2013년도 학계, 산업계, 정부 모두 최고의 화두 빅 데이터
얼마 전 삼성그룹의 사장단이“빅 데이터(Big Data)에 열공”하고 있다는 기사가 나고, 금년 초 KBS에서는 “빅 데이터가 세상을 바꾼다”는 다큐가 방송되는걸 보면 빅 데이터의 활용은 우리 앞에 성큼 다가오는 것 같다. ‘빅 데이터’라는 용어가 나온 지 벌써 몇 년이 되었지만 일반인에게는 아직도 생소한 용어인 것 같다. 그러나 빅 데이터는 미래의 모든 문제의 해답을 줄 것이라는 뜨거운 감자로서 전 세계는 이에 대한 실용방안에 사활을 걸고 연구하고 있다.
빅 데이터란 기존의 데이더 관리와 분석방법으로는 처리와 이용이 어려울 정도의 막대한 데이터를 말한다. 지금까지 개인, 기업, 정부에서는 활동간에 생산되는 수많은 정보를 수집하고 처리할 수 없어 흘려버렸으나 정보기술이 고도화되면서 이를 어떻게 활용할 수 있을까? 하는 생각을 하게 된 것이다. 데이터는 스마트폰의 출현과 소셜미디어의 발전으로 더욱 더 많은 정보가 생산되며 이는 SNS라는 매체를 통해 빠르게 재생산, 유통되면서 급속도로 증가하게 된 것이다. 또한 일상생활중에도 의도적이든 아니면 비의도적이든 도처에 설치되어 있는 각종 센서(CCTV, 교통카드 등)와 각종 정보통신 기기(PC, 스마트폰 등)를 통해 엄청난 양의 정보들이 유통되고 저장되고 있는 것이다.
최근 발표된 디지털 유니버스 보고서(IDCDigital Universe Study)에 의하면 2011년 동안 전 세계에서 생성되는 디지털 정보량은 1.8제타바이트(1.8조GB)이며, 이는 2년마다 2배씩 지속적으로 증가하여 2020년에는 약 40제타바이트에 다다를 것으로 전망하고 있다. 1.8GB는 대한민국 국민 5천만 명이 각각 18만년 동안 쉬지 않고 1분마다 트위터에 3개의 글을 게시하는 양과 같으며, 40ZB는 전 세계 해변에 있는 모래알 숫자인 7억 500,000만 조의 57배에 해당하는 숫자이다.
이처럼 기하급수적으로 증가하는 엄청난양의 빅 데이터(Big Data)를 정보기술의 발달로 활용하고자 하는 발상은 그 자체만으로도 매우 놀라운 것이다. 한국과 미국과 영국 등 많은 국가는 이미 빅 데이터를 통해 사회와 인류에게 유용한 정보와 가치들을 얻기 위해 몰두하여 상당한 진전이 있다. 기업들은 이제 고객의 구매기록과 결재정보, 취향과 의견 등을 글로벌하게 분석해 개개인에게 맞추어진 타겟 마케팅을 펼치고 있으며, 정부기관도 사회 구성원 간에 생산되어 유통되는 막대한 정보를 분석해 교통, 세금, 안전, 복지 등 사회 각 영역에서 과거와는 달리 빅데이터를 토대로 정책을 추진하여 예산집행의 효율성과 공공서비스의 질을 높여 가고 있는 것이다.
따라서 빅 데이터가 형성되고 활용되는 이 시대를 스마트폰을 비롯한 각종 정보기기 사용의 확산으로 이에 의해 모든 활동이 기록이 되고 있어“라이프로깅(LifeLogging)시대”라고 하며, 엄청난 정보가 생산·활용되고있어“제타바이트(ZetaByte)시대”라 하기도 한다.
빅 데이터는 어떻게 활용되고 있는가
한국정보화진흥원은 빅 데이터를 미래의 경쟁력이며 가치창출의 원천으로 사회·경제적으로 성패를 좌우하는 핵심이 될 것으로 평가하고 있다. 세계 각국의 정부나 기업들은 빅 데이터를 통해 유용한 정보를 찾아내고 잠재된 정보를 효율적으로 활용할 수 있는 기업이 경쟁에서 시장을 선도할 수 있을 것이라 예견하고 있다. 이러한 빅 데이터는 어떠한 정보를 활용할 것인가에 따라 크게 두 가지로 나누어 볼수 있다. 하나는 관련된 부분을 더욱 확대하고 이를 통합함으로서 순도 높은 정형화된 정보를 확대·수집하여 활용할 수 있는 ‘정형화된 빅 데이터’이다. 또 하나는 이와 같이 정형화된 정보뿐만 아니라 수없이 많이 생산되고 유통되는 비정형화된 정보까지를 수집하여 유용하게 활용하고자 하는‘통합된 빅 데이터’이다.
현시점을 기준으로 보면‘정형화된 빅 데이터‘는 앞으로도 많이 활용될 수 있을 것으로 보이며, 비정형화된 빅 데이터는 더욱 많은 연구를 통해 풀어야 할 과제로 보인다.
비정형화된 정보는 정보자체의 많은 오류와 자연어로 아직 정보처리기술이 미비하며, 검색결과의 의미까지 파악이 곤란하고 특히 SNS에서 유통되는 정보의 주체 파악이 제한되는 등 분석의 어려움이 해결되지 않고 있기 때문이다.
반면‘정형화된 빅 데이터’는 많은 분야에서 실제 활용되고 있으며 가까운 장래에 활용범위가 더욱 확대될 것으로 보인다. 의류회사인 자라(ZARA)는 2006년에 일반적인 옷이 아닌 획기적인 신상품을 내 놓아 주목받았다. 자라는 77개 나라에 2,000개가 넘는 매장에 그때그때 변화하는 소비자들의 요구에 맞춰 다양한 옷을 판매하여 다품종소량생산이 핵심 전략인 패스트패션(fast fasion)기업으로 유명하다. 자라는 유행에 따라 순발력있게 옷을 만든다는 게불가능한 규모이나 MIT대 제레미 갤리언(Geremie Gallien)교수의 도움으로 알고리즘으로 생산, 유통, 판매 물량을 집계한 빅데이터를 처리할 수 있어 매년 1만 종이 넘는 신상품을 출시할 수 있는 것이다.
또한 월마트는 전 세계에 운영되는 영업장에서 본사로 매장별, 상품별 거래되는 데이터가 시간당 100만 건이 실시간으로 접수되어 이를 통해 판매량과 재고량을 파악하여 매출과 영업이익을 극대화하고 있다.
삼성전자도 빅 데이터를 효율적으로 활용하는 기업으로서 전 세계 유통망을 위성으로 연결해 놓아 삼성전자 서초 사옥에서 독일 프랑크푸르트 매장의 재고를 실시간으로 확인 관리하고 있다.
부동산중개업에 빅 데이터는 어떻게 활용될 수 있는가
부동산분야에서 빅 데이터는 어떻게 활용되어야 할 것인가? 하는 부분은 앞으로 많은 연구가 되어야 할 것이다. 정형화된 빅 데이터는 어느 부분까지를 포함할 것이며 어떠한 데이터를 활용할 수 있는 것인지, 그리고 어떻게 활용할 수 있을 것인지를 구체적으로 살펴보아야 할 것이다.
현재 바로 활용할 수 있는 한 예로는 지오비전(geovision)을 들 수 있다.
지오비전은 부동산중개업을 하는데 있어 유용하게 활용할 수 있는 빅 데이터이다. 통신사의 기지국 통화량에 의한 상주/유동/주거인구 분석, 신용카드사의 카드 결재액을 통한 지역별 기간별 매출분석, 부동산 거래정보DB에 의한 부동산 매출/시세정보 분석, 통계청의 인구통계, 도시철도공사의 지하철 승하차인원수, 창업전략 연구소의 전문가 의견정보 등 최근성있는 관련정보들을 통합 분석하여 제공되고 있다.
따라서 부동산중개업을 개설함에 있어 이와 같은 빅 데이터를 활용하여 중개업 개설 위치를 선정할 수 있을 것이며, 운영시 예상매출과 경쟁업소를 분석할 수 있어 스스로 컨설팅이 가능한 것이다. 또한 지금까지 단순한 매물위주의 중개를 벗어나 분석형에 의한 맞춤식 고급정보를 제공할 수 있어 중개서비스를 한 단계 업그레이드 할 수 있을 것이다.
지오비전에 대해 좀 더 자세히 살펴보면 상권분석과 상권비교분석, 경영수지분석을 할 수 있다. 상권분석은 전국 모든 업종에 대해 상권을 분석할 수 있다. 즉 해당지역을 선택하여 분석하고자 하는 지역을 선정한 후 업종을 선택하면 경쟁업종 분석, 기간별 매출예상액, 연령별/성별 상주 및 유동인구수, 해당 매장 증감 추이, 매장 영업 지속기간, 공공/편의시설 현황 등의 결과를 볼 수 있다.
또한 상권비교분석은 대상지역을 몇 개 선정하여 매출추이, 상주/유동인구, 경쟁업종 등에 대해 상호 비교 분석하여 해당업종에 최적의 매장 위치를 선정할 수 있다. 그리고 현재 영업 중인 경우에는 매출과지출, 순이익에 대해 해당 시·도지역내에서 동일 업종간 비교를 함으로서 매출과 지출, 순이익 등의 과소를 판단할 수 있다.
이와 같은 빅 데이터를 중개업에 활용한다면 정확한 데이터를 통해 내 중개소 개설 위치를 선정할 수 있을 것이며, 중개사무실 운영간에는 매출과 지출, 이익 등이 적절한지를 분석하여 적절한 운영방안을 모색할 수 있을 것이다.
또한 고객에게도 은행 및 증권회사 PB센터에서 해당분야 전문가들에 의해 VVIP고객에게 고급 분석형 서비스를 제공하는것 이상의 분석형에 의한 고급 중개서비스를 제공하여 계약체결에 이르기까지의 중개소요시간을 단축할 수 있으며, 중개의 전문성과 신뢰감을 고취시킬 수 있을 것이다.
얼마 전 삼성그룹의 사장단이“빅 데이터(Big Data)에 열공”하고 있다는 기사가 나고, 금년 초 KBS에서는 “빅 데이터가 세상을 바꾼다”는 다큐가 방송되는걸 보면 빅 데이터의 활용은 우리 앞에 성큼 다가오는 것 같다. ‘빅 데이터’라는 용어가 나온 지 벌써 몇 년이 되었지만 일반인에게는 아직도 생소한 용어인 것 같다. 그러나 빅 데이터는 미래의 모든 문제의 해답을 줄 것이라는 뜨거운 감자로서 전 세계는 이에 대한 실용방안에 사활을 걸고 연구하고 있다.
빅 데이터란 기존의 데이더 관리와 분석방법으로는 처리와 이용이 어려울 정도의 막대한 데이터를 말한다. 지금까지 개인, 기업, 정부에서는 활동간에 생산되는 수많은 정보를 수집하고 처리할 수 없어 흘려버렸으나 정보기술이 고도화되면서 이를 어떻게 활용할 수 있을까? 하는 생각을 하게 된 것이다. 데이터는 스마트폰의 출현과 소셜미디어의 발전으로 더욱 더 많은 정보가 생산되며 이는 SNS라는 매체를 통해 빠르게 재생산, 유통되면서 급속도로 증가하게 된 것이다. 또한 일상생활중에도 의도적이든 아니면 비의도적이든 도처에 설치되어 있는 각종 센서(CCTV, 교통카드 등)와 각종 정보통신 기기(PC, 스마트폰 등)를 통해 엄청난 양의 정보들이 유통되고 저장되고 있는 것이다.
최근 발표된 디지털 유니버스 보고서(IDCDigital Universe Study)에 의하면 2011년 동안 전 세계에서 생성되는 디지털 정보량은 1.8제타바이트(1.8조GB)이며, 이는 2년마다 2배씩 지속적으로 증가하여 2020년에는 약 40제타바이트에 다다를 것으로 전망하고 있다. 1.8GB는 대한민국 국민 5천만 명이 각각 18만년 동안 쉬지 않고 1분마다 트위터에 3개의 글을 게시하는 양과 같으며, 40ZB는 전 세계 해변에 있는 모래알 숫자인 7억 500,000만 조의 57배에 해당하는 숫자이다.
이처럼 기하급수적으로 증가하는 엄청난양의 빅 데이터(Big Data)를 정보기술의 발달로 활용하고자 하는 발상은 그 자체만으로도 매우 놀라운 것이다. 한국과 미국과 영국 등 많은 국가는 이미 빅 데이터를 통해 사회와 인류에게 유용한 정보와 가치들을 얻기 위해 몰두하여 상당한 진전이 있다. 기업들은 이제 고객의 구매기록과 결재정보, 취향과 의견 등을 글로벌하게 분석해 개개인에게 맞추어진 타겟 마케팅을 펼치고 있으며, 정부기관도 사회 구성원 간에 생산되어 유통되는 막대한 정보를 분석해 교통, 세금, 안전, 복지 등 사회 각 영역에서 과거와는 달리 빅데이터를 토대로 정책을 추진하여 예산집행의 효율성과 공공서비스의 질을 높여 가고 있는 것이다.
따라서 빅 데이터가 형성되고 활용되는 이 시대를 스마트폰을 비롯한 각종 정보기기 사용의 확산으로 이에 의해 모든 활동이 기록이 되고 있어“라이프로깅(LifeLogging)시대”라고 하며, 엄청난 정보가 생산·활용되고있어“제타바이트(ZetaByte)시대”라 하기도 한다.
빅 데이터는 어떻게 활용되고 있는가
한국정보화진흥원은 빅 데이터를 미래의 경쟁력이며 가치창출의 원천으로 사회·경제적으로 성패를 좌우하는 핵심이 될 것으로 평가하고 있다. 세계 각국의 정부나 기업들은 빅 데이터를 통해 유용한 정보를 찾아내고 잠재된 정보를 효율적으로 활용할 수 있는 기업이 경쟁에서 시장을 선도할 수 있을 것이라 예견하고 있다. 이러한 빅 데이터는 어떠한 정보를 활용할 것인가에 따라 크게 두 가지로 나누어 볼수 있다. 하나는 관련된 부분을 더욱 확대하고 이를 통합함으로서 순도 높은 정형화된 정보를 확대·수집하여 활용할 수 있는 ‘정형화된 빅 데이터’이다. 또 하나는 이와 같이 정형화된 정보뿐만 아니라 수없이 많이 생산되고 유통되는 비정형화된 정보까지를 수집하여 유용하게 활용하고자 하는‘통합된 빅 데이터’이다.
현시점을 기준으로 보면‘정형화된 빅 데이터‘는 앞으로도 많이 활용될 수 있을 것으로 보이며, 비정형화된 빅 데이터는 더욱 많은 연구를 통해 풀어야 할 과제로 보인다.
비정형화된 정보는 정보자체의 많은 오류와 자연어로 아직 정보처리기술이 미비하며, 검색결과의 의미까지 파악이 곤란하고 특히 SNS에서 유통되는 정보의 주체 파악이 제한되는 등 분석의 어려움이 해결되지 않고 있기 때문이다.
반면‘정형화된 빅 데이터’는 많은 분야에서 실제 활용되고 있으며 가까운 장래에 활용범위가 더욱 확대될 것으로 보인다. 의류회사인 자라(ZARA)는 2006년에 일반적인 옷이 아닌 획기적인 신상품을 내 놓아 주목받았다. 자라는 77개 나라에 2,000개가 넘는 매장에 그때그때 변화하는 소비자들의 요구에 맞춰 다양한 옷을 판매하여 다품종소량생산이 핵심 전략인 패스트패션(fast fasion)기업으로 유명하다. 자라는 유행에 따라 순발력있게 옷을 만든다는 게불가능한 규모이나 MIT대 제레미 갤리언(Geremie Gallien)교수의 도움으로 알고리즘으로 생산, 유통, 판매 물량을 집계한 빅데이터를 처리할 수 있어 매년 1만 종이 넘는 신상품을 출시할 수 있는 것이다.
또한 월마트는 전 세계에 운영되는 영업장에서 본사로 매장별, 상품별 거래되는 데이터가 시간당 100만 건이 실시간으로 접수되어 이를 통해 판매량과 재고량을 파악하여 매출과 영업이익을 극대화하고 있다.
삼성전자도 빅 데이터를 효율적으로 활용하는 기업으로서 전 세계 유통망을 위성으로 연결해 놓아 삼성전자 서초 사옥에서 독일 프랑크푸르트 매장의 재고를 실시간으로 확인 관리하고 있다.
부동산중개업에 빅 데이터는 어떻게 활용될 수 있는가
부동산분야에서 빅 데이터는 어떻게 활용되어야 할 것인가? 하는 부분은 앞으로 많은 연구가 되어야 할 것이다. 정형화된 빅 데이터는 어느 부분까지를 포함할 것이며 어떠한 데이터를 활용할 수 있는 것인지, 그리고 어떻게 활용할 수 있을 것인지를 구체적으로 살펴보아야 할 것이다.
현재 바로 활용할 수 있는 한 예로는 지오비전(geovision)을 들 수 있다.
지오비전은 부동산중개업을 하는데 있어 유용하게 활용할 수 있는 빅 데이터이다. 통신사의 기지국 통화량에 의한 상주/유동/주거인구 분석, 신용카드사의 카드 결재액을 통한 지역별 기간별 매출분석, 부동산 거래정보DB에 의한 부동산 매출/시세정보 분석, 통계청의 인구통계, 도시철도공사의 지하철 승하차인원수, 창업전략 연구소의 전문가 의견정보 등 최근성있는 관련정보들을 통합 분석하여 제공되고 있다.
따라서 부동산중개업을 개설함에 있어 이와 같은 빅 데이터를 활용하여 중개업 개설 위치를 선정할 수 있을 것이며, 운영시 예상매출과 경쟁업소를 분석할 수 있어 스스로 컨설팅이 가능한 것이다. 또한 지금까지 단순한 매물위주의 중개를 벗어나 분석형에 의한 맞춤식 고급정보를 제공할 수 있어 중개서비스를 한 단계 업그레이드 할 수 있을 것이다.
지오비전에 대해 좀 더 자세히 살펴보면 상권분석과 상권비교분석, 경영수지분석을 할 수 있다. 상권분석은 전국 모든 업종에 대해 상권을 분석할 수 있다. 즉 해당지역을 선택하여 분석하고자 하는 지역을 선정한 후 업종을 선택하면 경쟁업종 분석, 기간별 매출예상액, 연령별/성별 상주 및 유동인구수, 해당 매장 증감 추이, 매장 영업 지속기간, 공공/편의시설 현황 등의 결과를 볼 수 있다.
또한 상권비교분석은 대상지역을 몇 개 선정하여 매출추이, 상주/유동인구, 경쟁업종 등에 대해 상호 비교 분석하여 해당업종에 최적의 매장 위치를 선정할 수 있다. 그리고 현재 영업 중인 경우에는 매출과지출, 순이익에 대해 해당 시·도지역내에서 동일 업종간 비교를 함으로서 매출과 지출, 순이익 등의 과소를 판단할 수 있다.
이와 같은 빅 데이터를 중개업에 활용한다면 정확한 데이터를 통해 내 중개소 개설 위치를 선정할 수 있을 것이며, 중개사무실 운영간에는 매출과 지출, 이익 등이 적절한지를 분석하여 적절한 운영방안을 모색할 수 있을 것이다.
또한 고객에게도 은행 및 증권회사 PB센터에서 해당분야 전문가들에 의해 VVIP고객에게 고급 분석형 서비스를 제공하는것 이상의 분석형에 의한 고급 중개서비스를 제공하여 계약체결에 이르기까지의 중개소요시간을 단축할 수 있으며, 중개의 전문성과 신뢰감을 고취시킬 수 있을 것이다.
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