를 살 때와 팔 때 두 가지 버전의 시세산정 알고리즘을 만들어 냈으며, 시스템적으로 허위매물을 걸러내고 주행거리, 사고유무 등 시세에 영향을 주는 요소들 을 최대한 반영해 차량상태에 부합하는 시세를 산정하는 알고리즘을 설계. 또한 현재 중고차 시장에서 활동하고 있는 매매상사들이 회원으로 가입해 각자의 매물정보를 입력하면 설계된 알 고리즘을 통해 시세가 산정. 박지우 KB캐피탈 대표이사는 "KB차차차 구축은 중고차 거래 고 객들의 불편함을 해결하기 위해 시작됐으며, 향후 중고차 거래 시장의 새로운 패러다임을 제시 하게 될 것"이라며 "중고차 거래 당사자인 소비자는 물론 중고차 매매업종사자 등 다양한 이해 관계자들에게 도움을 줄 수 있는 시장 협력모델로서 사업을 진행하고 있다"고 밝힘 한국EMC, 오브젝트 스토리지 EMC ECS 2.2 출시 한국EMC는 엔터프라이즈 오브젝트 스토리지 EMC ECS 2.2를 출시. EMC의 ECS 솔루션은 모바일, 클라우드, 빅데이터, 소셜네트워크 등 3세대 플랫폼 환경에 최적화된 다목적 스토리지로, 사용하기 편리한 클라우드의 장점을 살리는 동시에 퍼블릭 클라우드 서비스를 사용할 때보다 총소 유비용(이하 TCO)을 절약할 수 있으며, 자동 데이터 계층화, 멀티 테넌시 등으로 추가적인 관리 부담 없이 간편하게 클라우드 서비스 인프라 구축이 가능. 또한 ECS 2.2는 전용 하드웨어로 도 입하거나 기존에 보유한 범용 스토리지에 소프트웨어로도 설치할 수 있는 SDS라는 강점으로, 특 징은 퍼블릭 클라우드보다 낮은 TCO 다중 프로토콜 지원 IoT 애플리케이션 개발 암호와 지원을 통한 데이터 보호 및 글로벌 규정 준수 기능. 특히, 사용 빈도가 낮은 콜드 데이터 관리 시스템을 추가하고 관리 효율성을 높이는 등, 스토리지 오버헤드를 감소시킴으로써 TCO를 절감하 게 하고, ECS를 사용하면 퍼블릭 클라우드로의 데이터 액세스와 네트워킹 비용이 들지 않으므로 주요 퍼블릭 클라우드 서비스를 이용하는 것보다 TCO를 최대 60%까지 줄일 수 있다고 설명. 김경진 한국EMC 사장은 비정형 데이터를 포함, 데이터의 급증으로 인해 많은 기업들이 퍼블릭 클라우드를 도입하고 있지만, 비용과 데이터 활용 등에서 또 다른 어려움을 겪는다 며, EMC가 더 적은 TCO로 다양하게 활용할 수 있는 ECS를 출시함에 따라, 손쉽게 3세대 플랫폼에 적합한 환경으로 전환할 수 있을 것 이라고 밝힘 LG CNS, 빅데이터 플랫폼 '오디피아' 개설

14 LG CNS는 새로운 빅데이터 생태계를 형성하기 위해, 전문가는 물론 빅데이터에 관심 있는 일반 인 누구나 참여할 수 있는 빅데이터 공유 플랫폼 'ODPia' (Open Data Platform + Utopia, 이하 '오디피아')를 개설. '오디피아'는 빅데이터 오픈데이터 플랫폼으로, 누구나 쉽게 빅데이터를 검색ㆍ분석하고, 빅데이터 관련 모든 정보를 공유할 수 있도록 만든 개방형 참여 공간으로써, 소셜 미디어에서 언급되는 데이터를 실시간으로 분석해 라이프스타일 트렌드와 소셜미디어 상의 기업 평판 흐름을 한 눈에 확인 가능. 또한 여러 공공 기관이 제공하는 데이터를 지역 기반으로 가공 정제해 제공함으로써, 데이터 간의 연계분석을 통한 고차원의 빅데이터 분석도 가능하도록 지원. 이 외에도 빅데이터 관련 앱이나 서비스를 이용해보고 공유 판매할 수 있으며, 빅데이터 관련 분석 갤러리, 솔루션 사용 후기, 업계 소식 등 이용자를 위한 소통 공간도 마련. 구성메뉴는 소셜분석 (Social Analysis) 데이터 얼라이언스(Data Alliance) 앱(App)&서비스 교육 CENX, 데이터 운영 민첩성 높이는 엑사노바 서비스 인텔리전스 출시 CENX는 하이퍼스케일 실시간 네트워크 분석을 통해 데이터 서비스의 민첩성과 품질을 높이는 엑사노바 서비스 인텔리전스(Exanova Service Intelligence) 출시를 발표. 엑사노바 서 비스 인텔리전스는, 신뢰할 수 있는 사물인터넷(IoT) 연결 온디맨드 클라우드 엔터프라이 스 엑세스 다양한 확장 가능한 시스템 인프라 클라우드 서비스(IaaS) 제공. 이는 복잡한 멀 티 벤더 하이브리드 네트워크 운영에 필요한 독자적인 라이프사이클 서비스 오케스트레이션 (LSO) 방식으로, 엑사노바는 네트워크 빅데이터를 활용해 실시간 분석하고, 인텔리전스 서비스 보장 및 용량 관리 수행에 필요한 정보를 제공. CENX의 앤드류 맥도날드(Andrew McDonald) 코어 제품 수석 부사장은 엑사노바 서비스는 차세대 데이터 기반의 운영 환경을 구축해 준다 며 NFV를 도입한 혁신적인 서비스 제공업체들은 높은 수준의 IoT와 클라우드 서비스 인프라 구축에 심혈을 기울이고 있다. 엑사노바 서비스 인텔리전스는 대용량이면서, 다 이나믹한 하이브리드 네트워크에 있는 데이터의 상관관계를 밝히며, 분석해 자동화되고 인텔리 전트한 운영을 지원한다 고 설명 트레저데이터 코리아, 월 50만원대 빅데이터 패키지 출시 트레저데이터코리아는 세계 최초로 월 50만원대로 이용 가능한 빅데이터 서비스 패키지 를 출시 할 예정. 빅데이터 서비스 패키지는 오직 한국에서만 출시되며, 교육용 서비스 패키지와 스타트업 서비스 패키지 2가지로 출시. 월정액 기반 50만원대부터 이용이 가능하며, SQL만 사용할 줄 알 면 누구나 편리하게 쓸 수 있고, 패키지 이용 즉시 데이터 처리를 위한 대기업과 같은 빅데이터 환경 활용이 가능하다는 설명. 한국에서만 선보인 이유는 트레저데이터가 국내 데이터산업 성장세 와 데이터 분석을 위한 데이터 전문가들의 수요 확산에 주목해왔기 때문으로, 기업 규모를 막론하 고 빅데이터의 실질적인 활용에 대한 관심이 늘어나면서 데이터 분석을 통해 지식과 경험을 얻어 비즈니스에 접목하려는 시도가 증가하고 있지만, 데이터 관리와 활용을 위한 기술, 인프라, 인력이 부족한 스타트업들의 경우 비용부담 때문에 시도조차 못하는 상황이 적지 않은 것으로 파악. 트레 저데이터 코리아 이은철 지사장은 서비스패키지 출시로 스타트업들도 손쉽게 클라우드 빅데이터 활용 환경을 갖추게 함으로써 경쟁력 강화에 기여하고자 한다 고 밝힘

15 학계 연구계 활용 동향 UNIST-근로복지공단, 빅데이터 활용한 '사회보험 사각지대 해소' MOU 울산과학기술원(UNIST)과 근로복지공단은 산재 고용보험 등 사회보험 사각지대 해소를 위한 업무협약을 체결. 이번 협약으로 근로복지공단은 UNIST의 빅데이터 분석기술을 보험재정사 업에 접목시켜 관련 업무의 효율성과 정확성을 강화할 계획. 또 UNIST 빅데이터 연구센터와 기술경영대학원은 산재 및 고용보험에 가입하지 않은 사업장을 정밀하게 찾기 위한 빅데이터 분석법을 개발하고, 이밖에 근로복지공단의 기업 데이터를 활용해 구직자들에게 취업 정보를 제공하는 '취업무지개' 서비스를 개발 예정. 정무영 UNIST 총장은 "산재 고용보험 등 사회안 전망 구축은 정부 및 공공기관, 기업이 함께 해야 할 사회적 책임"이라며 "UNIST가 보유한 빅데이터 연구 역량을 적극 활용해 사회보험 사각지대 해소에 기여할 것"이라고 밝힘 서울대, '빅데이터' 전문 교육프로그램 개설 서울대학교 빅데이터연구원은 맞춤형 빅데이터 전문 교육프로그램 'SNU BIG DATA ACADEMY' 를 개설. 오는 27일부터 서울대 글로벌공학교육센터에서 매주 금 토요일 총 5회 과정으로 진행. 이 번 강좌는 전산 IT 업무 담당자들을 대상으로 하는 빅데이터 엔지니어링 과정과 마케팅 고객분석 업 무 담당자들을 대상으로 하는 빅데이터 인사이트 과정으로 개설. 빅데이터 엔지니어링 과정에서는 하둡과 스파크(Spark), 파이썬(Python) 등을 활용해 분석 환경 구축, 데이터 수집, 모델 수립 등 에 대해 강좌하고, 또한 딥 러닝(Deep learning)을 포함한 최신의 분석방법을 깊이 있게 다룰 예 정. 빅데이터 인사이트 과정은 마케팅 기본 이론에 통계학적 분석방법과 빅데이터 분석도구 R을 접 목해 비( 非 )엔지니어도 직접 빅데이터를 활용해 고객 시장 분석을 할 수 있는 기본 지식 중점의 강 의 계획. 차상균 빅데이터연구원장은 기술적 측면에 치우친 단편적 빅데이터 교육으로는 4차 산업 혁명 시대에 맞는 인재를 양성하기 어렵다 며 깊이 있는 이론과 실무 능력을 겸비한 빅데이터 인재 양성을 목표로 본 강좌를 개설하게 됐다 고 밝힘. 서울대 빅데이터연구원은 빅데이터 인재에 대한 양적 질적 수요가 급증하는데 발맞춰 다양한 빅데이터 강좌를 개설해 나갈 예정 강원대-씨드림, 빅데이터로 첨단 창조농업 실현을 위한 MOU체결 강원대학교 데이터분석센터와 농업회사법인 (주)씨드림은 첨단 창조농업 실현을 위한 업무 협약을 체결. 양 기관은 이번 협약을 통해 국내외 시설농업 산업의 발전을 위해 각자가 보유하고 있는 농업데이터와 분석 기술 교류로 관련 산업을 육성할 예정. 강원대 관계자는 씨드림의 직영농장 과 국내 외 협력농장에 설치된 센서를 통해 실시간으로 농장의 대용량 실측 데이터(빅데이터)를 분석해 작물의 생산성 향상을 위한 생육 모델을 공동으로 구축하게 된다 며 이번 협약으로 첨단 창조농업 실현에 한 발짝 다가가게 됐다 고 설명. 더불어 김화종 센터장은 이번 협약을 통해 IoT기술과 빅데이터 기술의 실제적인 활용을 통해 첨단기술로서 미래농업의 새로운 모델을 제시 할 수 있게 되기를 바란다 고 밝힘

16 1. 한국정보화진흥원 창립기념식 한국정보화진흥원 창립 29주년 기념행사( ) 개요 일시 : (화), 09:30 ~ 11:30 장소 : 한국정보화진흥원 대구 본원 1층 대강당 참석대상 : 전 직원 및 대외 포상기관 대표 등 내용 기념행사 - 국민의례 및 청렴실천 결의 - 청렴상, 유공직원 및 장기 근속직원 포상 - 외부 공로기관 감사패 증정 - 기념 떡 커팅 및 기념촬영 초청 특강 : 경희대학교 정지훈 교수(주제 : 2016년 미래기술 트렌드)

17 기념식 사진 한국정보화진흥원의 창립 29주년을 축하합니다

18 창업 중소벤처 대학 등 센터 이용자 대상 Data 처리, 분석, 활용, 개인정보 처리 등 K-ICT 빅데이터센터 인프라 이용 교육 2. 16년도 K-ICT빅데이터센터 이용교육 개요 일시 : (목) ~ (금) 장소 : 부산대학교 참가대상 : 공공기관 및 중소기업, 벤처, 창업자, 개발자 그룹, 협단체 등 이용교육 참석 희망자 참가방법 : K-ICT빅데이터센터 홈페이지(kbig.kr)를 통해 참가신청 *선착순 40명, 17일 중 참가 신청 페이지 게시 및 KBiG회원들 대상 안내예정 내용 1일차 : (분석기술) KBiG 센터 및 인프라 활용 소개, R 분석 기술 소개 실습 2일차 : (분석실습) 빅데이터 기반 소셜데이터 이슈 분석 및 실습 (개인정보 처리) 안전한 빅데이터 활용을 위한 분야별 개인정보 조치사항, 비식별 기술 및 실무 활용 사례 소개 (멘토의 지식나눔) 미정

19 빅데이터 사업 발주 현황 계약 및 수주 완료 사업 사업명 상세내용 수요기관 2016년 빅데이터 기반 기상기후 융합시스템 유지관리 용역 빅데이터 융합시스템 운영상태 점검 및 장애 시 긴급 복구 빅데이터 융합시스템 운영환경 최적 유지 및 개선 지원 빅데이터 융합시스템 중요 데이터 백업 및 복원 빅데이터 융합시스템 관련 업그레이드 및 소프트웨어패치 등의 기술지원 2016년 맞춤형 기상기후 빅데이터 서비스 기반구축 사업으로 추가 되는 시스템, 모듈, 기능에 대한 운영 기상청 정책 변경 시 요구사항 반영 및 개선 기상청 내부 타 시스템(종합기상정보시스템, 국가기후데이터 자 료관리시스템)과 연계한 빅데이터 융합시스템의 안정적 운영 대상 시스템 및 서비스에 대한 변경관리 수행 대상 시스템 및 서비스에 대한 개선 요청사항 처리(UI 수정, 자료 처리 등) 빅데이터 융합시스템 관련 모든 내 외부 기상자료(정보)의 수집 및 전송관리 시스템 개선 및 변경, 사용자 관리 상주인력에 의한 정기 및 수시점검, 정보보안대응 및 교육지원 기상청 축산물 정보시각화 컨텐츠 개발 및 빅데이터 인프라 구축사업 축산물DB 기반의 인포그래픽 개발 등 정책 이해도 증진을 위한 시각화 컨텐츠 개발 - 쇠고기 빅데이터 분석결과 활용, 대국민 정보시각화 컨텐츠 개발 - 농식품 공공데이터포털 및 축산유통종합정보센터(eKAPEPIA)에 분석 서비스 구축 축산물 DB 활용을 통한 빅데이터 분석 인프라 구축 - 쇠고기 관련 데이터 보유기관(축평원 등) 정보수집 및 연계 - 빅데이터 분석 활용을 위한 최신기술의 인프라(HW SW) 구축 축산물 DB 활용을 통한 빅데이터 분석 모델 발굴 - 분야별 효율적 분석 가능한 쇠고기 관련 기초데이터 및 분석데이터 구축 - 전문가협의체 구성 운영을 통한 분석모델 발굴 및 검증 - 빅데이터 기반, 유통흐름 상황 시각화 모델 구축 및 분석 알고리즘 발굴 컨설팅 농림수산식품교육 문화정보원

20 가. 국내외 교통빅데이터 생산 활용현황 분석 국내 공공 및 민간기관에서 생산되고 있는 교통빅데이터에 대하여 유형, 목적, 생산주기, 생산방식 등을 포함한 현황 조사 수행 특히, 교통빅데이터에 대한 공공/민간/국민 측면이 이용수요 를 파악하고 현재 교통빅데이터의 생산 활용 현황과 비교하여 문제점과 한계점 도출 해외 선진국 교통빅데이터 생산 활용현황 조사 및 시사점 도출 교통 빅데이터 이용활성화 기반구축 연구(1차) 나. 교통빅데이터 활용 문제점 파악 교통빅데이터 활용과 관련된 문제점을 유형화하고, 각 문제점별 관련 제도 검토와 인터뷰 등을 통해 세부현황 및 개선방안 도출 - 공공데이터 개방 확대 정책에 따른 데이터 질적 개선 - 개인정보보호법 등 교통빅데이터 개방관련 규제 완화 및 제도 개선 - 민간부문 교통빅데이터의 공공목적 활용 한계 극복 - 분산되어 생산 중인 교통빅데이터의 통합 및 유통방안 마련 등 국토교통부 다. 공공부문 교통빅데이터 이용 활성화 제도 개선방안 도출 (개인정보보호) 개인정보를 포함하고 있는 교통빅데이터의 개방 및 제공방안을 마련하고, 이에 따른 규제완화 및 제도 개선방안 도출 - 개선사항에 대한 개인정보보호위원회 심의의뢰 추진 (데이터 품질관리) 공공부문 교통빅데이터 개방의 양적확대에 대응하기 위한 질적 개선을 위하여 교통빅데이터의 표준화를 포함한 품질관리 방안 마련 (데이터 저장체계) 교통빅데이터 제공을 위한 데이터 저장체계 를 구축하기 위해서 휘발성으로 생산되고 있는 데이터 현황을 파악하고, 데이터 저장체계 구축방안 마련

21 계약 및 수주 미완료 사업 사업명 상세내용 수요기관 공간빅데이터 오류 유형 분석 및 데이터 정비연구 공간 빅데이터 수집 데이터(1 2차)에 대한 오류 유형 분석 - 공간 빅데이터 활용을 위해 사용자가 원하는 데이터의 신뢰도 는 수집되는 원천 데이터의 생성과정 검증부터 출발하며, 이를 통 해 정확하게 활용되기 위해서는 사용자들에게 메타데이터 정보 제공이 중요함 - DB 스키마 및 ERD 분석등과 같은 자료구조 분석을 통해 원천 수집된 데이터의 공간 및 속성 오류 사항 점검(누락분, 정확도) 실시 수집 데이터 오류 유형에 따른 오류 탐색 및 데이터 정제 - 수집 데이터의 속성정보를 오류 유형별로 분류하고 활용 및 분석에 필요 /불필요한 속성 분류, 코드 값의 용어 변환 등 데이 터별 정제 방안 마련 - 오류 유형별 정제 규칙 설계와 데이터 정제 실행(문자열, NULL, 코드필드, 코드 테이블 검증, 정수형, 실수형 데이터 검증 등) - 분석된 오류 유형에 대한 처리 절차와 도식도에 대한 문서화 와 도식화 제시(자료 원천 제공자에게 제공하여, 이후 데이터 품 질개선 유도함과 동시에 이용자에게 신뢰도 확보) 공간 빅데이터 활용에 따른 업무 효율성, 효과성 향상 평가 국토교통부 2015년 공간빅데이터 체계를 위한 GIS 솔루션 구축 기 구축 시스템 상호 운영성 확보 - 서비스가 중단되지 않도록 일정조율 등 사전계획 수립 - 개발되는 시스템 및 기 운영중인 시스템과 상호연동 지원 GIS 솔루션 도입(이중화) - 공간자료 좌표체계 및 변환지원 - 기본지오프로세싱 제공 - 공간질의 표준형식 제공 - OGC/ISO표준 공간데이터타입 지원 DBMS와 상호운용성 보장 - 대용량 공간데이터 공간연산 기능 제공 및 데이터 처리(검색, 갱신, 연산) 성능을 보장 - WMS, WFS, WCS 기능 제공 단위, 통합 및 시스템 테스트 수행 - 각 항목별 단위테스트, 통합테스트 시 납품 소프트웨어 테스트 지원 - 시스템 구성 요건 테스트 국토교통부

22 K-ICT빅데이터센터 정보시스템 이전 현황분석 및 세부계획 수립 - 빅데이터 장비 이전부터 안정화까지의 각 단계별 구체적인 활 동, 역할분담, 추진계획을 반영한 이전 종합계획 수립 - 단계별 추진 프로세스에 따른 이전업체, 구축업체, 유지보수업 체, 통신사업자 등 R&R 정의 및 기술지원 체계 확립하여야 함 - Rack별 장비배치도, 통신케이블 연결 현황, 전기연결 현황 등을 포함하여 이전에 관련된 빅데이터 장비 정보의 현행화 작업 실시 보험가입 및 운송차량 지원 - 이전대상 장비의 해체, 운송, 설치 등 이전과정에서 발생할 수 있는 파손, 도난 등에 대비하기 위하여 배상보험 가입 - 안정적 운송과 신속한 이전을 위하여 무진동 차량과 작업인력 운송용 차량 등을 이전 계획에 적합하도록 사전 확보 이전 종합 상황반 운영 - 이전 상황관제를 위한 상황반을 구성하여 이전 시 종합적인 상황관리 제시 - 이전 종합상황반 운영 및 인력배치, 비상연락망 공유 방안 제시 한국정보화진흥원 2016년 빅데이터 기반 기상기후 융합시스템 유지관리 용역 빅데이터 융합시스템 운영상태 점검 및 장애 시 긴급 복구 빅데이터 융합시스템 운영환경 최적 유지 및 개선 지원 빅데이터 융합시스템 중요 데이터 백업 및 복원 빅데이터 융합시스템 관련 업그레이드 및 소프트웨어패치 등의 기술지원 2016년 맞춤형 기상기후 빅데이터 서비스 기반구축 사업으로 추가 되는 시스템, 모듈, 기능에 대한 운영 기상청 정책 변경 시 요구사항 반영 및 개선 기상청 내부 타 시스템(종합기상정보시스템, 국가기후데이터 자 료관리시스템)과 연계한 빅데이터 융합시스템의 안정적 운영 대상 시스템 및 서비스에 대한 변경관리 수행 대상 시스템 및 서비스에 대한 개선 요청사항 처리(UI 수정, 자료 처리 등) 빅데이터 융합시스템 관련 모든 내 외부 기상자료(정보)의 수집 및 전송관리 시스템 개선 및 변경, 사용자 관리 상주인력에 의한 정기 및 수시점검, 정보보안대응 및 교육지원 기상청 * 자세한 사항은 국가종합전자조달 나라장터(www.g2b.go.kr) 를 참고하세요

23 빅데이터 행사 소식 1. 6 th Business Impact & Big Data 2016 개요 일시 : 2016년 2월 24일 (수) 8:30 ~ 17:00 장소 : 호텔 리츠칼튼 서울, 그랜드볼룸 (A3) 신청 방법 : 홈페이지에서 사전등록 (https://conf.idg.co.kr/registration/signup?conference_seq=121) 등록기간 : 1월 12일 (화) 14:30 ~ 2월 23일 (화) 23:30 소개 - 이베이, 메이시스, 카카오, 우버, 알리바바 등 선진 빅데이터 비즈니스를 읽다! 빅데이터는 혁신, 비즈니스 경쟁력 그리고 생산성의 핵심이자 필수요소가 되었습니다. 특히 고객경험을 혁신하기 위한 비즈니스에서의 빅데이터의 활용은 유통, 금융, 제조, 의료, 미디어 등 산업군 을 막론하고 수요가 높아지고 있습니다. 데이터의 실시간 분석과 더불어 예측 분석을 통해 데이터가 가진 비즈니스 가치를 과학적으로 이끌어 낼 수 있는 역량 또한 강조 되고 있으며, 이러한 패러다임은 데이터 주도형(Data-Driven) 기업으로의 성장을 더욱 가속화하고 있는 추세입니다. 제 6회 비즈니스 임팩트 & 빅데이터 2016 컨퍼런스에서는 글로벌 리딩 기업 및 국내 다양한 기업의 데이터 전문가들을 모시고 데이터를 활용하여 비즈니스 경쟁력을 강 화하고 고객경험을 혁신하기 위한 전략과 방법을 논의합니다. 이베이, 메이시스, 우버, 카카 오, 알리바바그룹 등 빅데이터 활용 및 기술 적용에 있어 앞선 경쟁력을 보유한 기업의 최신 사례와 전략을 공유합니다. 여러분의 많은 관심과 참여를 바랍니다

24 프로그램 문의 - 한국IDG (Tel

25 2. 기업교육 담당자를 위한 빅데이터 분석 활용 방법 개요 일시 : 2016년 2월 24일 (수) 19:00 ~ 21:00 장소 : 강남 모임 플러스 등록기간 : 2월 3일 (수) 15:00 ~ 2월 23일 (화) 14:30 신청 방법 : 홈페이지에서 사전등록(https://docs.google.com/forms/d/1lWOBKyuOCBhAFZIhvo d7tkvdim8ylvlr9o-hnzaahg4/viewform?c=0&w=1) 교육내용 DT시대의 HRD방향 빅데이터 왜 필요한가? 빅데이터 활용(WHAT) 빅데이터 활용(HOW) Wrap Up Ÿ 지금 세상은 데이터 홍수속에 있다. Ÿ 데이터가 없으면 아무것도 나오지 않는다. Ÿ 머니볼과 데이터 분석 Ÿ 좀 더 나은 의사결정을 위해 Ÿ 데이터로 부터 Insight도출을 위해 Ÿ 데이터로부터 Foresight 도출을 위해 Ÿ 교육의 Wants 도출 Ÿ 교육효과 향상을 위한 적정 대상자(직급) 선정 Ÿ 직원들의 성향, 패턴을 반영한 교육 설계 Ÿ 교수방법 선호도에 따른 교수전략 도출 Ÿ 교육만족도 분석에 따른 Insight도출 Ÿ 직급별 행동 역량 도출 Ÿ 역량의 상관관계에 따른 교육 우선순위 Ÿ 리더의 행동 특성 및 패턴 반영한 리더십 교육 Ÿ Whole Communication을 통한 Insight - 구두, 문서, SNS, 이메일, 전화, 대면 커뮤니케이션등을 분석한 커뮤 니케이션 네트워크 도출 Ÿ 교육평가 및 만족도 조사 및 분석 방법 Ÿ HRD에서의 데이터는 필수적 Ÿ 데이터의 올바른 수집과 저장 Ÿ 데이터 분석 어떻게 할 것인가? 문의 - 리비젼컨설팅 (Tel

26 3. 빅데이터분석을 위한 Hadoop 개발 입문 개요 일시 : 2016년 2월 25일 (목) 10:00 ~ 18:00 장소 : 서울특별시 역삼동 신청 방법 : 온오프믹스 홈페이지에서 사전 등록 (http://onoffmix.com/event/60981) 등록기간 : 1월 18일 (월) 20:30 ~ 2월 24일 (수) 23:30 교육소개 실제 현업에 바로 적용 가능한 빅데이터 분석을 위한 개발환경 및 분석업무에 적합한 Hadoop 프로그래밍 스킬을 제공합니다. Hadoop 클러스터 설치 방법 및 샘플소스까지 제공함으로써 이 론 교육과 함께 실제 현업에 적용 가능한 현장 개발 노하우까지 배울 수 있습니다. 교육내용 빅데이터 및 Hadoop 기본 개념 이해 : 빅데이터 개념 이해와 Hadoop의 HDFS 와 MapReduce 기본 개념에 대해서 배우고 Hadoop Ecosystem에 대해서 배웁니다. Hadoop 설치 및 개발환경 세팅 : Hadoop을 이용한 빅데이터 분석을 위해 다중 서버에 Hadoop 클러스터 설치 방법 및 분석을 위한 개발환경 세팅 방법에 대해서 배웁니다. Hadoop HDFS 사용법 및 MapReduce 프로그래밍 : HDFS 사용법 및 MapReduce 프로그래밍 방법에 대해서 자세히 배우고 간단한 Word Count 프로그래밍 실습을 통하여 전반적인 Hadoop 프로그래밍의 구동 방식에 대해서 배웁니다. 데이터분석 프로젝트 실습 : 미니 프로젝트 형식으로 국립기후자료센터 데이터 로그 분석을 통 해 MaxTemperature 산출하는 프로젝트와 미리 수집된 유저 상품리뷰 데이터 텍스트 분석 프로젝트를 통해 실제 현업에 적용 가능한 수준의 Hadoop 프로그래밍 스킬을 배웁니다. 문의 - 마소캠퍼스 (Tel

27 4. 5주 완성! 빅데이터 프로파일러 액션캠프 개요 일시 : 2016년 3월 2일 (수) 19:00 ~ 3월 30일 (수) 19:00 장소 : 서울시 강남구 신사동 층) IDEA RANCH (아이디어 랜치) 등록기간 : 1월 28일 (목) 18:00 ~ 3월 2일 (수) 19:00 신청 방법 : 홈페이지에서 사전 등록 (https://docs.google.com/forms/d/1z-dkqposs7qwrpig 6wCy1pP_AVN9o-H0ASNQrgZVCbs/viewform) 교육소개 통계 분석만 하는 반쪽짜리 빅데이터 교육이 아니라, 기업에서 요구하는 사업 기획과 마케팅 전략을 도출할 수 있는 빅데이터 전문가(프로파일러) 양성을 위한 교육과정입니다. 교육내용 3월 2일(수) : 기업들은 어떤 빅데이터를 원하는가? - 빅데이터의 실체와 현 주소 - 국내외 빅데이의 흐름과 문제점 - 기업에서 진정으로 필요로 하는 빅데이터 분석가의 역할 - 빅데이터의 의미와 가치 - 빅데이터 관련 팀별 과제 <비즈니스 이슈> 정의 3월 9일(수) : 빅데이터를 막강하게 만드는 힘! - Data Mining과 mind mining의 결합 사례 - 방대한 빅데이터 분석을 정확하고도 간결하게 하기 위한 분석 Framework 작성 - 비즈니스 이슈에 직접적으로 연계된 <소비자 행동 모델 가설> 만들기 - 실습에 필요한 소비자 행동 관찰 모델과 Needs를 캐치하는 방법론 습득 3월 16일(수) : Mind Mining 방법론 현장 실습 - 빅데이터 분석에 필요한 <소비 행동에 영향을 주는 핵심 영향 인자> 발굴 - 고객과의 실전 인터뷰를 통해 행동 영향 인자 발굴 - 발굴된 인자(Factor)들이 실제로 어떤 영향을 주는 지 고객 Needs 심층 분석 - Experience Journey 모델 기반의 고객 행동(표면적/잠재적) 분석 - 빅데이터 분석을 위한 팀별 <분석 Framework> 최종 가설 만들기 3월 23일(수) : Data Mining 위한 통계 분석 Skill

28 - 실무에서 가장 필요로 하는 빅데이터 분석 기법 (군집화, 추천 등) - R 프로그램을 활용한 빅데이터 분석 실습 및 Insight 도출 실습 - 팀별 비즈니스 이슈에 필요한 빅데이터 분석 내용 발표 및 보완점 도출 3월 30일(수) : 빅데이터 분석 결과 100% 활용법 - 빅데이터 분석의 종착점! - 빅데이터 분석 결과 기반의 데이터 시각화 - 빅데이터 실전 분석 사례를 기반으로 한 신상품/신규 서비스 Ideation 진행 - 팀별 Ideation을 통한 신규 사업 기획안 작성 - 팀별 빅데이터 분석 기반의 신규 사업 기획안 Presentation Knowhow 문의 - 밸류랩 두주연 대표, 장준미 수석파트너 (Tel

29 빅데이터를 통해 본 키워드 설 NEWS SNS * 2016년 1월5일~2016년 2월5일 동안 설 키워드를 분석 비교한 결과입니다.(뉴스 / 트위터, 블로그) 설 키워드의 언급시기 및 데이터 언급량 설 에 대한 트렌드 분석 결과, 1월 초부터 언급량이 꾸준히 증가하는 모습을 보이며, 1월 말에는 설 에 대한 관심이 지속적으로 높게 나타남 특히 2월 초부터 SNS데이터가 급격하게 상승하며, 설 에 관한 관심이 크게 증가 설 키워드의 뉴스와 SNS 비교 및 연관어 뉴스와 SNS 모두 연휴, 선물 등과 같은 키워드가 공통적으로 등장 뉴스에서는 전통시장, 백화점, 선물세트 등 설을 맞아 설 선물 구매처와 관련된 유통업체 관 심 키워드와, 특별교통대책상황실, 귀성길, 국토교통부 등 각 시 도에서 운영된 귀성길 교통 안전 대책과 관련된 키워드가 많이 언급 SNS에서는 선물, 감사, 배송 등 설 선물로 고마운 이들에게 마음을 표현하고, 또한 선물의 배송 관련 키워드가 많이 언급 SNS에 등장한 설 관련 HOT 키워드 특집, 아이돌 등이 설 과 함께 많이 언급된 SNS 키워드로 등장하여, 새해를 맞아 아이돌 설 특집 방송에 관한 관심과, 나눔, 이벤트 등 주변 이웃과 함께하는 행사 키워드가 다수 등장

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