빅데이터를활용한 한류의신경쟁력창출방향성 kt 경제경영연구소 송민정 (mzsong@kt.com)
Contents 1 구글과빅데이터 1.0 2 빅데이터로인한변화상 3 빅데이터 2.0 과문화산업적용사례 4 한류의빅데이터 2.0 대응방향
구글은인프라기술 클라우드 분석솔루션으로확대 포스트닷컴의기술전문칼럼니스트, 데이브파인라이브 (Dave Feinleib) 가공개한빅데이터업계지도를보면, 구글은인프라 ( 플랫폼 ) 와분석툴을모두가지고있음 구글클라우드기반빅데이터분석툴인 ' 구글빅쿼리 ' 는고객에게그래픽 UI 기반 SQL* 분석솔루션을제공하며, 특히분산된개별데이터분석결과 (fine-grained analysis) 를요약이나통합과정없이모두제공하므로고객이직접각분석결과를파악하고판단할수있음 구글논문들 *SQL(structured query language) : 데이 터베이스에접근할수있는하부언어 자료 : Forbes(2012. 6.19)
구글은자체인프라개선을통해플랫폼진화방향선도 빅데이터플랫폼은빅데이터기술의집합체, 기술을잘활용하도록준비된환경 오픈소스하둡 (hadoop) 의근간이된논문을발표한구글은빅데이터플랫폼의대부 빅데이터플랫폼인프라의발전을유도한구글은데이터분석솔루션개발에집중 [ 빅데이터플랫폼의역할과기능 ]* [ 구글의인프라활용 ] 웹검색순위평가를위해웹페이지링크분석에기반한페이지랭크 (Page Rank; 웹과같은링크구조를가지는문서의연결분석으로상대적중요도에따라가중치를부여하는방법 ) 알고리즘을사용하며, 매일 1조가넘는웹페이지를분석하기위해그래프연산을수행함 *** SNS 분석에그래프연산적용 자료 : * 이주열, 빅데이터플랫폼의미래 (2013. 1) **Google, Dremel: Interactive analysis of Web-scale datasets, 2010 ***Google, Pregel: A System for Large-scale Graph Processing, 2009. MPI(message passing interface) 일괄처리방식극복 Spanner(New SQL) 자체개발 고속병렬연산에 MPI 적용 스팸분석, 웹문서분석, 구글플레이데이터분석에활용 **
구글대표빅데이터활용사례인독감트렌드, 1.0 수준 미국질병통제예방센터데이터와비교결과구글예측의신뢰성높게평가 (NYT 등 ), 구글은 2008 년부터 독감트렌드 라는독감예측서비스를선보이고있음. 13 년초미 50 개주중 47 개에퍼진 살인독감 에대해구글트렌드가질병통제국 (CDC) 수치의두배넘는예상치를발표하자, 2009 년논문발표를통해상관관계를인정했던네이처가빅데이터분석결과가항상옳은건아님을인정 (Nature, 13.2) 자료 : Nature(2009); Google.org(2013), Nature(2013. 2.13)
3V 의특성을가진빅데이터 1.0, 2.0 으로의진화기대 3V 의진화방향은실시간처리속도, 처리방식의다양화, 관계형데이터모델지원 - 구글에서보듯이, 일괄처리에의한결과대기아닌즉각적실시간빅데이터처리, 분할병렬처리및병합후단순데이터처리아닌대규모계산등의일반연산처리, 스키마없는단순모델아닌관계형데이터모델등 현재의오픈소스하둡의한계를일부극복해나가는상용빅데이터플랫폼등장기대 [ 빅데이터플랫폼의진화방향 : 3V 특성을충분히충족해야함 ] 자료 : Umesh Jain; 이주열, 빅데이터플랫폼의미래 (2013. 1)
Contents 1 구글과빅데이터 1.0 2 빅데이터로인한변화상 3 빅데이터 2.0 과문화산업적용사례 4 한류의빅데이터 2.0 대응방향
기존사업에서기존의문제들을해결해주는빅데이터 산업의효율성을돕는빅데이터 (WSJ, 2012. 6.14; 박성민외재인용 2013. 4. 10) - 미국의유통업체인시어스 (Sears) 는실시간으로점포별재고, 경쟁업체가격, 날씨예보, 고객정보등을분석하여최적가격책정및재고관리 CTO: 우리회사는실시간대응력을갖춘디지털기업으로변신하고있다. (WSJ, 2012. 6.14) 자료 : zdnet.com, 2012. 10.9
기존사업에신규사업가능성을제시해주는빅데이터 건강 (Healthcare) 을돕는빅데이터 ( Big data in health care hype & hope 2012) - 천식환자를트래킹하고정보를수집, 이를활용하는 Asthmapolis ( 천식나라 ) : 모바일센서를천식흡입기에부착하고 ios/android 앱을통해증상, 시간, 위치를모니터링. 제공자는위험환자식별외에역학연구및공중보건에활용할수있는실시간데이터를수집 - SNS 를통한질병관측지도를보여주는 Sickweather ( 아픈날씨 ) : SNS를스캔하여질병발생을추적하고날씨예보처럼사용자들에게예보해줌. 사용자들은자신의지역에어떠한일이일어나는지를입력할수도있고, 저렴한가격으로약품광고를지원 ( 현재영어권만지원중 ) 자료 : http://hongiiv.tistory.com/737(2012.10)
신규 서비스 경쟁, 신규 아이디어를 제시하는 빅 데이터 사회 생활, 남녀 만남 등을 돕는 빅 데이터(함유근 채승병, 빅데이터 경영을 바꾸다 2012) - 태그드닷컴은 특히 관계정보 데이터를 분석, 실시간 맞춤형 데이팅 서비스를 제공. 2004년 시작하여 2011년 현재, 220개국, 3억의 멤버를 가지게 됨(2008년 흑자) 서비스는 새로운 사람들과의 만남에 초점, 소셜게임, 가상의 선물 등을 활용하게 함 자료: tagged.com 홈페이지; Crunchbase(2011. 11.23)
Contents 1 구글과빅데이터 2 빅데이터로인한변화상 3 빅데이터 2.0 과문화산업적용사례 4 한류의빅데이터 2.0 대응방향
딜로이트애널리틱스연구소의바이브카난드 (Vivekanand) 교수등은단순히빅데이터를수집하고이해하는빅데이터 1.0 에머무르지않고기업의의사결정과정에적극적으로통합해내는빅데이터 2.0 으로나아갈때기업이희망하는가치를얻어낼수있다고주장 [ 빅데이터 2.0 의핵심 3 대요소 ] 빅데이터 1.0 가치는원하는대상 을전수분석해서분류하고이해하는기본특징에서온다. 바이브카난드 (Vivekanand) 등은빅데이터 2.0 3대핵심요소제시 1) Shaping customer behavior: 고객행동에거꾸로영향을미치는것. 빅데이터 1.0에선고객소리를분석해호불호를판단했다면, 2.0에서는기업이통제하는전략수단이고객행동에미치는영향을분석, 거꾸로고객행동을통제할수있다. 2) Creation of new product or service: 신상품 / 서비스를창출. 기업이데이터분석을통해얻어낸인사이트는내부효율성제고이상으로추가적기회를만들어낼수있다. 3) Ecosystem view of data: 생태계와같이데이터범위를확장. 빅데이터분석가치는기업외부에널려있는데이터를매우공격적으로결합해인사이트를넓혀가는데있으며, 데이터보유주체간의윈윈모델로데이터범위확장이가능하다. 자료 : Big data 2.0 by Deloitte(2013)
싱가폴의택시회사인 ` 컴포트델그로 (ComportDelGro)` 는빅데이터 1.0 2.0 가치실현 기존사업기존문제점해결은 1.0 수준이며, 고객행동개선, 신사업창출은 2.0 에속함 빅데이터 1.0 빅데이터 2.0 콜센터기반으로일일이고객의택시호출에대응하던것을차량 GPS와고객위치데이터를결합한빅데이터분석으로실시간자동매칭에성공. 이를통해이회사는연간 2천만건호출을처리. 문제는그후발생. 빅데이터기반호출시스템을위해 6천만달러가투자됐고, 유지보수비용도만만치않았지만수요가따라주지않아효과미미 자료 : Big data 2.0 by Deloitte(2013) 1) Shaping customer behavior: 기업의전략적수단이고객행동에미치는영향을분석해거꾸로고객행동을통제한이기업은고객호출이지역, 시간별로달라지는패턴을분석, 이에기반해요금체계를변동. 2) Creation of new product or service: 데이터분석을통해얻어낸인사이트를내부효율성제고외에추가적사업기회창출에활용 시간별호출이력과운행이력을결합하고실시간 GPS데이터를통합해만들어진교통혼잡예측모형은자사차량에제공되어 `싱가폴에서가장빠르게목적지로이동하는택시` 라는평판을만들었고, 다른회사에도제공되는단일상품역할을하게됨. 3) Ecosystem view of data: 기업외부에널린데이터를공격적으로결합해인사이트를넓혀가는데있다고본이기업은데이터보유주체간윈윈모델로데이터범위확장
빅데이터 2.0: 1) 고객행동을개선시킨사례 : 넷플릭스 비용절감목적의예측분석결과가고객에게혜택이된사례로분석치가넷플릭스의셀링포인트가됨. 고객이과거에대여한영화목록과시청한영화에부여한평점등의데이터를분석하는영화추천시스템인시네매치 (Cinematch) 개발 넷플릭스는이를기반으로매출의 80% 를추천에의해발생시켜효율성증대 (1.0) 고객은개인별맞춤형영화콘텐츠를제공받게되면서더욱적극적으로이를활용 (2.0) 크라우드소싱으로개발자에게더나은빅데이터분석툴공모 고객선호작품특성을파악해흥행작품기준마련
빅데이터 2.0: 2) 신상품 / 서비스창출사례 : 스티치픽스 미국의스타트업 스티치픽스 (Stitch Pix) 는빅데이터분석을통해소비자들에게맞춤형패션스타일을제안, 즉온라인퍼스널스타일링서비스를제공. - 일반소비자들이자신의스타일을잘모르고, 옷고르는것을어려워한다는점을착안해추천서비스를창출. 빅데이터분석을통한추천결과에소비자들의만족도가생각보다높지않다는점을발견. 즉, 아무리많은데이터를분석하고, 훌륭한추천알고리즘을만든다해도사람의취향을 100% 맞춘다는것은어려운일임을인식. 이때문에이회사는분석엔진이내놓는추천결과에 100% 의존하지않고, 분석결과와스타일리스트의큐레이션을병합해추천목록을만든다. 특히단순히추천에서끝나는것이아니라 1벌의옷을주문한고객에게 5벌의추천옷을보내고, 고객이선택한옷을제외한나머지 4벌의옷을회수하는전략. 추천엔진개발의목적이엔진구축자체가아님을시사스티치픽스의경우 100% 빅데이터기반접근법을취하는것이아니라, 빅데이터가실행을위한보조
빅데이터 2.0: 3) 데이터의범위를확장한사례 : 윔블던 2012년 6월 25일윔블던대회등장한 IBM 슬램트래커는예측분석기술로, 실시간진행상황파악은물론, 주요상황과전환점, 그배경을시각적으로파악케하는데도움을줌 - 슬램트래커내탑재된 ' 키투더매치 (Keys to the Match)' 는과거대회기록, 실시간데이터를동시활용, 시합에임하는선수의최우선과제제시 - IBM 제공세컨드사이트는움직임추적기술로클라우드에선수움직임이기록된후분석및시각화해신속하게제공됨 자료 : IBM SecondSight, 2011.6.23
Contents 1 구글과빅데이터 1.0 2 빅데이터로인한변화상 3 빅데이터 2.0 과문화산업적용사례 4 한류의빅데이터 2.0 대응방향
빅데이터 2.0 의 3 대핵심에주목한한류경쟁력강화방향 고객행동에거꾸로영향을미치게하라 (Reshape & recreate Customer behavior) 빅데이터활용에서나온가장큰인사이트는주위를돌아보고내고객에게가치를제공하는것이며, 고객의시각에서봐야함 - 대표미디어기업은넷플릭스와아마존 한류플랫폼에적용 - 온라인외에오프라인과도연계가능 한류 + 테마파크 / 호텔 ex) 월트디즈니월드파크앤리조트는테마파크, 호텔재방문유도 분석결과를토대로신상품과서비스를개발하라 (Create new product & service) 데이터트래픽이몰리는곳을발견하여전략적포지셔닝이가능 - 대표산업군은통신, 미디어, 엔터테인먼트영역이며고객관련 360도각도의데이터수집이요구됨 ( 프로필, 거래, 온라인이용 ) 콘텐츠이용데이터수집으로한류날씨등신규BM 개발 ex) 싱가폴통신업체연합과신문업체연합간제휴로 LBS광고 비즈니스인사이트축적을위해데이터범위를확장해나가라 (Extend data source) 데이터에대한생태계적시각및협력이데이터확장성에필요 - 기업간협력모델 : 한류기업 + 미디어플랫폼, 자동차플랫폼 - 기업과공공기관간협력모델 : 한류기업 + 기상청, 교통기관 - 산업내이해당사자간협력모델 : 음악제작사 + 작가협회 +SP - 공공데이터개방이전제되어야함 ( 실시간센서데이터중요 )