[빅데이터, 경영을 바꾸다]

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레포트 > 경제경영계열
2015.04.24
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소개글

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본문내용

빅데이터, 경영을 바꾸다데이터는 답을 알고 있다! 빅데이터 시대의 새로운 기회를 찾아서
1부. 빅데이터의 시대가 온다1장. 왜 빅데이터에 주목하는가?2장. 무엇이 빅데이터를 촉진하는가?2부. 빅데이터는 어떻게 경영을 바꾸는가?3장. 새로운 차원의 생산성 향상4장. ‘발견’에 의한 문제 해결5장. 의사결정의 과학화와 자동화6장. 새로운 고객 가치와 비즈니스 창출3부. 빅데이터 시대를 위한 제언7장. 빅데이터 시대, 한국은 준비되어 있는가?8장. 빅데이터 시대, 어떻게 맞이할 것인가?느낀 점목차
1부. 빅데이터의 시대가 온다1장. 왜 빅데이터에 주목하는가?3 / 14 ‘대용량 데이터’가 아닌 ‘엄청난 데이터’- ’빅’: 효과적으로 처리하는 것을 가로막는 갖가지 어려움 빅데이터의 3가지 특징‘3V’규모(volume): 수 테라바이트에서 수 페타바이트 크기다양성(variety): 다양한 데이터 형태특정 형식에 맞춰 잘 정리된 정형적, 구조적 데이터데이터마다 크기와 내용이 달라 통일된 구조로 정리하기 어려운 비정형, 비구조적 데이터속도(velocity): 데이터가 쏟아져 들어오는 속도“빅데이터” 빅데이터의 유용성규모 측면표본 추출과 통계로 정보의 왜곡을 줄일 수 있음막대한 데이터가 필요한 새로운 데이터 분석 기법을 적용할 수 있음다양성 측면다양한 데이터의 활용이 가능해짐, 다양한 변수 사이 새로운 관계 발견고객의 형태가 여과 없이 담겨 있는 생생한 비정형 데이터가 핵심속도 측면사건 발생 시점과 데이터 감지 시점 사이 지연이 거의 없는 실시간 ’나우캐스팅’
2장. 무엇이 빅데이터를 촉진하는가?4 / 141부. 빅데이터의 시대가 온다꿈을 현실로 만드는 기술환경의 변화저장매체의 발달과 저장 비용의 하락1990년대 이후 디지털 혁명으로 텍스트, 음성, 영상, 데이터가 모두 디지털화 됨비용도 날이 갈수록 엄청나게 떨어지고 있음사람과 사람, 기계와 기계 간 ‘연결 증가’ 통신이 가능한 지능형 디바이스가 엄청나게 늘면서 연결도 늘고 이들 사이를 오가는 데이터도 폭증할 것급격히 진보하고 있는 데이터 관리 및 분석 기술비정형 데이터와 관련된 기술도 급속하게 진보하고 있음‘애널리틱스’로 모호한 데이터도 사람 대신 컴퓨터가 분석 가능기업 경쟁 환경의 격화기술이 발전해도 시장 환경과 딱 맞아 떨어지지 않으면 대중화되기 어려움.대표적인 빅데이터 기업들 - 강력한 서비스 사업 역량과 거대한 사용자 플랫폼을 갖추고 있음구글: 검색 서비스를 기반으로 맞춤형 광고로 수익 올리고 있음아마존: 서적 유통으로 시작하여 이제는 방대한 상품을 취급하는 미국 최대 온라인 마켓으로 성장함페이스북: 각 회원들의 프로파일과 취향을 망라한 데이터를 가지고 있는 업계의 기대주기업 경쟁력의 무게중심이 핵심 하드웨어 요소에서 소프트웨어로 옮겨갔다. 하지만 오픈소스 소프트웨어가 광범위하게 등장하면서 복제나 모방이 데이터의 가치가 더욱 빛을 발할 것이라는 전망이 우세하다. “데이터는 소프트웨어 인프라가 대부분 오픈소스화 또는 범용품화되는 시스템에서 유일한 원천 요소이다”
3장. 새로운 차원의 생산성 향상5 / 142부. 빅데이터는 어떻게 경영을 바꾸는가?외부내부구조적 비구조적데이터 성격데이터소스협력업체 비용구조협력업체 재고협력업체 재무 상태선적 통계이메일협력업체 웹사이트회사 프로파일지금까지의 지출가격할인재고 통계가격 합의 정보RFP협력업체 재무 정보선적 정보 생산성 향상을 위한 데이터의 소스&성격 데이터에 생산성 향상 기회가 있다. 높은 생산성이 기업의 경쟁력을 결정함 정보기술은 기업의 생산성 향상과 직접적 관련이 있음 지식 노동사의 생산성 증대, 즉 높은 부가가치의 일을 하는 것이 중요 높은 데이터 수집, 처리 능력이 이를 가능하게 함생산성 향상 기회1 ? 실물 움직임을 포착하는 센서 기술생산성 향상 기회2 ? 가치사슬 흐름의 재설계실물의 위치나 움직임을 센서 기술로 파악센서로 파악한 데이터를 통해 불필요한 작업과 프로세스를 제거하거나 최적화하여 생산성 향상사례) 홍콩대학 도서관의 장서 관리 -안테나가 내장되어 있어 무선으로 통신이 가능한 RFID를 책에 부착하여 도서관의 생산성이 50% 증가 -안테나가 가까운 거리의 RFID 리더기에 라디오 신호를 전송하면 리더기는 네트워크를 통해 컴퓨터에 데이터를 보내 처리가치사술에서 불필요한 작업이 최소화 되도록 업무 프로세시를 재설계하고 모니터 함업무 프로세스에서 발생하는 데이터를 수집, 분석하여 가치 창출에 기여도가 낮거나 마이너스가 되는 부분을 파악할 수 있음업무흐름을 최적화하고 데이터의 흐름을 재 구축사례) 공급사슬을 형성해 생산성을 높인 리앤펑 -웹서비스 플랫폼 도입으로 프로세스 진행의 신속성을 높임 -에이전트들은 PDA를 이용해 실시간으로 공장 감독 -비디오 컨퍼런스를 통해 구매자와 제조업체들이 제품의 상태 확인 가능 -전 세계 작업 상황 모니터로 시장의 흐름 파악
빅데이터 시대에는 우리 모두 콜럼버스가 될 수 있다. 누가 좀 더 과감한 탐구정신과 도전으로 그것을 찾아내느냐가 기업 차별화의 핵심이 될 것!무엇을 발견해야 하는가? 혹은 할 수 있는가?모든 데이터들 사이의 의미 있는 관계나 패턴을 찾는 것을 추구분석은 소프트웨어가 하지만 해석, 의미를 찾는 것은 사람이 해야 함빅데이터는 지속적인 투자와 노력, 반복적인 탐험이 요구됨4장. ‘발견’에 의한 문제 해결6 / 142부. 빅데이터는 어떻게 경영을 바꾸는가? 구조적이며 반복이 가능한 분석-> 무엇에 대한 답을 찾을지 (문제가 무엇인지) 미리 알고 시작탐구를 반복하는 분석-> 창의적인 반복적 탐구 과정을 통해 무엇을 질문해야 하는지 (무엇이 문제가 되어야 하는지) 찾아내는 과정기존 방법 (검색)빅데이터 접근법 (발견)
새로운 발견의 기회, 빅 상호작용 데이터-고객의 ‘감성’까지도 읽어낸다-고객이 문제를 제기하기 전에 먼저 파악한다!‘고객 행태 경고 시스템’은 일정 기간 동안 고객 대화 속에 등장하는 단어, 문장, 분류된 활동들의 변화를 자동적으로 분석하여 문제 발생 전 경고하는 사전 경고시스템-> 특정 단어, 문장, 카테고리가 한 채널 혹은 여러 채널에서 통계적으로 의미 있을 정도로 평소보다 적게 또는 많이 나타나면 이를 탐지하여 자동으로 알림발견의 새로운 이름, 예측 -사람의 계획에 의해 소프트웨어가 그 관계를 발견하는 방법 -미래의 데이터가 아닌 이미 존재하는 과거의 데이터로 미래를 말해줄 실마리를 찾는 것 ‘잘 보여주는 것’이 중요해진 시대 -데이터 분석 결과를 이해하기 쉽도록 일목요연하게 보여주는 기술, 비법 -> 빅데이터 활용 효율과 속도 향상실질적인 맞춤화의 실현 -클릭스트림을 통해 특정 고객의 습성과 선호도 파악하여 맞춤화된 서비스가 가능 -데이터 통합으로 더욱 효율화된 맞춤화 -소셜 미디어 데이터 분석을 통한 맞춤화4장. ‘발견’에 의한 문제 해결7 / 142부. 빅데이터는 어떻게 경영을 바꾸는가?
5장. 의사결정의 과학화와 자동화8 / 14의사결정의 독약, 편견의사결정도 자동화 될 수 있다의사결정 기준이 명확하고 정해진 규칙에 따라 진행하면 문제가 해결되는 구조화된 문제들은, 데이터 품질이 높을 때 빅데이터를 의사결정 자동화에 활용할 수 있음 ‘고객이 원하는 솔루션 찾아주기’-> 고객이 원하는 제품 조합 찾아주기‘수익률 최적화’-> 주어진 수용, 생산 능력을 최대한 활용‘순서 결정과 고객 세분화’재고 수준을 유지하기 위한 동적 예측물리적 환경 변화를 감지하고 사전에 정해진 공식이나 규칙에 따라 대응하는 운영 통제2부. 빅데이터는 어떻게 경영을 바꾸는가?의사결정 과제편견신규 프로젝트 또는 사업 타당성 판단확증 편향자신의 주장에 부합되는 정보만 찾음문제를 겪고 있는 기존 사업의 존속 여부-매몰 비용 오류-몰입 상승 효과이미 투자하여 회수 불가능한 비용에 집착해 결정퇴출을 하는 데 얼마나 남겨야 하나?기점화와 조정처음의 생각에 크게 벗어나지 않으려는 경향빅데이터, 편견을 극복하다기업들이 필요에 따라 데이터 발생 포인트를 증가 시키고 이를 수집, 분석하는 것이 좀 더 용이해져 더욱 풍부한 데이터를 의사결정에 반영할 수 있다.
5장. 의사결정의 과학화와 자동화9 / 14의사결정에 빅데이터의 통찰력을 활용하는 4단계의사결정을 위한 빅데이터 처리의 흐름의사결정을 위한 두 가지 빅데이터 분석방법2부. 빅데이터는 어떻게 경영을 바꾸는가? 어떤 일이 발생했는지 파악, 상세한 내용과 원인은 파악되지 않음1단계2단계3단계4단계 어떤 부분이 문제인지 구체적으로 파악, 현재 상황 설명 의사결정을 위해 사용자 위주로 정보 정리 통계학, 물리학, 수학 등을 이용해 예측 모델 혹은 알고리즘을 적용하여 의사결정을 위한 미래 결과 예측 조직의 최적 해법을 찾을 수 있도록 일상적 데이터 분석이 실질적 기업의 성과로 이어지도록 의사결정의 속도와 질을 높이는 수준기존 방식 (일본식 횟집)빅데이터를 저장한 후 분석하는 방법-소스 데이터들을 데이터 저장소로 통합한 후 분석 시작-데이터 통합과 품질관리가 수월, 과거 정보 관리에 적합-추가적 데이터 저장소가 필요, 통합과정에서 시간 지연정보 공급사슬새로운 방식 (한국식 횟집)분석하면서 저장하는 방법-데이터가 흘러 들어오면 바로 분석-대시보드로 정리해 사용자에게 보여주거나 데이터웨어하우스와 같은 데이터 저장소에 저장

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