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작성: 범지인 책임연구원(02-2022-3836) 최성종 책임연구원(02-2022-3833) 감수: 송두한 거시금융연구실장(02-2022-3830) 2013. 8. 28. 제 312 호 빅데이터(Big Data) 활용 사례와 시사점 목 차 <요약> Ⅰ. 빅데이터에 대한 이해 1 Ⅱ. 빅데이터 활용 사례 10 Ⅲ. 최근의 빅데이터 활용 트렌드 20 Ⅳ. 시사점 26 이 연구보고서는 농협경제연구소 홈페이지(www.nheri.re.kr)에서도 보실 수 있습니다.

< 요 약 > 1. 빅데이터에 대한 이해 스마트 디바이스 보급, 데이터 관리 분석 기술의 발전, 사회적 인식 제고로 빅데이터의 중요성이 부각되고 급격히 성장 빅데이터의 세계 시장 규모는 2017년에 534억 달러, 국내 시장 규모는 2020년에 9억 달러에 이를 것으로 전망되어 향후 지속적 성장이 예상됨 선진 기업들이 핵심 서비스를 무료 또는 저가로 제공하여 이용자들의 데이터를 수집 활용하면서 빅데이터 시장 성장 빅데이터 성장과 함께 인프라, 소프트웨어, 서비스 등의 관련 산업도 성장 빅데이터는 기존의 방식으로는 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 규모가 크고 순환 속도가 빠르며, 형식이 다양한 데이터 또는 이러한 데이터를 분석하는 방법을 통칭 빅데이터 규정 요소: 거대한 크기(Volume), 다양성(Variety), 빠른 속도 (Velocity), 진실성(Veracity), 시각화(Visualization), 가치(Value) <빅데이터 규정 요소> 구분 내용 크기 방대한 양의 데이터(페타바이트(1PB=10 15 Byte) 수준) 다양성 정형데이터+비정형데이터(소셜 미디어의 동영상, 사진, 대화내용 등) 속도 실시간으로 생산되며 빠른 속도로 분석, 유통 진실성 의사 결정이나 활동의 배경을 고려하여 이용됨으로써 신뢰 제고 시각화 사용자 친화적인 시각적 기능을 통해 빅데이터의 모든 잠재력 활용 가치 비즈니스에 실현될 궁극적 가치에 중점을 둠 빅데이터 이용에 있어서 개인정보 유출 및 활용과 관련한 이슈와 새롭게 가공된 분석 정보에 대한 소유권 관련 문제 등의 법적 제약이 존재 - iii - 농협경제연구소

2. 빅데이터 활용 사례 해외에서는 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하고 있음 구글 등의 웹사이트 검색통계, 트위터, 페이스북 등의 소셜미디어 데이터를 분석하여 시장 예측 및 상품 개발에 활용 소비자 행동 패턴 분석을 이용한 소비자의 숨은 니즈 발견 및 행동 변화 예측을 통한 마케팅 전략 수립 공공기후 데이터를 이용한 기후 예측 및 기후보험 개발 판매, 통신사가 제공 하는 위치정보를 기반으로 실시간 보험상품을 안내하는 등 외부 데이터 활용 민간부문에서는 고객불만 데이터를 분석하여 전사적 서비스 개선에 반영하고 있으며, 공공부문에서도 공공데이터 분석을 이용해 리스크를 관리 유통업체들은 네트워크를 활용하여 유통 데이터를 생산하고 영업전략에 활용 금융권에서는 자금 세탁 추적, 고객 해약 방지 등의 리스크 관리 및 고객별 맞춤형 마케팅 등에 빅데이터 활용 국내 금융권에서도 빅데이터 활용 영역을 점차 확대하는 추세 국내 은행은 개인정보보호에 대한 우려로 주로 시장분석, 평판분석에 빅데이터를 활용하였으나 점차 활용 영역을 확대 국내 보험업의 경우에는 빅데이터를 보험사기 분석이나 신규고객 발굴에 활용 카드사들은 카드 이용자들의 소비행태를 분석하여 신상품 개발 및 시장분석에 활용하거나, 이상 결제패턴을 검출하여 부정사용을 사전에 예측 증권 분야에서는 비정형데이터를 분석하여 주가 예측에 활용 농협경제연구소 - iv -

3. 최근의 빅데이터 활용 트렌드 빅데이터 활용 트렌드는 크게 사업별 빅데이터 활용, 그룹 차원의 빅데이터 활용, 이종산업간 데이터 융합 등으로 분류 사업별 빅데이터 활용 트렌드 고객의 소셜미디어 활동 정보를 분석하여 상품 개발, 추가 라인업, 판매 및 디스플레이 전략 등에 활용 다양한 경로를 통해 나타나는 소비자의 행동 패턴을 데이터로 분석하여 고객 이탈을 방지하거나, 잠재고객 행동 분석을 통해 새로운 고객층 확보 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 리스크를 관리하고, 고객 결제정보와 매출 데이터 분석을 활용하여 2차 수익 창출 그룹 차원에서의 활용 트렌드 그룹 내 모든 사업부문의 고객 정보를 통합 Database로 구축 및 공유하여 전사적으로 활용 국내 금융지주사들도 그룹 차원의 리스크관리와 계열사 간 데이터 공유 및 정보분석 역량을 강화하기 위해 전사 고객정보 통합사업 및 하드웨어 증설 외부 데이터를 내부 데이터와 결합하여 전략 수립에 사용 트위터, 페이스북 등을 운영하여 소비자들의 의견을 수집하는 수단으로 활용 이종 산업 간에 데이터를 융합 각자가 구축해 놓은 기반을 함께 활용하는 추세 증가 내부 데이터와 외부 데이터 또는 공공 데이터를 결합하여 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, 정책지원에 활용 - v - 농협경제연구소

4. 시사점 가. 빅데이터 구축 및 활용을 위한 필요조건 빅데이터 활용에 대한 전사적 방향 설정 우선적으로 기업 내부에서 수집 가능한 데이터의 범위를 확인하고 그 외에 사용 가능한 외부 데이터를 확보 사업별 또는 전략별로 빅데이터 활용 목적 및 방향을 설정한 후 구축된 데이터의 적절성 판단 및 필요 데이터 추가 확보 확보된 데이터의 필요성과 가치를 중시하는 공감대 형성 필요 전문 인력과 시스템 구축 방대한 빅데이터의 수집, 정확한 분석 및 적절한 활용을 위해서는 전문 인력과 전담 조직, 전문적인 시스템들이 수반되어야 함 개인정보 보호 환경 마련 개인정보 보호와 관련하여 리스크를 최소화할 수 있는 명확한 내부 가이드 라인을 마련하고, 개인정보 침해를 최소화하는 방향으로 데이터 활용 빅데이터 활용의 한계 인식 빅데이터가 데이터마이닝이 지닌 한계를 극복하지 못하고 있어 투자 효율성에 대한 우려 존재 객관성이 부족한 비정형데이터에 대한 해석의 한계가 잘못된 의사결정을 유도할 수 있으므로 정형데이터와 의사결정자의 직관이 반드시 수반되어야 함 농협경제연구소 - vi -

나. 농협에의 적용 지주 차원의 정보통합시스템 구축 금융계열사의 단위 업무시스템(고객정보, 재무정보, 성과관리정보 등)을 NH 농협금융지주 차원에서 통합관리함으로써 사업역량 강화와 리스크 관리 등 경영관리의 효율성 향상 농협중앙회와의 IT시스템 분리과정에 있어 시스템 공유가 가능하도록 사전 대응방안 마련 농협경제지주에서는 빅데이터 활용을 통해 고객 니즈에 맞는 상품 및 서비스를 제공하여 효율성 극대화 빅데이터를 활용하여 凡 농협 차원의 시너지 추진 금융계열사와 경제계열사 간의 고객 거래 정보 공유와 NH 통합 마일리지 (가칭) 시스템 적용을 통해 2차 판매와 수익 증대 기대 - 경제계열사가 보유한 농업/농식품 고객 정보를 공유하여 여신 증대 등 농업금융에 대한 지원을 확대 - NH농협카드 등 고객 사용 정보를 사업부문별로 유형화하고 모든 계열사가 공유하여 경쟁사 이용시 자사 구매를 유도하도록 할인 및 행사 정보 제공 - 카드 사용, 고객의 금융업무, 경제 구매시스템 등에서 발생하는 포인트를 통합하여 전사차원에서 활용 내부 데이터뿐만 아니라 정부 및 공공기관에서 제공되는 공공데이터를 이용 하여 시너지를 창출할 수 있도록 사업전략 수립에 활용 - 공공기후 데이터와 농가별 생산 데이터를 분석하고 기상정보, 재해정보 등을 예측하여 농가에 제공함으로써 농가 수익 증대 - vii - 농협경제연구소

Ⅰ. 빅데이터에 대한 이해 1. 빅데이터 성장 배경 빅데이터의 세계 시장 규모는 2017년에 534억 달러 규모로 성장할 것으로 전망 국내 시장 규모도 2020년에 9억 달러에 이를 것으로 전망되는데, 이는 사과와 배를 합친 생산액(약 9,000억원, 2011년 기준)보다 큰 것으로 향후 지속적 성장이 예상됨 <빅데이터 세계 시장 규모> <국내 빅데이터 시장 규모> 자료 : Wikibon 자료 : KISTI 스마트 디바이스 보급, 데이터 관리 분석 기술의 발전, 사회적 인식 제고로 빅데이터의 중요성이 부각되고 급격히 성장 다양한 센서를 내장한 스마트기기 보급으로 개인의 활동, 환경, 네트워크 등 광범위한 데이터의 수집 가능 데이터 저장 매체의 가격과 통신비용이 급격히 하락하면서 기존에는 불가능 했던 대량의 데이터 저장과 유통이 증가 - 1 - 농협경제연구소

컴퓨터 연산능력과 데이터 분석 방법 발달로 다양한 데이터 해석 및 활용 가능 환경 변화에 신속하게 대응하는 역량이 중요해지면서 빅데이터의 중요성 부각 선진 기업들이 핵심 서비스를 무료 또는 저가로 제공하여 이용자들의 데이터를 수집 활용하면서 빅데이터 시장 성장 인 프 라 구글(Google)은 인터넷 검색 통계를 이용하여 질병 유행 가능성과 제품 수요를 예측하고 있으며, 음식점, 여행정보, 교통정보 등 일상생활과 관련된 각종 정보를 제공 구글의 자동번역 서비스, 애플의 시리 와 같은 번역 서비스는 기존에 구축된 데이터베이스를 토대로 이용자의 질문, 행동에 최적화된 답을 제공 <빅데이터 구축 활용을 위한 기술 및 서비스> 구분 빅데이터 구축 활용 관련 기술 및 서비스 사업자 예시 스토리지 대용량 데이터 저장을 위한 외부 스토리지 시스템 서버 내부 스토리지, 메모리, 네트워크 카드 등의 서버 빅데이터 서버 및 스토리지 지원을 위한 네트워크 네트워크 시스템 소프트웨어 서비스 자료 : 배동민 외(2013) 데이터 조직화 및 관리 소프트웨어: 구조 및 구조 고도화, 파일 분배, 명칭 공간, 관계DB, 데이터 통합 등 분석SW: 빅데이터 전용 검색엔진, 데이터/텍스트 마이닝, 미디어 분석, 데이터 시각화 등 결정지원 및 자동화SW: 비즈니스 프로세스, 웹클릭스트림, 오류감지 등 빅데이터 이행에 필요한 비즈니스 컨설팅, 비즈니스 프로세스 아웃소싱, IT 프로젝트 기반 서비스, IT 아웃소싱, 소셜미디어 분석, 빅데이터 전문인력 고용, 교육훈련 등 Dell, HP, IBM, Cisco, 다음소프트 등 Apache, Pervasive, SAP, 그루터, 넥스알 등 Amazon Web service, Accenture, 다음소프트 등 농협경제연구소 - 2 -

빅데이터 성장과 함께 인프라, 소프트웨어, 서비스 등의 관련 산업도 성장 빅데이터 저장을 위한 내 외부 대용량 스토리지, 메모리, 서버 등의 저장 공간이 필요하며, 이를 지원하기 위한 네트워크 기술 필수 데이터 수집/통합/구조화를 위한 소프트웨어, 빅데이터 전용 검색 엔진 및 미디어 분석 등을 위한 분석 소프트웨어, 오류감지 등의 자동화 소프트웨어 필요 빅데이터 이행을 위한 비즈니스 컨설팅, 프로세스 구축을 위한 IT 아웃소싱, 소셜미디어 분석을 위한 전문인력 등 서비스 수요 증가 국내에서도 많은 SI(System Integration: 시스템 통합) 업체들이 빅데이터 구축 기반을 만들기 위해 노력 LG CNS는 2012년 11월에 국내 최초로 빅데이터 통합 솔루션인 스마트 빅데이터 플랫폼 을 출시 - 빅데이터 시스템 구축에 필요한 모든 구성 요소를 원스톱으로 설치하고 활용 할 수 있는 빅데이터 통합 솔루션 - 이에 앞서 2012년 2월에는 KDB금융지주 계열사의 단위 업무시스템을 그룹 전체 시스템으로 통합한 경영관리시스템 구축 삼성SDS는 그룹 관계사의 파일럿 프로젝트를 통해 빅데이터 사업 전개 - 소셜 데이터 분석이나 공정 예측, 최적화 분석 모델 제시 등이 주요 업무이며, 기존에 계열사들이 개별적으로 추진했던 데이터 분석 작업을 하나로 통일해 표준 빅데이터 분석 플랫폼 구축 SK C&C는 기업 경영에 필요한 데이터를 빠르고 정확하게 분석 제공하는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence: BI)를 중심으로 한 빅데이터 사업 추진 - 국민연금관리공단 빅데이터 분석 시스템 구축, 100억원 규모의 신용보증재단 통합정보시스템 구축 사업자로 선정 - 3 - 농협경제연구소

KT는 클라우드 컴퓨팅 1) 을 활용한 빅데이터 분석에 주력해 옴 - 기존 데이터 가운데 비용이나 기술 부족으로 활용하지 못했던 데이터를 저장, 분석할 수 있는 플랫폼을 구축하는 수단 제공 <빅데이터 관련 업체와 기술 현황> 1) 클라우드 컴퓨팅(cloud computing): 인터넷 기반의 컴퓨팅 기술을 의미. 인터넷 상의 유틸리티 데이터 서버에 프로그램을 두고 필요시 컴퓨터나 휴대폰 등에 불러와서 사용하는 웹에 기반한 소프트웨어 서비스 농협경제연구소 - 4 -

2. 빅데이터 개념 빅데이터는 기존의 방식으로는 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 규모가 크고 순환 속도가 빠르며, 형식이 다양한 데이터 또는 이러한 데이터를 분석하는 방법을 통칭 초기에는 수십~수천 테라바이트에 달하는 방대한 양의 데이터 집합 자체를 지칭하는 말이었으나, 점차 관련 도구, 플랫폼, 분석기법까지 포괄하는 용어로 변화 빅데이터를 규정하는 요소로는 거대한 크기(Volume), 다양한 형태(Variety), 빠른 생성 유통 이용 속도(Velocity)가 있음 <빅데이터 규정 요소> 크기(Volume) 다양한 형태(Variety) 빠른 속도(Velocity) 최근 여기에 진실성(Veracity), 시각화(Visualization), 가치(Value)의 3V 가 새로운 빅데이터 요소로 추가되면서 6V가 생성 - 진실성(Veracity): 빅데이터 분석을 통해 얻은 통찰력은 이러한 통찰력이 목적 으로 하는 비즈니스 의사 결정이나 활동의 배경을 고려하여 이용됨으로써 신뢰가 제고됨 - 5 - 농협경제연구소

- 시각화(Visualization): 사용자 친화적인 시각적 기능을 통해 빅데이터의 모든 잠재력이 활용될 수 있어야 함 - 가치(Value): 비즈니스에 실현될 궁극적 가치에 중점을 둠 기존 데이터는 정형화되고 활용 범위가 제한되어 있었으나, 점차 형식이 다양 해지고 활용 범위가 방대해짐 기존의 데이터 분석은 대부분 기업활동과 관련된 내부 정보에 집중 - 신용정보회사와 금융회사가 개인 금융거래 기록을 분석하여 신용등급을 산정 하고 마케팅과 리스크 관리에 활용하는 것이 대표적 최근에는 웹사이트 방문 기록, 온라인 검색통계, 소셜미디어 소통 기록 등의 비정형데이터를 분석하여 기존의 정형데이터로는 파악하기 어려운 환경 변화와 소비자의 니즈를 적시에 확인 및 활용 기존의 경영정보 분석과 비교하였을 때 구조화 수준은 떨어지면서 규모면 에서는 방대한 데이터를 다뤄야 하므로 진보된 분석 기술과 통계적 기법 필요 <빅데이터의 활용 프로세스> 농협경제연구소 - 6 -

<기존 데이터와 빅데이터 비교> 구분 기존 데이터 빅데이터 데이터 양 테라바이트 수준 페타바이트 수준(최소 100테라바이트 이상) 정형데이터 외에도 소셜 미디어 데이터 데이터 유형 정형데이터 중심 의 동영상, 사진, 대화 내용, 검색어 통계 등 비정형 데이터 비중이 높음 프로세스 및 기술 자료 : 배동민 외(2013) 처리/분석 과정이 정형화 원인/결과 규명 중심 다양한 데이터 소스, 복잡한 로직 처리 등 처리 복잡도가 매우 높음 상관관계 규명 중심 - 7 - 농협경제연구소

3. 빅데이터 활용 관련 법적 제약 개인정보 유출 및 활용에 대한 법적 보호 관련 이슈 소셜미디어에서 추출된 개인정보 데이터와 스마트 디바이스에서 제공되는 위치 정보 데이터 등이 증가함에 따라 빅데이터 활용이 개인정보와 사생활 을 침해할 수 있다는 우려가 커짐 우리나라의 경우 개인정보 보호법 2) 등에서 규정된 포괄적인 데이터 이용 규제로 인해 빅데이터 관련 산업 발전에 어려움 존재 특히 개인정보의 정의가 애매하고 개인정보 활용 범위가 포괄적이어서 법 위반 여부와 관련된 이슈가 증가할 전망 새롭게 가공된 분석 정보에 대한 소유권 관련 문제 민간 부문에서 빅데이터를 분석하여 새롭게 만들어진 정보에 대해 소유권 또는 지적재산권 관련 법적 소송 증가 예상 빅데이터에 적용할 수 있는 지적재산권 등의 제도장치를 도입하여 사업자의 빅데이터 활용에 인센티브를 부여하고 이에 대한 법적 보호 시급 3) 2) 2011년 9월 30일부터 시행. 공공기관과 사업자가 개인정보를 수집 이용하는 경우에는 정보주체(고객) 의 동의 또는 법령에 근거 규정이 있는 경우 등에만 가능. 3) 2013년 10월 말부터 시행 예정인 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률 에는 공공기관 데이터 중 저작권법 등의 법령에 따라 정당한 이용 허락을 받지 않은 정보의 제공 제한 내용이 포함됨 농협경제연구소 - 8 -

<빅데이터 활용 단계별 개인정보보호 이슈> 단계 기존 규정 예상 이슈 수집 이용 활용 파기 필요한 범위 내 수집 수집하는 개인정보에 대한 동의 이용에 관한 사항에 대해서도 동의 클라우드 기반의 집적화된 정보 및 가공 정보는 정보 주체에 활용 고지, 동의 개인정보의 국외이전 시 정보주체 의 동의 의무 개인정보 제공 목적 이외 용도로 이용 또는 제3자 제공 금지 개인정보처리자의 보유기간이 경과되었거나, 개인정보의 처리 목적 달성 등으로 개인정보가 더 이상 불필요할 때, 지체 없이 파기할 의무 가공정보에 대하여 정보주체의 동의 또는 이용사실에 대한 고지 여부 개인정보를 세부적인 단위로 구분하여 정보의 중요도별 동의 규정의 차별화가 필요 국외이전의 목적, 형태 등을 고려 하지 않고 획일적인 동의 절차 를 거칠 가능성에 대한 우려 가공된 정보의 제공으로 정보 주체가 동의하지 않은 제3자의 개인정보 활용 가능성 개인정보가 가공되어 민감정보, 고유식별정보 등이 또 다른 정보 의 요소로 사용될 가능성 자료 : 배동민 외(2013) 재구성 - 9 - 농협경제연구소

Ⅱ. 빅데이터 활용 사례 1. 해외 웹사이트 검색통계, 소셜미디어 분석 데이터를 시장 상황 예측에 활용 미국의 소비지출 예측 시 소비자태도지수 설문조사 결과보다 구글의 구글 트렌드(Google Trends) 를 활용한 결과가 더 정확한 것으로 나타남 런던의 투자기관 더웬트 캐피털 마켓츠 는 트위터 데이터를 분석하여 파악한 시장 투자심리를 헤지펀드 운용에 활용 - 매일 1억개의 트윗 을 분석하여 시장 분위기를 측정한 뒤 이를 포트폴리오에 반영하는 트위터 펀드 를 개발 운용 - S&P500 지수가 2.2% 하락한 2011년 7월의 경우 헤지펀드 평균운용수익률이 0.76%에 그친 데 비해, 트위터 펀드 는 1.86%를 기록(최근 청산) 공공데이터 또는 외부 데이터를 내부 데이터와 결합하여 경영상 기회에 대응 미국의 클라이밋 코퍼레이션(Climate Cops.) 은 공공기후 데이터를 이용해 이상 기후 발생 시 해당 농가에 보험금을 지급하는 기후보험(Total Weather Insurance)을 개발 및 판매 - 미국 정부가 개방한 데이터(과거 60년간 지역별 작물수확량, 2제곱마일 단위로 제공되는 토양성분, 미국 전역 100만 개 지점의 기후 정보 등)를 기반으로 기후 및 곡물 수확량을 예측 일본 도쿄해상화재보험 은 통신사 NTT 도코노 와 제휴해 GPS 위치정보를 실시간으로 분석하여 고객이 스키장이나 골프장에 도착 시 맞춤형 보험상품을 안내 소비자 행동 패턴 분석을 이용한 소비자의 숨은 니즈 발견 및 행동 변화 예측을 통한 마케팅 전략 수립 농협경제연구소 - 10 -

미국 자동차업체인 포드(Ford) 는 차량에 설치된 센서로 고객의 운전습관 등의 데이터를 분석해 신차의 소비자 니즈를 파악 미국 호텔 체인인 하라스(Harrah s) 그룹 은 카지노 고객의 행동 패턴을 분석하여 핵심고객이 지역 주민임을 인지하고, 주민 맞춤 마케팅으로 만족도 1위 달성 - 카지노 주 고객층이 관광객일 것이라는 통념을 깨고 숨은 고객층에 대한 맞춤식 마케팅 전략의 성공 미국의 T-Mobile 은 자사가 보유한 빅데이터를 분석해 고객의 통신사 이동 위험을 감지하는 시스템 운영 - T-Mobile에서는 3,000만 명이 넘는 가입자로부터 매일 170억 건 이상의 통화 및 송수신 내역을 담은 빅데이터 발생 - 빅데이터 분석으로 다른 통신사로 회선을 옮긴 고객이 사전에 보였던 특유의 이용 패턴을 발견하고, 이를 실시간으로 포착하는 시스템 구축 - 고객 간 소셜네트워크를 분석하여 영향력이 큰 고객을 따라 지인들이 동반 이탈하는 현상을 발견하고, 이탈 징후를 보이는 고객에게 맞춤형 추가 혜택을 제공하여 이탈 방지 월마트(Walmart) 는 소셜미디어에서 수집한 빅데이터를 분석해 캘리포니아 마운틴뷰 지역에 자전거에 관심을 갖는 거주자가 많다는 사실을 파악하고 해당 점포의 상품 라인업을 조정 이베이(Ebay) 는 명절이나 기념일처럼 선물 구입이 증가하는 시점에 맞춰 고객의 소셜미디어 활동 내역과 과거 구매이력을 분석하여 고객이 선물할 만한 지인의 프로파일을 추정하고 적합한 선물을 추천 소비자 불만 감소 및 리스크 관리 자동차 렌탈업체 허츠(Hertz) 는 세계 8,000여 지점의 이메일, 콜센터 및 온라인 VOC에서 고객불만 키워드를 자동으로 추출하고, 지점-서비스-고객 불만 연관성을 파악하여 전사적 서비스 개선에 활용 - 11 - 농협경제연구소

미국 국세청은 납세정보 DB와 소셜미디어에서 납세정보, 탈세이력, 범죄자의 인적관계를 추출하고 사기패턴 및 범죄그룹을 파악하여 이상 징후 감시 - 불필요한 세금 환급 및 탈세 건수 감소 유럽연합 의료정보시스템인 메디시스(Medisys) 는 웹데이터에서 공중보건에 영향을 미치는 사건을 탐지하여 위험 경고 - 의학전문 사이트, 뉴스포털 등에서 수집한 뉴스를 수백 개 그룹으로 분류하여 지속 추적 - 주기적인 사건 등 정보가치가 낮은 데이터를 필터링하여 중요한 이벤트만 추출 네트워크를 활용한 유통 데이터 생산 및 영업전략에의 활용 중국의 스마트 인프라 우롄왕 은 공업, 농업, 물류, 전력망, 교통 등의 네트 워크로 연결된 센서로부터 사물의 움직임을 인식하고 그 정보를 분석하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 수단 - 도시의 교통, 물류, 수자원, 환경 분야에 우선적으로 적용될 전망 홍콩의 소비재 공급망 관리업체 리앤펑(Li&Fung) 은 생산부터 물류까지 단계별 현황을 실시간으로 모니터링하여 고객에게 제공 - 이후 디자인 변경 등 고객의 요구에 신속하고 유연하게 대응 스페인 패션 업체인 자라(Zara) 는 전 세계 매장의 환경 정보, 품목별 특징과 전시위치, 판매실적 등을 실시간으로 수집 분석하여 매장 품목별 적정재고 관리 및 영업 전략 활용 등 실시간으로 모니터링하여 고객에게 제공 - 소량생산 적기 판매 를 목표로 하고 있어 전 세계 매장에서 입력되는 제품 판매 데이터를 실시간으로 분석해 고객의 니즈를 파악한 후 잘 팔리는 제품 중심으로 바로 생산해 판매 미국 유통업체 시어스(Sears) 는 실시간으로 점포별 재고, 경쟁업체 가격, 날씨예보, 고객정보 등의 다양한 빅데이터를 분석하여 최적의 가격을 책정 하고 재고 관리 농협경제연구소 - 12 -

- 실시간 주변상황과 고객의 취향을 동시에 고려한 개인별 특화 쿠폰을 적시에 발급하여 매출 증가와 적정 재고 관리 해외 금융 회사들은 리스크 관리, 마케팅 등 다양한 분야에 빅데이터를 활용 미국 금융지주사인 BB&T 는 빅데이터를 자금 세탁 추적에 활용하여 세탁 추적 작업 시간 단축 - 기존 데이터를 분석하여 약 25개의 시나리오를 만들어 분산 거래, 송금, 현금 거래 등 다양한 거래 내역을 실시간으로 추적 - 수개월씩 걸리던 자금 세탁 추적 작업을 하루 단위 작업으로 단축 미국의 특수보험사인 어슈어런트솔루션 은 빅데이터 분석 정보를 고객관리에 활용하여 고객 해약 및 직원 이직 방지 - 고객 개인정보와 상담 이력정보를 토대로 고객과 콜센터 직원 개개인의 친화성 정도를 분석하여 고객 상담 전화가 왔을 경우 적합한 직원을 실시간으로 배정 하는 시스템 개발 - 시스템 도입 후 6년간 매출 190% 증가, 고객 해약 방지율 117% 증가, 직원 이직률 25% 감소 아멕스 는 위치 기반 소셜네트워크 정보를 활용하여 고객별 맞춤형 마케팅 실시 - 위치 기반 소셜 네트워킹 웹사이트인 포스퀘어(Foursquare)와 제휴를 맺고 고객의 거래 정보 및 위치 정보, 소셜 미디어 활동 정보를 토대로 타겟 마케팅 실시 - 고객이 선호하거나 자주 가는 인근 레스토랑, 카페의 할인쿠폰을 실시간으로 전송 미국의 제스트파이낸스 는 비정형데이터를 분석하여 고객 신용평가 모델을 개발하여 활용 - 대출 신청자의 통화 습관, 소셜미디어 메시지 등 수천 개의 변수를 반영한 신용평가 모델을 개발하여 단기 대출 연체율을 20%까지 감소하고 20%의 수익 향상 - 13 - 농협경제연구소

<미국 주요 은행들의 빅데이터 활용 사례> BoA 는 자영업자 대상 자금관리 지원 상품인 캐쉬 프로 모바일 개발 시, 소셜 미디어 분석을 통해 고객 성향을 파악하여 반영 Citigroup 은 글로벌 고객 데이터베이스를 통해 통합된 고객 거래 데이터를 스페인 대형 의류업체와 공유하여 추가 생산시설, 판매매장 위치 계획에 활용 - 또한 IBM의 슈퍼컴퓨터 왓슨 을 도입하여 고객들의 거래 내역 등 빅데이터를 취합해 신용도가 낮거나 떨어질 가능성이 있는 고객들을 선별한 후 대출이나 신용카드 발급 여부 결정 JPMorgan Chase 는 방대한 양의 고객 신용카드 이용 정보와 정부가 제공하는 금융소비자 재무 정보를 통합하여 새로운 소비트렌드를 발견, 보고서를 만들어 은행 고객들에게 판매 Wells Fargo 는 각기 다른 시스템에서 관리되어 온 고객 기록을 통합하는 작업 추진 자료 : WSJ(2013) <해외 금융회사들의 빅데이터 활용 사례> 구분 기업명 사례 리스크 관리 BB&T 어슈어런트 솔루션 빅데이터를 자금세탁 추적에 활용하여 세탁 추적 시간 단축 빅데이터 분석 정보를 고객관리에 활용, 고객 해약 및 직원 이직 방지 마케팅 아멕스 위치기반 소셜미디어 정보를 활용하여 고객별 맞춤형 마케팅 실시 사업 전략 제스트 파이낸스 비정형데이터를 분석하여 고객 신용평가 모델 개발 활용 자료 : 각사 및 언론사 자료 농협경제연구소 - 14 -

<해외 기업들의 빅데이터 활용 사례> 구분 기업명 사례 시장상황 예측 경영상 기회대응 숨은 니즈 발견 행동 변화 예측 리스크 관리 유통 데이터 생산 활용 구글 더웬츠 캐피탈 클라이밋 코퍼레이션 도쿄해상화 재보험 포드 하라스 T-Mobile 월마트 이베이 허츠 美 국세청 메디시스 자라 시어스 우롄왕 리앤펑 미국의 소비지출 예측 시 소비자태도지수 설문조사 결과보다 구글 트렌드 활용 결과가 더 정확 트위터 데이터를 분석하여 파악한 시장 투자심리를 활용하여 트위터 펀드 개발 운용 공공기후 데이터 이용, 이상 기후 발생 시 농가에 보험금을 지급하는 기후보험 개발 위치정보를 실시간으로 분석하여 맞춤형 보험상품 안내 차량에 설치된 센서로 고객의 운전습관 분석, 신차에 대한 니즈 파악 카지노 고객의 행동 패턴을 분석, 핵심고객 파악 및 맞춤 마케팅 자사 보유 빅데이터 분석, 고객의 통신사 이동 위험 감지 및 이탈 방지 소셜미디어 데이터 분석 결과 활용, 상품 라인업 조정 고객의 소셜미디어 활동 내역, 구매 내역을 분석하여 고객의 선물 대상을 추정하고 적합한 상품 추천 이메일, 고객 VOC에서 고객불만 키워드 자동 추출, 연관성 파악 후 전사적 서비스 개선에 활용 납세정보 DB, 소셜미디어 데이터 분석을 통해 사기패턴 및 범죄그룹 파악, 이상 징후 감시 웹데이터에서 공중보건에 영향을 미치는 사건 탐지 전 세계 매장의 환경, 전시 품목 특징, 위치, 판매실적 등을 실시간으로 수집 분석하여 적정재고 관리 및 영업전략 활용 실시간으로 점포별 재고, 경쟁업체 가격, 고객정보 등의 빅데이터 분석, 최적 가격 책정 및 재고 관리에 활용 네트워크로 연결된 센서에서 사물의 움직임을 인식하고 정보를 분석하여 활용하는 유통 인프라 생산부터 물류까지 단계별 현황을 실시간으로 모니터링하고 고객 요구에 신속 대응 자료 : 정보통신정책연구원, 각사 및 언론사 자료 - 15 - 농협경제연구소

2. 국내 금융권 빅데이터 활용 사례 국내 은행은 개인정보보호에 대한 우려로 주로 시장분석, 명성분석에 빅데이터 를 활용하였으나 점차 활용 영역 확대 중 IBK기업은행 은 인터넷과 소셜미디어상에서 은행 이미지, 활동 등에 대한 긍정, 부정 등 고객감성 분석을 실시하여 마케팅 및 은행 평판 관리에 활용 4) SC은행 은 개별 고객 소셜미디어 타겟 마케팅 및 맞춤형 RM(개인 뱅킹 파이낸스 전문가) 세일즈 정보 제공 - 기존 CRM이나 MIS에서 다룰 수 없었던 데이터 요건을 정의하여 분석한 고객 정보(계좌 개설, 계좌 이동, 상품 만기, 신용카드 변경 등)를 영업점 RM에게 제공, 영업성공률 증가 및 고객 이탈 방지 국민은행 은 지도 데이터와 고객의 데이터를 결합해 지도 위에서 고객의 거래 내용을 실시간으로 볼 수 있는 시스템을 개발하여 마케팅에 활용 예정 - 고객의 특이한 행동 패턴을 분석해 상품을 적시에 공급하는 EBM(Event-Based Marketing)을 시행하기 위해 TF 구성, 시범 테스트 준비 중 - 고객 데이터를 활용해 신상품 개발이나 신규 여신 매출 기회 발굴, 또는 기존 여신 고객의 이탈 조기 경보 등에 활용하는 방법 검토 국내 보험업의 경우에는 빅데이터를 보험사기 분석이나 신규고객 발굴에 활용 현대해상화재보험 은 청구된 보험 건에 대해 경험과 빅데이터를 기반으로 분석하는 보험사기방지시스템 을 국내 최초로 구축하여 보험사기 적발 및 예방 - 보험사기 위험도를 알려주는 시스템으로, 사고접수 시 자동으로 사건의 사기 위험도를 보상 담당자에게 전달하여 보험사기 여부 판단 및 처리 지원 - 시스템 적용 후 전체 사기 사건의 25%를 적발 4) 2013년 1년간 시범운영 후 확대여부 결정 농협경제연구소 - 16 -

삼성화재 는 빅데이터 분석 솔루션으로 보험사기 고위험군 분석 - 보험계약이나 보험관련 정보 등을 활용해 도덕적 해이 사고 및 고위험군 사고 를 분석하는 보험사고위험예측시스템(Insurance Fraud Detection System, 이하 IFDS) 를 개발 - 기존 빅데이터를 토대로 사고의 위험도를 스코어링한 후, 일정 점수 이상의 건에 대해서는 보험사기 의심 건으로 추정하여 즉시 조사 알리안츠생명 은 기존 CRM시스템을 보다 구체화하고 정교화한 빅데이터 기반의 DW&분석CRM시스템 으로 변경하여 활용 - 기존에 축적된 고객 정보를 보다 정교하게 분석할 수 있는 빅데이터 기반의 DW&CRM시스템 을 도입하여 추가 가입, 신규 가입, 기존 고객 계약 이탈 방지 등 3가지 예측 모델로 고객 유형을 세분화하고 타겟별 영업활동 수행 - 보험 모집인은 이 시스템을 활용해 고객별로 필요한 보험 종류를 파악하고 판촉 실시, 시스템 도입 후 추가 가입률 상승 최근에는 IBM, SAS 등에서 빅데이터 사기 적발 시스템을 출시하여 보험사 들의 자체 개발 부담 감소 - 가해자, 피해자 간 공모 사고, 손해율이 높은 특정 지역, 설계사-병원-정비업소- 견인기사 연관 분석 등 여러 기준과 유형을 숫자로 전환해 위험률을 알려줌 국내 카드업의 경우 카드 이용자들의 소비행태를 분석하여 신상품 개발 및 시장분석에 활용하거나, 이상 결제패턴을 검출하여 부정사용을 사전에 예측 현대카드 는 900만 고객의 카드결제 정보를 분석해 소비 트렌드와 경기 변동 상황 등을 연구하여 마케팅 진행 - 분석 결과를 활용하여 특정 업종의 소비 트렌드를 분석한 HYUNDAI CARD BIG DATA 리포트 발간, 해당업종, 특정지역의 지역 소상공인과 예비 창업자들에게 유용 - 외식업종에 대한 소비분석 결과를 토대로 GS25와 제휴하여 아이스컵 마케팅 실시, 고객의 위치를 실시간으로 파악하여 인근의 GS25로 안내하고 M포인트로 결제할 수 있게 하여 아이스컵 매출이 전년 동기 대비 100% 이상 급증 - 4개의 빅데이터 전담팀, 데이터 분석 인력 200명 이상 운영 중 - 17 - 농협경제연구소

롯데카드 는 백화점, 마트, 슈퍼, 닷컴 등 계열사와 제휴해 빅데이터 사업 실시 - 롯데카드는 유통채널인 롯데 계열사 정보를 공유하여 소비자가 마트, 백화점, 슈퍼 등에서 구매한 소비품목 데이터를 수집, 분석한 타겟 마케팅을 실시, 5월 가정의 달 행사에서 7배의 매출 상승 - 스마트 컨슈머 앱을 출시하여 롯데카드 회원의 가맹점 평가 정보와 가맹점 위치, 할인쿠폰 알림 기능 등을 제공 VISA카드 는 거래정보를 실시간으로 분석하여 부정거래를 감시하는 카드 부정사용감지시스템 을 구축하고 부정거래 발생 시 고객에게 즉시 고지하여 문제 해결 비용 최소화 증권 분야에서는 비정형데이터를 분석하여 주가 예측에 활용 포스콤 자본시장 IT 연구소에서는 인터넷, 소셜미디어 등에서 수집한 검색어를 분석하여 종합주가지수와 종목 주가 변동 예측에 활용 - 인터넷, 소셜미디어, 기사 등에 올라온 특정 종목에 관한 내용을 기존 주가 예측 모델과 소셜 데이터 함수에 넣어 주가 변동 추이를 예측하는 시스템인 K-지수(감성분석지수)를 자체 개발 - 주가가 심리적 요인에 영향을 받는다는 아이디어에서 시작해 감성 분석을 주가 예측에 도입, K-지수 도입 후 주가 예측 적중률이 60% 정도로 상승 농협경제연구소 - 18 -

<국내 금융권 빅데이터 활용 사례> 구분 기업명 사례 은행 보험 카드 증권 IBK 기업은행 SC은행 국민은행 현대해상 화재보험 삼성화재 알리안츠 현대카드 롯데카드 VISA카드 포스콤 자본시장 IT연구소 소셜미디어 데이터로 고객감성분석을 실시하여 마케팅 및 은행 평판 관리에 활용 개별 고객 소셜미디어를 타겟으로 맞춤형 마케팅 지도 데이터와 고객의 데이터를 결합해 지도 위에서 고객의 거래 내용을 실시간으로 볼 수 있는 시스템 개발 경험과 빅데이터를 기반으로 분석하는 보험사기방지시스템 구축, 보험사기 적발 및 예방 빅데이터 분석 솔루션 활용, 보험사기 고위험군 분석 기존 CRM시스템을 구체화, 정교화한 빅데이터 기반의 DW&분석CRM시스템 활용 900만 고객의 카드결제 정보 분석, 소비 트렌드와 경기 변동 상황 등을 연구하여 마케팅 진행 백화점, 마트, 슈퍼 등 유통 계열사와 제휴해 빅데이터 사업 실시 거래정보를 실시간으로 분석하여 부정거래 감시 시스템 구축, 부정거래 해결 비용 최소화 인터넷, 소셜미디어 등에서 수집한 검색어를 분석하여 종합 주가지수와 종목 주가 변동 예측에 활용 자료 : 각사 및 언론사, 경제연구소 자료 - 19 - 농협경제연구소

Ⅲ. 최근의 빅데이터 활용 트렌드 1. 개별 사업부문 빅데이터 활용 트렌드 고객의 소셜미디어 활동 정보를 분석하여 마케팅 전략에 활용 금융 분야에서는 각 은행 및 증권사 점포가 위치한 지역 고객의 소셜미디어 데이터 분석을 통해 해당 지역 고객이 선호하는 예금 및 보험, 금융상품 개발 및 추가 라인업 유통 분야에서는 상품별 판매 전략 구축을 위해 해당 지역 주민들의 소셜 미디어 데이터를 분석하여 주력 판매 제품, 매장 구도 계획 등에 활용 - 추석 등 명절이나 기념일 전에 고객의 소셜미디어 활동 내용과 과거 구매 이력을 분석하여 고객이 선물할 만한 대상을 추정하고 적합한 선물을 추천 소비자 행동 패턴 분석에 따른 행동 변화 예측 소비자들이 다양한 경로를 통해 보이는 행동 패턴을 데이터로 분석하여 고객 이탈을 조기에 감지하고 타 금융기관으로의 이동을 사전에 차단 잠재고객 행동 분석을 통해 호응이 좋은 고객을 선별하여 프로모션 강화, 새로운 고객층을 확보하는 데 활용 실시간 데이터 수집 및 분석을 통한 리스크 관리 은행의 경우 대출자의 채무 불이행 가능성을 개인 신용도와 재정 상태뿐만 아니라 고객 행동 데이터의 분석을 통해 판단 가능 - 보험, 카드사도 과거 이력 데이터를 분석하여 보험사기, 카드 부정사용을 사전에 감지 및 즉시 조사 착수하여 사고 감축 마트의 품목별 판매량을 실시간으로 관리하여 적정재고 가이드로 활용 농협경제연구소 - 20 -

축산 분야 가축의 행동 패턴 감지 시스템을 활용하여 질병 등을 사전에 예측하여 폐사 방지 고객 결제정보, 매출 데이터 분석을 활용하여 2차 수익 창출 카드사의 경우 고객의 결제 정보로 분석한 선호 업종 및 지역 데이터를 기반으로 고객이 위치한 지역에 있는 상점의 프로모션, 카드 할인 정보를 실시간으로 제공 - 상점과 제휴하여 상점 매출과 카드 사용을 증대시키는 win-win 전략 카드 매출정보를 지역 업종 등으로 가공하여 창업 희망자 컨설팅, 소비자 에게 모바일앱 정보 서비스 제공 - 2013년 5월 여신전문금융업법 시행령 및 감독규정 개정안 입법예고에 따라 카드사의 빅데이터를 활용한 컨설팅 서비스가 허용되어 수익사업으로 활용 가능 - 21 - 농협경제연구소

2. 그룹 차원의 빅데이터 활용 트렌드 그룹 내 모든 사업부문의 고객 정보를 통합 Database로 구축 및 공유하여 전사적으로 활용 일본 라쿠텐 그룹의 경우 온라인 쇼핑몰과 라쿠텐 은행, 증권 등 각 계열사의 개인 정보를 통합한 라쿠텐 슈퍼 DB 를 구축하여 개인고객 전용 상품과 서비스를 판매 - 슈퍼 DB에는 라쿠텐 회원 기본정보와 구매 이력, 서비스 예약 데이터 등이 통합되어 있어, 이 정보를 여행 금융 신용 등 라쿠텐 그룹이 제공하는 모든 서비스에서 활용 예를 들어, 항공권이나 숙박권을 구매한 고객에게 여행에 필요한 용품 정보를 제공해 구매를 유도 - 개인 맞춤형 홈페이지도 제공하고 개인 정보를 모든 서비스에서 활용하기 위해 하나의 ID로 모든 서비스에 접근 가능한 라쿠텐 통합 회원 ID 도입 국내에서도 롯데, SK그룹 등이 통합 ID를 사용하여 고객 정보를 통합하는 추세 국내 금융지주사들도 그룹 차원의 리스크관리와 계열사 간 데이터 공유 및 정보분석 역량을 강화하기 위해 전사 고객정보 통합사업 및 하드웨어 증설 확대 추진 KDB금융그룹은 계열사의 단위 업무시스템을 금융그룹 전체 시스템으로 통합하는 경영관리시스템 구축 - 6개 계열사의 관리회계시스템, 성과관리, 수익관리시스템 등을 그룹 데이터웨어 하우스(DW)로 통합하고 각 계열사 데이터가 자동으로 그룹 시스템에 연동 - 내외부 정보보호를 위해 강력한 보안체계를 적용하였으며, 원천적으로 복호화 불가능한 단방향 암호화 기술을 사용, 정보유출 시 원래 데이터 식별 불가능 - 또한 외부 비정형데이터 분석을 위한 정보계 시스템 고도화 사업을 추진해 통합 마케팅 부문의 효율 향상을 기대 농협경제연구소 - 22 -

KB지주 역시 차세대 정보계 시스템에 비정형데이터 분석역량을 강화하기 위한 고도화 프로젝트 추진 중 우리 현대 신한카드 및 IBK 아주캐피탈 등 제2금융권 회사들도 대용량 데이터를 처리하기 위한 대대적인 하드웨어 증설을 계획 외부 데이터를 적극 활용하여 내부 데이터와 함께 전략 수립에 사용 구글, 네이버 등 검색통계 제공자의 데이터와 페이스북 등의 소셜미디어 데이터는 방대한 규모의 정보를 가지고 있으며, 접근성 및 활용도가 높아 전략 수립에 적극 활용 - 특정 키워드 검색 통계와 소셜미디어 사용자들의 활동 콘텐츠로부터 향후 시장 및 환경 변화, 소비자 트렌드를 예측 코리아크레딧뷰로(KCB)에서 제공하는 알지오(R-geo) 서비스 등 지역 분석 서비스를 금융업 유통업 마케팅에 활용 - 알지오는 KCB가 금융통계와 이종산업간의 정보를 융합해 개발한 지역 통계 기반 마케팅 지원 솔루션으로 전국을 40만 소규모 지역으로 구분해 타겟 지역을 찾거나 해당 지역의 고객 속성 분석에 유용 - 이 서비스를 이용하여 마케팅 타겟 지역 선정, 지역별 고객 속성에 따른 차별화된 전략 수립, 점포의 입지 선정 등 마케팅 전략 수립에 활용 각국 정부 및 공공기관에서 제공하는 공공 데이터도 해당 국가의 자연환경, 경제활동, 사회 및 문화 등을 포함하고 있어 활용 가치가 높기 때문에 새로운 사업전략 수립 시 이용할 수 있음 그룹 자체적으로 트위터, 페이스북 등을 운영하여 소비자들의 의견을 수집하는 수단으로 활용 소셜미디어를 고객 응대 채널로 활용할 경우 고객 불만에 빠르게 대응할 수 있고, 자사 상품 및 서비스에 대한 직접적인 피드백을 받거나 숨은 니즈 발굴 가능 - 23 - 농협경제연구소

- 2010년 Aite 그룹과 EFMA가 미국과 유럽 금융기관의 임원을 대상으로 설문 조사를 한 결과 90% 이상이 2012년 내에 마케팅 및 PR 수단으로 소셜미디어를 활용할 것이라고 응답 소셜미디어에 금융교육 자료를 링크하거나 금융정보 팁 금융계산기 금융게임 등을 제공하는 등 금융정보 제공 수단으로 사용하여 고객들의 관심사를 파악하고, 고객 확대 기반으로 활용 농협경제연구소 - 24 -

3. 이종 산업간 데이터 융합 기업 간 또는 이종 산업 간에 데이터를 융합하여 각자가 구축해 놓은 기반을 함께 활용하는 사례 증가 SK텔레콤과 NHN은 유 무선 융합 신규서비스 발굴 등을 위한 업무 제휴 - 각 사가 보유한 모바일과 인터넷 정보분석 기술을 공유해 구글과 애플의 구글맵, 애플맵 등의 위치 기반 서비스에 대응하고 새로운 시장 창출 특정 지역의 유동인구 파악 등을 제공하는 SKT의 상권분석 서비스인 지오비전 에 네이버의 검색 통계가 더해지면 최신 음식트렌드나 해당 지역의 소비패턴 제공 가능 KT는 외부 데이터와 내부 데이터를 결합해 새로운 비즈니스 모델 창출 - KCB와 사업 제휴를 맺고 기존의 유통과 금융, 제조, 의료 등 개별적으로 활용 되던 이종 산업간 데이터를 융합하여 가치를 창출하겠다는 전략 KCB에서 제공하는 지역 기반 분석 서비스인 알지오(R-geo)에 KT의 올레맵 과 지역별 유동인구 정보 등을 결합한 개방형 데이터 플랫폼을 구축할 계획 서울시도 KT와 빅데이터를 활용한 공공서비스 개선 협약 체결 - KT의 통신 빅데이터와 서울시의 공공 데이터에 빅데이터 분석 기술을 접목 하여 시민들의 편의성 향상을 위한 공공서비스 발굴에 협력 심야버스 노선 정책지원과 공공 와이파이존 설치 최적지 도출에 활용 - 25 - 농협경제연구소

Ⅳ. 시사점 1. 빅데이터 구축 및 활용을 위한 필요조건 가. 빅데이터 활용에 대한 전사적 방향 설정 빅데이터 활용에 성공하기 위해서는 양질의 데이터 획득이 중요 데이터 양이 많고 분석 기술이 뛰어나더라도 데이터의 품질이 낮으면 이로부터 좋은 정보를 추출하기 어려움 - 현실을 잘 반영하는 빅데이터가 있더라도 경영에 도움이 되는 정보를 찾아내지 못한다면 빅데이터 투자는 낭비에 불과 빅데이터 구축에 앞서 우선적으로 기업 내부에서 수집 가능한 데이터의 범위를 확인하고 그 외에 사용 가능한 외부 데이터를 확보할 필요 - 정부와 지자체가 제공하는 공공데이터, 포탈 사이트 데이터, 소셜미디어에서 획득한 비정형데이터 등 사업별 또는 전략별로 빅데이터 활용 목적 및 방향을 설정한 후 구축된 데이터의 적절성 판단 및 필요 데이터 추가 확보 사업의 문제 해결이나 전략 수립의 필요성을 먼저 결정하고, 이를 진행하기 위해 필요한 데이터가 무엇인지를 파악하여 추가적으로 데이터 구입 및 생산에 대해 검토 - 최근 기업들이 빅데이터 분석에 대한 환상을 갖고 있어 무엇을 어떻게 할 것인가 에 대한 구상 없이 빅데이터 솔루션 및 인프라부터 도입하는 기술적인 접근을 하는 것에 대한 우려 제기 확보된 데이터의 필요성과 가치를 중시하는 공감대 형성 필요 사업 진행 중에 생산되는 데이터를 단순하게 생각하지 않고 적극적으로 활용 하려는 자세가 중요 농협경제연구소 - 26 -

- 데이터에 대한 맹신은 금물이지만, 데이터가 가진 가치를 존중함으로써 체계적 으로 데이터 축적이 가능하게 함 각 사업부서별로 흩어져 있는 데이터들을 전사차원에서 관리하기 위한 통합 작업 실시 각 부서가 지니고 있는 데이터에 대해서 부서 이기주의가 나타나기 때문에 공유가 쉽게 이루어지지 않음 - 각 부서나 팀이 생성하여 보유하고 있는 데이터들이 사내 영향력의 원천이라 생각해 잘 공유하지 않음 담당 부서 또는 담당자의 업무 영역에 맞춰 부분적으로 데이터 관리가 되기 때문에 기존에 해오던 방식에 따라서만 데이터가 관리됨 나. 전문 인력과 시스템 구축 방대한 빅데이터의 수집, 정확한 분석 및 적절한 활용을 위해서는 전문 인력과 전담 조직 필요 정확하고 실용적인 데이터 수집, 정리, 분석은 관련 업종의 숙련된 노하우와 기술이 요구됨 - 빅데이터는 기존의 기술로는 처리하기 힘들 정도로 규모가 방대하고 형식이 다양하여 전문화된 IT 지식 필요 - 또한 빅데이터 분석 기술 자체가 대단히 빠른 속도로 발전하고 다양한 솔루션 들이 빠르게 등장하고 있어 신기술을 적시에 활용하는 것이 중요 - 그러나 최근 빅데이터에 대한 관심 폭발로 빅데이터 전문가 공급이 수요에 비해 턱없이 부족하며, 현업 실무 지식과 IT 지식을 둘 다 겸비한 데이터 전문가를 구하는 것은 더욱 어려움 - 따라서 조직 문화와 상황을 잘 알고 있는 내부 인력과 숙련된 데이터 처리 기술을 갖춘 전문 인력으로 구성된 전담조직 필요 - 27 - 농협경제연구소

빅데이터를 구축하고 활용하기 위해서는 하드웨어, 소프트웨어, 관련 서비스 등 전문적인 시스템들이 수반되어야 함 - 방대한 데이터를 저장하기 위한 내 외부 저장 공간과 이를 운영하기 위한 네트워크, 데이터 분석에 필요한 다양한 소프트웨어, 구축된 빅데이터를 활용 하기 위한 컨설팅 등의 서비스가 갖춰져야 함 - 빅데이터 시스템 구축에 앞서 데이터 양, 처리화 정도, 활용 범위 등을 고려하여 예산을 책정하고, 소요 예산 대비 데이터 구축의 실효성을 반드시 검토할 필요 다. 개인정보 보호 환경 마련 개인정보유출 및 활용과 관련하여 리스크를 최소화 할 수 있는 명확한 내부 가이드라인 마련 스마트폰, 소셜미디어를 기반으로 개인의 위치 정보를 포함한 다양한 정보 들이 수집되고 공유되면서 손해배상 등의 소송이 발생하여 개인정보보호 이슈 확산 고객정보 수집 및 활용에 앞서 정보 제공의 권한 및 책임 문제와 소유권, 개인정보보호, 내부정보유출, 보안 등에 관한 내부 가이드라인 및 데이터 표준화 필요 또한, 고객들이 공감할 수 있는 사회적 합의점도 찾아야 함 - 개인의 프라이버시는 충분히 보호하면서도 빅데이터 활용을 통해 생활의 편익을 증진시킬 수 있다는 공감대 형성, 확대 개인정보 침해를 최소화할 수 있는 데이터 활용 방안 연구 수집된 데이터를 익명화된 집합적 데이터로 변환하여 사용할 경우 개개인의 정보 유출 문제를 어느정도 줄일 수 있음 개인정보 활용에 따른 빅데이터 수집 및 분석의 필요성을 홍보하고, 안전 장치가 확립된 영역부터 시범적으로 실시할 필요 농협경제연구소 - 28 -

라. 빅데이터 활용의 한계 인식 빅데이터가 데이터마이닝 5) 이 지닌 한계를 극복하지 못하고 있어 투자 효율성에 대한 우려 존재 빅데이터를 활용하여 높은 마케팅 투자수익을 달성한 기업은 소수 - IDC에 따르면 방대한 데이터 중 0.5%만이 분석되고 있으며 의미 있는 데이터를 추출해서 비즈니스에 이용하는 기업은 일부에 불과 데이터를 통합하는 작업은 쉽지만, 특정 현상에 대한 원인 변수를 밝혀내는 일은 여전히 어렵고 고객 행동을 예측하는 기법도 고도화되지 못한 상태 - 기업이 보유한 기존 데이터에 비정형데이터가 결합되더라도 시장의 트렌드와 고객의 행동을 예측하는 일은 수월하지 않다는 의견이 지배적 객관성이 부족한 비정형데이터에 대한 해석의 한계가 잘못된 의사결정을 유도할 수 있음을 명시 빅데이터의 많은 부분을 차지하는 비정형데이터는 객관성이 부족하고 진의를 파악하기 어려워 왜곡된 정보를 제공할 가능성 분석 기법이 발달하더라도 그 분석 기법 또한 인간이 만든 것이므로 데이터 해석 과정에서 오류 발생 따라서 의사 결정 과정에서 비정형데이터를 맹신하는 것은 위험하므로 정형 데이터와 의사결정자의 직관이 수반되어야 함 5) 데이터마이닝(data mining): 데이터베이스로부터 과거에는 알지 못했지만 데이터 속에서 유도된 새 로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정 - 29 - 농협경제연구소

2. 농협에의 적용 가. 지주 차원의 정보통합시스템 구축 금융계열사의 단위 업무시스템(고객정보, 재무정보, 성과관리정보 등)을 NH농협금융지주 차원에서 통합관리함으로써 사업역량 강화와 리스크 관리 등 경영관리의 효율성 향상 각 계열사의 지점이나 웹, 모바일 등 다양한 채널에서 얻은 대량의 고객 데이터를 하나로 통합하는 시스템 구축 구축된 통합 데이터를 분석하여 고객의 행동 변화 예측이 가능해지면 신규 고객을 유치할 수 있을 뿐만 아니라 기존 고객의 이탈 사전 방지 가능 다양한 금융상품에 대한 고객들의 니즈 정보를 계열사 간에 공유하고 각 사에서 특화된 상품을 판매하여 전사적 매출 증대 - 은행의 대출 기준에 부적합한 고객의 은행 대출 상담 및 대출 상품 검색 통계를 카드 및 캐피탈사와 실시간 공유를 통해 교차판매 확대 금융계열사 각 분야의 과거 사고 이력이나 위험 고객군에 대한 데이터를 공유하여 새로운 패턴의 금융관련 사고를 사전에 예방 가능 농협중앙회와의 IT시스템 분리 과정에 있어 시스템 공유가 가능하도록 사전 대응방안 마련 향후 본격적인 빅데이터 활용에 대비하여 시스템 분리 작업이 이루어지기 전에 정보 공유가 가능하도록 체계 구축 농협경제지주에서는 빅데이터 활용을 통해 고객 니즈에 맞는 상품 및 서비스를 제공하여 효율성 극대화 고객정보, 점포별 판매 및 재고, 경쟁업체 가격, 기후정보 등을 통합한 농협 경제지주 데이터(가칭) 를 생산하여 재고 관리, 가격 및 판매 전략 수립에 이용 농협경제연구소 - 30 -

고객들의 숨은 니즈 및 행동 변화를 예측하여 하나로마트 클럽 등의 주력 판매상품 전략, 매장 디스플레이 계획 등에 활용 나. 빅데이터 활용을 통한 凡 농협 차원의 시너지 추진 금융계열사와 경제계열사 간의 고객 거래 정보 공유와 NH 통합 마일리지 (가칭) 시스템 적용을 통해 2차 판매와 수익 증대 기대 경제계열사가 보유한 농업/농식품 고객 정보를 공유하여 대상 고객들에 대한 여신 증대 등 농업금융에 대한 지원을 확대 NH농협카드 등 고객 사용 정보를 사업부문별로 유형화하고 모든 계열사가 공유하여 경쟁사 이용시 자사 구매를 유도하도록 할인 및 행사 정보 제공 - 여행 상품을 구매한 고객의 예약 정보가 실시간으로 계열사에 공유되면 보험사는 여행보험 상품을 판촉하고, 마트는 여행용품 판매 및 할인 혜택 정보를 제공 카드 사용, 고객의 금융업무(여 수신 등), 경제 구매시스템 등에서 발생하는 포인트 등을 통합한 NH 통합 마일리지(가칭) 를 전사차원에서 활용 가능한 체계 구축 - 고객 통합 및 로얄티 제고를 통해 그룹 전체의 수익 극대화를 기대 내부 데이터뿐만 아니라 정부 및 공공기관에서 제공되는 공공데이터를 활용하여 시너지를 창출할 수 있는 사업전략 수립에 이용 공공기후 데이터와 농가별 생산 데이터를 분석하고 기상정보, 재해정보 등을 예측하여 농가에 제공함으로써 농가 수익 증대 - 농가가 피해를 입은 경우 미리 보험에 가입한 농가에 보험금을 지급하는 기후보험 개발 및 판매 - 해당 농축산물에 대한 사전 정보 제공을 통해 농가의 생산량 및 농협의 구매량 결정 - 31 - 농협경제연구소

서울시의 열린 시정 2.0, 정부 3.0 등 공공데이터 개방이 확대되고 있으 므로 상호 연계할 수 있는 정보시스템 공유 프로그램을 개발하고, 이를 정책결정과 편익에 도움을 주는 방향으로 활용 - 서울시와 정부에서 제공되는 환경, 산업경제, 지리, 기상 정보 등을 경제부문의 생산 유통 전략 수립에 활용 - 서울시 전통시장 정보를 통해서 알 수 있는 농수축산물 품목에 대한 가격 정보를 활용하여 하나로마트 클럽에서 해당 품목에 대한 구매 및 가격 결정 가능 농협경제연구소 - 32 -

<참고문헌> 김종현, 국내 금융권 빅데이터 활용 현황 및 선결과제, 주간 금융경제동향 제3권 제17호, 우리금융경영연구소, 2013. 김종현, 국내외 금융권 빅데이터 활용사례 및 도입 활성화를 위한 선결과제, 금융경제분석 금융연구 2013-03, 우리금융경영연구소, 2013. 박성민, 박성배, 채승병, 김영도, 김지환, 기업의 新 경쟁력, 빅데이터 큐레이션, CEO Information 제891호, 삼성경제연구소, 2013. 배동민, 박현수, 오기환, 빅데이터 동향 및 정책 시사점, 방송통신정책 제25권 10호 통권 555호, 정보통신정책연구원, 2013. 오영선, 빅데이터에 대한 금융기관의 기대와 우려, 이슈분석 제3권23호, 하나금융경영연구소, 2013. 이대영, 국내 빅 데이터 사례, 이제부터 시작이다, 테크라이브러리, ITWorld, 2013. 조윤정, 금융업의 빅데이터 활용, KB경영정보리포트 2013-07호, KB금융지주 경영연구소, 2013. 채승병, 안신현, 전상인, 빅데이터: 산업 지각변동의 진원, CEO Information 제851호), 삼성경제연구소, 2012. 함유근, 채승병, 빅데이터, 경영을 바꾸다, 삼성경제연구소, 2012. IDC, Big Data technology and services forecast, 2012. Wikibon, Big Data Vendor Revenue and Market Forecast 2012~2017, 2013. Wall Street Journal, Banks Using Big Data to Discover New Silk Roads, 2013. - 33 - 농협경제연구소

2008 CEO Focus 대통령 당선인의 경제철학 / 제185호 / 김영섭 통합 RPC의 강점과 그 활용 방안 / 제186호 / 안진용 중앙회 경제사업 조직편제 원리 / 제187호 / 한기인 국제 곡물 수급요인 분석과 향후 가격 전망 / 제188호 / 현성현 국제 원자재 가격 급등과 농업 / 제189호 / 신재근ㆍ안상돈ㆍ손황제ㆍ김태성 농업 농촌의 올바른 이해 / 제190호 / 김영섭ㆍ허용준 천안배원예농협의 수출사업과 시사점 / 제191호 / 정인영 식량위기와 쌀 자급의 의의 / 제192호 / 김영섭ㆍ신재근 금융브랜드 가치 경영 / 제193호 / 김유섭 협동조합의 구조문제와 해결방안 / 제194호 / 임영선 NH 금융고객과 함께하는 경영의 실천 대안 : 문화마케팅 / 제195호 / 허 훈 2008년 미국 농업법과 농업 보조금 정책 / 제196호 / 손황제ㆍ신재근 국제 원자재 가격 급등과 농업(II) / 제197호 / 김영섭ㆍ안상돈ㆍ손황제 수출 선도농협, 김해 대동농협의 수출사업 / 제198호 / 정인영 최근 금융부문 외화유동성 동향과 대응 방향 / 제199호 / 송두한ㆍ김현식 세계 금융 불안에 따른 중소기업의 문제점과 대응 방향 / 제200호 / 구본웅 금융고객 로열티 측정의 새로운 방법 : 순추천고객지수(NPS) / 제201호 / 허 훈 원자재가격 및 환율 급등이 농가소득에 미치는 영향과 대책 / 제202호 / 신재근 원료곡물가격 환율 변동이 배합사료 원가에 미치는 영향과 대응 방향 / 제203호 / 안상돈ㆍ김태성 쌀소득보전직불제 운영 현황과 개선 방안 / 제204호 / 김영섭 세계 금융 불안에 따른 조선 산업 전망과 시사점 / 제205호 / 구본웅 지역농협의 연합판매사업 성공사례 상주외서농협 : 배 판매 / 제206호 / 우재영 글로벌 경기 침체에 따른 철강산업의 전망과 시사점 / 제207호 / 구본웅 포도주산지 농협의 판매사업 성공사례 - 영천 금호농협 / 제208호 / 송재일 금융안정화 대책 동향과 농협의 대응방향 / 제209호 / 송두한ㆍ허 훈 농협의 지역종합센터 우수사례 - 안동농협의 지역밀착형 사업전략 / 제210호 / 이상호ㆍ권경섭 글로벌 경기침체에 따른 자동차산업의 전망과 시사점 / 제211호 / 구본웅 기업구조조정 프로그램 현황과 시사점 / 제212호 / 구본웅 최근 자금시장 불안의 원인 분석과 시사점 / 제213호 / 임일섭 농업 농촌 발전모델의 전환과 농업협동조합의 과제 - 네덜란드 환경협동조합 사례를 중심으로 / 제214호 / 최용주 글로벌 경기침체에 따른 반도체산업 전망과 시사점 / 제215호 / 구본웅 농협 브랜드 이미지 회복과 대응전략 / 제216호 / 허 훈 2009년 국내 소매시장 전망 / 제217호 / 이삼섭ㆍ안상돈 2009년 국내 소비 트렌드 전망 / 제218호 / 이삼섭ㆍ안상돈 네덜란드 그리너리 농협의 경영혁신 사례 / 제219호 / 우재영 협동조합 경영정보 / 특별호 (2008. 3. 31) / 이인우 농협경제연구소 - 34 -

협동조합 경영정보(2008년 4월호) / 특별호 / 이인우ㆍ김한종ㆍ박은혜 협동조합 경영정보(2008년 5월호) / 특별호 / 이인우ㆍ김한종ㆍ박은혜 협동조합 경영정보(2008년 7월호) / 특별호 / 이인우ㆍ김한종ㆍ박은혜 협동조합 경영정보(2008년 8월호) / 특별호 / 이인우ㆍ김한종ㆍ박은혜 협동조합 경영정보(2008년 9월호) / 특별호 / 이인우ㆍ김한종ㆍ박은혜 협동조합 경영정보(2008년 10월호) / 특별호 / 이인우ㆍ김한종ㆍ박은혜 협동조합 경영정보(2008년 11월호) / 특별호 / 이인우ㆍ김한종 협동조합 경영정보(2008년 12월호) / 특별호 / 이인우ㆍ김한종 2009 CEO Focus 일본의 지산지소( 地 産 地 消 ) 현황과 시사점 / 제220호 / 김영섭ㆍ손황제 글로벌 경기침체에 따른 석유화학산업 전망과 시사점 / 제221호 / 구본웅 금융기관의 잠재리스크 진단 및 경영과제 / 제222호 / 송두한ㆍ김현식 주요국의 금융기관 자본확충 현황과 농협의 대응방향 / 제223호 / 윤건용 Fitch 社 의 국내은행 / 스트레스 테스트 결과 / 제224호 / 김유섭 국내 은행 및 금융지주사 경쟁력 분석 평가 / 제225호 / 인쇄안함 농협중앙회 대형마트사업의 향후 전략 / 제226호 / 채성훈 신종 인플루엔자 A형(H1N1)이 양돈농가에 미치는 영향과 대책 / 제227호 / 안상돈ㆍ손황제 최근 금융위기와 日 本 농림중금의 자본확충 / 제228호 / 최재학 최근 경기흐름 진단과 향후 전망 / 제229호 / 임일섭 인터넷 쇼핑 시장 동향과 농협 NH쇼핑의 대응 방향 / 제230호 / 이삼섭 협동조합 출자금에 대한 국제회계기준(IFRS)의 최근 논의 / 제231호 / 최재학 일본농협 합병의 성과와 한계 / 제232호 / 임영선 일본 농협의 현황과 과제 / 제233호 / 이원진 한-인도 CEPA 체결의 주요 내용과 기대 효과 / 제234호 / 손황제 금융고객관점에서 분석한 농협 금융브랜드 경쟁력 / 제235호 / 허 훈 미국 농식품 유통 환경의 동태적 변화 / 제236호 / 김철민 국내 PEF 관련 동향과 시사점 / 제237호 / 김대현 금융상품 패키지화를 통한 고객 관리방안 - (가칭) NH SMART Package / 제239호 / 허 훈 사업분리개편 관련 NH보험사 판매채널의 제도적 발전방안 / 제240호 / 윤건용 쌀 수급동향과 정책과제 / 제241호 / 신재근 두바이 사태를 통해 본 세계경제 불안요인과 시사점 / 제242호 / 임일섭 농협 사업구조개편에 따른 정부지원의 논리와 지원방식 검토 / 제243호 / 김대현 고령화시대의 고객니즈변화와 금융상품 / 제244호 / 허 훈 협동조합 경영정보 - 2009년 1월호 / 특별호(2009. 1. 1) / 이인우ㆍ김한종 협동조합 경영정보 - 2009년 2월호 / 특별호(2009. 2. 1) / 이인우ㆍ김한종 농협중앙회의 자본확충방안 검토 / 특별호(2009. 6. 15) - 35 - 농협경제연구소

2010 CEO Focus 구제역 발생이 축산농가에 미치는 영향과 대책 / 제245호 / 김태성ㆍ안상돈 녹색성장과 농협의 시사점 / 제246호 / 이판용 국내 은행 금융상품 비교ㆍ분석 - 개인 고객 여ㆍ수신 상품 / 제247호 / 허 훈ㆍ김유섭 남유럽 재정위기 현황과 전망 / 제248호 / 임일섭 농림수산 관련산업의 부가가치와 종사자 수 추정 / 제249호 / 김철민 구제역 방역지침 한 일 비교 및 시사점 / 제250호 / 안상돈ㆍ김태성 금융회사의 경영패러다임 변화와 과제 / 제251호 / 허 훈 최근 농업상황 변화의 영향과 대응 방향 이상기후, 쌀값하락, 구제역을 중심으로 / 제252호 / 이삼섭ㆍ안상돈ㆍ채성훈ㆍ정준호 국내 은행산업 현황 및 주요 은행 경쟁력 비교, 평가 / 제253호 / 송두한 건고추 및 고춧가루 산업 현황 및 농협 가공사업에 시사점 / 제254호 / 이삼섭ㆍ정준호 최근 배추파동 발생요인과 시사점 / 제255호 / 한기인ㆍ김태성 최근 경기흐름 진단과 평가 / 제256호 / 임일섭 국내 은행산업 현황 및 주요 은행 경쟁력 비교, 평가 / 제257호 / 송두한 금융회사의 고객만족경영 혁신사례와 시사점 / 제258호 / 허 훈 국내금융지주사 비교, 평가 / 제259호 / 송두한ㆍ김유섭 외환은행 합병에 따른 영향과 시사점 / 제260호 / 송두한 최근 구제역 발생에 따른 시장동향과 시사점 / 제261호 / 김태성 2011 CEO Focus 2011년 국내 소매시장 전망 / 제262호(2011.2.17) / 이삼섭ㆍ안상돈 국내 금융동향 및 주요은행 경쟁력 비교, 평가 / 제263호(2011.3.31) / 송두한ㆍ최성종 동일본 대지진의 영향과 전망 / 제264호(2011.4.15) / 임일섭ㆍ양선주 민간 PF 배드뱅크 추진과 시사점 / 제265호(2011.4.30) / 송두한 기업의 위기관리 전략 / 제266호(2011.6.3) / 유춘권ㆍ박태영 자본확충펀드 조기상환 허용과 농협에 주는 시사점 / 제267호(2011.6.7) / 윤건용ㆍ최성종 재스민 혁명의 배경과 영향 / 제268호(2011.7.12) / 양선주 국내 식자재 시장 동향과 시사점 / 제269호(2011.7.25) / 이삼섭ㆍ안상돈ㆍ정준호 국내외 쇼핑 트랜드와 시사점 / 제270호(2011.7.29) / 김진용 모바일뱅킹 성장과 농협의 시사점 / 제271호(2011.8.10) / 김유섭ㆍ최성종 최근 기업의 해외곡물 자원 확보 추진 사례 및 시사점 / 제272호(2011.8.19) / 안상돈ㆍ이삼섭ㆍ정준호 한 미 일 베이비부머의 은퇴 상황 비교 / 제273호(2011.8.31) / 이판용 농협경제연구소 - 36 -

新 트렌드가 만드는 새로운 사회 / 제274호(2011.9.16) / 박태영 구제역 미발생 농가 사례 분석 및 시사점 / 제275호(2011.9.30) / 안상돈ㆍ이삼섭ㆍ정준호 일본농협의 JA전국대회 와 시사점 / 제276호(2011.10.20) / 김응규 금융트렌드 변화와 시사점 / 제277호(2011.10.24) / 김유섭 최근 돈육가격 하락 요인과 하반기 가격 전망 / 제278호(2011.10.26) / 안상돈ㆍ정준호 세계 곡물수급 불안과 식량안보 / 제279호(2011.11.11) / 박재홍ㆍ유춘권ㆍ전찬익 지역농협 조직역량 분석과 시사점 - 6개 농협 사례 / 제280호(2011.11.14) / 김한종 국내외 주요 금융제도 및 규제 변화 / 제281호(2011.11.21) / 송두한ㆍ최성종 주택시장의 구조변화와 시사점 / 제282호(2011.11.29) / 강형덕 일본의 식료자급률 향상 3대운동 / 제283호(2011.12.9) / 김응규 2012 CEO Focus 금융트렌드 변화와 농협의 대응 / 제284호(2012.1.10) / 송두한 2012년 경영환경 전망과 농협의 대응방향 / 제285호(2012.2.22) / 임일섭ㆍ강형덕ㆍ양선주 학교급식 현황과 WTO 정부조달협정 개정이 주는 시사점 / 제286호(2012.3.30) / 정준호ㆍ채성훈 조합공동사업법인의 현황과 과제 / 제287호(2012.3.30) / 채성훈 일본의 식농( 食 農 )운동 사례와 시사점 / 제288호(2012.5.11) / 김응규 시장경제와 협동조합 / 제289호(2012.5.14) / 신기엽 우리나라의 FTA 추진 동향과 농업부문 대책 / 제290호(2012.5.16) / 박재홍 금융권 브랜드 가치와 경영 전략 / 제291호(2012.5.24) / 김유섭ㆍ박소연 하천부지 조사료 재배 필요성과 일본사례 / 제292호(2012.6.5) / 황명철ㆍ안상돈 국내외 경제전망과 시사점 / 제293호(2012.8.3) / 임일섭 최근 상호금융 주요 이슈와 대응방안 / 제294호(2012.8.20) / 송두한ㆍ김유섭 일본농협의 3개년 발전계획과 시사점 - 제26회 JA전국대회 / 제295호(2012.10.5) / 김응규 일본의 배합사료가격 안정제도와 시사점 / 제296호(2012.10.22) / 황명철 일본 공동판매사업 현황과 재편 동향 / 제297호(2012.12.6) / 김응규 대내외 경제 흐름의 진단과 대응 / 제298호(2012.12.7) / 송두한 2013 CEO Focus 최근 국내 은행산업 현황과 주요 은행 비교, 평가 / 제299호(2013.1.4) / 최성종 대통령 당선인의 주요공약 / 제300호(2013.1.7) / 김대현 - 37 - 농협경제연구소

2013년 주요 신년사와 화두 / 제301호(2013.1.10) / 서경태ㆍ강지용 일본의 농산물직매장 사례와 시사점 / 제302호(2013.4.15) / 김응규 용진농협의 로컬푸드 직매장 성공요인과 시사점 / 제303호(2013.4.15) / 황성혁ㆍ정준호ㆍ유춘권 지역농협 금융사업에 대한 고객만족도 조사결과 및 시사점 / 제304호(2013.5.22) / 김진용 농협 구매사업 혁신방안 / 제305호(2013.5.31) / 신기엽ㆍ이인우 미국의 농산물 직거래 현황과 시사점 / 제306호(2013.6.24) / 황성혁ㆍ정준호 농협의 도농교류형 꾸러미 사업 사례와 시사점 - 충북 오창농협의 자연이랑 사례 / 제307호(2013.6.21) / 정준호ㆍ황성혁 소비자 유형의 다양화와 마케팅 전략 / 제308호(2013.6.25) / 박재홍ㆍ채성훈ㆍ홍성현 구매 농협의 혁신 사례 / 제309호(2013.8.8) / 신기엽ㆍ이인우 농협 판매사업 혁신방안 / 제310호(2013.8.14) / 신기엽ㆍ이인우 도매시장의 정가ㆍ수의매매 동향과 농협의 과제 / 제311호(2013.8.14) / 정준호ㆍ채성훈 빅데이터(Big Data) 활용 사례와 시사점 / 제312호(2013.8.28) / 범지인ㆍ최성종 농협경제연구소 - 38 -

농협경제연구소는 창의적인 연구, 앞서가는 연구, 실용적인 연구, 함께하는 연구를 지향하고 있습니다. CEO Focus 제312호 빅데이터(Big Data) 활용 사례와 시사점 발행인 : 김 유 태 발행처 : 농협경제연구소 발행일 : 2013. 8. 28 서울특별시 중구 통일로 92 에이스타워 6층 비매품 저자와의 협약 없이 전체 및 부분적 무단복제 금함