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1 SK 텔레콤솔루션사업본부하도훈

2 빅데이터의접근 세상에완벽한데이터는없기때문에 차선의 Data로최선의 Insight를도출 하는것 1+2=3 인과관계가아닌 A와 B를결합하여 C의연관관계 ( 패턴 ) 를찾는것 2

3 3

4 Big Data Overview 4

5 Big Data Overview Real Time Soccer Analytics 5 출처 :

6 Big Data Overview 빅데이터분석플랫폼으로수집, 저장, 분석및서비스리포팅영역의하둡플랫폼으로구성 6

7 Big Data Overview 빅데이터 2.0 시대에도래, 이제는데이터의가치발굴을통한문제점해결에주목 빅데이터 1.0 빅데이터 2.0 웹기반 Text 위주 기업 / 기관실제데이터위주 Volume 하둡전파 문제해결을위한플랫폼에적용 빅데이터기술에초점 빅데이터기술을실제데이터에활용 Velocity 데이터의크기문제위주 데이터활용의속도, 품질문제위주 Variety Value 빅데이터기술자체의시작 빅데이터문제해결이주체 7

8 Big Data Overview 빅데이터를통해추출된데이터의보여주는모습은빙하하단의다양한빅데이터시스템과 데이터사이언티스트와데이터분석기술이총망라되어서만들어짐 8

9 Big Data Overview Big Data 에서다루는문제들 9

10 10

11 SKT Geovision 개인정보에대한이슈가전혀없는형태의데이터결합은공간, 즉지도에있으며, 지오비전은지도상에데이터를표현한 SK 텔레콤빅데이터서비스플래폼 출처 : 미국립학술정보원이발행한 공간적으로사고하기 11

12 SKT 지오비전은실제데이터기반유동인구, 매출예측, 부동산정보등이융합되어구성됨 12

13 Geovision 공간정보활용 개인정보침해를극복하고다양한원천의데이터결합이가능한공간 DB 로제공 POI 전화번호 13

14 공간정보활용 개인정보침해를극복하고다양한원천의데이터결합이가능한공간 DB 제공 SK 의다양한서비스 Data 결합의한계 SK 텔레콤과자회사서비스유저의구매 / 통화 / 인맥등의 Data 를결합하기위해서는개인정보활용이필수적임 Geovision 은공간 DB 를활용한 Cluster Analysis SK 텔레콤과타기업의유저 Data 결합분석이가능하고, 개인정보침해를극복하기위한공간 DB 활용 MAP POI 27 MILLION CALL PATTERN COMPANY DB Data Join DIRECTORY PHONE SUBWAY DB 2.2 MILLION CREDIT CARD DB KEY 주민번호 = 개인정보 14,000 REAL ESTATE DB 34 MILLION SALES PATTERN CENSUS DB 14

15 Geovision 공간정보활용 15

16 Geovision 공간정보활용 16

17 Geovision 공간정보활용 17

18 Geovision 공간정보활용 18

19 Geovision 공간정보활용 부산서면역을중심으로아래쪽은젊은층 (10~30 대 ) 이, 위쪽은중장년층 (40~60 대 ) 의점유율이높음 19

20 Geovision 부동산 국토해양부공동주택가격정보단지, 동, 호데이터보유, 각호의평형, 가격등의정보보유 부동산 114 임대, 매매정보각물건의임대및매매가에대한정보 전국부동산공동주택 114 임대가격정보, 매매정보 20

21 Geovision 시설 ( 기업체, 교통수단 ) 외감기업 : 외부감사기업체로월별업데이트가이루어짐, 기업체기본정보및종사자수 버스정류장 : 전국시내버스정류장의위치를나타내는데이터, 지하철역 : 전국지하철역사의위치및지하철연간일평균승하차인원 외감기업 지하철역 버스정류장 21

22 Geovision 시설 ( 업체, 학교, 집객시설 ) 전화번호업체정보는전국의 280 만개의전화번호업체정보로서주소, 전화번호, 업종등의정보를제공, 전국학교정보는전국의초, 중, 고, 대학교의위치정보로서주소, 교사수, 학생수의정보를제공, 집객시설은전국의주요 15 가지의시설들의위치정보로서각시설의명칭및분류를제공 전화번호부상호전국학교정보 집객시설 22

23 Geovision 소지역경계 국내에서판매되는마케팅용 DB 는통계청의집계구단위로구성 Geovision 의 DB 는집계구를추가로세분화한소지역단위로구성 : 5.7 배수준으로세분화함 23

24 Geovision Data mash-up 지오비전 Biz GIS 는 Real DB 기반통계기반기업의자사 Data 와의결합을 GIS 를통해 Insight 도출 24

25 25

26 정책및행정정보 Mapping 정부 3.0 을통한공공데이터의적극개방, 공유가바로빅데이터 활용분야복지교통산업 내용 아동, 노인유동인구기반복지시설배치등복지서비스최적배분 도로확장, 교통계획수립등도시계획정책수립 공공민간공동마케팅추진 재난범죄통계정치민원관광 안전, 재해대응정책수립 범죄지역예측, 범죄예방지도등 통계청센서스통계조사시현주인구조사기초자료로활용 선거구분석, 투표권자지역적성향분석등의자료로활용 민원센터접수민원분석, 민원중복지역분석및정책수립 유동인구집중지역의 Target 별관광특화전략개발 26

27 정책및행정정보 Mapping 1. 관광객정보분석 관광객 의고민 관광지 의고민 공공 의고민 내취향의다음여행지로는어디가좋을까? 혼잡하지않은관광지는어디가있을까? 내연령대의가장인기있는여행지는? 입장할인율높은관광지는어디지?. 관광객을많이유치하여매출을높이고싶은데! 입장료할인이벤트를효과적으로홍보할수있는방법은없을까? 우리관광지에오는관광객의주요유입경로는?. 월별관광객이가장적은달은언제지? 어느나라에제주도를홍보해야할까? 전국적으로제주도를가장많이방문하는시도는? 현시점에관광객이도내에어떻게분포하고있지?[ 시도별, 국적별 ]. 27

28 정책및행정정보 Mapping 1. 관광객정보분석 관광객현황및관광지분석을통해여행객에게관광가이드서비스를제공하여, 맞춤형동선계획을 지원하고, 관광관련각종정보분석을통해, 홍보및마케팅등각종관광정책입안에활용 관광객분석 관광지정보 연령성별유입지 ( 국적 ) 현재위치체류기간 Mash-up 명칭유래 ( 기원 ) 주소입장료주이용연령영업시간 시간대별관광지별연령대별국적또는유입시도 / 시군구별체류여행객현황정보일별 / 주별 / 월 ( 계절 ) 별 / 년도별관광객현황정보 여행객 정부 취향별추천여행지 ( 인기여행지정보 ) ( 연령별 / 국적별추천여행지정보 ) 추천 Itinerary ( 여행동선 / 이벤트안내 ) 여행지별관광객유치현황 시도 / 시도별관광객방문현황 주요홍보지 여행객추세분석등 관광정책입안을위한각종기초자료제공 28

29 정책및행정정보 Mapping 2 교통분석 버스정류장에가기위해 500 미터이상걸어야하는 65 세이상저소득층지역교통분석 29

30 선거구분석 30

31 유동인구분석 38% 62% 31

32 유동인구분석 32

33 유동인구분석 새야구장입지선정후보 (1 순위 : 창원종합운동장 > 2 순위 : 마산종합운동장 > 3 순위 : 진해옛육군대학터 ) 를대상으로 행안부 + 국토교통부 + 이동통신사유동인구 + 내비게이션목적지 빅데이터를분석시정추진과정에서불거지는소모적인논란을피할길을빅데이터에서찾을수있다. 33

34 상권분석 웹기반창업자나예비창업자및프랜차이즈본사를위한상권분석리포트 34

35 상권분석 ( 전통시장 ) 35

36 서비스인구분석 국가통계 승인 국가통계는통계청의엄격한승인절차를거치는데, 국가기관및연구원과민간협회등이통계를생산하기때문에다양한통계의신뢰성을담보하기위해, 국가통계승인절차를두고있음 36

37 소셜분석 37

38 복지 CCTV 설치 38

39 스마트시티 공공 DB 를활용하여제공가능한 4 대서비스공익모델로 U-City 모델플랫폼으로적용가능 기반시설의존서비스 정보활용형서비스 H/W 기반시설이필요한서비스 ( 도시조명통합관제, 시설물관리, 에너지모니터링, CCTV 원격관제모니터링대행서비스등 ) Big Data 정보를활용한서비스 ( 생활정보, 미디어행정, 교통정보, 헬스케어, 스마트의료예약, 평생교육, 지역행사방송, 무인도서반납등 ) 사업지원서비스 정보유통서비스 기업지원및지역상권활성화를위한서비스 ( 스마트비즈니스센터, 온라인협업장터, 전통시장 U 마켓플레이스등 ) 증적, 축적된 Big Data 정보에기반한서비스 ( 도시관리, 교통서비스, 복지, 광고 / 콘텐츠, 기업지원서비스등 ) 39

40 시정홍보 현시정홍보물설치지역의특성파악 : 홍보내용차별화에활용 가판대부착된홍보물갱신, 버스등노선특성에따른홍보 신규홍보대상지역파악 : 단순히유동인구나거주인구가많은지역이아니라관광객이많은노선, 부녀자가많은노선등특성구분 40

41 범죄예방 성 / 연령별유동인구파악을통한집중순찰지역선정, 보라매일대 20 대여성인구시간대별분석 야간시간 (21 시 ~ 24 시 ) 새벽시간 (00 시 ~ 06 시 ) 41

42 정책분석 Tool 42

43 기업및 Startup BM Mapping IoT 연계빅데이터 출처 : 43

44 IoT 와빅데이터의만남 라즈베리파이 아두이노 $2.66, Raspberry Pi $23.5 로저렴하며, 명함크기의초소형 Device 44

45 IoT 와빅데이터의만남 에너지절감 45

46 IoT 와빅데이터의만남 에너지절감 46

47 IoT 와빅데이터의만남 에너지절감 47

48 IoT 와빅데이터의만남 에너지절감 48

49 IoT 와빅데이터의만남 에너지절감 스마트패드추론컨트롤러센서 ( 케이스포함 ) IR 온습도센서 전력송수신모듈 49

50 50

51 빅데이터활용에대한제언 데이터가차별적경쟁력을가진다면? 공공기관 : 과학적정책의사결정 민간기업 : 비용절감, 수익창출 자영업 : 창업실패감소 Startup : 비즈니스모델차별화 51

52 빅데이터활용에대한제언 우리가보유한데이터로뭘하지? 보유데이터한계극복 타부서데이터융 복합시도 민간유동인구, 매출정보, 날씨정보등연계 data.go.kr사이트, DB진흥원등의데이터연계 52

53 공공오픈데이터 공공데이터포탈 ( 공공데이터제공분쟁조정위원회, API 제공, 국가통계포럼및기상정보개방 53

54 빅데이터활용에대한제언 빅데이터기반신규사업발굴프로세스 54

55 마무리 창조경제, 부강한대한민국을위해 빅데이터를통한여러분의성공을응원합니다. 감사합니다. 하도훈 55

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