빅데이터의 활용

안녕하세요.

빅데이터 활용에 대해 관심이 많으신가봐요!

생태환경과 기상현상에 빅데이터의 활용에 대해서 문의를 주셨는데

그간 분석하고 수집한 데이터들을 활용해 새로운 데이터 예측 등을 생각하시면 될 것 같아요!

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제조업에서는 데이터가 ERP나 MES, CMMS등의 수많은 시스템에 산재해, 데이터를 단일적으로 이용할 수 없기 때문에, 공장의 가동 상황을 전반적으로 파악하는 것이 어렵습니다. 기업에서 빅데이터 분석의 첫걸음은 바로 데이터를 통합하여 관리해야 하는 것입니다. 빅데이터의 잘 활용으로 제조 프로세스를 개선할 수 있을 뿐만 아니라 생산성 향상 및 품질 안정 등에 도움이 됩니다.

설비예지보전: 센서 데이터의 가시화를 통하여 공장전체, 라인별 설비의 운전상황, 고장이 많은 설비의 파악, 설비 문제를 조기 발견 가능합니다.

예실관리: 당초 계획에 대하여 실적이나 목표와 실적과의 차이를 인식하여 원인을 철저히 분석하여 차기부터 개선할 수 있습니다.

제품 트래킹: 빅데이터를 분석하여 바코드 스캐너와 무선장비를 이용하여 원자재 조달에서 생산, 소비 또는 폐기에 이르기까지 추적할 수 있습니다.

매일 대량 복잡한 비구조화 데이터를 생성하는 의료업은 빅데이터 기술을 통해 의료정보 활용의 폭과 가능성이 넓어집니다.

이 데이터 분석 사례는 유행병의 발생을 예측하고 그 영향을 최소화하기 위해 어떤 예방책을 강구할지를 결정하는 데 도움이 됩니다. 엑셀 수백만 명의 환자로부터 수집된 엑셀 데이터나 다른 데이터를 사용하여 근거에 따른 진단을 하므로 치료비를 절감합니다. 웨어러블 디바이스를 사용하면 빅데이터가 환자의 건강상태를 감시하고 의사에게 보고할 수 있습니다.

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빅데이터를 분석하여 코로나 대시보드를 제작하는 포로세스에 대한 관심이 있으신분 다음 자료를 참고하세요

은행업에서는, 빅데이터가 오랜 세월 활용되어 이미 경쟁 전략상 빠뜨릴 수 없는 것이 되었습니다. 현금 회수부터 재무 관리까지 빅 데이터는 은행 모든 업무의 효율을 높입니다. 은행업의 빅데이터 애플리케이션은 고객의 수고를 덜어주고 수익을 창출합니다.

클라우드 컴퓨팅으로 리스크 계산 데이터 처리에 드는 비용을 절감하고 리스크 관리의 효율을 향상시킵니다. 고객 데이터 수집, 분석을 통해 보다 개개인에 맞는 개별 서비스를 제공합니다. 클러스터링+어소시에이션의 데이터 분석 기법을 사용하여 지점 장소 선정 등 중요한 결정의 정확도를 높입니다.

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빅데이터는 시장과 고객 관심 분석을 통해 소매업 발전에 좋은 기회를 제공합니다. 다양한 시장 정보를 수집해, 빅데이터의 해석을 기초로, 고객 만족도를 판단하거나 신제품 개발에 도움이 되거나 투입 시기를 계산하는 등 광범위하게 활용됩니다.

운용을 통한 결합 판매 데이터, 고객가구 데이터 등 빅데이터는 패턴별로 세분화해 고객을 분류하고 각 부분에 대해 최적의 마케팅을 합니다.예측 분석에 힘입어 상품을 높이다공급과 수요 예측의 정확도는 받아들일 수 없는 상품을 시장에 내놓는 것을 피합니다.히트 상품과 데드 셀러 분석을 하다상품의 재고 범위를 정하여, 재고 보유 비용의 영향을 최소한으로 억제합니다.

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EC사이트는 인터넷상에서 고객에게 상품이나 서비스를 판매함으로써 이익을 획득하므로, 고객과 상품이 EC사이트 운영에 있어서의 가장 중요한 요소라고 생각할 수 있습니다.EC 업계에서 빅데이터는 데이터 분석 및 마이닝을 통해 법칙을 도출하여 기업에 지속적인 경쟁 우위를 가져옵니다.

유입원과 사이트 내의 고객 행동 데이터를 조합하여 효과가 있는 집객 채널과 판매 활동을 판별합니다.구매 데이터, 경쟁사 가격, 상품 원가 등의 데이터에 따라 상품의 베스트 프라이스를 결정합니다.고객의 취향과 과거의 행동 패턴에 따라 그 고객에게 최적의 상품만을 추천합니다.

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교육업계에서는 학습이나 교육현장에 대한 다양한 데이터가 축적되고 있습니다. 학습 이력이나 행동 이력 등의 빅데이터 수집, 시각화 분석을 통해 학습 평가 및 각종 예측, 성적과 학습 행위 사이의 관계를 명확하게 할 수 있습니다. 많은 나라에서 학교와 대학에서 빅데이터를 사용합니다.

역사 데이터를 개별적으로 학습하다학생들은 학생 전체의 결과를 개선하기 위하여, 개별화된 과정과 방안을 제정합니다. 실시간 모니터링을 통한 수업 시청과자가 얼마나 큰 이점이 있는지,과정 자료를 수정합니다. 학생의 학력 데이터에 근거하여 공부하다이력 데이터의 분석, 각 학생의 진보, 장단점, 취미 등을 이해하여, 장래 학생에게 적합한 직업을 판단합니다.

여행 업계는 주로 고객의 관광지에 대한 흥미와 그 행동 특징을 바탕으로 비즈니스를 전개합니다. 현재, 대리점보다 Web 서비스를 사용하는 경향이 있습니다. 빅데이터는 인터넷을 통해 전 세계 관광지와 관광객의 정보를 수집하여 여행 수요를 예측하는데 큰 도움을 줍니다.

입소문과 고객의 검색 키워드를 분석하여 관광지의 인기도를 평가합니다. 항공사는 여행 중인 승객과 그 수하물의 데이터에 따라 효과적으로 계획하고 그에 따라 서비스를 제공합니다. 지리적 위치, 교통 및 날씨 정보를 바탕으로 특정 고객에게 적합한 섭외와 혜택을 전송합니다.

어느 나라 정부든 매일 국민, 경제성장, 에너지 자원, 교통 등에 관한 다양한 기록과 데이터베이스를 추적해야 합니다.이러한 데이터의 적절한 조사와 분석은, 정부의 나날의 업무를 지원합니다.

주의해야 할 영역을 특정하여 정치 프로그램 상에서의 신속한 의사 결정을 실현합니다. 실업, 테러리즘, 에너지 자원 탐사 등 국가적 과제를 극복합니다. 행정이 보유한 지리공간정보와 방재정보 등 공공데이터를 2차 이용하기 쉬운 형태로 민간에 개방하여 비즈니스 이용을 촉진합니다.

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농업은 경험과 직감에 의지하는 부분이 많았습니다만, 농사일에 빅데이터를 구사해, 디지털 기술을 도입하면, 예측이나 생산성 향상, 생산 현장의 가시화를 가능하게 합니다.

센서에서 얻은 기온일조량우량농작 데이터를 분석하여 생산 계획부터 수확출하까지 모두 볼 수 있게 합니다. 기상 데이터 등 각종 빅데이터에 따른 리스크 예측, 사전대책 실현합니다. 농가의 각종 기술·판단 기록·데이터화를 진행하고, 그 기술을 신농자 등에게 공유합니다.

경쟁이 치열해지는 음식업계에서는 시장 지위를 유지하기 위해 데이터 드리븐의 경영 전략을 설정하는 기업이 늘고 있습니다. 과거 레스토랑은 고객의 내점을 기다리기만 한 상태였지만, 음식점 정보를 빅데이터화하면 방문객 수를 예상할 수 있어 재방문 고객을 늘리기 위한 서비스와 판촉활동을 조정할 수 있습니다.

근처에서 음식점을 찾는 사람의 스마트폰 등에 최적의 타이밍에 효과적으로 광고를 냅니다. 센서로 매장 내에서의 행동을 데이터화하여 현장의 운영 상태를 대폭 개선합니다. 과거의 히트 상품을 분석하거나 보다 정확한 내점 예측, 매출 예측에 따라 생산자가 출하 조정할 수 있습니다.

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2. 빅데이터 활용 에는 어떤 장점이 있습니까?

업계에 따라 빅데이터 활용 방법과 효과가 다르지만 기본적으로는 다음 3가지 점을 확인할 수 있습니다.

과거에는 기업은 사람의 느낌과 경험에 의지해, 비즈니스의 상태를 파악하는 일이 많았습니다. 빅데이터 활용 으로 다양한 데이터의 수집 및 저장은 쉬워지고 데이터 분석이 가능합니다. 현황 파악에 필요한 정보를 데이터 분석 및 가시화 툴로 알기 쉬운 보고서로 전환하면 경영층이 조직 전체의 경영상황을, 현장직원이 특정 업무의 진척상황을 알게 됩니다.

빅데이터 활용은 데이터 수집에 그치지 않고 데이터 분석을 통해 일의 법칙을 찾아낼 수 있습니다. 신속히 적절한 액션을 취하는 것이 가능합니다. 또한 시책의 효과를 데이터 분석을 통해 검증하고, 시책을 반복해 개선할 수 있습니다.

빅데이터 활용의 또 다른 장점은 기존 제품과 서비스, 바이어와 공급자, 소비자의 취향에 대한 정보를 수집하고 통합적인 분석을 함으로써 기업들이 새로운 비즈니스 기회를 발견하고 완전히 새로운 서비스를 창출하는 것입니다.

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