요약 I. 빅데이터시대의도래 빅데이터 (Big Data) 란일반적인데이터베이스체계가저장, 관리, 분석할수있는범위를초과하는규모의데이터 빅데이터는정치, 사회, 경제, 문화, 과학기술등전영역에걸쳐서사회와인류에게가치있는정보를제공할수있는가능성을제시 현재주로교육, 운송, 의료,

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미인애 임
7 years ago
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1 호 ( 통권 77 호 ) 빅데이터시장현황과콘텐츠산업분야에대한시사점 Ⅰ. 빅데이터시대의도래 Ⅱ. 빅데이터시장현황 III. 빅데이터의콘텐츠산업분야활용현황및장르별사례 Ⅳ. 콘텐츠산업분야시사점 작성 : 박현아 / 산업정책팀주임연구원 (hapark@kocca.kr)

2 요약 I. 빅데이터시대의도래 빅데이터 (Big Data) 란일반적인데이터베이스체계가저장, 관리, 분석할수있는범위를초과하는규모의데이터 빅데이터는정치, 사회, 경제, 문화, 과학기술등전영역에걸쳐서사회와인류에게가치있는정보를제공할수있는가능성을제시 현재주로교육, 운송, 의료, 에너지 / 유틸리티등산업에빅데이터관련투자가많으며향후 1~2년내에소매, 보험, 통신및미디어서비스등분야에빅데이터관련투자가증가할것으로전망 II. 빅데이터시장현황 빅데이터시장선점을위해주요 SI 및솔루션업체의기술및솔루션개발노력이지속적으로진행되어옴 세계빅데이터시장규모는기관마다차이를보이고있으나, 매년약 39~60% 성장하여 2015년에는 169~321억달러규모로증가할것으로전망 글로벌 ICT 업체에대응하기위해국내 IT서비스업체, 솔루션업체들도빅데이터전략을확대하고있음 III. 빅데이터의콘텐츠산업분야활용현황및장르별사례 콘텐츠산업기획및제작단계에서콘텐츠의개인화와타겟팅 -> 콘텐츠배급및유통단계에서마케팅분배와의사결정 -> 인과관계및영향력규명 -> 소셜네트워크분석 -> 콘텐츠소비단계에서광고효과성제고에빅데이터활용 콘텐츠산업활용유형에따라이미지분석 ( 브랜드분석 ), 트렌드분석, 위기관리, 스토리텔링도구, 마케팅활용등에빅데이터활용 장르별대표적인활용사례로는방송산업분야에서방송시청정보DB분석기반시청자맞춤형방송추천, 음악산업분야에서음악DB 비교분석 ( 패턴매칭 ) 기반음향정보검색, 출판산업분야에서스토리DB기반스토리창작지원, 게임산업분야에서게임이용자들의플레이정보 DB분석기반유지보수및이벤트릴리즈, 영화산업분야에서관객영화인지도호감도및언급량분석소셜데이터와연동하여영화흥행마케팅및흥행예측, 패션산업분야에서고객정보 DB분석기반트렌드분석, 상품수요및선호도예측, 광고산업분야에서멀티채널세컨드스크린광고캠페인최적화를통한광고맞춤화및효율화등 02

3 IV. 콘텐츠산업분야시사점 콘텐츠기업은이제디지털화를넘어서서빠르게진화하는기술환경에속도를맞춰야함 콘텐츠산업을이해하면서동시에빅데이터를분석및모델설계를할수있는전문인력양성필요 빅데이터에대한지식은콘텐츠산업분야의새로운수익모델에대한기반을제공 03

4 I. 빅데이터시대의도래 1. 빅데이터의개념과중요성 빅데이터등장배경 인터넷이용환경의발전과모바일, SNS의확산으로개인의정보생산이촉진되면서데이터의양이폭발적으로증가 - 디지털기술과인터넷의발달, 스마트폰과디지털카메라와같은대량의정보를생산할수있는기기의보급, 신용카드와온라인상거래의증가, SNS 이용확대등으로인해생성되는데이터의양의기하급수적증가를가속화 년기준정보의총량은 1ZB( 제타바이트 =10 21 바이트 ) 를넘어선것으로추정되며, 데이터의증가량은 2년마다 2배씩증가할것으로전망 최근이룩한컴퓨팅기술의성과로폭증하는데이터를수집, 저장하고이를토대로새로운정보를찾아내는것이가능해짐 - 과거에도대용량데이터로부터유용한정보를찾아내는데이터마이닝이있었지만컴퓨팅기술적한계와더불어분석을위한데이터저장공간의제약이존재 - 데이터저장매체의발달과저장비용의극적하락, 통신기술의발달로인한연결의기하급수적증가, 데이터의분산관리및처리분석기술의발달이대용량데이터분석과보관의제약을극복을가능하게함 빅데이터의개념 빅데이터 (Big Data) 란일반적인데이터베이스체계가저장, 관리, 분석할수있는범위를초과하는규모의데이터 (McKinsey, 2011) - 데이터의양, 생성주기 ( 실시간생산 ), 형식 ( 수치데이터뿐아니라문자와같은비정형데이터포괄 ) 등에서과거데이터에비해규모가크고, 형태가다양하여기존의방법으로는수집, 저장, 검색, 분석이어려운방대한크기의데이터를의미 가트너 (Gartner) 는빅데이터의 3대요소를데이터의크기 (Volume), 데이터입출력속도 (Velocity), 데이터의형태 (Variety) 로정의 (Gartner, 2001) - 데이터의크기는스마트디바이스의확대 네트워크고도화로인해데이터량이증가하면서제타바이트 (Zetabytes) 수준의데이터를의미 - 데이터입출력속도는데이터생성-수집-통합-분석-활용단계에서실시간성추구를의미 - 데이터의형태는기존의관계형데이터베이스뿐아니라 SNS, 위치정보, 각종로그기록을비롯해멀티미디어등의비정형데이터등데이터유형이다양화되는것을의미 04

5 빅데이터의중요성과가치 빅데이터는정치, 사회, 경제, 문화, 과학기술등전영역에걸쳐서사회와인류에게가치있는정보를제공할수있는가능성을제시 - 빅데이터기술의발전은다변화된현대사회를정확하게예측하여효율적으로작동케하고개인화된현대사회구성원마다맞춤형정보를제공, 관리, 분석가능케하며과거에는불가능했던기술을실현 - 빅데이터의도입과활용은산업경쟁력제고, 생산성향상, 혁신을위한새로운가치를창출할것으로전망 맥킨지 (McKinsey) 는빅데이터의사회경제적가치를다섯가지로제시 - 산업의투명성증대, 소비자니즈발견 트렌드예측 성과향상을위한실험, 소비자맞춤형비즈니스를위한고객세분화, 자동알고리즘을통한의사결정지원과대행, 비즈니스모델 상품 서비스혁신 표 1 빅데이터의사회경제적가치 산업의투명성증대 소비자니즈발견 트렌드예측 성과향상을위한실험 소비자맞춤형비즈니스를위한고객세분화 자동알고리즘을통한의사결정지원과대행 비즈니스모델 상품 서비스혁신 - 빅데이터를시기적절하게관련부문에제공하도록하는것만으로검색과처리시간절감가능 - 기업들이더많은거래데이터를디지털형태로축적하게되면서 ( 실시간혹은실시간에가깝게 ) 정확하고상세한성과데이터수집가능 - 자연적으로일어나거나통제된실험에의해일어나는성과의변동성분석및근본적원인과결과분석에데이터이용가능 - 기업들이매우구체적인고객분류를통해고객의니즈에맞춘맞춤형상품과서비스제공가능 - 정교한분석에의해의사결정향상, 위험최소화, 가치있는인사이트발굴가능 - 기업들이새로운상품 / 서비스개발, 기존상품 / 서비스향상, 새로운비즈니스모델설계가능 * 출처 : McKinsey Global Institute(2011), <Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity> 재구성 현재주로교육, 운송, 의료, 에너지 / 유틸리티등산업에빅데이터관련투자가많으며향후 1~2년내에소매, 보험, 통신및미디어서비스등분야에빅데이터관련투자가증가할것으로전망 세계주요기관은빅데이터를향후유망기술로선정 - 세계경제포럼은 2012년떠오르는기술로빅데이터를선정하고, 가트너 (Gartner), IDC(International Data Corporation등글로벌리서치업체들도비즈니스지형을바꿀 10가지기술트렌드중하나로빅데이터를선정 - 우리나라지식경제부 R&D 전략기획단은 IT 10대핵심기술중하나로빅데이터를선정하고 2011년 빅데이터를활용한스마트정부구현안 을발표 05

2. 빅데이터분석기술 데이터이용및빅데이터처리프로세스 그림 1 빅데이터처리프로세스 * 출처 : NIA(2011.

6 2. 빅데이터분석기술 데이터이용및빅데이터처리프로세스 그림 1 빅데이터처리프로세스 * 출처 : NIA( ), Veyond Strategy 재구성 데이터 -> 수집 -> 저장 -> 처리 -> 분석 -> 표현의과정을거쳐빅데이터를이용하게되며빅데이터분석에핵 심기술이필요 빅데이터분석기술 분석기술에는데이터마이닝, 기계학습, 패턴인식등이포함되며, 최근소셜미디어등비정형데이터의증가 로인해텍스트마이닝, 오피니언마이닝, 소셜네트워크분석, 군집분석등이주목을받고있음 표 2 빅데이터분석기술 텍스트마이닝 오피니언마이닝 - 비 / 반정형텍스트데이터에서자연어처리 (Natural Language Processing) 기술에기반유용한정보를추출, 가공하는것을목적으로하는기술 - 방대한텍스트데이터에서의미있는정보를추출해내고, 타정보와의연계성을파악하며, 텍스트가가진카테고리를찾아내는등단순한정보검색이상의결과도출가능 - 소셜미디어등의정형 / 비정형텍스트의긍정 (Positive), 부정 (Negative), 중립 (Neutral) 선호도를판별하는기술 - 특정서비스및상품에대한시장규모예측, 소비자반응, 입소문분석등에활용 06

7 소셜네트워크분석 - 수학의그래프이론 (Graph Theory) 에근거한기술 - 소셜네트워크연결구조및연결강도등을바탕으로사용자명성및영향력을측정하며, 소셜네트워크상에서입소문의중심또는허브 (Hub) 역할을하는사용자확인에활용 군집분석 - 비슷한특성을가진개체를합쳐가면서최종적으로유사한특성을가진집단 (Group) 을발굴하는데사용 - 예를들어, 트위터상에서주로사진 / 카메라에대해논의하는사용자군과게임에관심있는사용자군등관심사나취미에따른사용자군을군집분석을통해분류가능 * 출처 : KT 종합기술원, 2011 빅데이터의분석인프라기술 분석을가능하게지원하는분석인프라기술은하둡 (Hadoop) NoSQL, R 등이대표적기술임 표 3 빅데이터분석인프라기술 하둡 - 오픈소스분산처리기술프로젝트로정형 / 비정형빅데이터분석에가장선호되는솔루션 - 주요구성요소로는하둡분산파일시스템인 HDFS, 분산컴퓨팅지원프레임워크인 MapReduce 가포함됨 NoSQL - Not only SQL 혹은 No SQL 을의미하며전통적관계형데이터베이스와다르게설계된비관계형데이터베이스를의미 - 대표적인 NoSQL 솔루션으로는 Cassandra, Hbase, MongDB 등이존재 R - 오픈소스프로젝트 R 은통계계산및시각화를위한언어및개발환경을제공하며, R 언어와개발환경을통해기본통계기법부터모델링, 최신데이터마이닝기법까지구현 - 구현한결과는그래프등으로시각화가가능하며, Java 나 C, Python 등다른프로그래밍언어와연결도용이 * 출처 : KT 종합기술원,

8 II. 빅데이터시장현황 1. 빅데이터세계주요사업자동향및시장규모 세계주요사업자동향 빅데이터시장선점을위해주요 SI 및솔루션업체의기술및솔루션개발노력이지속적으로진행되어옴 - 11년까지는기술개발을위한관련업체인수합병및제휴, 12년부터는관련솔루션과서비스가본격적으로출시되고있음 표 4 빅데이터세계주요사업자동향 EMC - 빅데이터솔루션업체인그린플럼, 이이실론인수 - 빅데이터스토리지솔루션, 콘텐츠관리솔루션등제공, EMC 애널리틱스랩운영 IBM - 분석용데이터저장관리업체 ( 네티자 ), 데이터통합업체 ( 에센셜 ), 분석솔루션업체 ( 코그리스 ) 인수 - 지구데이터 ( 기온, 토양상태, 교통흐름등 ) 분석용 스마트플래닛 프로젝트전개 ORACLE - 세계적인 DB 업체하이페리온인수및오라클빅데이터어플라이언스제품출시 SAP - 업무용애플리케이션업체에서최근 DB 전문업체로변신 - 메모리기반 DB 어플라이언스 HANA 제시 Google - 대용량데이터처리기술발표 (GFS, MapReduce, Sawzall, BigTable), 빅쿼리서비스 MS - 윈도애저와윈도서버플랫폼용아파치하둡개발, 하둡기술업체 호튼웍스 와협력 * 출처 : 한국방송통신전파진흥원 (2012), < 빅데이터처리기술현황및전망 > 재구성 08

9 세계빅데이터시장규모 그림 2 주요시장조사기관빅데이터세계시장규모전망 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10, ,100 48,000 ( 단위 : 백만 $) 53,400 낙관적예측 CAGR=60.0% 보수적예측 16,800 CAGR=39.4% 10,200 3,217 4,765 6,841 12,949 16,919 9,727 5, IDC Wikibon * 출처 : KISTI(2013.4), < 빅데이터산업의현황과전망 > 세계빅데이터시장규모는기관마다차이를보이고있으나, 매년약 39~60% 성장하여 2015년에는 169~321억달러규모로증가할것으로전망 - IDC(International Data Corporation) 는전세계빅데이터시장이매년 39.4% 성장하여 2015년 169억달러규모로증가할것으로전망 - 위키본 (Wikibon) 은빅데이터시장규모가 2012년 51억달러에서 2017년 534억달러로매년 60% 로성장할것으로예상 2. 빅데이터국내주요사업자동향및시장규모 국내주요사업자동향 글로벌 ICT 업체에대응하기위해국내 IT서비스업체, 솔루션업체들도빅데이터전략을확대하고있음 - 삼성SDS, LG CNS, SK C&C 등 IT기업이빅데이터사업을진행하거나빅데이터분석플랫폼을개발 - 다음소프트, 트리움, 미디컴등소셜네트워크분석업체들은일반인과기업을대상으로빅데이터비즈니스수행 국내빅데이터시장규모 국내빅데이터시장규모는 2015년약 263백만달러, 2020년약 900백만달러 ( 한화 1 조원 ) 에이를것으로예상 - 국내 ICT 관련산업에서빅데이터분야가차지하는비중은 2013년 0.6% 에서지속적으로증가하여 2020년에는약 2.6% 에이를것으로전망 09

10 III. 빅데이터의콘텐츠산업분야활용현황및장르별사례 1. 빅데이터의콘텐츠산업분야활용현황 빅데이터의콘텐츠산업분야활용은현재초보적인수준 일부이동통신사, 포털사, 온라인게임업체등이빅데이터를활용하고있으나관련인프라및인력부족으로인해활성화되지않은실정 - 콘텐츠산업의빅데이터활용은현재대부분단순히데이터를수집하여집계된결과를제시하는정도 공공부문과벤처기업을중심으로빅데이터의콘텐츠산업분야활용에대한관심은높아지는상황 영국국립과학기술예술재단 (NESTA) 는 Counting What Counts: What Big data can do for the cultural sector( 빅데이터의문화분야에대한기여점 ) 를발간 우리나라방송통신위원회는 2012년에 빅데이터시대의서비스활성화방안 을발표했으며, 2013년문화체육관광부는 문화전반빅데이터의직관적, 심미적정보시각화시스템개발 을기획대상관제로선정. 2. 빅데이터의부상이콘텐츠산업에갖는의의 콘텐츠소비자의콘텐츠선호도와의견청취를통한소비자이해증가 디지털환경의조성으로콘텐츠의새로운유통경로가늘어나면서 ( 웹, 모바일, 어플리케이션, SNS 등 ) 폭증한소비자데이터활용 - 새로운콘텐츠유통플랫폼상에서분석적통찰을얻을수있게되면서콘텐츠소비자와직접적인관계를형성할수있는기회가증가 - 특히, 트위터, 페이스북, 링크드인, 블로그등의소셜미디어는산업의모든일면을변화시킬수있는엄청난양의소비자피드백을생산 ( 페이스북 좋아요 버튼클릭, 콘텐츠에대한트윗내용, 콘텐츠스트리밍 / 다운로드기록등 ) 소비자피드백데이터를기반으로한소비자분석정교화 콘텐츠소비자의특성및소비선택에영향을미치는요인과모티브분석가능 - 콘텐츠소비에있어성별의차이가있는지, 어떤계층에서콘텐츠의선호도가가장높은지, 특정지역에서특히콘텐츠를더많이선호하는지, 마케팅에특별히더신경써야할지역 / 계층이있는지등파악 10

11 - 새로운싱글이음악차트에서몇순위를차지할지, 어떤책이베스트셀러로이름을올릴지, 새로개봉하 는영화가흥행에성공할지실패할지, 소비결정에영향을미치는요인과동기는무엇인지등파악 새로운기회발견, 트렌드즉각대응및콘텐츠마케팅전략수립가능 소비자의온라인기록을통해콘텐츠에대한직 간접적으로표출한의견을파악한후소비자에대한새로운이해를전통적인고객관리 (CRM) 에적용하면새로운통찰을얻는동시에실제소비자와연결가능 - 이를바탕으로보다정확하고세분화된타겟설정및콘텐츠마케팅전략수립 3. 콘텐츠산업분야빅데이터활용모델 콘텐츠산업가치사슬에따른빅데이터활용모델 콘텐츠산업기획및제작단계에서콘텐츠의개인화와타겟팅-> 콘텐츠배급및유통단계에서마케팅분배와의사결정-> 인과관계및영향력규명-> 소셜네트워크분석 -> 콘텐츠소비단계에서광고효과성제고에빅데이터활용 표 5 콘텐츠가치사슬에따른빅데이터분석활용 콘텐츠기획및제작 콘텐츠개인화와타겟팅 - 소비자가주로이용하는디지털플랫폼이나 SNS 등에드러난선호도와행동에적합하도록맞춤형콘텐츠기획및고객세그멘테이션을통한타겟팅세분화 마케팅분배와의사결정 - 콘텐츠출시전과출시후프로모션을위한마케팅예산을배분에빅데이터분석을이용하여실시간에가까운의사결정 콘텐츠배급및유통 인과관계및영향력규명 - 소비자가관심을갖거나, 거래하거나, 변경하기로결정하는데있어인과관계와영향력을규명함 소셜네트워크분석 - 소비자와소셜세팅간의관계와네트워크를이해하고영향요인들을규명하여마케팅의사결정을최적화 콘텐츠소비 광고효과성 - 광고노출효과성, 관심도, 그리고전환을결정하기위해서웹, STB, 세컨드스크린에서빅데이터를이용 * 출처 : Teradata(2012), <Big data analytics for media and entertainment> 재구성 11

12 콘텐츠산업활용유형에따른빅데이터활용모델 콘텐츠산업활용유형에따라이미지분석 ( 브랜드분석 ), 트렌드분석, 위기관리, 스토리텔링도구, 마케팅활 용등에빅데이터활용 표 6 콘텐츠산업활용유형에따른빅데이터활용모델 이미지분석 ( 브랜드분석 ) 트렌드분석 위기관리 스토리텔링도구 마케팅활용 - 이미지분석은사람들의라이프스타일, 유명인사의이미지변화등우리삶전반에투영된대중의생각과불만, 욕망을데이터에서뽑아내해석하는법을의미 - 브랜드분석과유사하며특정제품이나서비스등에대해사람들의마음을데이터를통해읽어내는것 - 적절한시대적흐름이나트렌드를파악해새로운변화를재빨리수용하는것이제품이나서비스경쟁력확보에중요 - 빅데이터의분석을통하여트렌드를찾아내어시장에서유리한포지션을잡기위한프로모션전략설정 - 위기의발생이전부터위기발생, 사후복구까지전과정을포괄하는개념 - 연예매니지먼트나유명인사를대상으로 SNS 모니터링을통하여위기상황에신속하고책임있는문제해결 - 출판분야에서저자, 주제, 장르등의빅데이터분류를통하여수행하는스토리텔링분석 - 기업활동및고객데이터분석을통한타겟마케팅에활용 * 출처 : 윤홍근 (2013), < 문화산업에서빅데이터의활용방안에관한연구 > 재구성 4. 콘텐츠산업분야주요장르별빅데이터활용사례 방송산업분야 방송시청정보DB 분석기반시청자맞춤형방송추천 - 영국공영방송 BBC는시청자를이해하고관계를형성하는데빅데이터를활용하고앱을통해방대한시청정보를분석해시청자맞춤형방송추천 방대한음성 DB 기반음성인식을통한방송콘텐츠재생 - 이스라엘벤처기업 지니 는원하는 TV콘텐츠를말하면음성을인식해곧바로맞춤형콘텐츠를찾아주는기술을보유, 벨기에통신사인벨가콤 (Belgacom) 과스위스스웨스콤 (swisscom) 등인터넷 TV에도입 시청자방송콘텐츠수요 선호도분석소셜데이터와연동하여방송콘텐츠성공예측 - 넷플릭스 (Netflix) 는 33백만시청자를대상으로시청자들이원하는주연배우와감독은물론주제까지빅데이터분석으로선정해 하우스오브카드 를자체제작하고 2013년 1/4분기에만 2백만명의신규시청자를확보 12

13 음악산업분야 음악청취정보 DB 분석기반청취자맞춤형음악추천 - EMI의음악스트리밍서비스인스포티파이 (Spotify) 는뮤직블로그, 페이스북, 트위터의데이터로 50억개의고객취향을파악해고객에게맞춤서비스제공 - 음악사이트라스트에프엠 (LastFM) 은청취자가지금까지들은음악들을모두추적해새로운음악을추천 음악 DB 비교분석 ( 패턴매칭 ) 기반음향정보검색 - 스마트폰애플리케이션사운드하운드 (Sound Hound) 는음악 DB들과비교분석 ( 패턴매칭 ) 을통해노래가나오는환경에서스마트폰마이크를통해몇소절의음향정보를입력해주면그노래의제목과관련정보들을찾을수있도록지원 출판산업분야 도서구매정보 DB 분석기반독자맞춤형도서추천 - 아마존 (Amazon) 은고객의도서구매데이터를분석해특정책을구매한사람이추가로구매할것으로예상되는도서추천시스템을개발하여고객이읽을것으로예상되는책을추천하면서할인쿠폰을지급 스토리 DB 기반스토리창작지원 - 이화여대이인화교수팀이개발한 스토리헬퍼 라는스토리창작지원프로그램은기존영화와애니메이션시나리오 1300편에서모티브 4만 2000개를뽑아내데이터베이스를만들어작가의구상과가장유사한이야기를검색하여시나리오를만드는과정자체를돕는역할 게임산업분야 게임이용자들의플레이정보 DB분석기반유지보수및이벤트릴리즈 - 윈드러너로성공한링크투모로우는이용자가남긴 24시간기준, 일주일기준, 매월기준등의데이터를분석하여게임서비스를유지보수하면서다시업데이트와릴리즈 ( 적용 ) 을반복하여일본시장에서윈드러너를성공시킴 이용자들의접속기록인 로그데이터 기반게임내불법행위 ( 어뷰징 ) 단속 - 엔씨소프트는기존경영정보분석시스템과는별도로로그분석만을위해하둡기반자체시스템을설계하여계정도용과같은고객들의민감한민원에적극대처하고불법소프트웨어사용여부에대해서검출알고리즘을적용 영화산업분야 영화관람정보 DB 분석기반관객맞춤형영화추천 - 미국의 OTT(over-the-top) 사업자인넷플릭스 (Netflix) 는 10 만개의영화정보와 1,600 만명의고객 13

14 데이터에대한분석을실시하여고객별행동패턴을분류하고이에따른맞춤형온라인 DVD를제공해판매실적향상 관객영화인지도 호감도및언급량분석소셜데이터와연동하여영화흥행마케팅및흥행예측 - 코난테크놀로지는최신영화 < 베를린 > 에대한트위터게시물수백만건을분석해영화의인지도와호감도를측정하고, 개봉이후트위터상에언급량의변화와이슈로떠오른관련인물의순위, 파워트위터의영향력등을파악하여영화흥행을위한마케팅에활용 패션산업분야 고객정보 DB분석기반트렌드분석, 상품수요및선호도예측 - 패션회사자라 (Zara) 는현재유행하는패션트렌드를즉시반영해단기간에다품종소량생산하는초스피드전략을채택하여상품수요를예측 매장별적정재고를산출및상품별가격결정과운송계획까지실시간데이터분석에의존 - 코오롱인더스트리 FnC부문은빅데이터팀을신설하고과거경험적으로판단했던고객의기호를데이터분석을통해예측 광고산업분야 전체소비자 DB 분석기반소비자인사이트발굴을통한광고전략수립 - 미국의전자제품유통업체베스트바이 (BestBuy) 는각종경로로수집한빅데이터를새로개발한소비자행동예측모델을활용해분석하여소비자가 TV광고를통해온다는것을파악하여 TV광고에집중함으로써마케팅에성공 - CJ제일제당은포털사다음에서 N스크린을활용해개발한 DBPA(Digital Branding Performance Ad) 프로그램을통해다이어트음료광고를집행하여제품에관한관심도, 캠페인에따른소비자들의감정, 만족도, 구매의도등소비자빅데이터를분석하고광고효과를검증 멀티채널 세컨드스크린광고캠페인최적화를통한광고맞춤화및효율화 - 영국의애드코니언다이렉트 (Adconion Direct) 는광고주는물론콘텐츠제작자들을위한기업으로디지털유통플랫폼을콘텐츠에따라빅데이터로고객을정교하게선별해광고를맞춤화 14

15 IV. 콘텐츠산업분야시사점 1. 콘텐츠산업분야빅데이터활용문제점 그림 3 맥킨지의산업군분석 * 출처 : McKinsey Global Institute(2011), <Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity> 데이터주도의마인드셋형성및재능계량화의어려움 맥킨지 (McKinsey) 의산업군분석에따르면콘텐츠산업분야는 IT집중도가비교적높고데이터의가용성은중간수준이나, 데이터주도의마인드셋형성이어려우며재능을계량화하기어려움 - 콘텐츠산업분야에서사용되는데이터는정형화된데이터보다이미지, 영상, 음원같은비정형데이터가다수를차지하므로가용성이높지않음 - 콘텐츠산업종사자들은인문 / 사회 / 예술등의학문적배경을갖고있고공학적지식이부족해데이터주도의마인드셋형성이어렵고, 예술적재능을측정할수있는척도가부족 15

16 데이터에대한제한적인시각으로인한투자환경미비 영국국립과학기술예술재단 (NESTA) 는콘텐츠분야관련기관들의빅데이터접근에대한장애요인으로콘텐츠분야는데이터를제한적인시각으로보는경향이있어투자환경이좋지않은점을꼽음 - 데이터를수집하거나리포팅하는것이콘텐츠분야관련기관의이익을위해이용되는자산으로서가아닌투자를받기위해필요한요구사항이나부담으로여겨지며, 이는콘텐츠산업분야를뒷받침하는보조금과시장실패같은의존철학에서비롯 콘텐츠분야에서데이터의이용의이해와흥미가제한적 많은사람들에게콘텐츠분야에서데이터의잠재성은기껏해야 알지만모르는 (known-unknown) 정도로이해되며콘텐츠분야에서데이터를이용하는아이디어는논쟁적이거나기피됨 - 콘텐츠분야의여러파트에서필요한데이터관리기술은대부분의기관에서실제로이용되는이상적인기술에비해부족 데이터가치에대한인식부족으로인한데이터의체계적인축적미비 국내콘텐츠산업의경우, 음악, 방송, 만화, 캐릭터등장르는콘텐츠에대한데이터베이스및소비자데이터 베이스가매우부족한실정 데이터전문가인력부족및개인정보활용문제발생 국내콘텐츠산업분야를이해하면서빅데이터를분석및모델설계를할수있는전문인력전무 개인의라이프로그 (Life log) 노출로인한프라이버시침해및개인정보유출에대한위험증가 2. 콘텐츠산업분야빅데이터활용시사점 콘텐츠기업의인식전환및빅데이터활용전략수립필요 콘텐츠기업은이제디지털화를넘어서서빠르게진화하는기술환경에속도를맞춰야함 - 데이터를책임의도구로서가아닌자산으로보는시각의변화가 빅데이터기회 를최대한으로활용할수있도록하는선결조건 - 디지털프로덕션과멀티채널유통계획에새로운가치를부여하는전략을수립해야할필요 - 이를위해서소비자들과소셜미디어를통해직접소통하기위한 소셜지성 을도입하여소비자의행동을더잘이해해야함 ( 일방향적커뮤니케이션-> 양방향적커뮤니케이션 ) 16

17 콘텐츠산업분야의빅데이터분석 / 모델전문가양성 콘텐츠산업을이해하면서동시에빅데이터를분석및모델설계를할수있는전문인력양성필요 - 데이터를적절하게조정하고분석하여새로운가치를창출할수있는정보를추출하는모델을만드는능력이빅데이터활용의핵심 콘텐츠산업분야비즈니스모델정립을통한혁신도모 빅데이터에대한지식은콘텐츠산업분야새로운수익모델에대한기반을제공 - 여러플랫폼에최적화된콘텐츠감상, 독특한취향의이해, 소비자의욕구와이용패턴을포함하는멀티채널접근에기반한수익모델설정가능 - 통계와실시간데이터를결합하고거래와인간언어데이터를결합하고, 전체비즈니스를변화시킬수있는패턴과연결고리를찾아내는노력필요 17

18 < 참고문헌 > 국내자료강만모, 김상락, 박상무 (2012), 빅데이터의분석과활용, 정보과학회지 25~32 권대석 (2012), 빅데이터혁명, 21세기북스삼성경제연구소 (2011), 정보홍수속에서금맥찾기 : 빅데이터 (Big Data) 의분석송길영 (2012), 여기에당신의욕망이보인다, 쌤앤파커스송민정 (2012), 빅데이터가만드는비즈니스미래지도, 한스미디어아이뉴스24( ). 게임, 차세대빅데이터격전지로부상 Available: news. inews24.com/php/ news_view.php?g_serial=771321&g_menu=020200&fm=rs 위클리예술경영 ( ), 빅데이터현상, 문화예술산업에서도예외가아니다Availavle: webzine.gokams.or.kr/03_data/03_01_veiw. asp?idx= 1192&page=1&c_ idx=36&searchstring= 웹진문화관광 (2013.3), 문화예술분야에서의빅데이터활용방안 Available : webzineview.action?issue_count=15&menu_seq=3&board_seq=2 문화산업에서빅데이터의필요성 Available : webzineview.action?issue_count=15& menu _seq =3&board_seq=3 윤홍근 (2013), 문화산업에서빅데이터의활용방안에관한연구, 글로벌문화콘텐츠 제10호, 157~180. 이만제 (2011), 빅데이터와공공데이터활용, Internet and Information security 제2권제2호, 47~64 정보통신정책연구원 ( ), 빅데이터혁명과미디어정책이슈 (2013), 빅데이터시장의현황및전망정우진 (2013), 빅데이터를말하다, 클라우드북스한국과학기술정보연구원 (2013.4), 빅데이터산업의현황과전망한국경제매거진 ( ), 빅데이터가문화예술산업바꾼다 함유근건국대교수 Avialable: magazine. hankyung. combusiness /apps/ news? popup= 0&nid =01& key= & mode=sub_view 한국방송통신전파진흥원 (2012), 빅데이터처리기술현황및전망한국전자통신연구원 (2012), Big Data 기술현황및전망 18

19 황승구외 (2013), 빅데이터플랫폼전망, 전자신문사 KT 경제경영연구소 ( ), Big Data 시대가가져올비즈니스패러다임의변화 해외자료 Bigdata-Startup( ). A paradigm shift awaits the media and entertainment industry from shift- awaits- mediaentertainment-industry/ Business Insider( ). Big Data is Going to Save The Film Industry, Too from www. businessinsider.com/the-film-industry-needs-big- data Gartner(2010.1). Big Data Analytics (2012). High-Tech Tuesday Webinar: Big Data Oppourtunities in Vertical Industries ( ). Big Data Drives Rapid Changes in Infrastructure and $232 Billion in IT Spending Through 2016 IDC(2012.3), Worldwide Big data Technology and Services Forecast McKinsey Global Institute(2011.5). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity NESTA(2013). Counting What Counts: What Big data can do for the cultural sector Teradata(2012). Big Data Analytics for media and entertainment 19

3월2일자.hwp

3월2일자.hwp 빅데이터시장의현황및전망 8) * 1. 개요 2013년 ICT의최대이슈중하나가바로빅데이터이다. Gartner, IDC 등글로벌 ICT 리서치업체들이 2013년 ICT 산업에영향을미칠기술요소로빅데이터를선정하면서관련산업에대한관심이급증하고있다. 최근소셜미디어, 산업간융합등이확대되고, 기존의 PC뿐만아니라스마트폰, 태블릿 PC 등다양한스마트기기를통한인터넷이용이증가하면서수많은비정형데이터를발생시키고있다.