본문 바로가기

4차산업혁명 시대의 유통환경 연구/5. 빅데이터

(13)
빅데이터의 활용 : 미래 예측 안녕하세요 소너본입니다. 이번 블로그 글은 빅데이터의 활용 마지막 내용인 빅데이터를 기반으로한 미래 예측에 대한 내용입니다. 기업들은 빅데이터 기반으로 한 미래예측을 다양한 영역에서 활용합니다. 아마존, 넷플렉스 같은 기업들은 장기간 축적된 데이터를 바탕으로 고객의 구매행동을 예측하고 추천 상품을 제시하는 서비스를 통해 매출과 수익을 극대화하고 있습니다. 빅데이터는 품질개선에도 활용됩니다. 볼보는 신차 운행과정에서 발생하는 각종 센서 데이터를 수집하여 차량에 결함이 발견될 경우 조기 리콜하는 시스템을 갖추고 있습니다. 기존 구조에서는 새로운 모델을 출시할 경우 약 5만대를 생산해야만 초기 불량을 알아낼 수 있었으나 빅데이터 도입 이후 차량에 센서를 부착해 얻은 데이터를 분석함으로써 약 1,800대~2,0..
빅데이터의 활용 : 유통 안녕하세요 소너본입니다. 이번 블로그 글은 빅데이터의 활용 중 유통 사례입니다. 유통사례는 리테일의 절대강자 월마트에 대해서 알아보겠습니다. 월마트 기업 개요입니다. 세계에서 가장 큰 할인마트입니다. 본사는 미국 아칸소주에 위치해있고 창업자는 유명한 샘월튼입니다. 2020년 매출액은 한화로 거의 600조에 가까운 전세계에서 가장 큰 유통 기업입니다. 600조는 아르헨티나 GDP와 맞먹는 엄청난 액수입니다. 직원수는 230만명입니다. 월마트의 핵심정책은 유통을 공부하는 사람이라면 누구나 알고 있는 EDLP(Every Day Low Price) 매일 낮은 가격을 핵심 정책으로 삼고 있습니다. 낮은 가격에 물건을 제공하기 위해서 월마트는 대도시보다는 교외지역에 주로 매장을 출점했으며 대량구매를 통해 매입단가를..
빅데이터의 활용 : 생산과 SCM 안녕하세요 소너본입니다. 이번 블로글 글에서는 빅데이터의 활용 중 생산과 SCM에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. 생산 기업 활동의 글로벌화에 따라서 생산, 구매, 보관 및 물류, 운송, 판매, 유통 등 공급망의 운영이 길어지고 불확실 해졌습니다. 국가별 제도, 관세, 법규, 지역별 표준 규격 등, 서로 다른 환경에 대해 고려할 사안이 많아지고 물류가 복잡하게 되었습니다. 기업간의 경쟁이 치열해지면서 비용을 줄이고 납기를 맞추는 일이 매우 중요해졌는데요. 제조업의 경우 물류비용이 10~15%에 이를 정도로 큰 비중을 차지하고 있습니다. 반대로 제조과정 외부의 공급망에서 추가적인 부가가치도 발생되고 있습니다. 또한 실제 생산활동이 이루어지는 공장에는 수많은 자재, 인력, 설비, 작업방식이 존재하며 이와 ..
빅데이터의 활용 : 마케팅-2(고객 맞춤형 서비스) 앞 블로그에서 빅데이터의 활용, 마케팅 분야에서 마케팅 트랜드의 변화와 빅데이터를 활용한 새로운 니즈의 파악에 대해 살펴보았는데요. 이번 블로그에서는 빅데이터를 활용한 고객 맞춤형 서비스에 대한 글을 써보도록 하겠습니다. 그 첫번째는 맟춤형 서비스의 활성화인데요 고객 맞춤형 서비스를 지향하는 일대일 마케팅은 이전의 마케팅과 달리 고객들이 동일한 욕구를 가졌다고 가정하지 않으며 고객 개개인을 각각 다른 욕구를 가진 독특한 존재로 보고 있습니다. 일대일 마케팅의 목표는 고객의 개별적인 욕구를 만족시켜 고객의 지속적인 구매를 유도하는 것입니다. 그러나 일대일 마케팅은 최근까지 큰 관심을 받기 어려웠습니다. 왜냐하면 개별 고객들에게 서로 다른 마케팅 전략을 실시하는 것이므로 다른 방법에 비해 많은 비용이 소요되..
빅데이터의 활용 : 마케팅-1 안녕하세요 소너본입니다. 이번 블로그 글은 빅데이터의 활용 마케팅에 대한 내용입니다. 마케팅 분야에서 빅데이터의 활용 전략 및 방안에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 1. 마케팅 트랜드의 변화 첫번째로 나눠볼 내용은 마케팅 트렌드의 변화입니다. 빅데이터를 활용한 마케팅 전략을 이해하기 전에 마케팅 트렌드의 변화를 간략히 살펴볼 필요가 있습니다. 다수에게 동일한 콘텐츠를 제공하던 매스 마케팅을 거쳐 실시간으로 개인화된 정보를 제공하는 ‘개인화 마케팅’으로 마케팅 트렌드가 변화하고 있습니다. 소비자들의 욕구가 다양하게 변화하면서 기업들이 고객 관리와 데이터 수집의 중요성을 인식하기 시작한 것인데요. 현재는 빅데이터를 기반으로 개인 특성에 맞춘 1:1 개인화 마케팅에 초점을 맞추고 있습니다. 2. 빅데이터를 활용..
빅데이터; 새로운 비즈니스 기회로 인식 다음은 새로운 비즈니스 기회로 인식입니다. 데이터의 증가와 이를 분석할 수 있는 능력이 확대되자 많은 기업들은 이전에 알 수 없었던 새로운 가치 발견의 기회를 인식하기 시작했습니다. 정보사회의 패러다임 변화는 늘 새로운 기업의 탄생과 새로운 이슈를 낳았습니다. 참고로 정보사회 패러다임은 늘 새로움 기업의 탄생과 새로운 이슈를 낳았습니다. 참고로 정보사회 패러다임 변화에 따른 힘의 이동을 정리하면 아의 표와 같습니다. 정보화 사회의 각 시대별로 패러다임의 변화를 이용하여 급성장한 기업이 존재합니다. PC시대에는 마이크로소프트, 인터넷시대에는 구글, 네이버, 모바일시대에는 애플, 페이스북 같은 기업이 그러한 기업입니다. 이들은 기술의 발전과 사회의 변화방향을 정확히 파악하고 새로운 시장을 만들며 성장하였습니..
빅데이터의 데이터 소스 다음은 다양한 범위의 빅데이터 소스들에 대한 내용입니다. 이처럼 기업들은 이미 수십년 전부터 경영을 위해 데이터를 분석하는 활동을 지속적으로 수행해 왔으며 점차 정교해지고 고도화되었습니다. 그렇다면 빅데이터들은 이들과 무엇이 다를까요? 그 근간에는 데이터 수집 방식의 변화가 있었습니다. 인터넷의 확산 및 정보통신기술의 발전에 따른 새로운 데이터 생성매체들이 등장하였습니다. 대표적인 데이터 생성 원천으로는 인터넷을 기반으로 한 사회관계망서비스 SNS와 RFID, NFC 등 근거리 통신망, 웨어러블 기기, 의료기록, 위치기록, 통화기록, 인터넷 검색기록(쿠키), 사진기록물, 비디오 기록물 등 있습니다. 조금 과장해서 말하면 빅데이터의 근원은 모든 곳이라고 할 수 있을 정도입니다. 빅데이터의 데이터 소스를 정..
기업의 데이터 축적 및 활용 시도의 확대 기업의 데이터 패러다임 변화 빅데이터는 최신 ICT 용어이자 2012년 이후 신데렐라 같이 등장한 새로운 개념입니다. 그러나 빅데이터란 완전히 새로운 개념은 아닌데요. 의사결정에 필요한 대량의 데이터 원천에 대한 분석은 컴퓨팅 시스템 및 하드웨어 개발자들에게 매우 중요한 과제가 되었으면 이런 과제를 강조하는 용어로 빅데이터가 언급되기 시작했습니다. 즉 조직 역량, 비용, 시간 등의 문제로 무시되거나 다룰 수 없던 데이터들이 정보통신 기술의 발전과 더불어 수집, 분석되기 시작했습니다. 수집된 정보 및 정보를 수집하는 현상 및 절차를 분석하는 과정을 포괄적으로 일컫는 것이 바로 빅데이터라 볼 수 있습니다. 새로운 흐름이 아니라 경영학적 흐름은 동일하지만 그 변화가 전과는 양상이 다르고 매우 도전적인 과제이기..
데이터가 범람하여 유통되는 사회 [데이터가 범람하여 유통되는 사회] 빅데이터의 등장배경 마지막은 데이터가 범람하여 유통되는 사회라는 주제입니다. 1. 데이터의 폭발적인 증가 대표적인 컴퓨터 업종의 법칙 중 하나로 길더의 법칙이 있습니다. 길더의 법칙은 광섬유의 대역폭은 12개월마다 3배씩 증가를 해서 이에 따라 통신의 속도도 2배식 증가한다고 주장했습니다. 여기서 대역폭은 1초에 전송가능한 데이터 양을 말합니다. 실제로 80년대초 상용화된 인터넷 속도가 32Mbps(메가 비피에스)였지만 10년뒤에는 2.4 Gbps(기가 비피에스) 속도의 통신망이 상용화되어 약 800배의 증가를 보였습니다. 비록 수치상 정확도가 떨어진다고 해도 통신기술이 급속히 발전하는 것을 간략히 보여주는 하나의 사례입니다. 아래의 그림은 데이터의 폭발적인 증가 상황..
빅데이터의 등장배경 안녕하세요 소너본입니다. 이번 블로그 글은 빅데이터의 등장 배경에 대한 내용 입니다. 빅데이터가 대두된 첫번째 기술적 배경은 바로 컴퓨터 연산처리 속도의 증가라 볼 수 있습니다. 컴퓨터의 속도는 매우 빠르게 발전해왔는데요 이를 극명하게 보여주는 것이 바로 무어의 법칙입니다. 무어의 법칙은 인텔사의 고든 무어가 실리콘 칩 기술의 혁신 속도를 예측한데서 유래한 법칙입니다. 고든 무어는 1065년 일렉트로닉스 매거진이라는 전문잡지에서 동일한 크기의 실리콘칩에 담기는 트랜지스터의 수는 1년6개월만에 2배씩 증가하며 가격은 절반으로 떨어진다는 취지로 발언했습니다. 이 발언은 나중에 18~24개월을 주기로 반도체 메모리칩의 성능, 즉 RAM의 용량이나 CPU의 속도가 2배씩 증가한다는 무어의 법칙으로 정립되었습니다..