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‘산업별’ 핵심 지식과 트렌드를 큐레이션한 지식혜택
[빅데이터] 빅테크 기업부터 동네 가게 사장님까지 빅데이터 활용 시대

4차 산업혁명을 주도하는 핵심기술 중 하나인 '빅데이터'가 일상으로 스며들고 있습니다. 불과 몇 해 전까지만 해도 빅데이터는 구글, 메타(구 페이스북), 아마존 등 소수 빅테크나 대기업들의 영역이었습니다. 하지만 최근에는 거대 기업뿐만 아니라 정부 기관이나 골목상권을 이끄는 소규모 사업자와 1인 셀러들까지도 빅데이터를 통한 비즈니스 혁신을 이끌어내고 있습니다. 코로나19 사태 이후 비대면 활성화로 데이터가 급증하고 이를 바탕으로 한 인공지능의 활용이 빠르게 대중화되면서 빅데이터를 활용할 수 있는 환경이 조성된 덕분입니다.

과거에는 빅데이터를 활용하려면 값비싼 하드웨어와 소프트웨어를 구매하고 데이터 전문가를 고용한 뒤 분석에 엄청나게 많은 시간을 쏟아야 했지만, 지금은 클라우드 컴퓨팅, 오픈소스 소프트웨어(OSS), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등의 발전과 더불어 대기업들이 동네 상권의 빅데이터를 무료로 제공해주고 있기 때문입니다.

예를 들면, KT는 ‘잘나가게’를 통해 자영업자들에게 유동 인구 및 배달 분석 서비스를 제공함으로써 어디서 배달을 많이 시키는지, 어느 시간대에 배달이 많은지, 배달을 많이 하는 연령과 성별은 어떠한지를 분석해 장사 전략을 짤 수 있게 돕습니다.

한편, BC카드는 2019년부터 소상공인에게 약 300종의 데이터를 융합·분석해 구매자의 연령·성별·소비, 지역별 매출 추이 등 기본 분석 데이터와 시간대별 소비 패턴 등 응용 분석 데이터를 제공하고 있습니다.

한국신용데이터(KCD)는 전국 90만 자영업자의 사업 데이터를 관리하면서 현금흐름, 매출 데이터, 단골 현황, 세금 등을 한눈에 알기 쉽게 분석해주는 ‘캐시노트’를 운영하고 있습니다.

이번 베네핏 레터에서는 성공을 위한 필요조건인 '빅데이터'가 다양한 분야에서 문제를 해결해주는 사례를 알아보겠습니다.




#고객불만분석  #잠재불만예측  #고객만족

빅데이터 활용해 고객의 잠재 불만을 예측하고 개선한다




다양한 원인의 고객 불만 유형이 자동 분류, 잠재 불만 지수화


LG유플러스는 빅데이터를 활용해 고객 불만을 분석하고 잠재 불만까지 예측할 수 있는 솔루션 ‘고객 케어 플러스’를 고객센터 업무에 적용하고 있습니다.

이 솔루션에는 자체 개발한 VOC(Voice of Customer) 분석엔진을 탑재하여 다양하고 방대한 고객의 불만을 283개 유형으로 자동 분류하여 불만 유형에 불만의 강도나 빈도 등을 고려해 정량화된 ‘잠재 불만 지수’로 표시됩니다.



(출처 : 정보통신신문 )



서비스 불만 50% 이상 감소, 고객 응대 시간 단축!


불만 유형과 등급이 분류되면 고등급 잠재불만, 요금문의, 모바일∙홈 품질, 긴급응대 등 총 300여 개의 맞춤 케어 시나리오가 자동으로 도출됩니다. 상담사는 고객 불만을 파악하는 시간을 단축해 신속하게 대응할 수 있습니다.

LG유플러스는 지난해부터 고객 케어 플러스를 시범 운영해 전년 대비 서비스 불만이 50% 이상 대폭 감소하고, 상담에 대한 칭찬과 감사 지표는 20% 증가한 성과를 확인했다고 합니다.





(출처 : 정보통신신문)




#수요예측  #물류효율성  #폐기율개선

빅데이터 물류로 7년간 식품 폐기율 1% 미만 유지




구매 데이터 분석 및 예측 발주 시스템 고도화로 매년 페기율 개선

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서비스 불만 50% 이상 감소, 고객 응대 시간 단축!


마켓컬리는 2015년 사업 초기부터 빅데이터 분석 역량을 꾸준하게 고도화한 결과 지난 7년간 신선식품 폐기율을 1% 미만으로 유지해왔다고 밝혔습니다.

일반적으로 대형마트의 평균 폐기율은 3% 내외, 슈퍼는 7~8%에 달하는 것에 비하면 마켓컬리는 효율적인 물류 시스템 관리에 성공했다고 할 수 있습니다. 더욱이 마켓컬리의 일평균 주문 건수는 지난해 상반기 대비 50% 이상 늘었고, 김포 물류센터 오픈, 지방 권역 샛별배송 진출 등으로 주문 규모, 고객 유형, 상품 종류 또한 더욱 다양해 관리 난이도가 크게 높아진 상황에서 이뤄낸 성과라 더 의미가 있습니다.

 


(출처 : 중앙일보


일등 공신은 데멍이, 데이터 물어다 주는 멍멍이!


마켓컬리가 효율적으로 폐기율을 관리할 수 있는 것은 자체 개발한 데이터 수집·분석 시스템 ‘데이터 물어다 주는 멍멍이(이하 데멍이)’를 통해 고객 주문을 정교하게 예측하기 때문입니다.

데멍이의 머신러닝을 통해 고객의 구매 데이터를 분석하고 향후 발생할 수요 및 주문을 예측하여 상품을 발주합니다. 정교한 예측을 위해 일간, 주간, 월간 단위로 상품의 단위 및 연령별 수요, 날씨, 시기별 이슈, 고객 반응률, 프로모션 등 여러 요소를 고려하여 주문량을 예측합니다. 또한 재고 정보를 실시간으로 트래킹하며 상품 프로모션을 제안하기도 합니다.






#맞춤형도로개선  #사고예방  #인명피해감소

빅데이터로 위험도로 개선, 교통사고 사망자 76% 감소!




교통사고분석시스템(TAAS)의 빅데이터를 활용, 사고 잦은 도로 개선


도로교통공단이 '교통사고 잦은 곳 개선사업'을 추진해온 결과 교통사고 사망자 수와 사고건 수가 감소된 것으로 나타났습니다. 도로교통공단이 교통사고가 잦은 전국 국도 및 시·군도 277개소의 도로를 개선하기 전 3년과 개선 후 1년간의 교통사고를 분석한 결과, 사망자 수는 약 75.6%, 사고 건수는 약 33.2%가 감소한 것으로 나타났습니다.

'교통사고 잦은 곳 개선사업'은 인명피해 등 교통사고 심각도가 높은 곳을 선정, 사고요인 분석을 통해 맞춤형 도로 환경 개선을 추진하는 사업입니다. 교통사고분석시스템(TAAS)의 사고 통계 및 빅데이터를 활용해 매년 전국 400개 지점, 16개 구간 중 우선순위를 판단하고, 문제점 분석과 맞춤형 개선 대책을 수립해왔습니다.



(출처 : 서울신문)


위험도로 개선으로 사고 건수 줄인 사례


대전 서구 갈마네거리 교차로에서는 사업 시행 이전 3년간 연평균 28.7건의 사고가 발생했지만, 신호등·과속단속카메라 설치, 시인성 개선 등 사업을 추진한 결과 사고 건수가 연 13건으로 54.7% 줄었습니다.

충북 청주 흥덕구 신촌교차로 역시 급커브와 한산한 통행량으로 신호위반 사고 등이 연평균 6.3건 발생하던 곳이었으나 교통섬을 설치하고 이격식 미끄럼방지 포장 등을 추진해 사고 건수가 연 1건으로 감소했습니다.







#현장문제해결  #농산물유통  #원스톱출하

빅데이터와 AI가 농민들 출하 걱정을 해결해요




빅데이터 기반 출하 서비스 '출하반장'이 농가소득 올려줘요!


한국농수산물식품유통공사(이하aT)는 연간 수천만 건에 이르는 도매가격 정보와 민간 스타트업 기업인 (주)센디의 실시간 물류 데이터를 융합해 '출하반장'을 개발했습니다. 출하반장은 AI 빅데이터 기반 농산물 출하 원스톱 웹서비스로, 전국 32개·공영도매시장 82개 경매장의 유통비용을 데이터 기반으로 산출해 출하처별 예상 수취가격을 비교·제공합니다.



(출처 : 서울시 농업기술센터)


견적 비교부터 결제까지 조회 3번으로 편의성과 만족도 향상!


aT는 개발 초기 단계부터 현장에서 농산물 출하 시 생산자와 유통인이 겪는 애로사항을 청취해 문제점을 해결하는 데 초점을 맞추었습니다. 이를 통해 회원가입 후 3번의 조회만으로 견적 비교와 운송예약, 결제가 가능하도록 기능을 구현하여 서비스 이용의 편의성과 만족도를 높인 것입니다.

개발과정에 참여한 관계자는 “흔히 농사보다 더 힘든 것이 판매라고들 하는데, 출하반장이 그런 걱정을 덜 수 있게 해줘 기쁘다.”라고 말했습니다.








#데이터수사  #수사효율성  #수사기록DB

빅데이터로 보면 범죄자가 보인다




기존 경찰 수사의 많은 단계를 줄여주는 빅데이터!

빅데이터는 기존 경찰 수사의 많은 단계를 줄여줍니다. 일례로, 실시간 안면인식 소프트웨어의 경우, 기존의 비디오 감시 카메라와 대규모 생체 인식 데이터베이스를 연결, 공개 영장이 있는 사람을 자동으로 식별해줍니다. 과거처럼 일일이 불심 검문을 하는 수고를 할 필요가 없게 된 것입니다.

또 데이터 매칭 기술은 익명의 소비자 거래와 개인 통신 등 수십억 개에 이르는 의심스러운 활동을 찾아줍니다. 사건이 터지면, 경찰 수사관은 얼굴, 통신, 패턴 등을 디지털화 시켜서 즉각적이고 정확한 수십억 개의 단서를 조사할 수 있습니다.


수백 명의 경찰이 할 일을 빅데이터 혼자서 뚝딱!


빅데이터 수사 기법은 수많은 정보를 데이터로 만들어 그 안에서 패턴, 알고리즘 등을 발견해 범인의 결정적인 단서를 찾는 것입니다. 수사관은 컴퓨터에 용의자의 이름과 물리적 설명을 입력하고 기다리면 됩니다.

빅데이터 기능은 방대한 임장일지(수사기록)를 모조리 파악해 데이터베이스에서 가능한 용의자를 검색하고 그와 연관된 수많은 정보를 도출해냅니다. 나이, 직업, 주소, 가족 및 지인 관계 등의 주민등록 정보뿐 아니라 학력, 이력 등의 모든 사회 경력 그리고 병력 기록, 얼굴, 지문, 홍채 등을 비롯해 흉터 및 문신 상태 등까지도 나타납니다. 여러 속성들을 일치시켜서 용의자가 압축되면 다음은 물리적 검거 과정이 남을 뿐입니다.



#금융데이터댐사업  #사업수익모델  #미래먹거리

보험회사가 보험 말고 데이터도 팔아서 수익낸다




국내 보험사 최초로 빅데이터 판매 계약 체결


전 세계가 데이터 시장 선점을 놓고 치열한 경쟁을 펼치고 있는 가운데 KB손해보험이 국내 보험사 최초로 빅데이터 판매 계약을 체결해 주목을 받고 있습니다. 본업 외에 새로운 '사업 수익 모델'을 만들었다는 점에서 의미가 있습니다.

KB손해보험과 계약을 체결한 한국웰케어산업협회(이하 웰케어)는 KB손해보험의 보험 데이터와 의료 데이터를 결합해 MZ세대를 위한 대사증후군 관련 미니보험 상품을 기획할 예정입니다. 이 과정에서 KB손해보험은 비식별 데이터 제공과 필요한 자문을 합니다.



(출처 : KB 손해보험)


보험회사, 보험 외에 빅데이터 판매와 금융 데이터 댐 사업을 위한 준비 끝!


금융감독원 자료에 따르면 보험사 중 부수 업무로 '빅데이터 자문 및 데이터셋 판매'를 신고한 곳은 KB손해보험, 삼성생명, 교보생명, 오렌지라이프생명보험(현 신한라이프), 한화생명보험, 한화손해보험 등 총 6곳입니다.

금융 데이터 댐 사업은 대량의 데이터를 가공해 가치 높은 데이터를 구축하고 이를 수요자가 용도에 맞게 활용하기 위한 일종의 플랫폼을 의미합니다. 금융 데이터 댐 사업에 참여한 금융사들은 각 사에서 보유한 고객의 정보를 가명 처리한 후 수집해 결합, 분석이 가능하며 해당 데이터들은 개인의 금융정보를 판매하는 금융데이터거래소(FinDX), 한국데이터거래소(KDX) 등에서 거래할 수 있습니다. 해당 사업에는 한화손보와 교보생명이 참여했습니다.


포화된 보험시장에 미래 먹거리 선점을 위한 데이터사업


보험업계는 지금 당장 구체적인 사업 방침이 나온 상황은 아니지만, 미래먹거리인 데이터 관련 사업을 염두에 두고 선제적으로 부수 업무를 신고했다고 밝혔습니다. 이 같은 움직임은 포화된 보험시장에서 미래먹거리를 선점하는 전략으로 풀이됩니다. 한 금융업계 관계자는 "보험사들이 빅데이터에 관심을 갖는 배경엔 판매 및 자문을 통해 의료데이터 결합, 마이데이터 사업 등 미래먹거리와 시너지를 낼 수 있다는 판단이 깔려있다."라며 "당장 수익이 없다고 해도 시장 가능성은 크다고 보기 때문에 대형사 위주로 움직이고 있는 것"이라고 분석했습니다.






 






| 큐레이터 / 이노핏파트너스 이혜숙 전문교수
| 글 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀




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