기업들의 빅데이터 활용사례연구 레포트 자료실 빅데이터의 개념,특징분석및 주요기업들의 빅데이터 활용사례분석과 빅데이터의 향후전망연구 레포트 등록 AV

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기업들의 빅데이터 활용사례연구 레포트 자료실 빅데이터의 개념,특징분석및 주요기업들의 빅데이터 활용사례분석과 빅데이터의 향후전망연구 레포트

[ 기업들의 빅데이터 활용사례연구 레포트 ] 빅데이터의 개념,특징분석및 주요기업들의 빅데이터 활용사례분석과 빅데이터의 향후전망연구 레포트

기업들의 빅데이터 활용사례연구

보고서

INDEX

1. 빅데이터 개념분석

1) 빅데이터의 개념

2) 빅데이터 의의

3) 빅데이터의 특징

2. 기업들의 빅데이터 활용사례분석

1) 국민건상보험공단의 빅데이터 활용사례분석

2) 현대카드 빅데이터 활용사례분석

3) 삼성화재 빅데이터 활용사례분석

4) 현대해상 빅데이터 활용사례분석

5) 하나은행 빅데이터 활용사례분석

6) 한국투자증권 빅데이터 활용사례분석

7) SC제일은행 빅데이터 활용사례분석

8) BC카드 빅데이터 활용사례분석

3. 기업경영활동에 긍정적영향을 끼친 빅데이터의 활용전략

1) 고객관리전략에 활용사례

2) 보안대응력의 향상

3) 이미지 마케팅에 빅데이터를 활용

4) 보험사기 적발

5) 카드거래문제 분석

4. 빅데이터의 미래전망분석

1. 빅데이터 개념분석

1) 빅데이터의 개념

디지털 환경에서 생성되는 데이터로 짧은 생성 주기 안에 GPS, SNS, 영상 등 다양한 형식을...

기업들의 빅데이터 활용사례연구

보고서

INDEX

1. 빅데이터 개념분석

1) 빅데이터의 개념

2) 빅데이터 의의

3) 빅데이터의 특징

2. 기업들의 빅데이터 활용사례분석

1) 국민건상보험공단의 빅데이터 활용사례분석

2) 현대카드 빅데이터 활용사례분석

3) 삼성화재 빅데이터 활용사례분석

4) 현대해상 빅데이터 활용사례분석

5) 하나은행 빅데이터 활용사례분석

6) 한국투자증권 빅데이터 활용사례분석

7) SC제일은행 빅데이터 활용사례분석

8) BC카드 빅데이터 활용사례분석

3. 기업경영활동에 긍정적영향을 끼친 빅데이터의 활용전략

1) 고객관리전략에 활용사례

2) 보안대응력의 향상

3) 이미지 마케팅에 빅데이터를 활용

4) 보험사기 적발

5) 카드거래문제 분석

4. 빅데이터의 미래전망분석

1. 빅데이터 개념분석

1) 빅데이터의 개념

디지털 환경에서 생성되는 데이터로 짧은 생성 주기 안에 GPS, SNS, 영상 등 다양한 형식을 포함하는 대규모 데이터를 의미한다.

2) 빅데이터 의의

본질적으로 마케팅조사란 전략적인 서비스마케팅과정을 통해 의사결정의 질을 제고시키기 위해 정보를 수집하고, 분석하며, 보고해주는 체계적인 과정이다. 또한 좋은 마케팅조사가 이루어지려면 다음의 세 가지 특성을 지니고 있어야 한다. 첫째, 마케팅조사는 그 접근방법에 있어서 체계적이어야 한다는 점이다. 둘째, 마케팅조사는 자료를 단순히 수집하는데 그치지 않고 그 결과를 의사결정자에게 보고하는 활동까지 포함해야 한다. 셋째, 마케팅조사의 중요성은 관리자들로 하여금 정보를 토대로 전략적 마케팅에 직접 활용될 수 있어야 한다. 따라서 마케팅조사란 고객의 욕구와 서비스에 대한 지각을 파악하는 매우 중요한 수단인 것이다.

그런데 최근에 빅 데이터는 이러한 마케팅조사의 수단으로 급부상하고 있다. 즉, 아무리 복잡해 보이는 현상들도 일정한 패턴이나 트렌드를 가지고 있다. 이처럼 수많은 데이터들이 만들어 내는 무질서한 흐름 속에서 숨겨진 패턴을 발견하는 일은 현재 어떤 일이 일어나고 있고 어떤 방향으로 나아갈지 예측하는 중요한 수단이 된다. 따라서 빅 데이터는 데이터들이 만들어 내는 수많은 패턴들을 시각화하면서 데이터들 간에 어떤 일들이 일어나고 있는지를 직관적이고도 명확하게 이해하는데 도움을 준다. 다시 말해 빅 데이터는 수천 만, 수억 개에 달하는 데이터 분석 결과를 누구나 직관적으로 이해할 수 있도록 일목요연하게 또 아름답게 표현해내는 데이터 시각화의 세계를 보여주는 것이다.

3) 빅데이터의 특징

일반적으로 빅 데이터의 특징은 데이터의 규모(Volume), 다양성(Variety), 생성속도(Velocity), 데이터 처리의 복잡성(Complexity)의 4가지로 구성되어 있다. 이에 대한 세부적인 내용을 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 데이터 규모(Volume)은 데이터 관리나 분석에 대한 내용이다. 대략적으로 빅 데이터는 적게는 수 테라바이트에서 많게는 수 페타바이트 정도 크기의 데이터 집합을 지칭하는 것이 일반적이다. 그러나 저장기술의 발달, 스마트폰의 보급, SNS의 확산 등 기술발달에 따라 매년 디지털 정보량이 기하급수적으로 폭증하고 있다. 이에 따라 빅 데이터의 저장단위도 제타바이트(ZB)의 시대로 진입하고 있다. 이처럼 대용량 데이터의 증가가 빅 데이터의 구성요소로 작용하고 있는 것이다.

둘째, 다양성(Variety)은 기존의 정형화된 데이터 외에 비정형화 데이터로부터의 분석과 관련이 있다. 전통적인 데이터분석은 자체 시스템에 저장되어있는 데이터베이스였지만 최근에는 이와 더불어서 외부에서 발생하는 SNS, 블로그, 뉴스 등의 데이터나 다양한 비정형 데이터도 처리해야 하는 일이 증가하고 있다. 따라서 다양한 형태의 데이터를 분석하기 위해서는 기존과는 다른 방식의 아키텍쳐와 기술이 필요한 것이다.

셋째, 생성속도(Velocity)는 데이터를 처리하는 속도뿐만 아니라 동시에 데이터 수집 및 분석에 관한 이슈이기도 하다. 이는 실시간성 정보의 증가와 이러한 실시간성으로 인한 데이터의 생성과 유통의 속도가 빨라졌음을 의미한다. 결국, 이러한 데이터의 활용을 위해서는 데이터 처리 및 분석속도가 중요하다.

넷째, 데이터 작업처리의 복잡성(Complexity)의 이슈이다. 데이터 처리 작업이 점차 복잡해지면서 신속한 실행을 요구하는 민첩성이 중시되고 있다. 즉, 데이터 종류의 확대, 외부 데이터의 활용 증가로 인해 데이터 관리 대상이 증가하고 데이터 관리 및 처리의 복잡성이 심화되면서 새로운 데이터 작업처리가 요구되고 있

2. 기업들의 빅데이터 활용사례분석

우리 삶에서 24시간 분리되지 않는 것이 있으니 이는 바로 인터넷이다. 우리는 끊임없이 상대방과 정보를 주고 받으며 정보를 생산 및 가공하는 작업을 하고 있다. IT 시장조사 기관인 IDC에 따르면 전 세계 인류가 생산하는 정보량이 기하급수적인 속도로 증가하고 있다고 한다. 이미 2011년도 기준 온라인에서 생성된 정보량은 1.8Zeta Byte에 상승하며 향후 2년을 기준으로 2배씩 증가할 것이라고 예측된다. 이러한 대용량의 정보는 한 기관이나 집단이 관리하기 어려울 정도로 커서 저장, 관리 혹은 압축 및 분석이 어렵다. 이를 ‘빅데이터’라고 명명하는데 이는 미시적인 관점에서 달리 해석된다. 기관별 빅데이터는 한 집단이나 단체가 해당 사업별 대용량 데이터를 수집 및 분석하여 그 단체가 추구하는 이익과 목표에 상응한 가치 있는 정보를 획득하고, 그 정보를 바탕으로 미래를 예측 혹은 마케팅에 활용하는 것을 뜻한다. 해외에서는 이미 빅데이터를 활용한 다양한 마케팅 접근 방식이 활발히 이루어지고 있다. 국내에서도 빅데이터를 이용한 다양한 마케팅 활동과 리스크 관리 시스템이 구축되고 있는 가운데 여러 산업들 중 금융산업에 초점을 맞추고 금융산업에서 어떠한 기업들이 빅데이터 활용을 하고 있는지 알아보겠다.

국내의 빅데이터의 도입비율은 아직 해외에 비해 미미한 수준이다. 팀 프로젝트를 위한 자료조사와 내용구성을 하는 과정에서 정보의 부족함을 크게 느꼈으며

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