빅데이터 활용방법 어디까지 알고 있니

빅데이터 실제 활용하는 방법

빅데이터는 다양한 분야에서 활용되며 다양한 방법으로 활용될 수 있습니다. 다음은 빅데이터를 실제로 활용하는 방법의 몇 가지를 알려 드리겠습니다.

◆ 마케팅 분석

빅데이터를 활용한 마케팅 분석은 기업이 생성한 대용량의 데이터를 기반으로 목표 고객층을 정확하게 파악하고, 그에 따른 마케팅전략을 수립하는 것을 말합니다. 

빅데이터를 활용한 마케팅 분석 방법은 크게 3가지로 분류됩니다.

첫째, 디지털 트렌드 분석기술입니다. 구글 트렌드, 네이버 데이터랩과 같은 검색어 트렌드 분석 도구를 활용하여 특정 제품에 대한 검색량, 인기도, 이슈 등을 분석하여 제품에 대한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

둘째, 소셜미디어 분석 기술입니다. SNS나 블로그 등에서 생성되는 대용량의 비정형 데이터를 분석하여 소비자의 반응, 의견 등을 파악하여 마케팅 전략을 수립합니다.

셋째, 고객 이해 분석기술입니다. CRM(Customer Relationship Management)데이터베이스에서 유의미한 정보를 발굴하여 고객의 구매패턴, 브랜드 로열티 등을 분석하여 개인회원 마케팅 전략을 수립합니다. 

그 결과, 빅데이터를 활용한 마케팅 분석들의 매우세분화된 상황을 파악하고, 타깃 마케팅을 제공함으로써 매출, 증대, 비용절감 등 기업의 경쟁력 강화에 큰 역할을 수행하고 있습니다.

 

◆ 금융분석

빅테이터를 활용한 금융 분석은 기업이 생성한 대용량의 데이터를 기반으로 금융시장 동향을 에측하고, 투자 전략을 수립하는 것을 말합니다. 빅데이터를 활용한 금융 분석도 크게 3가지로 분류할 수 있습니다.

첫째, 금융 데이터 분석 기술입니다. 금융 데이터베이스에서 유의미한 정보를 발굴하여 금리, 환율, 주가 등에 대한 예측 모델을 개발하고, 금융 시장 동향에 따른 투자 전략을 수립합니다.

둘째, 금융 제품 분석 기술입니다. 금융 제품에 대한 신용 위험 평가, 대출상환 능력 예측 등을 분석하여 금융기관으 대출 정책 및 금융 상품 설계를 개선합니다.

셋째, 금융 글로벌 데이터 분석 기술입니다. 금융 시장의 글로벌화로 인해 다양한 금융 시장 정보를 수집하고 이를 분석하여 금융시장분석 동향에 대한 in-depth 한 예측 모델 및 투자 전략을 수립합니다.

그 결과, 빅데이터를 활용한 금융 분석은 정확한 예측 모델과 투자 전략 수립을 통해 대출 위험 감소, 투자 수익 증대 등 금융 기관의 업무 효율성을 높이며, 금융 시장의 불황에 대응하는데 큰 역할을 수행하고 있습니다.

 

◆ 보건의료 분석

빅데이터 보건의료 분석 방법은 대량의 의료 데이터에서 인사이트를 발굴하여 의료 서비스 개선 및 환자 건강 증진에 활용하는 것입니다. 구체적으로는 다음과 같은 분석 방법을 사용합니다.

첫째. 의료 데이터 수집 및 가공 : 의료 데이터베이스에서 환자의 건강 정보, 의료 서비스 이력, 진료 비용 정보 등 대량의 의료 데이터를 수집합니다. 이후 데이터 정제 및 가공 작업을 거쳐 분석에 활용 가능한 형태로 변환합니다. 

둘째, 의료 분석 모델 개발 : 머신러닝 기술을 활용하여 의료 서비스 이력, 병원 진료 기록, 환자 건강 정보 등을 분석하여 진단, 치료, 예방 등에 대한 실질적인 지침을 제공하는 모델을 개발합니다.

셋째, 질병 예측 및 예방 : 의료 데이터를 분석하여 질병 발생률, 치료 비용, 치료 기간 등을 예측하고, 이를 토대로 예방 계획을 수립합니다. 특히, 암이나 당뇨병 등과 같은 만성질환에 대한 예방 및 치료 계획을 수립하는데 높은 효과가 있습니다.

넷째, 의료 비용 최소화 및 건강 관리 : 의료 데이터 분석을 통해 의료 비용을 최소화하고, 환자 건강 관리에 관한 다양한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 의료 데이터를 분석하여 치료 비용이 높은 환자 집단을 파악하고, 이를 대상으로 치료 계획을 세울 수 있습니다. 즉 빅데이터를 빅데이터를 활용한 보건의료 분석은 의료 데이터의 수집과 가공, 분석 모델 개발  등 다양한 분석 방법을 사용하여 환자 건강 증진 및 의료 서비스 혁신에 기여하는 것입니다.

 

◆ 스마트 시티 관리

첫째, 빅데이터 수집 : 도시 내 각 시설물, 교통 수단 등에서 발생하는 다양한 데이터를 수집합니다. 센서, CCTV 등을 활용하여 실시간으로 데이터를 수집하거나, 열람 자료, 건축물 분석 등 기존 데이터를 활용합니다.

둘째, 데이터 저장 및 가공 : 수집된 데이터를 저장하고 분류, 가공합니다. 분류를 위해 머신러닝 기술이나 기계학습 알고리즘 등을 사용합니다. 가공된 데이터는 분석에 활용됩니다.

셋째, 데이터 분석 : 수집된 데이터를 분석하여 다양한 인사이트를 도출합니다. 예를 들어, 교통 분석을 통해 교통 체증 지역, 교통량 혼잡 시간대 등을 파악하고 해결책을 전개합니다.

넷째, 의사 결정 및 실행 : 분석 결과에 따라 의사결정을 내리고 실행해 나갑니다. 예를 들어, 교통량 혼잡 지역에 대한 대안책으로 대중교통 서비스 확대, 자동차 차량 공유 등을 활용할 수 있습니다.

다섯째, 모니터링 및 피드백 : 실행 결과를 모니터링하고 피드백을 반영합니다. 데이터 수집 및 분석을 통해 기존의 오작동 및 문제점을 파악하고 개선점을 도출합니다.

여섯째, 향후 계획 수립 : 빅데이터 분석 결과를 토대로 향후 보다 효율적인 스마트시티 관리를 위한 계획을 수립합니다. 예를 들어, 교통 체증 최소화를 위한 도로 업그레이드, 자동화 주행 차량 전망 등을 포함합니다.

빅데이터를 활용한 스마트시티 관리방법은 다양한 데이터 수집과 저장, 가공, 분석, 의사결정 및 실행, 모니터링, 피드백, 향후 계획 수립 등의 과정을 거쳐 지속적인 개선과 발전을 추진하는 것입니다.

 

◆ 자율주행 분야

빅데이터 기술은 자율주행 분야에서 중요한 역할을 합니다. 자율주행은 운전자 없이 차량이 스스로 주행하는 기술로, 빅데이터를 통해 차량이 현장에 대한 정보를 수집하고 이를 분석하여 이에 따른 적절한 주행 루트와 방법을 결정합니다. 자율주행 분야에서 빅데이터 기술이 적용되는 구체적인 예시는 다음과 같습니다.

첫째, 분석 기화학물질 : 자율주행 차량은 각종 센서를 통해 주행환경에서 발생하는 기화학물질, 온도, 습도와 같은 물질적 환경 정보를 수집합니다. 이를 통해 빅데이터 기술을 활용하여 주행 환경을 예측하고, 그에 따른 차량의 주행모드를 결정합니다.

둘째, 교통 밀집도 예측 : 빅데이터 분석을 통해 교통 조건별 차량 운행 패턴과 교통 밀집도를 예측하고, 그에 따른 차량의 주행 루트와 방법을 결정합니다.

셋째, 길 안내 : 만약 자율주행 차량이 특정 일정을 지정하면, 빅데이터 분석은 트래픽 속도, 스포츠 일정, 주차 가능성, 바람 방향 등 다양한 정보를 바탕으로 차량에게 가장 효율적인 주행 경로를 제공합니다.

넷째, 엔터테인먼트 : 자율주행 차량 앞 좌석에 탑승 중인 상요자에게 다양한 콘텐츠 정보를 제공합니다. 이를 통해 차량 사용자의 만족도를 높입니다.

이와 같이, 빅데이터 분석은 자율 주행에서 차량의 주행 모드, 루트 방향, 속도 등을 결정하는 데 있어서 매우 중요한 역할 합니다. 따라서 빅데이터 분석을 통해 자율주행 차량이 효율적으로 운행되도록 하는 것이 매우 중요합니다.