Let's Master 빅데이터 (2) 해외 기업들의 활용
아비바, 차량 운전행태 수집
보험료 할인 등 맞춤상품 출시
DHL, 배송·교통정보 활용
경로 최적화로 물류비 절약
대한상공회의소는 최근 국내 기업의 빅데이터 활용도가 저조하다고 발표한 바 있다. 국내 기업들이 추진 중이거나 계획 중인 프로젝트를 공개하지 않아서 조사 결과에 대한 차이는 있을 것으로 보인다. 그러나 국내 기업의 빅데이터 활용이 해외에 비해 아직 초기 단계인 것은 사실이다. 해외 기업들은 빅데이터를 기업 경쟁력의 주요 요소로 인식하고 다양하게 활용하고 있다. 해외 기업들은 빅데이터를 어떻게 활용하고 있을까.
# 미래 예측
축적된 데이터를 분석해 보면 과거와 현재의 규칙성과 상관관계를 알 수 있다. 미래 수요와 추세도 예측할 수 있다. 이는 기존 전문가 기반의 예측과 통찰력에 객관성과 신속성, 정확성, 지속성을 더한다. 구글은 오래전부터 빅데이터를 활용해 다양한 미래예측을 시도하고 있다. 잘 알려진 브라질 월드컵 승부 예측, 독감 유행 예측뿐만 아니라 이미 2009년 오바마 정부의 ‘노후차량 보상 프로그램’ 예산 편성과 관련해 프로그램에 대한 검색과 호응도를 분석, 정부 예산이 부족할 것을 사전에 정확히 예측하기도 했다. 미국 월트디즈니와 월드파크앤드리조트는 테마파크 입장객 수, 예약된 호텔 객실 수, 올랜도 지역의 날씨 등 변동 요소를 분석해 향후 6주간 필요한 직원 수와 업무 분량을 예측하는 등 전문적인 인력 관리에 빅데이터를 활용하고 있다. 미국 레코드퓨처사는 인터넷에서 뉴스, 블로그, 정부 공식 사이트, 무역자료, 금융DB 등의 실시간 데이터를 수집해 이슈가 되고 있는 사건들을 ‘시간분석 엔진’을 통해 과거·현재·미래 예측 정보로 시각화해 제공한다.
# 맞춤형 서비스
개별 상황에 대한 정확한 이해를 바탕으로 가장 적합한 방식과 내용으로 효과적인 서비스를 제공한다. 영국 아비바는 사용자 데이터에 기반한 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 혼잡 시간대와 사고 다발 지역의 운행 빈도가 낮은 운전자에게 보험료를 할인해주는 주행거리연동보험(pay-as-you-drive·PAYD) 상품을 출시했다. 차량 내 운행 기록 장치를 통해 실제 운전 행태를 수집, 분석해 체계적인 보험료 설정 방식을 구축해 고객으로부터 신뢰를 확보했다. 사고 발생 시 사고 정보와 현장 사진을 위성항법장치(GPS)를 이용해 고객센터에 전송, 이를 1800종 이상의 차종 데이터와 비교 분석 후 수리비 내역을 현장 직원에게 즉시 알려 사고 수습 시간을 단축했다.
# 의사결정 지원
빅데이터는 경험과 직관에 의한 의사결정에 풍부하고 합리적인 데이터 기반 정보를 제시해 정확성을 높여준다. 일본 후지쓰는 농지 작업 실적과 작물 이미지 등의 데이터를 저장, 분석해 수확량 증가와 품질 향상에 사용하는 식품·농업 클라우드 서비스를 2012년 10월부터 개시했다. 이 서비스는 기후와 토양환경 등을 측정하는 센서에서 수집한 데이터와 과거 수확 실적 등을 연동시켜 최적의 파종, 농약 살포, 수확 시점을 제공한다. 이렇게 농업 생산 법인 등 10개의 테스트베드를 통해 실증 실험을 진행한 결과 양배추 수확량이 30%가량 늘어나는 성과를 거뒀다고 발표했다.
# 고객 니즈 분석
구매 및 소비 관련 데이터에서 발견된 새로운 패턴은 그동안 인지하지 못했던 고객의 새로운 니즈를 찾아준다. 특히 유통과 마케팅 분야에서 고객의 니즈 분석은 중요하다. 우리가 잘 알고 있는 자라, 월마트, 아마존 외에도 최근 일본 편의점의 활발한 빅데이터 활용이 회자되고 있다. 일본 편의점들은 구매와 관련된 정보를 수집하고 분석해 상품을 개발함으로써 매출 및 점포 수 확대 효과를 거두고 있다. 특히 로손사는 포인트카드로 고객이 같은 상품을 구입하는 반복 구매율에 주목, 히트 상품을 탄생시키기도 했다. 세븐일레븐 역시 빅데이터 분석을 통해 상품의 동시 구매 패턴을 알아내 매출을 35% 늘리는 효과를 얻었다.
# 실시간 대응성 강화
빅데이터는 정형, 비정형 데이터의 빠른 분석을 지원하다. 독일의 국제적 물류기업인 DHL은 배송 정보를 수집, 분석해서 소비자의 물류 서비스 이용 흐름과 패턴을 파악해 활용하고 있다. 또 실시간 교통 상황, 수신자의 상황, 지리·환경적 요소를 고려해 최적화된 배송경로를 실시간으로 제공한다. 효율적인 배송경로를 제공함으로써 배송 실패율을 제로에 가깝게 만들면서 물류비를 줄이고 있다. 빅데이터로 수요 증가를 예측해 허브 시설 확충과 물류 센터 확장, 차량 증편에 대한 투자규모를 결정하는 데에도 활용하고 있다. 일본 국토교통성은 최근 전국 일반 도로에 주행정보 수집 장치를 설치, 이를 통해 급브레이크를 많이 밟는 구간을 ‘위험 지역’으로 파악해 사고방지 대책을 강구하기로 했다. 사이타마현을 대상으로 시범 분석해 안전조치를 취한 결과 급브레이크 건수가 약 70%, 연간 부상 건수도 약 20% 감소한 것으로 나타났기 때문이다.
# 제품 개선
제조분야는 대부분의 설비와 장치가 첨단·자동화돼서 제품 생산 과정과 사용 과정에서 엄청난 양의 데이터를 만들어 내고 있다. 볼보사는 자동차에 내장된 전자태그(RFID) 등의 센서를 통해 소비자의 자동차 운전 과정에서 수집된 데이터와 자동차 상태 데이터를 본사로 실시간 전송해 부품의 상태와 안전성 등을 분석한다. 덕분에 50만대 이상 생산한 이후에 발견할 수 있는 결함을 1000대 출고만으로도 파악할 수 있게 됐다. 제너럴모터스(GM)와 혼다는 전기자동차의 운전 습관과 차량의 상태 등 운행정보 데이터를 실시간 수집, 차기 자동차 모델의 적정 배터리 용량을 결정하고 전기차의 충전 대기시간과 비용부담을 덜 수 있는 전력망 구축, 전반
적인 성능 개선을 위한 연구에 활용하고 있다.
해외 기업들은 빅데이터를 제조, 유통, 마케팅, 농업 등 전 분야에서 미래예측, 의사결정 지원, 맞춤형 서비스, 제품개선 등에 다양하게 활용하고 있다. 빅데이터의 활용 분야는 센서 및 사물인터넷(IoT) 기술의 발전과 함께 더욱 확대될 것이다. 궁극적으로는 국가, 사회, 경제의 발전과 함께 삶에 질 향상에 기여할 것이다.
신신애 < 한국정보화진흥원 빅데이터전략센터 부장 >
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# 미래 예측
축적된 데이터를 분석해 보면 과거와 현재의 규칙성과 상관관계를 알 수 있다. 미래 수요와 추세도 예측할 수 있다. 이는 기존 전문가 기반의 예측과 통찰력에 객관성과 신속성, 정확성, 지속성을 더한다. 구글은 오래전부터 빅데이터를 활용해 다양한 미래예측을 시도하고 있다. 잘 알려진 브라질 월드컵 승부 예측, 독감 유행 예측뿐만 아니라 이미 2009년 오바마 정부의 ‘노후차량 보상 프로그램’ 예산 편성과 관련해 프로그램에 대한 검색과 호응도를 분석, 정부 예산이 부족할 것을 사전에 정확히 예측하기도 했다. 미국 월트디즈니와 월드파크앤드리조트는 테마파크 입장객 수, 예약된 호텔 객실 수, 올랜도 지역의 날씨 등 변동 요소를 분석해 향후 6주간 필요한 직원 수와 업무 분량을 예측하는 등 전문적인 인력 관리에 빅데이터를 활용하고 있다. 미국 레코드퓨처사는 인터넷에서 뉴스, 블로그, 정부 공식 사이트, 무역자료, 금융DB 등의 실시간 데이터를 수집해 이슈가 되고 있는 사건들을 ‘시간분석 엔진’을 통해 과거·현재·미래 예측 정보로 시각화해 제공한다.
# 맞춤형 서비스
개별 상황에 대한 정확한 이해를 바탕으로 가장 적합한 방식과 내용으로 효과적인 서비스를 제공한다. 영국 아비바는 사용자 데이터에 기반한 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 혼잡 시간대와 사고 다발 지역의 운행 빈도가 낮은 운전자에게 보험료를 할인해주는 주행거리연동보험(pay-as-you-drive·PAYD) 상품을 출시했다. 차량 내 운행 기록 장치를 통해 실제 운전 행태를 수집, 분석해 체계적인 보험료 설정 방식을 구축해 고객으로부터 신뢰를 확보했다. 사고 발생 시 사고 정보와 현장 사진을 위성항법장치(GPS)를 이용해 고객센터에 전송, 이를 1800종 이상의 차종 데이터와 비교 분석 후 수리비 내역을 현장 직원에게 즉시 알려 사고 수습 시간을 단축했다.
# 의사결정 지원
빅데이터는 경험과 직관에 의한 의사결정에 풍부하고 합리적인 데이터 기반 정보를 제시해 정확성을 높여준다. 일본 후지쓰는 농지 작업 실적과 작물 이미지 등의 데이터를 저장, 분석해 수확량 증가와 품질 향상에 사용하는 식품·농업 클라우드 서비스를 2012년 10월부터 개시했다. 이 서비스는 기후와 토양환경 등을 측정하는 센서에서 수집한 데이터와 과거 수확 실적 등을 연동시켜 최적의 파종, 농약 살포, 수확 시점을 제공한다. 이렇게 농업 생산 법인 등 10개의 테스트베드를 통해 실증 실험을 진행한 결과 양배추 수확량이 30%가량 늘어나는 성과를 거뒀다고 발표했다.
# 고객 니즈 분석
구매 및 소비 관련 데이터에서 발견된 새로운 패턴은 그동안 인지하지 못했던 고객의 새로운 니즈를 찾아준다. 특히 유통과 마케팅 분야에서 고객의 니즈 분석은 중요하다. 우리가 잘 알고 있는 자라, 월마트, 아마존 외에도 최근 일본 편의점의 활발한 빅데이터 활용이 회자되고 있다. 일본 편의점들은 구매와 관련된 정보를 수집하고 분석해 상품을 개발함으로써 매출 및 점포 수 확대 효과를 거두고 있다. 특히 로손사는 포인트카드로 고객이 같은 상품을 구입하는 반복 구매율에 주목, 히트 상품을 탄생시키기도 했다. 세븐일레븐 역시 빅데이터 분석을 통해 상품의 동시 구매 패턴을 알아내 매출을 35% 늘리는 효과를 얻었다.
# 실시간 대응성 강화
빅데이터는 정형, 비정형 데이터의 빠른 분석을 지원하다. 독일의 국제적 물류기업인 DHL은 배송 정보를 수집, 분석해서 소비자의 물류 서비스 이용 흐름과 패턴을 파악해 활용하고 있다. 또 실시간 교통 상황, 수신자의 상황, 지리·환경적 요소를 고려해 최적화된 배송경로를 실시간으로 제공한다. 효율적인 배송경로를 제공함으로써 배송 실패율을 제로에 가깝게 만들면서 물류비를 줄이고 있다. 빅데이터로 수요 증가를 예측해 허브 시설 확충과 물류 센터 확장, 차량 증편에 대한 투자규모를 결정하는 데에도 활용하고 있다. 일본 국토교통성은 최근 전국 일반 도로에 주행정보 수집 장치를 설치, 이를 통해 급브레이크를 많이 밟는 구간을 ‘위험 지역’으로 파악해 사고방지 대책을 강구하기로 했다. 사이타마현을 대상으로 시범 분석해 안전조치를 취한 결과 급브레이크 건수가 약 70%, 연간 부상 건수도 약 20% 감소한 것으로 나타났기 때문이다.
# 제품 개선
제조분야는 대부분의 설비와 장치가 첨단·자동화돼서 제품 생산 과정과 사용 과정에서 엄청난 양의 데이터를 만들어 내고 있다. 볼보사는 자동차에 내장된 전자태그(RFID) 등의 센서를 통해 소비자의 자동차 운전 과정에서 수집된 데이터와 자동차 상태 데이터를 본사로 실시간 전송해 부품의 상태와 안전성 등을 분석한다. 덕분에 50만대 이상 생산한 이후에 발견할 수 있는 결함을 1000대 출고만으로도 파악할 수 있게 됐다. 제너럴모터스(GM)와 혼다는 전기자동차의 운전 습관과 차량의 상태 등 운행정보 데이터를 실시간 수집, 차기 자동차 모델의 적정 배터리 용량을 결정하고 전기차의 충전 대기시간과 비용부담을 덜 수 있는 전력망 구축, 전반
적인 성능 개선을 위한 연구에 활용하고 있다.해외 기업들은 빅데이터를 제조, 유통, 마케팅, 농업 등 전 분야에서 미래예측, 의사결정 지원, 맞춤형 서비스, 제품개선 등에 다양하게 활용하고 있다. 빅데이터의 활용 분야는 센서 및 사물인터넷(IoT) 기술의 발전과 함께 더욱 확대될 것이다. 궁극적으로는 국가, 사회, 경제의 발전과 함께 삶에 질 향상에 기여할 것이다.
신신애 < 한국정보화진흥원 빅데이터전략센터 부장 >
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