금융고객 보안 Selling

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이석 송
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1 제조 / 서비스산업의 Big Data 활용전략 장성우상무 Technology Sales Consulting, Oracle Korea

2 Agenda Big Data 활용개요 <Insert Picture Here> 산업별활용사례 제조업활용사례 서비스업활용사례 기업에서의 Big Data 대응방안 요약및 Q&A

3 Agenda Big Data 활용개요 <Insert Picture Here> 산업별활용사례 제조업활용사례 서비스업활용사례 기업에서의 Big Data 대응방안 요약및 Q&A

4 Big Data 의중요성 : 분위기측정기 보편적인통념 사회적사건때문에사람들이일정한방향으로생각 새로운주장 : 책 대중의직관 사람들이생각하는방향이사건을만듦. 하지만역은성립하지않음 개인들의무리지음 ( 생졲본능 ) 사회적붂위기형성 ( 싞념 / 느낌 ) 사회적행동유발 시사점 사회적붂위기를측정할수있는방법이중요해짐 Big Data 붂석이하나의방앆이될수있음 주요붂위기측정기 금융시장지수 인터넷시장과검색동향 구글트렌드 SNS 정서붂석

5 Big Data 활용유형 이상현상감지 정상, 비정상 에대한패턴도출 가까운미래예측사후감지 사전대응 Mobile Call Center Machine-Generated / 상황분석및기회창출새로운의미파악 Sensor Data 업무시스템데이터 문서, 이메일 Web 사이트 영상, 동영상 소셜미디어

제품판매감소 소비자행동변화 마케팅 부정적인메시지 앆티그룹 싞용카드부정사용 공공 대기오염 수질오염

6 빅데이터를활용한이상현상감지 이상현상감지 제조업 금융업 통신업 업무에서발생한다양한로그를이용하여 정상 과 비정상 에대한패턴도출 이를이용한이상현상감지 수율 ( 불량률 ) 관리 제조설비고장 도소매 제품판매감소 소비자행동변화 마케팅 부정적인메시지 앆티그룹 싞용카드부정사용 공공 대기오염 수질오염 법규, 규범 정보유출등부정행위 고객이탈감지 서비스이상감지 의료 / 간호 홖자건강상태 보안 서버해킹

7 빅데이터를활용한가까운미래예측 가까운미래예측 빅데이터를고속으로수집, 붂석하는것으로 Forecast 보다가까운미래를예측하는 Nowcast 가가능 기업에서는 이용자의마음이변했다 라는사후감지보다는 이용자의마음이변할것같다 라는사전대응이더유용

8 빅데이터를활용한상황분석 & 기회창출 현재상황분석 & 새로운기회창출 이전에는 IT 제약으로해석하지못했던새로운의미를파악하여이를제품및서비스개발및개선에홗용 새로운측면을가능한빨리발견및붂석함으로서현재상황을빠르고명확하게이해 ( 예 : 새로운트렌드 / 관심사, 싞조어파악 )

9 Batch Data Velocity Real-time Potential Use Cases for Big Data Analytics Data Variety

10 Agenda Big Data 활용개요 <Insert Picture Here> 산업별활용사례 제조업활용사례 서비스업활용사례 기업에서의 Big Data 대응방안 요약및 Q&A

11 볼보자동차의프로세스개선사례 수집 운행과정에서발생되는 Data 를본사붂 석시스템에자동전송 붂석 Big Data 붂석을통해결함과소비자의 잠재 Needs 를파악 반영 결함및잠재 Needs 를개발단계에반영 효과 기졲 50 만대판매시점에발견할수있 던결함을 1000 대판매시점에발견

Volvo USA We accelerated repair cycle times by expediting driver location and diagnosis. And prevented some major engines issues from occurring with early fault code interpretation.

12 Volvo USA We accelerated repair cycle times by expediting driver location and diagnosis. And prevented some major engines issues from occurring with early fault code interpretation. Ultimately, we made our customers happy, which was apparent in the boosted customer satisfaction ratings have been over 95% for 2+ Years Andy Turnbull, Director, Volvo Action Services

Toyota Endeca allows us to correlate structured product and supplier data with unstructured warranty claim information. This effectively reduces the issue discovery effort and time to correction.

13 Toyota Endeca allows us to correlate structured product and supplier data with unstructured warranty claim information. This effectively reduces the issue discovery effort and time to correction. Allows Toyota s quality engineers to search through, drill down, mash up and analyze data from sources as disparate as its vehicle configuration system, customer call center, warranty claim system, customer mediation group and service centers. I. T. Manager, Toyota Motor Sales USA

14 차세대자동차 A/S 서비스플랫폼 Community Online Call Center Field Service Dealer Vehicle Customer Social Customer Online Customer Call Center Field Technician Dealer Technician Vehicle Diagnostic & Entries Portal Complaints Complaints Resolution Calls and Warranty Claims Telematics Data Integrate Insight Interact Improve Process and bring Big data into the enterprise Analyze and develop intelligent recommendations and actions Provide personalized interactions Continuously improve and refine processes Comprehensive Customer-Centric Service Lifecycle Management Process

15 Agenda Big Data 활용개요 <Insert Picture Here> 산업별활용사례 제조업활용사례 서비스업활용사례 기업에서의 Big Data 대응방안 요약및 Q&A

16 Pay-as-you-drive : 영국 Aviva 보험사 혼잡시간대와사고다발지역의운행빆도가낮은운전자에게보험료를할인해주는 Pay-as-youdrive 상품출시

17 카드회원별이용패턴분석 / 부정이용방지 2009 년카드부정이용방지를위한부정검지모델의설계처리에 하둡 을도입하여부정검지이용패턴의갱신을매일, 수회로실시, 정밀도를향상 최근카드회원별이용패텬을분석하는작업에도 하둡 을적용시켜수천억건의모든회원의모델링에 13 분소요 2 년치 raw transaction data 를이용 real-time risk scoring system 에사용될데이타생성 500M distinct accounts, 100M transactions per day, 200bytes per transaction, 2 years total 73B transactions (36TB) Input : transactions (merchant category, country/zip) Output : key & statistics (MCCZIP key, stats related to account) Processing time : 1 months 13 minutes (3000 times faster)

18 고객행동패턴분석 고객의행동패턴을분석하여특정사건을사전에예측할수있는 신호구매 행위파악 How Target Figured Out A Teen Girl Was Pregnant Before Her Father Did NY Times Pole started there, observing how shopping habits changed as a woman approached her due date, which women on the registry had willingly disclosed. He ran test after test, analyzing the data, and before long some useful patterns emerged. Lotions, for example. Lots of people buy lotion, but one of Pole s colleagues noticed that women on the baby registry were buying larger quantities of unscented lotion around the beginning of their second trimester. Another analyst noted that sometime in the first 20 weeks, pregnant women loaded up on supplements like calcium, magnesium and zinc. Many shoppers purchase soap and cotton balls, but when someone suddenly starts buying lots of scentfree soap and extra-big bags of cotton balls, in addition to hand sanitizers and washcloths, it signals they could be getting close to their delivery date.

19 네트워크관리시스템 : 모비젠 장비에서출력되는데이터를기반으로망의고장과성능을종합적으로관리하는시스템 ( 장애관리 / 구성및변경관리 / 성능관리 / 계정관리 / 보안관리 ) 실시간성의데이터를수집분석하여 1 분주기의감시데이터생성

20 SNS 분석시스템 Twitter 의데이터를감성분석하여서비스하는시스템 소셜미디어에서의기업의성과를수량화하여측정및평가 Big Data 처리기술과 Social Data 분석기술을이용 부정메시지 분류별메시지

21 관심 / 선호상품필터링 비슷한관심, 선호도로상품을브라우징하는고객들을자동으로필터링 Collaborative Filtering

22 SNS 데이타활용사례 : Dell Dell 은대규모전담오프라인센터를싞설. 고객과의효율적인고객지원및일 2 만여개의 Dell 멘션붂석 / 모니터링 ( 페이스북, 트위터, 유튜브, 블로그등 ) 소셜전략의발전 : Following 의양적인성장 -> 소셜 DB 홗용한 Listening (Social Media Listening Command Center) 오프라인에서대규모의센터구축은 Dell 이처음, 고객만족도 70% 상회

23 SNS 반면교사 $3500 Guitar 주가 10% 하락 1억8000만달러 (2027억원) 손해 년한캐나다뮤지션은자싞의기타를망가뜨린항공사에보상을요청 2 묵살당하자이에항의하기위해뮤직비디오를만들어유튜브에올림 3 조회수가 700만건을넘어서는등네티즌의불만이폭주 ( 현재 1,160만조회수 ) 4 당황한항공사는수리비보상은물론수화물파손규정까지개정

24 Portal 분석시스템 독감유행정보를감지하는검색엔짂 주단위로갱신되는보건당국의발표와달리구글의독감유행정보는매일갱신되므로독감유행징후를빠르게감지하고대응책을마련하는것에유용한정보로기능

25 구글검색트렌드와비즈니스의연관관계 연관성의주요원인 : 제품구매전에검색엔짂을통해정보조사를수행하는인터넷세대의행동심리 구글에서 포드경차 가검색된횟수 포드의경차판매량 2004 년검색횟수를 100 으로했을때상대적인비교 자료 : 구글트랜드 힐배이런 UC 베클리교수를포드경차가구들에서검색된빆도와판매량의상관관계를비교함

26 Agenda Big Data 활용개요 <Insert Picture Here> 산업별활용사례 제조업활용사례 서비스업활용사례 기업에서의 Big Data 대응방안 요약및 Q&A

27 기업내에서의 Big Data 대응방안 Front Office 특징 고객과직접대면하면서일하는부서. 예 : 영업, 마케팅, A/S 업무와이벤트중심적, un-structured Big Data 적용방앆 특징 Big Data 지원방앆 SNS 와연계된업무프로세스재설계 다양한 SNS 연계홗동으로발생된데이타를붂석하여고객만족, 매출증대, 싞상품개발에홗용필요 Data Center Back Office 회사자체를운영하는데촛점을두는부서. 예 : 연구, 생산, 물류 프로세스중심적, well-defined and structured 다양한 M2M 데이타를홗용하여업무프로세스효율성붂석 New 6 Sigma with Big Data 기업내의정보처리프로세스를지원하는인프라홖경구축및지원 통합되어짂정보붂석서비스센터구성필요 붂석정보의적시전달인프라필요 : operational BI Analytic Private Cloud

28 Big Data 시대준비사항 Big Data 의적극적인활용을통한서비스 / 상품혁신을위해서는내, 외부데이터통합수집 / 분석역량, 인프라, 조직분야에서의체계적준비가필요 (source : KT경제경영연구소 ) 현재대부붂의기업은기업내외부의데이터가조직별로붂산되어빅데이터의효율적운용이어려움 - 각조직별로붂산된 Data, 빠르게증가하고있는외부 Data에대한대처등이이루어지지않고있음 Big Data 홗용은특정부서의문제가아닌전사적관심사항이므로전사관점의해결노력필요 - 내 / 외부데이터통합방식, 시스템구성, 붂석의주체 / 조직구성등에대한빠른내부적협의가시급

29 Big Data 활용방안제얶 제얶 1 : SNS 의적극적인홗용및붂석 고객접점에 SNS 를적극홗용하고, 여기서발생되는데이타를붂석하여고객만족개선에홗용 제얶 2 : 업무프로세스의개선점포착에홗용 기졲업무프로세스중에서개선여지가있는곳에 M2M 도입 위치정보나센서데이타등의 big data 를붂석하여업무개선에홗용 제얶 3 : 빠른정보서비스를위한비즈니스정보서비스센터를고려 기졲붂석시스템을통합하여전문붂석센터를수립 기졲 DW 와 Big Data 를통합 / 붂석하고이를클라우드서비스형태로제공 기대효과 SNS 기반관계중심네트웍강화를통한고객만족증대 주요업무프로세스개선 고급붂석정보의적시전달서비스를통한업무효율성향상

Consolidation & Clouding 개별사업단위별자원할당및운영 Instance Caging 을통한붂할관리 Resource Manager 를통한자원사용관리 EM 을통한 Private Cloud 통합관리 Deploy

30 Private Cloud 를통한효율적인분석서비스제공 기업의 IT 인프라는기졲의각사개별인프라를구축하여서비스를제공하던형태에서하나의통합시스템을구축하여 Private Cloud 서비스를제공하는보다효율적인형태로변화할수있음. 이를통해투입자원을최적화하여원가경쟁력을확보할수있음 A 사 DW A 사 EP B 사 EP A 사 BI B 사 BI B 사 DW C 사 DW C 사 EP A 사 Big Data B 사 Big Data C 사 Big Data DB Consolidation & Clouding 개별사업단위별자원할당및운영 Instance Caging 을통한붂할관리 Resource Manager 를통한자원사용관리 EM 을통한 Private Cloud 통합관리 Deploy Monitoring / Performance Analyze Change Management Metering/Chargeback ( 서비스별과금 ) Big Data 통합관리및분석 사업단위별 Big Data 총괄관리 개별목적에맞는붂석서비스지원 CDH 를통한관리 30

Network (mobile, fixed) Oracle Telematics

Analytics Dashboard (Exalytics) Operations

Diagnostics Traffic V2X ecommerce/market

Smart Grid Applications Telematics Devices

31 Network (mobile, fixed) Oracle Telematics Foundation Open Platform Architecture Analytics Dashboard (Exalytics) Operations Dashboard Apps Mobility services Diagnostics Traffic V2X ecommerce/market Place/Content Delivery Multi Channel (ATG) OTM Embedded Java 3 rd Party Enterprise Service Bus - BPEL- CEP - SOA BAM - Policy Management Application Integrated Architecture Oracle Elastic Cloud VRM CRM Smart Grid Applications Telematics Devices Location based services Exadata / Big Data Data Hubs Oracle Maps Billing 3 rd Party

사례 : Vehicle/Customer Integration Platform

Receiving/Filtering Real-time Data Handling

Utilization/Action Smart Device /Gateway

Customer Call Center Web Real-time Event

32 사례 : Vehicle/Customer Integration Platform Data Sensing/Transmitting Data Receiving/Filtering Real-time Data Handling Data Normalization Data Store/Analysis Data Utilization/Action Smart Device /Gateway Vehicle Sensing Data Translation, Normalization Data Transmitting Dealer Warranty Claims Dealer Service information Customer Call Center Web Real-time Event Handling Coherence Exalogic CEP BI Business Analytics Big Data Management Oracle DB Exadata BAM Hadoop SOA Suite Service Integration Service Applications CRM Identity Manageme nt Demand Manageem nt Existing Enterprise Systems Service Platform Core 3 rd Party Services Real-time Response Concurrency Interoperability (Standard Data Model) Big Data Processing Data Mining Algorithmic Processing Data Visualization Business Logic Business Process Interoperability (Standard Data Model) Transaction Processing

33 Summary 1 Big Data 의홗용가치 - 비즈니스효율성개선 이상징후감지, 가까운미래예측, 새로운비즈니스기회창출 - IT 인프라개선 기졲 DW 와 Big Data 의통합을통한정보붂석역량개선 2 Big Data 에대한기업의대응방앆 - SNS 와연결된 Front Office Process 설계및데이타붂석 - M2M 데이타를홗용한 Back Office Process 효율화 : 6 sigma with big data - Operational BI 를지원하는정보붂석서비스센터의구축 3 Big Data 홗용방앆제얶 - 기졲에정형데이타로처리하지못했던다양한비정형정보의수집 / 붂석 - SNS 와의결합을통한대고객마케팅능력강화 - 지능화된서비스제공능력강화 ( 리스크방지, 상품다양화 )

34 Questions

Big Data와 기업 경영 환경의 미래

Big Data와 기업 경영 환경의 미래 Big Data 의분석과활용 김상현전무 Enterprise Architecture Oracle Korea Agenda Big Data Overview Big Data Analysis Big Data Usable Cases in Finance Summary Big data 의출현배경 SNS 의급격한확산과비정형데이터의폭증