[Security News] 기업의 빅데이터 활용 사례

* 본 콘텐츠는 2018년에 작성되었으며 홈페이지 개편으로 인해 새로 업로드된 게시글입니다. 참고 부탁드립니다.

디지털 경제의 확산으로 우리는 엄청나게 많은 정보와 데이터가 생산되는 ‘빅데이터(Big Data)’ 환경에서 살게 되었습니다. 과거 아날로그 시대와 달리 정보가 활자뿐만 아니라 이미지, 동영상 등으로 만들어지면서 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 개인의 생각과 의견도 분석하고 예측할 수 있게 되었는데요. 새로운 세상을 열고 있는 빅데이터를 활용한 기업의 사례를 소개합니다.

구글은 접근할 수 있는 모든 웹 페이지를 탐색해 제목과 내용이 검색어와 얼마나 밀접한 관계를 가지는지를 측정해 지수로 환산합니다. 이 작업을 빠른 시간에 처리하기 위해 구글분산파일 시스템과 맵리듀스라는 새로운 처리 기술을 개발했습니다.

또한 예외규칙이 많은 문법을 컴퓨터에게 단순히 가르치지 않고, 이미 번역한 수억 개의 문서에서 패턴을 조사하게 한 뒤 번역 규칙을 컴퓨터가 스스로 발견하도록 하고 있습니다. 이를 통계적 기계 번역(Statistical Machine Translation)이라고 합니다.

아마존은 고객의 도서 구매 데이터를 분석해 특정 책을 구매한 사람이 추가로 구매할 것으로 예상되는 도서 추천 시스템을 개발했습니다. 고객이 읽을 것으로 예상되는 책을 추천하면서 할인쿠폰도 지급하는데요. 이러한 데이터 분석 경험에 기반해 아마존은 현재 하드웨어를 빌려주는 클라우드 서비스를 제공하고 있으며 비정형 빅데이터 처리를 위한 데이터베이스를 새로 개발하는 등 빅데이터 관련 기업의 입지를 강화하고 있습니다.

미디어 콘텐츠 유통기업인 넷플릭스 (Netflix)는 이용자의 영화 대여 목록에 기초해 새로운 영화를 추천해주는 시네매치 (Cinematch) 시스템을 개발했습니다. 또한 그 정확도를 높이기 위해 일반인을 대상으로 상금을 걸고 경진대회를 열고 있습니다.

자라는 현재 유행하는 패션 트렌드를 즉시에 반영해 단기간 동안 다품종 소량 생산 전략을 취하는 기업입니다. 이 같은 전략을 뒷받침하기 위해서 상품 수요를 예측하고 매장별 적정 재고를 산출하며 상품별 가격 결정과 운송 계획까지 실시간 데이터 분석에 의존하고 있습니다.

생활 잡화 기업 무지(무인양품)은 ‘노브랜드가 브랜드’라는 아이디어로 인기몰이를 하고 있습니다. 무지는 고객 특성상, 오프라인 매장을 직접 방문해 쇼핑을 즐기는 경우가 많은데요. 온라인과 오프라인 행동데이터를 모아 분석해, 오프라인 매장 방문수를 증가시켰습니다. 온라인과 오프라인의 접점을 연결시키는 O2O 마케팅 전략에 빅데이터를 활용한 것이죠. 무지는 온라인 스토어와 ‘MUJI Passport’라는 모바일 마일리지 적립앱으로 다량의 고객 데이터를 갖고 있었습니다. 무지는 이를 이용해 430만 웹 사용자와 140만 앱 사용자들의 고객행동을 분석했는데요. 이를 기반으로 오프라인 매장에서만 사용할 수 있는 쿠폰, 쇼핑 포인트를 모바일 앱을 통해서 고객들에게 보내 몇 주 만에 오프라인 방문자수를 크게 늘릴 수 있었습니다.