| 내용 |
□ 배경 ○ 분석 기술의 고도화와 분석 시스템의 저렴화로 대량 데이터 분석에 의한 가치 창출이 현실화됨 . 현재 시점에서 확인 가능한 빅 데이터 분석에 의해 얻을 수 있는 가치 - 고속 데이터 처리 ( 순식간에 결과를 도출해 얻을 수 있는 가치 ) - 가시화 ( 산재하는 대량의 데이터를 합리적인 시간 내에 처리해 얻을 수 있는 가치 ) - 예측 ( 향후 일어날 수 있는 사태를 파악함으로써 얻을 수 있는 가치 ) ○ 이 중 실현이 가장 어렵지만 기업의 비즈니스 가치는 가장 높다고 여겨지는 예측의 실용화 사례도 보이기 시작 ○ 빅 데이터 분석에 의한 예측의 진화 정도와 그 활용 사례 및 향후 전망에 대해 기재 □ 실용화가 시작된 예측 ○ 예측 - 비현실적인 미례 예측의 가능성이 아닌 특정 비즈니스 영역에서의 경쟁 우위화를 위한 예측 사례와 가능성이 주된 대상 ○ 상태 변화 예측 ( 수동적인 변화 예측 ) - 기계와 인체 등에 부착된 센서로부터 데이터를 축적 #12539; 분석을 통해 대상물이 어떻게 변화하는가를 파악 . 기계와 설비의 상태 변화를 살피고 이상 발생 전에 먼저 대처 - 사용자 기업 측은 비즈니스 계속성이 높아지고 제공자 측은 보수 비용 삭감과 서비스의 유료화라는 이점이 있어 도입이 진전됨 - 더욱 진전된 형태로 상품 가격 예측의 실용화 사례도 보이며 이 구조 실현에는 제품의 가격 추이와 발매일로부터의 경과일수 등의 객관적 데이터는 물론 상품의 후기와 소셜 미디어상의 정보 등 소비자 심리에 가까운 데이터도 분석 대상이 됨 ○ 행동 예측 ( 능동적인 변화 예측 ) - 인간 행동과 사고 등을 대상으로 향후 어떤 움직임이 나타나는가를 예측 -2011 년 8 월의 뉴욕타임즈 지면에 기재된 뉴스 lsquo; 범죄 발생 전에 경찰관을 현장에 파견 rsquo;: 범죄를 미연에 방지하기 위해 축적된 과거의 범죄 발생 시간 , 발생 장소 , 상점 영업 시간 , 지리 조건 , 다른 지방자치단체의 범죄 데이터 등의 분석을 통해 범죄가 발생할 확률이 높은 지역과 시간대를 1 일 단위로 추출해 경찰관을 배치하는 시스템 개발 . 그 결과 절도 범죄가 19% 감소하는 효과 창출 □ 예측을 실용화하는 환경 ○ 데이터 - 불필요한 데이터라도 예측 정밀도 향상의 관점에서 장래의 활용 가능성을 배제하지 않고 최대한 장기간 보존하는 것이 필요 - 관계 회사와 거래처 , 공적 데이터 등 외부 데이터와의 연계 , 오차를 발생시키는 데이터 선별 등도 예측 실현에 도움이 되는 방법 ○ 이론 - 특정 영역에 한정하지 않은 사례 조사와 폭 넓은 업종과의 정보 교환 등의 연구도 예측 정밀도 향상에 공헌 ○ 분석 기반 - 분석 자체를 시행하는 구조 구축에 더해 기업 외부의 다양한 데이터를 도입해 이를 기업 비즈니스 활성화에 연결시키는 구조 정비가 중요 ○ 분석 인재 - 통계에 관한 지식 , 분석 기반 활용을 위한 IT 기술 , 기업 비즈니스와 환경에 관한 지식 등이 예측 시에 필요 . 이를 담당할 인재 육성 #12539; 획득이 중요 - 현재는 기업 내부와 고객의 요구 반영 , 수집해야 할 데이터 , 채용해야 할 방법 선택과 같은 과정을 기술이 담당하는 것은 어렵고 해당 비즈니스 영역에서의 경험과 대화로부터 문제점을 추출하는 능력 등 인간의 능력이 필요하기에 분석 인재에 관한 요소가 경쟁우위로 이어지는 열쇠 □ 새로운 비즈니스 창출에 대한 기대 ○ 기업 비즈니스와 이를 둘러싼 환경의 예측 가능한 사태 재확인이 중요 - 특정 영역에서는 이미 예측이 실용화되어 있는 현재 상황 , 실현을 위한 구조가 가까이 있는 사실의 침투에 의해 폭 넓은 영역에서 예측을 시도하는 접근 ○ 사회 문제에의 착수 같은 대규모 대책에서 기업 내부의 문제 해결과 같은 시도 등 예측이 효과를 발휘하는 영역은 넓고 각 영역에서 독자의 방법 확립이 경쟁우위로 이어지는 계기가 됨 ○ 향후에는 이러한 시도에 보다 많은 방법이 확립되고 이를 광범위하게 이용해 새로운 비즈니스 창출이 기대됨 |
