글로벌 산업을 위한 상위 10가지 빅 데이터 분석 사용 사례 및 애플리케이션

데이터가 조직에 얼마나 중요한지, 그리고 데이터가 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알고 계십니까? 전 세계 수백만 개의 조직이 데이터에 크게 의존하고 있습니다. 데이터가 없으면 기업이 성장하고 육성하기가 매우 어렵기 때문에 데이터는 오늘날 디지털 환경의 통화로 간주될 수 있습니다. 이는 귀하의 연락처 정보부터 기밀 정부 데이터에 이르기까지 우리 주변에 다양한 형태로 존재합니다. 데이터는 기업에게 매우 중요한 자산이므로 외부 위협과 예상치 못한 데이터 손실로부터 데이터를 보호하기 위해 수백만 달러를 투자할 수 있습니다. 따라서 우리는 조직의 데이터 손실이 재앙이 될 수 있다고 자신 있게 주장할 수 있습니다. 하지만 이제 데이터가 왜 그렇게 중요한지, 빅데이터란 정확히 무엇인지에 대한 의문이 생깁니다.

이 블로그를 통해 우리는 다양한 글로벌 산업의 활용 사례를 포함하여 빅데이터의 복잡한 세계를 밝힐 것입니다. 또한 빅데이터 분석이 이러한 부문에 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다. 빅데이터는 글로벌 디지털 혁명의 주요 원동력이므로 빅데이터의 성격과 적용 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 더욱이 우리는 이 복잡한 주제를 간단한 용어로 이해해야 합니다. 하지만 본론에 들어가기 전에 빅데이터의 규모와 시장 입지가 어느 정도인지 먼저 이해해야 합니다.

• 다양한 연구조사에 따르면 글로벌 빅데이터 산업은 2026년까지 2,684억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.
• 기업들은 여전히 ​​매년 엄청난 양의 데이터를 생산하고 있습니다. 2025년에는 전 세계적으로 생산, 저장, 사용되는 데이터의 총량이 180제타바이트를 넘어설 것으로 예상된다.
• 2023년에는 91.9%의 기업이 데이터 및 분석 노력에 대해 눈에 띄는 수익을 거두었습니다.

지금까지 살펴보았듯이 우리의 환경은 방대한 양의 데이터로 가득 차 있습니다. 더욱이 이미 존재하는 데이터의 양은 매일 수백만 제타바이트씩 확장되고 있습니다. 그럼 빅데이터를 이해하기 위한 구체적인 내용과 해외 기업의 적용 사례를 살펴보겠습니다.

빅데이터 및 빅데이터 분석의 기초

빅데이터란 아직까지 분석, 단순화되지 않은 비정형 데이터의 대규모 집합을 말한다. 이 데이터는 매우 많은 양과 매우 빠른 속도로 생성됩니다. 게다가 이 데이터는 적시에 처리되지 않으면 계속해서 커집니다. 이 데이터는 다음과 같은 다양한 매체에서 생성될 수 있습니다.

• Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn 등의 소셜 네트워킹 사이트에서 수집된 정보
• 구매 패턴과 고객 상호 작용을 보여주는 여러 온라인 상점의 정보
• 인구 조사, 범죄, 경제, 교육, 의료, 환경 데이터를 포함한 다양한 유형의 정보를 공공 기관과 정부 기관에서 얻을 수 있습니다.
• 운송 데이터: 운송 데이터의 여러 측면 중에서 차량의 용량, 제조사 및 모델, 가용성, 이동 거리에 대한 세부 정보입니다.
• 검색 엔진의 데이터: 검색 엔진은 광범위한 정보 데이터베이스를 소유하고 있습니다.

이제 데이터의 기본 사항과 데이터가 생성될 수 있는 다양한 소스를 이해했으므로 빅 데이터 분석의 기본 사항에 대해 알아보겠습니다.

빅데이터 분석 알아보기

앞에서 설명한 것처럼 빅 데이터는 처리하고 살펴봐야 하는 매우 큰 양의 비정형 데이터일 뿐입니다. 대량의 비정형 데이터를 정리하고 평가하여 유용한 정보로 바꾸는 행위를 빅데이터 분석이라고 합니다. 엄청난 양의 데이터에서 발견할 수 있는 다양한 패턴과 결과를 강조하려면 빅 데이터 분석이 필수적입니다. 이러한 빅 데이터에서 파생된 통찰력은 기업이 다양한 전략을 효과적으로 설계 및 구현하고 치열한 경쟁 시대에 경쟁사보다 한 발 앞서 나가는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 유형의 조직에서 이 데이터를 활용하여 마케팅 전략을 수립하거나 운영을 향상시킬 수 있습니다.

다양한 산업 분야의 빅데이터 분석 활용 사례

1. 소매 및 전자상거래

여러 웹사이트가 상품과 서비스의 온라인 판매를 제공하기 때문에 이러한 웹사이트에서 수집되는 데이터의 양은 엄청납니다. 이 데이터에는 소비자 구매 동향, 가격 변동, 수요 및 공급, 광고 동향, 반품 및 교체, 판매자 피드백 등의 중요한 정보가 포함될 수 있습니다. 또한 이 데이터에는 조직에 사전에 표시되지 않을 수 있는 다양한 숨겨진 패턴과 통찰력이 포함될 수 있습니다.

빅데이터 분석의 도움으로 전자상거래 및 소매업체는 수요가 높은 제품을 개발할 수 있습니다. 또한 성수기에 이러한 제품을 시장에 출시하여 최대한의 이점을 얻을 수 있습니다. 나아가 조직은 개인화되고 초개인화된 서비스와 고객 경험을 제공함으로써 한발 앞서 나갈 수도 있습니다. 고객 여정을 향상하고 고객 불만, 고객 이탈 등 중요한 이벤트를 해결할 수 있습니다.

2. 은행 및 금융 서비스

은행은 매일 새로운 계좌를 만들고 매일 10억 건의 거래를 수행합니다. 따라서 은행 및 기타 금융 기관의 경우 이 데이터를 주의 깊게 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. 매일 상당한 양의 사기와 불법 활동이 발생한다는 사실은 부인할 수 없습니다. 이 때문에 은행과 기타 금융 기관은 금융 시스템을 위험에 빠뜨릴 수 있는 비정상적이거나 불법적인 행위를 식별하기 위해 많은 양의 데이터를 조사해야 합니다.

이는 은행이 사기 행위로부터 은행을 보호하는 것 외에도 우수하고 건전한 금융 시스템을 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 은행은 예상치 못한 위험으로부터 은행을 보호할 수 있는 포괄적인 위험 관리 계획을 수립하고 실행할 수 있습니다. 또한 은행은 더 많은 투자 상품을 출시하거나, 기존 상품을 개편하거나, 높은 수익률을 내지 못하는 상품을 중단할 수 있습니다.

3. 여행 및 관광

세계는 코로나19 이후 관광업이 갑자기 급증하는 것을 목격했습니다. 이로 인해 여행·관광 산업은 지속적인 호황을 누리고 있다. 비행기 다음으로 버스, 택시, 기차, 고속도로, 해상 등이 가장 널리 사용되는 교통수단이다. 이러한 소스는 가장 인기 있는 관광 장소, 피크 여행 시간에 대한 통계, 방문자 수를 공개할 수 있는 대량의 데이터를 생성할 수 있습니다. 많은 여행 및 관광 회사는 이러한 방대한 양의 데이터를 활용하여 휴가 패키지를 시장 동향에 맞게 개선하고 최적화할 수 있습니다.

또한 많은 항공사와 민간 철도 회사도 요금을 최적화하고 보다 효과적인 가격 책정 체계를 구현할 수 있습니다. 또한 전 세계 호텔에서는 예측 분석을 사용하여 계절적 수요를 예측하고 갑작스러운 관광 급증 또는 감소에 더 잘 대비할 수 있습니다. 이는 여행 및 관광 산업뿐만 아니라 전 세계 관광객에게도 도움이 될 수 있습니다.

4. 항공

사건마다 수사팀이 접근하려고 하는 블록박스에 대해 많이 들어보셨을 텐데요. "블랙박스"는 단순히 중요한 비행 데이터를 기록하는 장치입니다. 이는 비행 방향, 속도, 고도, 상승 및 하강 속도, 비행 계획 및 항공기 구성일 수 있습니다. 또한 비행 내내 승무원의 다양한 행동을 기록할 수도 있습니다. CVR(Cockpit Voice Recorder)은 승무원과 항공 교통 관제사의 모든 대화를 추가로 녹음합니다. 매일 수천편의 항공편이 전 세계적으로 운항되기 때문에 블록박스에 기록되는 데이터는 엄청납니다.

항공사는 이 데이터를 분석하고 패턴을 관찰하여 다양한 항공기 시스템 및 구성 요소의 성능을 분석할 수 있습니다. 또한 사고 데이터를 사용하여 보다 엄격한 안전 조치를 수립하고 사고 위험을 최소화하는 체크리스트를 시행할 수 있습니다. 따라서 이는 항공 여행을 안전하게 할 뿐만 아니라 항공기의 최적 기능을 보장합니다.

5. 자동차

글로벌 자동차 제조사들은 최신 기능은 물론 경쟁사보다 뛰어난 성능을 갖춘 신차를 만들기 위해 서로 경쟁하고 있습니다. 여러 서로 다른 산업이 결합된 자동차 산업은 마케팅 전략이든 연구 개발이든 빅데이터 분석을 다양하게 활용합니다. 자동차 산업이 지원하는 공공 및 민간 생태계의 핵심 구성 요소인 자동차 산업은 매일 엄청난 양의 데이터를 생성합니다.

이 데이터를 사용하여 자동차 성능을 추적 및 모니터링하고, 차량 요구 사항을 조사하거나, 고객이 불만을 제기하는 이유를 파악할 수 있습니다. 또한, 이 데이터를 통해 자동차 기업의 제조, 판매, 기술에 대한 시장 동향을 예측할 수 있습니다.

6. 헬스케어

의료 부문은 연구, 보험 회사, 의료 시설, 정부 및 개인에게 필수적인 엄청난 양의 데이터를 생성하는 거대한 산업입니다. 이 데이터는 환자 기록, 의료 기록, 보험 기록 등으로 구성될 수 있습니다. 또한 바이러스나 질병의 확산을 보여주는 다양한 추세를 강조할 수 있습니다.

빅 데이터 분석을 올바르게 사용하면 대규모 데이터 블록을 분석하고 의료 연구자가 보다 성공적이고 집중적인 치료 프로그램을 만드는 것 외에도 전 세계에서 의료 용품을 얻을 수 있도록 할 수 있습니다. 또한 이 데이터를 사용하여 전염병이나 전염병 발생을 예측하여 그 격렬함을 억제할 수 있습니다.

7. 정부 및 법 집행

법 집행 기관과 정부 기관은 데이터가 가장 중요한 자산 중 하나이기 때문에 데이터에 크게 의존하고 있습니다. 바디 카메라, CCTV 영상, 위성, 공공 계획, 등록, 인증, 소셜 미디어 등 다양한 소스를 통해 이 데이터가 생성될 수 있습니다. 또한 정부 기관은 민간 조직으로부터 데이터를 구매할 수도 있으며 이로 인해 궁극적으로 거대한 데이터베이스가 생성될 수 있습니다.

이 경우 빅데이터 분석은 소비자 사기, 정치적 변화, 국경 보안 추적을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 전 세계 정부는 다양한 복지 제도 및 프로그램의 성과를 추적하고 모니터링할 수 있습니다. 빅 데이터 분석의 도움으로 다양한 보안 및 정보 기관은 테러 또는 범죄 활동을 추적하고 감시를 강화하며 보안 위협을 실시간으로 예측할 수 있습니다. 이는 범죄를 막고 보안 침해를 예방하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

8. 석유, 가스 및 재생 에너지

우리 모두는 과잉 활용이 가장 귀중한 자원인 석유와 가스를 고갈시킨다는 것을 잘 알고 있습니다. 빅 데이터 분석에는 에너지 부문에서 여러 가지 응용 프로그램이 있습니다. 이는 혁신에 대한 새로운 접근 방식을 제공하는 것부터 새로운 리소스를 추적하고 모니터링하기 위해 데이터 센서를 사용하는 것까지 다양합니다.

또한 빅 데이터 분석은 여러 가지 방법으로 에너지 산업에 큰 이점을 줄 수 있습니다. 다양한 정유소 및 에너지 조직은 다양한 에너지 장비 및 파이프라인의 성능을 추적하고 모니터링할 수 있습니다. 또한 원격 및 심해 위치에서 예측 장비 유지 관리를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이 기술이 재생 에너지 분야에서 제공할 수 있는 유용한 데이터에는 삼림 벌채 지도, 다양한 에너지 생산 방법에 대한 비용 편익 분석, 재생 에너지 시설 건설을 위한 지리적 데이터 통찰력 등이 있습니다.

9. 농업

전 세계적으로 농부들은 다양한 농업 기술을 활용하여 광범위한 상품을 생산합니다. 여기에는 과일, 야채, 향신료 및 기타 귀중한 작물과 같은 가공되지 않은 식품이 포함될 수 있습니다. 농업에 영향을 미치는 주요 요인 중 하나는 날씨입니다. 농업의 다른 중요한 요소로는 윤작과 토양 비옥도가 있습니다.

재생에너지 시설 개발을 위한 지리공간 데이터 통찰력, 다양한 에너지 생산 기술의 비용 편익 평가, 삼림 벌채 지도는 재생에너지 분야에서 기술이 제공할 수 있는 귀중한 데이터 중 일부에 불과합니다. 농업 산업은 빅데이터 분석의 힘을 활용하여 대량의 농업 생산을 제공할 수 있습니다.

자세히 보기: 빅 데이터 분석 서비스: 성공을 향한 비밀 찾기

10. 사업 및 경영컨설팅

모든 기업은 더 높은 성장을 달성하고 지속적으로 새로운 벤치마크를 설정하는 것을 목표로 합니다. 새로운 비즈니스가 직면하는 가장 일반적인 과제는 통찰력과 데이터가 부족하다는 것입니다. 복잡한 데이터를 분석하고 실행 가능한 결과를 얻을 수 있는 리소스가 없는 기업은 경쟁에서 패배하는 경우가 많습니다.

따라서 방대한 기능 세트를 갖춘 빅 데이터 분석은 비즈니스 프로세스 관리 및 능률화의 대가가 될 수 있습니다. 기업은 보다 집중적이고 데이터 중심적이며 지능적인 선택을 포함하여 데이터 통찰력을 통해 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.

합산

정리하자면, 빅데이터는 현재 디지털 시대의 근간이며 전 세계 다양한 산업, 다양한 비즈니스에 영향을 미치고 있습니다. 정부, 농업, 소매, 의료에 이르기까지 광범위한 용도로 사용되어 혁명적인 힘을 보여줍니다. 빅 데이터 분석은 기업이 현명한 결정을 내리고 운영을 최적화하며 통찰력 있는 지식을 얻는 데 도움이 됩니다. 전 세계적으로 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 이러한 기술을 사용하는 것이 필수적입니다. 빅데이터 시장의 기하급수적인 확장은 그 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 전체적으로 글로벌 기업은 오늘날의 복잡한 비즈니스 환경의 과제를 지속적으로 혁신하고 성공적으로 협상하고 있습니다.

자주 묻는 질문

Q1 조직은 빅데이터 분석의 확장성 요구 사항을 어떻게 처리할 수 있나요?

답변: 조직은 탄력적인 컴퓨팅 리소스를 제공하는 클라우드 기반 솔루션을 사용하여 빅 데이터 분석의 확장성 요구 사항을 관리할 수 있습니다.이를 통해 처리 요구 사항에 따라 확장 또는 축소할 수 있어 최적의 성능이 보장됩니다.

Q2 조직은 빅데이터 분석에서 데이터 보호 규정을 어떻게 준수할 수 있나요?

답변: 규정 준수를 보장하려면 민감한 데이터를 익명화하고, 필요한 동의를 얻고, 데이터 절차를 자주 평가하는 등의 조치를 시행해야 합니다.조직은 법적 요구 사항을 준수하기 위해 데이터 보호 규정의 수정 사항을 스스로 인지해야 합니다.

Q3 빅데이터 분석은 개인화 마케팅에 어떻게 기여하나요?

답변: 빅데이터 분석은 소비자 선호도, 행동, 인구통계를 분석하여 타겟 마케팅을 가능하게 합니다.이 데이터를 사용하여 보다 집중적이고 관련성이 높은 마케팅 활동을 알리면 소비자 참여와 전환율이 높아집니다.