빅데이터 방식의 이해와 산업 속 활용도

빅데이터는 디지털 정보로 경제가 흘러가는 지금의 사회적 구조 속에서 필요한 기술입니다. 단순히 문자와 숫자로 구성된 정보가 아닌 사진, 녹음, 동영상 등의 데이터에서부터 논리적 가치까지 이끌 수 있는 기술이라는 점에서 각광을 받고 있는 분야입니다. 빅데이터의 기본적인 원리는 조직에서 수집 한 정형, 반정형 및 비정형 데이터의 조합으로 정보를 수집하고 기계 학습 프로젝트, 예측 모델링 및 기타 고급 분석 애플리케이션에 사용할 수 있는 자료를 만들어내는 것이라 할 수 있습니다. 빅데이터를 처리하고 저장하는 시스템은 데이터 관리 공통 구성 요소가 되었습니다. 빅데이터는 종종 많은 환경에서 대량의 데이터와 빅데이터 시스템에 저장된 다양한 데이터 유형 및 데이터 생성, 수집 및 처리 속도로 구분됩니다. 이러한 특성은 2001년에 Meta Group Inc의 분석가였던 Doug Laney에 의해 처음 개발되었습니다. Gartner는 2005 년에 Meta Group을 인수 한 후 해당 프로젝트를 더욱 대중화했습니다. 최근에는 진실성, 가치 및 가변성을 포함하여 빅데이터에 대한 다른 설명에 몇 가지 다른 요소가 추가되었습니다. 빅데이터가 특정 데이터 크기와 동일하지는 않지만 빅데이터 배포에는 종종 테라 바이트(TB), 페타바이트(PB), 심지어 시간이 지남에 따라 캡쳐된 데이터인 액사바이트 (EB)가 포함됩니다. 다음은 빅데이터의 중요성에 대해 알아보겠습니다. 기업은 시스템에 축적 된 빅데이터를 사용하여 운영을 개선하고, 더 나은 고객 서비스를 제공하며, 특정 고객 선호도를 기반으로 개인화된 마케팅 캠페인을 만들고 궁극적으로 수익성을 높입니다. 빅데이터를 활용하는 비즈니스는 데이터를 효과적으로 사용한다면 더 빠르고 정보에 입각 한 비즈니스 결정을 내릴 수 있기 때문에 그렇지 않은 비즈니스보다 잠재적인 경쟁에 있어 우위를 차지합니다. 예를 들어 빅데이터는 고객 참여 및 전환율을 높이기 위해 마케팅 캠페인 및 기술을 개선하는 데 사용할 수 있는 고객에 대한 귀중한 통찰력을 회사에 제공 할 수 있습니다. 또한 빅데이터를 활용하면 기업이 점점 더 고객 중심이 될 수 있습니다. 과거 및 실시간 데이터를 사용하여 진화하는 소비자 선호도를 평가할 수 있으며 결과적으로 기업이 마케팅 전략을 업데이트 및 개선하고 고객의 욕구와 요구에 더 잘 대응할 수 있습니다. 빅데이터는 또한 의료 연구원들이 질병 위험 요소를 식별하고 의사가 개별 환자의 질병 및 상태를 진단하는데 사용됩니다. 또한 전자건강 기록(EHR), 소셜미디어, 웹 및 기타 소스에서 파생된 데이터를 의료 기관 및 정부 기관에 정보를 제공하며 감염성 질병 위협 또는 발병에 대한 최신정보가 이에 해당됩니다. 에너지 산업에서 빅데이터는 석유 및 가스 회사가 잠재적 시추위치를 식별하고 파이프 라인 운영을 모니터링 하는데 큰 도움이 됩니다. 마찬가지로 유틸리티를 이용하여 전기 그리드를 추적합니다. 금융 서비스 회사는 위험 관리 및 시장 데이터의 실시간 분석을 위해 빅데이터 시스템을 사용합니다. 제조업체와 운송회사는 빅데이터를 사용하여 공급망을 관리하고 배송경로를 최적화 하고 더 좋은 방향으로 이끌 수 있습니다. 정부 민생안전에도 사용할 수 있는 장점이 있습니다. 비상 대응, 범죄예방 등에 적극 활용한다면 치안에 많은 도움이 될 수 있습니다. 더욱 구체적인 빅데이터의 예를 살펴보겠습니다. 빅데이터는 비즈니스 트랜잭션 시스템, 고객 데이터베이스, 의료기록, 인터넷 클릭 스트림 로그, 모바일 애플리케이션, 소셜 네트워크, 과학연구 저장소, 기계 생성 데이터 및 사물 인터넷에 사용되는 실시간 데이터 센서 환경 등이 있습니다. 원형태로 남아있는 빅데이터나 데이터 마이닝 도구, 데이터 준비 소프트웨어를 사용하여 사전처리 되면 특정 분석 용도에 사용할 수 있습니다. 고객 데이터를 예로 들어 빅데이터 체제에서 찾은 정보로 수행 할 수 있는 다양한 비교분석은 다음과 같습니다. 한 회사의 제품, 서비스 및 브랜드 권위를 경쟁 제품과 비교하기 위한 사용자 행동패턴, 특정 구매 방식조사와 실시간 고객 참여 관찰이 해당됩니다. 소셜 미디어 청취는 설문조사나 그 이상의 특정 비즈니스 또는 제품에 대해 사람들이 소셜 미디어에서 말하는 내용에 대한 정보를 제공받을 수 있습니다. 이 데이터는 다양한 소스에서 특정 주제를 둘러싼 활동을 관찰하여 마케팅 캠페인의 대상 고객을 식별하는 데 사용되기도 합니다. 마케팅 분석. 여기에는 새로운 제품, 서비스 및 혁신적 홍보에 사용할 수 있는 정보가 담겨 있습니다. 고객 만족도 및 소비상태의 감성분석을 위해 수집된 모든 정보는 고객이 회사 또는 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 혹은 잠재적인 문제가 발생할 경우 브랜드 충성도를 유지하는 방법은 무엇인지, 고객 서비스 개선노력을 위한 방안을 제시해 줍니다. 빅데이터를 세분화 한다면 다음과 같습니다. 빅데이터에서 가장 일반적으로 사용되는 특성으로는 많은 양의 데이터를 포함 할 필요가 없음에도 불구하고 대부분 데이터가 수집된다는 점입니다. 이는 그 동안 인간의 노력으로 수집할 수 있는 데이터의 범주를 넘어서는 수준입니다. 지금은 하나의 전문분야로써 자리잡은 빅데이터는 빅데이터 분석기사라는 전문직이 생길 정도로 고도화, 전문화되고 있습니다. 이렇듯 빅데이터는 앞으로도 산업전반에서 확대될 전망입니다.

  • 네이버 블러그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기

댓글을 달아 주세요

TistoryWhaleSkin3.4">