산업별 빅데이터 활용방법 이해하기 하편

산업별 빅데이터 활용방법 이해하기 하편

◈ 금 융

빅데이터는 금융 분야에서 중요한 역할을 맡고 있습니다. 금융기관에서는 대출심, 부도 예측, 마케팅, 거래 분석 및 위험 관리 등에 빅데이터를  활용합니다. 이러한 빅데이터 활용은 금융 분야의 효율성과 성과를 대폭 향상합니다.

1. 대출심사

빅데이터 활용은 금융 분야에서 대출 심사 프로세스를 개선하는 데 매우 유용합니다. 대출 심사는 대출금의 상환 능력을 평가하여 해당 대출이 위험한 수준인지 판단하는 것입니다. 이러한 대출 심사 과정에서 빅데이터를 활용하면 대출 신청자의 신용도, 기업 현황, 자산, 소득 등 다양한 정보를 분석하여 더 정확한 심사결과를 도출할 수 있습니다. 빅데이터를 활용한 대출 심사 프로세스는 다음과 같습니다.

첫째, 데이터 수집 : 빅데이터를 활용한 대출 심사 프로세스는 대출 신청자에 대한 다양한 데이터를 수집합니다.  이는 대출 신청자의 신용 히스토리, 기업 현황, 소득, 자산, 배우자 정보 등을 포함합니다. 빅데이터 분석에 필요한 모든 정보를 수집하는 것이 중요합니다.

둘째, 데이터 분석 : 수집된 데이터는 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 분석됩니다. 이때, 신용평가 기준을 반영하는 알고리즘을 사용하여 대출 신청자의 신용도를 측정하고, 기업 자산, 소득 등의 가치를 분석합니다. 또한, 대출 신청자의 상환 능력을 예측하기 위해 미래의 소득, 자산 등을 포함하거나 대출 금액, 대출 기간 등과 같은 대출 조건과 관련한 변수를 고려합니다.

셋째, 리스크 평가 및 결정 : 빅데이터 분석 결과를 바탕으로 금융기관은 대출 신청자의 리스크를 평가합니다. 이후, 대출 금액, 대출 기간, 이자율 등을 조절하여 신용 위험률을 고려하여 대출 심사 결정을 내리게 됩니다.

결론적으로, 빅데이터를 활용한 대출 심사는 최신 기술을 적용하여 정확하고 효과적인 대출 심사를 가능하게 합니다. 이를 통해 금융기관은 더 나은 대출 심사결과를 제공할 수 있고, 대출 신청자는 더욱 빠르고 쉬운 대출 거래를 체험할 수 있습니다.

 

◈ 소 매

빅데이터는 소매 분야에서 매우 큰 역할을 합니다. 소매 업체에서 빅데이터를 활용하면 고객들의 행동 패턴, 소비 습관, 선호도 등을 분석하여 효과적인 마케팅 전략을 수립하고, 재고 관리 및 공급망 관리를 최적화할 수 있습니다.

첫째, 고객분석 : 빅데이터는 소매업에서 필요한 고객의 선호도, 소비패턴 등의 정보를 수집하고 고객을 세분화할 수 있습니다. 이를 통해 선호도에 맞는 맞춤형 상품제안과 적극적인 프로모션 전략을 수립하면 매출 증대와 고객 유치에 효과를 발휘할 수 있습니다.

둘째, 매출분석 : 데이터 마이닝 알고리즘을 사용하면 매출 데이터 분석을 통해 잠재적인 패턴 및 문제점을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 제품 매출증진 및 향상된 제품 선출 및 고객 관리 전략을 수립할 수 있습니다.

셋째, 재고관리 : 빅데이터는 소매업에서 중요하게 여겨지는 재고관리에도 활용됩니다. 빅데이터를 활용하면 수요를 예측하여 필요한 시기에 제품을 준비하고 창고에 저장하지 않는 등의 효율적인 재고 관리가 가능합니다.

넷째, 마케팅전략 : 빅데이터를 활용하여 소비자 관심 상품 및 검색어 추적을 통해 효과적이고 강력한 광고 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 소비자들이 가장 선호하는 검색어를 파악하여 광고 매체의 하이라이트로 사용하거나 선호하는 채널에서 광고를 전송함으로써 타깃 고객층을 확보할 수 있습니다.

이와 같이 빅데이터를 활용하면 소매업자들은 고객행동패턴 분석, 효과적인 마케팅전략 수립, 효율적인 재고 관리 등으로 경쟁력 있는 서비스를 제공하면서 수익을 극대화할 수 있습니다.

 

◈ 교 통

빅데이터는 교통 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있습니다. 교통 분야에서는 수많은 데이터가 생성되고 있으며, 이 데이터를 활용하여 효율적이고 안전한 교통체계를 구축할 수 있습니다.

첫째, 교통 흐름 예측 및 제어 : 교통 데이터를 수집하고 분석하여 교통 흐름을 예측할 수 있습니다. 이를 활용하여 교통 시간을 조절하거나 경로를 변경함으로써 교통 혼잡을 줄일 수 있습니다.

둘째, 교통사고 예방 : 빅데이터를 활용하면 교통사고 예방에도 도움이 됩니다. 교통사고 발생 패턴을 분석하여 위험한 지역이나 상황을 미리 파악하고 대치할 수 있습니다. 또한, 차량과 도로의 센서 데이터를 수집하여 운전자에게 위험 상황을 시각적, 청각적으로 알려줄 수 있는 시스템도 개발될 수 있습니다.

셋째, 교통안전 개선 : 도로 상황에 따라 교통 신호를 제어해야 하기 때문에 빅데이터를 활용하면 교통 체계를 효율적으로 개선할 수 있습니다. 이러한 개선으로 인해 교통안전의 개선과 교통 시간 단축에도 도움을 줄 수 있습니다.

넷째, 대중교통 개선 : 시민들이 대중교통을 이용할 땐 운송 수단의 위치를 실시간으로 확인할 수 있는 앱을 사용하는 것도 빅데이터의 일환입니다. 이를 사용하면 지하철, 버스, 택시와 같은 대중교통의 운행 정보를 한눈에 볼 수 있으며, 이를 토대로 최적의 노선과 시간을 선택할 수 있으므로, 효율성을 높이며 교통체계에서 혼잡을 줄일 수 있습니다. 

이와 같이 빅데이터를 활용하면 교통 문제를 해결하고 교통체계를 효율적으로 운영할 수 있으며, 안전한 교통을 구현할 수 있습니다.

 

◈ 에너지

빅데이터는 에너지 분야에서 다양한 방법으로 활용될 수 있습니다. 에너지 분야에서는 많은 양의 데이터가 생성되고 있으며, 이를 분석하여 에너지 효율을 높이고, 에너지 관리를 개선하며, 환경 보호를 실현하는 등 다양한 목적을 달성할 수 있습니다. 

첫째, 빅데이터를 활용한 에너지 사용량 분석 : 건물, 공장, 가정등에서 측정되는 에너지 데이터를 이용하여  에너지 사용량을 분석합니다. 에너지가 낭비되거나 비효율적으로 사용되는 지점을 파악하여 개선점을 도출할 수 있습니다. 이렇게 발견된 문제점에 대해 대응 방안을 마련하여 절약 효과를 높일 수 있습니다. 

둘째, 에너지 효율 개선 : 빅데이터 분석을 통해 복잡한 에너지 사용 패턴이나 에너지 사용량 등을 파악하고, 이를 개선하는 전략을 수립합니다. 또한, 설비 상태 모니터링 및 유지보수 관리를 통해 시스템 안정성을 높이고, 에너지 소비를 줄이는 효과가 있습니다.

셋째, 에너지 예측 : 기상 정보, 에너지 사용 패턴 등을 고려하여 에너지 사용량을 예측합니다. 이를 토대로 에너지 공급 계획을 갱신하고 생산성을 높일 수 있습니다.

넷째, 지능형 전력 시스템 개방 : 빅데이터 분석  기술을 이용하여 에너지 생산, 저장, 전송 및 사용에 대한 지능형 전력 시스템을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 에너지 프로세스 중에 발생하는 불필요한 에너지 손실을 줄일 수 있으며, 에너지 관리 효율성을 극대화할 수 있습니다.

이와 같이 빅데이터를 활용하여 에너지 분야의 문제를 해결하고 에너지 효율성을 높이는 등 다양한 목적을 달성할 수 있습니다.